テストに人工知能を導入する価値はあるでしょうか?

ソフトウェア テストにおける人工知能のアプローチは、従来の自動化よりも効率を向上させる強力なツールです。

シナリオに関する限り、ここで言及されている人工知能は現代の状態を指しており、理想的な目標ではありません。私たちは、開発者よりも早く基本的なバグのトラブルシューティングを行うなど、個々のタスクで人間を上回る、狭い AI または弱い AI の世界に住んでいます。しかし、人間ができることのほとんどすべてを実行できる真に強力な AI が実現するには、まだ数年、または数十年かかります。つまり、AI テストは人間の介入なしには実行されませんが、作業負荷は最小限に抑えられます。

人工知能の導入により、ソフトウェア テスト プロセスはどのように改善されますか?

ソフトウェア テストにおける人工知能は、自動テストの自然な進化です。 AI テストの自動化は、人間の作業をシミュレートすることからさらに一歩進んだものです。 AI は、最初にテストをいつどのように実行するかも決定します。

イノベーションはそれだけではありません。人工知能のテストが現実になりました。実装に応じて、テストは人間の入力なしで変更または最初から作成されます。プロジェクトが複雑なため、人々がどのようにテストすればよいのか疑問に思っている場合、これは素晴らしい解決策です。人工知能がその答えになる可能性があります。

人工知能の利点

このセクションだけでも、定義やその他の要素に基づいた一連の記事があります。 AI テストの利点と、テストにおける AI のその他の使用法に注目してみましょう。

•AI 自動テストにより時間を節約できます。テスト自動化ツールを使用すると驚異的なスケジュールを実現できますが、それを次のレベルに引き上げることもできます。有用なテストのみを維持できたらどうなるでしょうか? たとえば、テストが実際に時間の無駄であるかどうかを調査するために、テストを自動的にキャンセルまたは一時停止できます。

•テストの一貫性により精度が向上します。明らかな理由もなくテストが失敗する場合があるのは当然のことです。このようなテストには、AI レビュー用に自動的にフラグを付けて、コーディングの問題を特定したり、複数のテストにわたって発見された概念的な欠陥を指摘したりできます。

•テストのメンテナンスが煩雑でなくなります。これは、日常的に (それほど頻繁ではないにしても) A/B 目的に合わせてユーザー インターフェイスを調整することが多い B2C ソリューションにとって特に重要です。ユーザー ジャーニーを模倣したテストの場合、ボタンがまったく存在しないなど、このような小さな変更が依然として混乱を招く可能性があります。人工知能と組み合わせたテスト自動化により、人間による入力を必要とせずにテストがユーザー インターフェイス (UI) の変更に適応できるようになります。

AI テストのベスト プラクティス

ここでは、AI テストの最前線にいるベンダーによる試行錯誤から得た推奨事項をいくつか紹介します。

•自分が何に取り組んでいるのかを理解してください。適切な準備をせずにテストの自動化を進めると、膨大な時間がかかります。自動テストと同様に、主導できる上級専門家が不足すると悲惨な結果になる可能性があります。

•テスト スイートをまとめます。タグの欠落または不正確、スペルミス、レガシーデータベースはすべて、AI がテストを改善するために使用するデータを歪める可能性があります。

•AI 実装の目標を書き留めます。これには、解決したいビジネス目標 (例: スムーズなユーザー エクスペリエンスによるユーザー維持率の大幅な向上)、AI の取り組みが努力に値するかどうかを検証するためのテスト目標、および正しいかどうかを確認するための人間の取り組みが含まれます。スマートなテストベンチマーク。

•同僚に警告します。人工知能をテストに組み込むのは時間のかかるプロセスであり、テスト専門家の可用性と最短時間での結果に影響を与える可能性があります。プロジェクト マネージャー、製品所有者、および上層管理者は、この大幅な変更について事前に通知することを歓迎します。もちろん、開発者も、特にプロジェクトの単体テストを扱う場合には、このことを知っておく必要があります。

