未来志向のAI自動テストツール-AI-php.cn

翻訳者 | Chen Jun

レビュアー | Sun Shujuan

近年、自動テストは大規模な反復を経ています。これは、QA チームが人的エラーの可能性を大幅に減らすのに役立ちます。自動テストに使用できるツールは数多くありますが、適切なツールが常に自動テストの成否の鍵となります。同時に、さまざまな分野で人工知能、機械学習、ニューラルネットワークが広く使用されるようになったことで、人工知能の自動テストには、プロジェクトチームの貴重な時間を節約し、より正確に実行するために、反復作業を行うための適切なツールも必要になります。タスク: 複雑で重要なタスク。以下では、未来志向の AI 自動テストツールについて詳しく説明します。

未来志向のAI自動テストツール

人工知能 (AI) 自動テストとは何ですか?

AI 自動テストとは、既存のソフトウェア自動テストツールが人工知能と機械学習を利用して、結果が向上し、自動テストが直面する一般的な課題が解消されます。

AI 自動テストは製品ライフサイクルを短縮し、組織の収益を増やすのに役立ちますが、まだ初期段階にあり、さまざまなシナリオでの特定の独立した自動テストのニーズを満たすために継続的な改善が必要です。

人工知能は自動テストをどのように支援しますか?

通常、テスターは何千ものテストケースを維持し、変更する必要があります。 AI自動テストツールは、反復的なタスクの処理による透明性の提供、意思決定に必要な関連データの生成、開発ライフサイクルの初期段階で発見された問題の検出と修正に基づいて、自動テストをスムーズに加速できます。同時に、AI は自動化されたテストスイートを維持し、ユニット、UI、API のテストを簡素化するのにも役立ちます。したがって、次の特徴を要約できます。

AI テストツールは、初期段階でエラーを検出して修正できます。アプリケーション内で変更が必要な領域については、AI がインテリジェントテクノロジを使用してスクリプトを動的に変更し、テスト担当者をテストケースを保守するタスクから解放します。
AI 自動化ツールは、プロセスをより効率的かつ透明にするのに役立ちます。
このようなツールを使用すると、テスト出力の品質をより高い精度と速度で向上させることもできます。

一般的に、AI は自動テストの承認、実行、維持に役立ち、意思決定、エラーの検出、修正に必要なデータを事前に生成することで QA プロセスの効率を向上させます。

ソフトウェア自動テストにおける人工知能の利点

AI は、テスト機能の範囲を拡張し、増幅メカニズムを通じてテスト機器の動作方法を変えることができます。従来の方法と比較して、AI 指向の自動テストは、手動介入をあまり行わずに、人間と同じようにさまざまな複雑な問題を学習、適応、実行、改善、決定できます。テスト効率の向上と自動テストの課題の克服において AI によってもたらされる変化は、革新的なものです。これらは主に次の問題点をターゲットにしています。

専門知識の限界

これまで、一部のオープンソースツールや不適切な自動テストツールでは、多くの場合、テストを行うために平均以上のテストスキルをテスターに要求していました。自動テストスイートを作成します。しかし実際には、すべてのテスターがプロジェクトに必要なプログラミングスキルや背景知識を持っているわけではありません。

継続的メンテナンス

自動テストスイートは、対応する製品のパッチと新機能で定期的に更新する必要があります。高度な自動テストツールを使用しても、継続的なメンテナンスは避けられません。例: テストケースのリファクタリングは、UI 自動化の一般的な課題です。作成してテストしてから数日以内に、その適合性を確認するために定期的なメンテナンスが必要です。

テストレポート

多くの自動テストツールは、レポート機能を提供していないか (結局のところ、それらのほとんどはオープンソースです)、提供する情報が少なく、包括的な洞察分析がありません。さらにレポート機能を追加したい場合は、カスタムプログラミングを行うか、外部プラグインを使用する必要があります。

スケーラビリティ

自動テストスイートの数が増加するにつれて、自動フレームワークは多数のテストをサポートし、テスト結果を迅速かつ並行して提供できる必要があります。さらに、テストをスムーズに実行するには、テストの優先順位を付けて、さまざまなデバイスや構成でテストを実行する必要もあります。

上記のニーズを満たすために、適切な自動テストツールを選択するのは非常に困難であることがわかります。そこで、AIが適切な支援をできるかどうかを考えました。

未来志向の AI 自動テストツール

QA チームは、どの種類の AI 自動テストツールを選択する必要があるかを決定する前に、そのツールが通常どのような効果を達成できるかを理解する必要があります。ここでは、次のように要約します:

予測的自己修復を実行できます。つまり、アプリケーションが反復されると、テストスイートは自動的に更新されます。
インテリジェントな欠陥キャプチャ (バグハンティング) を実行します。つまり、AI 主導のテストメカニズムを通じてエラーをインテリジェントに発見します。このメカニズムにより、アプリケーション全体をクロールし、問題を検出して修正できます。
予測自動スケーリングと継続的フィットネス関数を適用することで、アプリケーションの堅牢性を強化します。
単純な自動テストだけでなく、さまざまなエンドツーエンドのテストを実行するビジネスプロセスやワークフローも自動化できます。

QA チームが注目すべき AI 自動化ツールは次のとおりです:

