ソフトウェア テストに AI を使用してワークフローを最適化する方法
公開: 2024-04-02ソフトウェアのアップデートは毎日展開されており、際限なく提供される機能には圧倒されます。 テストに携わっている場合、リリース前にバグを見つけなければならないというプレッシャーは、絶えず続く困難な戦いのように感じられます。 手動テストは重要ですが、急速なリリースに対応し続けるのは不可能に思えるかもしれません。 心配しないで。 効率と精度の向上に役立つ秘密兵器があります。 この記事では、ソフトウェア テストに AI を使用する方法と、その開始に役立ついくつかのツールについて説明します。
ソフトウェアテストにおけるAIの利点
ソフトウェア テストに AI を使用すると、精度、効率、費用対効果が向上します。
精度の向上
AI を活用したツールは、回帰テスト、機能テスト、パフォーマンス テストなどの反復的なタスクを手動テストよりも大幅に高速に自動化します。 これにより、時間が節約され、これらの重要な段階における人的ミスのリスクが軽減されます。
ChatGPT のようなツールは、受け入れ基準を分析し、数秒でテスト ケースを作成できます。 さらに、AI は、動作駆動開発 (BDD) スタイルのテスト シナリオを作成したり、テスト スクリプトを生成して既存のコードをデバッグしたりすることで、テストの自動化を支援できます。
適用範囲の拡大
AI テスト ツールはスピードだけではありません。 彼らは鋭い観察官のように機能し、大量のデータセットを分析することでソフトウェアの隠れた欠陥やバグを見つけます。 これにより、現在のソフトウェア品質が向上するだけでなく、過去のテストのパターンを特定することで、AI は将来の問題を完全に防ぐことができます。
費用対効果
手動テストでは、ソース コードが変更されるたびに、退屈な繰り返し作業が必要になります。 時間もお金も必要です。 代わりに、AI を活用したテスト システムにより、追加コストをかけずにこれらのアクティビティを定期的に実行できます。 ソフトウェアのテストがよりスピーディに進み、コスト削減が促進されます。
2024 年の AI テスト ツールのベスト 5
テストシグマ
Testsigma は、自然言語処理を使用して自動テストを作成するためのさまざまな機能を備えた、信頼性の高い AI を活用したツールです。 クラウドベースなのでインストールやセットアップの必要がなく、複数のソフトウェア アプリケーションのテストに使用できます。
マーブル
Mabl のユーザーフレンドリーなインターフェイスにより、プログラミング経験がなくても誰でも自動テストを作成できます。 この AI を活用したツールは、反復的なタスクを自動化し、最初から最後までエンドツーエンドのテストを実行することで、多忙なチームのテストをスピードアップします。 さらに、Mabl はテスト プロセス全体を通じてクライアントやマネージャーとの明確なコミュニケーションを可能にすることでコラボレーションを促進します。
カタロン スタジオ
Katalon Studio は UI レイヤーでの品質を優先し、AI を使用して誤検知を排除し、シームレスな顧客エクスペリエンスを提供します。 また、UI と UX の視覚的なテスト機能も提供し、誤検知を削減します。 AI ビジュアル テストを既存の Katalon Studio テストに追加するのは簡単で、追加のテストは必要なく、機能テストと並行して実行して包括的な範囲をカバーできます。
機能化する
Functionize は、AI と機械学習を活用した主要なテスト自動化ツールです。 小規模な組織から大規模な組織まで、最も複雑なアプリケーションにも対応します。 さらに、Functionize を使用すると、繰り返しテスト スクリプトを作成する必要がなくなり、テスト プロセスが合理化されます。
アプリツール
この AI と ML を活用したツールには、Web、モバイル、デスクトップ アプリのソフトウェア テスト、監視、視覚的な管理が含まれます。 手動および自動テストのニーズに対応し、エンジニアやデジタル変革チームに最適です。
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ソフトウェアテストに AI を使用する際の課題
AI は有望なツールである可能性がありますが、ソフトウェア テストに AI を導入する際の課題を覚えておく必要があります。
信頼
AI テストでは、従来のテスト ツールを使用したテストとは異なる結果が得られる可能性があります。 テストにおける AI の初期導入中に、一部の誤検知や根拠のない分析が発生する可能性があります。 AI は、すぐに結果が得られるプラグアンドプレイ ツールではないことに注意してください。
高コスト
信頼性の高い AI ツールへの投資には多額の費用がかかる場合があります。
人間の介入の欠如
AI ツールは、人間の監視なしで多くのテスト ケースを迅速に生成して実行できます。 これにより精度は向上しますが、プロセスを注意深く監視する人がいない場合は潜在的なミスも発生します。
互換性
チームは、レガシー ツールと AI ツールの不一致により問題に遭遇する可能性があります。 統合に互換性がない場合、遅延や運用コストの増加につながる可能性があります。
ケーススタディ: Katalon と QualityKiosk がインド最大手の銀行のソフトウェア テストをどのように簡素化したか
このプロジェクトは、インド最大の民間銀行の 1 つで実施されました。 5,500 以上の支店と 15,000 台の ATM のネットワークを備えたこの銀行は、顧客にさまざまな金融商品を提供しています。 これには、個人銀行業務、法人銀行業務、資産管理、保険、投資銀行業務が含まれます。
プロジェクト範囲
このプロジェクトは、銀行向けにカスタマイズされたローンオリジネーション システム (LOS) プラットフォームの開発を対象としています。 LOS プラットフォームにより、すべての銀行資産関連の商品およびサービスの内部および外部サービスとの統合が可能になりました。 また、チャットボット対応のデータ入力、ローン処理、自動化されたワークフロー ガイドラインも可能になりました。
問題
この銀行は、自動化テストに関連するいくつかの問題に直面していました。 ただし、追加の要因により、同社は業界の他の企業と区別されます。 これも：
- ソフトウェアのリリース頻度
- テストケースの複雑さ
- スクリプトのメンテナンス
- プログラミング言語の専門知識を持つテスターの採用と維持
技術的な考慮事項により、テストの効率、精度、品質を向上させるという銀行の計画はさらに複雑になりました。
ソリューション
Katalon は、QualityKiosk と提携して、チームが堅牢な機能を備えたより迅速な自動化を達成するのに役立つ強力なテスト自動化プラットフォームを銀行に提供しました。 この銀行が Katalon を選択したのは、誰でも簡単に学習でき、ユーザーフレンドリーにテストを作成できるためです。 これは、テストの需要に対応するために必要なコーディングの専門家が数人だけで済むことを意味し、テストを合理化し、チームを効率的に拡大するのに役立ちました。
結果
Katalon の回帰テストの実装により、効率と開発の機敏性が大幅に向上しました。 これらには次のものが含まれます。
- 回帰テストの開発とメンテナンスにかかる時間の短縮:この利点により、テスト プロセスが合理化され、他のタスクにリソースが解放されます。
- 回帰テスト時間の 40 ～ 50% の削減:これにより、潜在的な問題の迅速な特定と解決が可能になります。
- テスト実行時間が 53% 以上短縮され、新しい機能を備えたソフトウェアをより頻繁にリリースできるようになります。
全体的な影響は、ソフトウェアの品質が向上し、開発サイクルが短縮されることです。