AI を活用したテスト自動化の 7 つのメリット

AI 主導のテスト自動化はビジネスに何をもたらすのでしょうか?その主な利点を理解する必要があります。

企業の現在のテスト プロセスについてどのように説明しますか? 手動で実装されていますか、自動化されていますか、あるいはその 2 つの組み合わせですか? 過去数年間で、より多くの企業がテストの自動化をミックスに加えています。なぜ。業界の専門家が、AI 主導のテスト自動化の 7 つの主要な利点を共有します。

手動テストには何時間もかかる可能性があり、リソースを無期限にデプロイできない限り、継続的な開発がより困難になります。さらに、精度も課題です。テスターは単なる人間であり、小さな変化を簡単に見逃してしまう可能性があります。手動テストのみに依存しているビジネスでは、ソフトウェア テストはエラーが発生しやすく、ボトルネックに遭遇することがよくあります。

テスト自動化の制限

多くの企業は現在、プロセスを高速化するために自動化と手動テストを組み合わせています。チームは、反復的なテスト ケースを自動化し、ユース ケースの定義、出力のレビュー、最終的な品質保証 (QA) の概要の実行に手作業を制限することで、テスト サイクルをより迅速に実行できます。ただし、テスト自動化は「一度設定したら忘れる」という状況では決してありません。各テスト環境は手動でセットアップする必要があり、最初から多大なリソースが必要でした。その後、テストで動的データや異常なデータが検出された場合、手動で修正する必要がある問題が発生します。したがって、自動化による速度の利点は、発生した問題の調査と解決にかかる時間によって相殺される可能性があります。

コード化された自動化メソッドを使用してユーザー インターフェイス (UI) をテストすると、さらなる課題が生じます。たとえば、色を変更するボタンや重複するユーザー インターフェイス (UI) 要素がテストで検出されない場合があります。自動化によりプロセスは大幅に改善されましたが、コーディング テストは依然として複雑なセットアップ、一貫したメンテナンス、検証と修正を行う人間のテスター チームに依存しています。実行できるテストの数にも制限があり、テストをブラウザー間で実行する必要がある場合、この数はさらに減ります。

従来のテスト自動化を超えて

テクノロジーが進歩し続けるにつれて、ロボット プロセス オートメーション (RPA)、人工知能 (AI)、機械学習 (ML)、および Natural を統合することでテスト プロセスを改善できます。言語処理 (NLP) およびその他のテクノロジは、企業の発展を加速するためのさらなる方法を提供します。これらの新しいテクノロジーを適用すると、企業はより少ないリソースでより高品質のテストを達成できるようになり、多くのメリットが得られます。これらの新たな開発により、テストプロセスをより迅速に完了できるだけでなく、より正確で信頼性が高くなり、企業の時間とコストが節約されます。この効率的なテスト方法は、潜在的な問題を発見して解決し、製品の品質とパフォーマンスを向上させ、それによって企業の競争力とイノベーション能力を強化するのに役立ちます。さらに、これらの高度なテクノロジーをテストに使用すると、チームの生産性と満足度が向上し、チームワークとコミュニケーションが促進されます。要約すると、RPA、AI、ML、NLP などのインテリジェントな人工知能によるクラウド コンピューティング ベースのテスト自動化の主な利点は次のとおりです。

(1) コード不要のテスト誰でもスクリプトを作成できることを意味します

最近の開発により、マーケティング上の約束が果たされなかったのではなく、コードレス テストが現実のものになりました。たとえば、人工知能と自然言語処理 (NLP) を組み合わせて、人間のテスト スクリプトと同様に平易な英語でのスプリント テストを可能にします。私たちのアプローチは市場にある他のアプローチとは異なり、テスターに​​よって平易な英語で書かれたコマンドを実際のコードに変換するため、自然言語スクリプトと呼ぶ方が正確かもしれません。コードレス テストの利点は、チームの誰でもテストを生成できるため、プロセス全体がよりユーザー フレンドリーでアクセスしやすいものになることです。たとえば、自然言語処理 (NLP) を使用すると、ロボット プロセス オートメーション (RPA) が「[パッケージに追加] をクリックしてください」などの単純なコマンドを翻訳できるため、テスト ソフトウェアは何を行う必要があるかを正確に理解できます。