Applitools

これは、ビジュアル UI のテストと監視のための信頼できる AI 自動化ツールです。
視覚人工知能 (Visual AI) によって駆動される唯一のツールとして、機械が人間の目や脳を模倣し、認識機能やさまざまな回帰を提供できるようにします。
その Applitool Eyes ツールは、わずか 1 行のコードでアプリケーションの画面全体を分析できます。
人工知能と機械学習をテストのメンテナンスに利用します。その比較アルゴリズムにより、アプリケーションの変更が意図的なものであるか、エラーによるものであるかを判断できます。
新しいテストを作成して学習する手順を削減し、既存のテストとスムーズに統合することで既存のテストを拡張します。

Testim.io

Testim は、自動テストの作成、実行、保守、および複数のテストの並行実行に使用できるエンドツーエンドの AI テストツールです。 , テストの作成から実行までの時間を短縮します。
その利点は主に機能テストと UI テストに反映されます。
頻繁な変更やリリースによって引き起こされる、UI のビルドが遅くて不安定になるなどのテストの問題を克服します。
そのインテリジェントロケーターは、アプリケーションの変更を検出し、オンデマンドで自動テストを実行できます。
CI/CD ツールとのシームレスな統合により、詳細なエラーレポートを提供し、失敗したテストの根本原因分析を実行して、さまざまな是正措置を迅速に講じることができます。

Mabl

主要な AI 自動テストツールとして、CI/CD 全体でテストを作成および実行するように設計されています。
Mabl の Google Chrome 拡張機能は、開発者が Firefox 上でテストを作成および実行するためのスクリプトレステストを作成するのに役立ちます。
これは、自己修復機能とビジュアルテスト機能を備えたクラウドベースのツールです。
Mabl は機械学習アルゴリズムを使用してコード内の問題や脅威を検出し、テストの実行を改善します。

Parasoft SOAtest

API と Web サービスを統合する AI 自動化ツールで、次の機能を提供します: API テスト、WebUI 統合、モバイルテスト、負荷テスト、パフォーマンス、 APIセキュリティテストなどのさまざまなエンドツーエンド機能。
その直感的なインターフェイスにより、API、負荷、パフォーマンス、セキュリティに関連するさまざまな重要な問題のテストが自動化されます。
変更とその影響を継続的に分析することで、テストのメンテナンスタスクを簡素化します。
そのテスト技術は、さらなるモデリング、マスキング、追加データの生成のための実際のテストデータを提供できます。
継続的なテストのために、ブラウザ内で直接マルチパステストの実行を簡単に調整できます。

TestProject

この AI テストツールは、テストのセットアップ、メンテナンス、サーバーとドライバーの接続の手間を軽減し、テスト作業を簡素化します。
自動アシスタント、AI自己修復、適応待機機能を内蔵しています。
オープンソース SDK (Selenium API) と互換性のある、AI 対応のコードレステストレコーダーが付属しています。
追加のライブラリ、特別なテストレポート、ダッシュボード、CI/CD パイプラインとの統合も付属しています。

AccelQ

クラウドベースのコードレス AI 自動テストツールとして、WebUI、API、デスクトップ、モバイルプラットフォームの自動化に重点を置いています。
自然な英語プログラミング、インテリジェントな要素ブラウザ、自動テスト生成、および自己修復機能が付属しています。
一般的な DevOps ツールチェーンとうまく統合され、完全な QA ライフサイクルの統一されたビューを提供します。
テストシナリオを開発し、テストカバレッジモデルの UI とデータフローを最大化するための予測分析とパス分析を提供します。中でも、オープンソースの調整は、このツールのもう 1 つの際立った特徴です。

Functionize

このツールは、AI テストツールの宣言型カテゴリに属します。クラウドベースの自動テストツールとして、機械学習と人工知能を使用してテストを作成、検証、維持します。
その AI 主導のインテリジェントエージェントは、テストを迅速に作成し、自然言語を使用して英語ベースのプロセスを処理できます。
SmartFix 機能により、UI の変更とテストの失敗を簡単に検出できます。

TestCraft

これは、回帰テストと継続的な自動テストのための AI 駆動のテストツールです。
機械学習アルゴリズムを使用して、アプリケーションの変更中にさまざまな Web 要素を正確に識別します。
これにより、テスターは Selenium ベースの自動テストを直感的に作成し、複数のブラウザーやプラットフォームにわたってこれらのテストを実行できます。
On-the-Fly モードでは、テストシナリオの外でテストモデルを作成できるため、テストステップの再利用が容易になります。
一定の自己治癒能力を持っています。

概要

現在、AI はすでにソフトウェアテストの分野に参入しています。さまざまな AI テストツールには、従来の自動テストではカバーできない機械学習や深層学習の機能がすでに備わっています。まだ手動テストを完全に置き換えることはできませんが、既存の自動テストのニーズとプロセスを補完し、加速することができます。

翻訳者紹介

ジュリアンチェン (51CTO コミュニティ編集者) は、IT プロジェクトの実装で 10 年以上の経験があり、社内外のリソースとリスクの管理と制御に優れ、ネットワークとネットワークの普及に重点を置いています。情報セキュリティの知識と経験、ブログ投稿、特別トピック、翻訳の形で最先端のテクノロジーと新しい知識を共有し続け、オンラインおよびオフラインで情報セキュリティのトレーニングと教育を頻繁に実施します。

元のタイトル: Top Powerful AI Test Automation Tools for the Future 、著者: Priyanka Charak ユーザーアバター

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