テストの自動化により、多くの点でソフトウェア テストが大幅に改善されました。 手始めに、手動テストよりもソフトウェア テストを高速に実行できます。 これにより、テスターはテストを短時間で完了することができ、結果として製品のリリースが早くなります。 また、テスト結果の一貫性、カバレッジの向上、費用の削減、テスト スクリプトの再利用性、継続的な統合など、その他の利点も提供します。
人工知能、ニューラル ネットワーク、および機械学習は、技術分野で最も注目されているトピックの XNUMX つであり、ソフトウェア テストもその傾向に加わりました。 現在、多くの自動化ツールが人工知能を採用して、ソフトウェア テストを改善し、品質保証の面倒な側面を削減しています。
この記事では、人工知能を組み込んだ自動テスト ツールの例を使用して、ソフトウェア テストに対する人工知能の利点について説明します。
AI がテスト自動化に与える影響
ソフトウェア テスト プロセスへの比較的新しい追加であるにもかかわらず、 AI ベースの自動化テスト ツール 自動化テストの実行方法にすでに革命を起こしているため、ソフトウェア テストのプロセスで重要な役割を果たしています。 人工知能の力を活用することで、これらのツールは高度な機能を提供し、効率を向上させ、全体的なテスト エクスペリエンスを向上させることができます。 人工知能がテストの自動化に影響を与えている方法をいくつか紹介します。
テスト ケースの生成
人工知能は、人間のテスターの入力なしでソフトウェアをテストするためのテスト ケースを作成できます。 ソースコードを分析し、テストケースを自動的に生成できます。 また、コード カバレッジ、リスク、欠陥やバグの可能性などの要因に基づいて、テスト ケースに優先順位を付けることができます。 これにより、最も重大なケースが最初に処理されるようになり、ソフトウェア テストの効率を向上させることができます。
AI を使用して、アプリケーションのバグや欠陥を特定する可能性が高いテスト ケースを生成することもできます。 また、コードを監視し、開発者がコードに変更を加えたときにテスト ケースを自動的に作成することもできます。
テストの実行
人工知能は、さまざまな方法でテストの実行をより効率的かつ正確にすることができます。 複数のテストを同時にスケジューリングして実行することで、テストの並列実行を可能にし、テスト時間を短縮します。 また、テストの実行をリアルタイムで監視して、ボトルネックを特定し、テストの実行を改善するために必要な調整を行うこともできます。
テストの最適化
人工知能は、テスト中のシステム (SUT) を分析して、冗長または不要なテスト ステップを特定して削除することにより、テストを最適化できます。 これにより、テスト ケースの実行速度が向上します。 また、システムを監視して、いつ障害が発生する可能性があるかを予測し、それに応じてメンテナンスやテストのスケジュールを立てることもできます。
欠陥予測
AI ベースの自動化ツールを使用すると、欠陥の予測が容易になります。 テスト対象のシステムをレビューして、コードの欠陥を示すパターンや異常を見つけることができます。 人工知能は機械学習アルゴリズムを利用して、欠陥に関する履歴データを調査し、パターンを特定して将来の欠陥を予測することもできます。
データ生成からの絶え間ない学習
人工知能とテストの自動化が連携して、ユーザーがアプリケーションとどのように対話するかを観察し、通常のユーザーの行動を特定します。 次に、洞察を使用して、実際の生活データに基づいてテスト ケースを作成します。 これは、ツールがデータ駆動型のソフトウェア テストを実行するのに役立ちます。
AIのプロセスへの組み込みに成功したテストツールの例
ソフトウェアのテストに AI を使用したテスト ツールの例をいくつか紹介します。
アプリツール
Applitools は、ユーザーが Web およびモバイル アプリケーションの外観をテストするのに役立つクラウドベースの自動化ツールです。 これは、テスターが Web およびモバイル アプリケーションの視覚的な欠陥を特定するのに役立ちます。 AI 支援のコンピューター ビジョン テクノロジ (ビジュアル AI とも呼ばれます) を使用して、システムの機能的および視覚的な回帰を見つけます。 また、ユーザーがテスト結果を開発できるようにするレポート機能もあります。
テストの厳格さ
TestRigor は、テスターが基本的な英語のコマンドを使用して AI を利用したテスト スクリプトを作成するのに役立つクラウドベースの自動化ツールです。 デスクトップ、モバイル、および Web プラットフォームでの高速実行のための幅広い統合が付属しています。 また、欠陥の可能性が高い重要なテストケースとシステムの部分を特定する AI ベースのテスト最適化も備えています。 と統合することもできます。 継続的インテグレーションと継続的デリバリー Jenkins、GitLab、Bamboo などのツール。
テストシグマ
TestSigma は、Web、モバイル、および API プラットフォームでテストするためのオープンソースの自動化ツールです。 自然言語処理 (NLP) を使用して、基本的な英語の文でテスト ケースを作成および実行します。 NLP は自然言語入力を自動化されたテスト スクリプトに変換し、技術者以外のユーザーがテスト ケースを開発しやすくします。 Jenkins、Travis、GitLab、Bamboo などの継続的インテグレーションおよび継続的デリバリー ツールとの統合をサポートしています。
機能化
Functionize は、機械学習と人工知能を使用してさまざまな種類のソフトウェア テストを作成、実行、管理する自動化ツールです。 コードレスの自動化をサポートしているため、ユーザーは前提条件となるコーディングの知識がなくてもテスト ケースを作成できます。 また、 自然言語処理 (NLP) を使用して、ユーザーの意図を理解し、ユーザーのアクションに基づいてテスト ケースを生成します。 Functionize は、Jenkins、Bamboo、GitLab などの継続的インテグレーションおよび継続的デリバリー ツールと統合できます。
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