品質保証におけるAI：自動化の混乱の次の段階

公開: 2020-02-17

アジャイルが登場してからのモバイルアプリ開発の道のりを分析すると、アプリの配信方法が完全に変わったことがわかります。

モバイルアプリにアジャイルアプローチが導入される前は、月次または場合によっては隔月のリリースがありました。 このアプローチが登場して以来、アプリのリリースは毎週、隔週のアプローチを採用しています。

これらの頻繁なビルドリリースに対応するために、継続的テストが導入され、健全性と回帰テストのための自動化スーツが構築されました。 この新しいテストアプローチは、迅速な配信とさらに速いペースのテストサイクルをサポートしました。

現在、世界はデジタルトランスフォーメーションの方向に進んでおり、市場の要件を事前に予測し、将来のトレンドに対応するために十分にスケーラブルで予測可能なシステムを開発する必要があります。 現在、継続的テストのアプローチを超えることは避けられません。

現在の状況では、テストには配信を加速するための支援が必要です。 品質管理を改善するための人工知能の役割は、私たちがそこに到達するのに役立ちます。 さまざまな企業で品質保証が機能する方法を変更する必要があります。 品質保証サービスを継続するための主な推進力は2つあります。1つはテストの実行方法の敏捷性（つまり、一定の品質保証）であり、もう1つは市場投入までの時間の短縮です。 QAチームがアジャイル開発方法に遅れずについていくためには、従来のテスト自動化では不十分であるため、テスト自動化におけるAIは避けられません。

この記事では、品質管理におけるAIの役割の詳細を調べます。 品質保証におけるAIのさまざまな側面、つまり品質管理におけるAIの役割、AI対応の品質ソリューションの利点、人気のあるAI品質保証ツール、およびモバイルアプリのテストにおけるAIの統合に関連する課題について検討します。

品質管理手法の進化

品質保証におけるAIの役割：自律QAのテストケース

テストと品質管理に人工知能を使用する利点

AIテストの6つのレベル

人気のあるAIテストフレームワークとプラットフォーム

結論

品質管理手法の進化

Evolution of Quality Management Methods

品質保証戦略は、今日の時代に変化しました。 1980年代に存在したものは、ソフトウェア開発と配信のアプローチとサイクルの変化する要件に追いつくために、いくつかの進歩を遂げました。

継続的テストとして普及しているこのケースは、アジャイルおよびCI / CDアプローチが主流です。 人工知能を使用したソフトウェアテストの最も開発された段階の1つとして示されている後でも、継続的テストは品質保証ワークフロープロセスにいくつかの重要な課題をもたらします。

  • サイロ化された自動化
  • エンドツーエンドの要件の可視性の欠如
  • 大量のテスト

これらの問題を解決するには、業界はゼロタッチQAを保証する自律テストに移行する必要があります。

品質保証におけるAIの役割：自律QAのテストケース

Test Cases for Autonomous QA

AIを組み込むことで、QAプロセスが自律的なソフトウェア品質保証テストサービスの段階に更新されます。

モバイルアプリのテストは、スクリプトによる自動テスト、手動テスト、非機能テストなど、さまざまなタスクで構成されています。 ソフトウェアテストにおけるAIの影響と役割は、すべての機能とユーザーフローが想定どおりに機能することを確認するために、実際のデバイスでアプリを自動探索できるようにすることで、現在のテスト作業に付加価値をもたらすことがわかります。

テストでAIを使用すると、アプリの探索フェーズで発生した新しいバグや欠陥を特定するのにも役立ちます。 QAチームは、AIテストツールを利用して、通常のテスト作業を補完すると同時に、迅速な時間と高い精度で最高のテストカバレッジを得ることができます。

機械学習とテストの品質保証におけるAIの役割は、テストツールでも見られます。テストツールでは、AIを利用した視覚的な検証によってテストが強化され、さまざまな結果が得られます。

品質保証におけるAIのテストケースについて明示的に話す場合、テスターが現在AIを使用している方法は次のとおりです。

  • 画像ベースのテストによるAIの実装
  • テストスクリプトを実行するかどうかの決定
  • AIスパイダーを使用する
  • APIテストの監視
  • タスクの自動化