(2) より迅速なテスト、より迅速なリリース

コードレス AI テストは、テスターがコードを生成する時間を節約できるため、手動テストや従来の自動化ソリューションよりもはるかに高速です。これにより、企業はテストを実行し、より迅速に展開できるようになります。コードレス テストは、複数のブラウザーやデバイス間で並行して実行することもできるため、拡張が容易になります。したがって、コードレス テスト テクノロジにより、市場投入までの時間を短縮できます。これは、今日の競争市場において重要です。

(3) コスト削減

ノーコード ソフトウェアは企業のコスト削減に役立ちます。自動テストの監視と維持のために大規模なチームを雇うのではなく、少数の社内専門家が実行するスマート テストを簡単にセットアップできます。さらに、クラウドベースのソフトウェアは、ユーザーではなくソフトウェア所有者がメンテナンスの責任を負うため、メンテナンスコストがかからず、オンプレミスのソフトウェアよりもコストがはるかに高くなります。

(4) 精度の向上

手動テストは常に人的エラーの影響を受けやすく、従来のテスト自動化は動的なデータに遭遇すると機能しません。 AI 主導のアプローチを使用すると、要素が適切な色、サイズ、形状であるか、適切な場所にあるかどうかを簡単にテストできます。これをビジュアル回帰テストと呼び、テストの精度を大幅に向上させることができます。これは機能テストにも当てはまります。機械学習 (ML) を使用すると、テストはさまざまな要素すべてがどのように機能するかを理解し、テスト作成時間を短縮できます。これらの機能により、チームの検査と修理にかかる時間を節約できると同時に、テストの精度と品質が向上します。

(5)継続的テスト

人工知能主導のテストは、継続的インテグレーション (CI)//継続的デリバリー (CD) およびソフトウェア開発ライフサイクル (SDLC) に適しています。 ）。企業は、テストをインテリジェントに実行するだけでなく、継続的に実行するように設定できます。特定の結果が発生したときにアクションをトリガーするなど、テストの条件を設定できます。 Web サイトに常にエラーがなく、最高の品質であることを確認するために、必要に応じて複数のテストを同時に実行できます。

(6) ゼロメンテナンス

人工知能によるテスト自動化を実装することにより、自己修復テストの力が解き放たれます。このテクノロジーではすべての要素 ID が考慮されるため、データ ポイントが変更された場合、比較するモデルがあり、自己修復できます。テストでは、変更されるべきデータと壊れたテストの違いを認識することが重要です。

(7) 強化された API テスト

人工知能は、フロントエンド インターフェイスとバックエンド間の関係とパターンを識別することで、エンドツーエンドのテストもサポートできます。インターフェース。機能 API テストでは、Web サイトの両方の部分が適切に通信していることを確認し、情報交換中にクロスオーバーが発生した場合、AI がフラグを立てます。

AI を活用したオートメーションは競争上の優位性を提供します

インフレの上昇、ビジネスコストの高騰、労働市場の逼迫が企業に前例のないプレッシャーを与える中、AI を活用したオートメーションはテストの自動化により、より迅速な成果を実現する絶好の機会を提供しますそして品質を向上させます。テストと開発の可能性を拡大することで、企業はより迅速に展開し、いち早く市場に投入できるようになります。これは、リソースが少なく、大規模なテスト チームを雇うことができない、または雇用したくない企業にとって特に有利です。 AI を活用した自動化により、あらゆる企業が比類のないビジネス価値を引き出し、競争上の優位性を確保できます。

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