•テスト管理も同様に革新的であることを確認します。チームが依然として Excel でのテストに固執する場合、AI テストはほとんど役に立ちません。サードパーティの AI ツールに適した専用のテスト管理ソリューションが必要です。

人工知能に基づくソフトウェア テストの自動化方法

人工知能をソフトウェア テストに統合する方法は、主に最も人気のある人工知能テクノロジーに基づいています。それは、機械学習、自然言語処理 (NLP)、自動化/ロボット工学、コンピューター ビジョンです。これらの手法をテストに使用する方法の例をいくつか示します。

•パターン認識では、機械学習を利用して、実用的な洞察に変えることができるテストまたはテスト実行のパターンを見つけます。同じクラスの問題により複数のテストが失敗した場合、AI ソリューションはチームに問題の可能性があるコードを再検討するよう求めます。パターン認識をソフトウェア コード自体で使用して、潜在的な脆弱性を発見および予測することもできます。

•自動テストによって頭痛が発生し始めた場合は、自己修復によって問題を修正できます。不安定なテストは、最終的には問題の経路にまで遡ることができます。再現不可能と思われる欠陥は発見され、解決されます。プロジェクトが大きくなるにつれて、自己修復テストは真の変革をもたらすものになります。

•視覚的な回帰テストにより、ソフトウェアとテストが適切に動作し続けます。これは、前述のユーザー インターフェイス (UI) 調整の例です。適切な自己修復により、多くの冗長な作業が排除され、製品チームが A/B テストにさらに意欲的になり、トレンドに迅速に対応できるようになります。

•データ生成は、主要なソフトウェア テスト ツールと併用すると便利です。 AI を使用すると、大規模なテストをパラメータ化することができます。たとえば、まれな解像度とメタデータを備えた大量のプロフィール写真を生成して、ユーザーがそれらを適切にアップロードできるかどうかを確認できます。

人工知能ソフトウェア テストに最適なテスト ツール

(1)Launchable

Launchable は、パターン認識を使用してテストの失敗の可能性を確認します。この情報を使用して、テスト スイートを切り離し、明らかな冗長性をいくつか排除できます。さらに、パッチを展開する前に、最も問題のあるテストのみを実行するなど、テストをグループ化することもできます。

(2)Percy

Percy は、視覚的な回帰テスト ツールです。これは、UI テストの関連性を維持するのに最適で、さまざまなブラウザーやデバイス間でユーザー インターフェイスの一貫性を維持するのに役立ちます。

(3)mabl

mabl は、自己修復機能を備えたシンプルなテスト自動化プラットフォームです。ローコードのアプローチを説いていますが、従来の方法でも完璧に機能します。

(4)Avo

Avo にはテスト データを管理するための専用ツールがあり、この機能には人工知能データ生成も含まれています。このソリューションは、現実世界のデータを大規模にシミュレートし、その上でデータ検出を行うと主張しています。

結論

ソフトウェア テストにおける人工知能のアプローチは、従来の自動化よりもさらに効率を向上させる真に強力なツールです。一部のサブセットは過剰に見えるかもしれませんが (たとえば、データ生成は人々があらゆるものに「人工知能」というラベルを付け始める前に行われていました)、自己修復テストとパターン認識は簡単な偉業ではありません。適切な目標を設定し、適切な人材を見つけている限り、品質保証プログラムに AI を導入する価値は確かにあります。

ただし、優れたテスト管理ソリューションがなければ、ソフトウェア テストに人工知能を導入しても意味がありません。 AI に取り組むには、しっかりとしたテスト組織が必要ですが、本格的な取り組みを行う場合は、複数の AI テスト ツールを使用する必要があり、さらに複雑になります。 AI ソフトウェア テストに着手する前に、理想的なオールインワン テスト管理ソリューションを必ず見つける必要があります。

以上がテストに人工知能を導入する価値はあるでしょうか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。