品質保証へのAIと機械学習の積極的な参加により、これからの時間は、QAスペシャリストにとって非常に実験的なものになります。

The automation trend

テストと品質管理にAIテクノロジーを使用する利点

迅速なタイムライン

開発者チームがアプリ開発プロセスをスピードアップする方法はたくさんあります。 テストプロセスに中断を組み込むことは、その1つです。 AIは、数千行のコードを処理する代わりに、ログファイルを並べ替え、コードをスキャンし、数秒以内にエラーを検出できるようになります。 さらに、AIには燃え尽き症候群がないため、より良い、より正確な結果が得られます。

また、AIはコードの変更に伴って進化する可能性があります。 新しい機能を適応させて識別し、何かが新しい機能なのか、コードの変更から生じるバグなのかを判断するようにプログラムすることができます。

よく研究されたビルドリリース

品質保証に人工知能を使用することで、 AI開発会社は同様のアプリを調べ、市場での成功に何が貢献したかを判断することが可能になります。 市場の要件を理解すると、特定の目標を達成する際にアプリが壊れないようにするための新しいテストケースを作成できます。

簡単なテスト計画

現在、QAの専門家のかなりの時間は、テストケースのシナリオの計画に費やされています。そうしないと、アプリの起動に自信が持てるようになります。 新しいバージョンが市場にリリースされるたびに、同じプロセスを適用する必要があります。

AI QA自動化ツールは、テスターがテストケースシナリオを生成および実行しながらすべての画面をクロールすることでアプリを分析するのに役立ち、計画時間を節約できます。

テスターの役割の拡大

AIが登場すると、QAエンジニアのチームは新しいスキルを習得します。 彼らは、神経言語プログラミング、ビジネスインテリジェンス、数学の最適化、およびアルゴリズム分析のスキルを向上させる必要があります。

役職に関しては、これらの名前が普及することを予測できます–

  • AIQAストラテジスト
  • AIテストの専門家
  • データサイエンティスト

予測分析

AIは既存のクライアントを利用し、データを調べて、ユーザーの必需品とブラウジングの実践がどのように進むかを判断できます。 これにより、テスター、設計者、および開発者は、ユーザーの標準を開発する前に立ち、より良いヘルプ品質を提供できます。 MLを使用すると、AIで構成されるプラットフォームは、分析されたユーザーの行動によって改善され、徐々により正確な予測が可能になります。

改善された回帰テスト

迅速な展開では、回帰テストの必要性が常に高まり、場合によっては、テストが実際に追いつくことが不可能になるまでになります。 組織は、MLを使用してテストコンテンツを作成できる、より面倒な回帰テストタスクにAIを利用できます。

UIを変更する場合は、AI / MLを使用して、色、形状、またはサイズをスキャンできます。 これらが手動テストである場合、AIは、QAテスターが見逃す可能性のある進行の承認に利用できます。

ビジュアルユーザーインターフェイスのテスト

AIは、Webサイトページの視覚的な承認に役立ちます。 AIは、UIでさまざまなコンテンツをテストできます。 これらのテストは自動化が難しく、通常、設計に関する決定を行うために人間の介入が必要です。 それにもかかわらず、MLベースの視覚化ツールを使用すると、写真のコントラストが、人々が特定するのが不可能な方法で表示されます。 AIテストにより、ドキュメントオブジェクトモデル（DOM）を最新化し、構造を構築し、リスクをプロファイリングするという手作業が不要になります。

AIQAテストの6つのレベル

レベルゼロ：

この段階では、コードの記述は反復的なプロセスです。 したがって、ページにフィールドを追加することは、テストを追加することを意味します。 より明確な方法で、ページにフォームを追加することは、すべてのフィールドをチェックするテストを追加することを意味します。 ページを追加するということは、まったく新しいテストを通じてすべてのコンポーネントとフォームを確認することを意味します。

テストが多ければ多いほど、アプリの機能全体を確認できなかった場合が多くなります。 これを解決するには、失敗したすべてのテストをチェックして、何かがバグであるか、新しいベースラインであるかを確認します。

レベル1：

このレベルでは、 AIがアプリケーションに適切に適用されるほど、QAの自律性が高まります。 AIは、ページのドキュメントオブジェクトモデルだけでなく、その視覚的な画像も確認する必要があります。 テストフレームワークがページを全体的に見ると、手動で作成する必要があった小切手を作成するのに役立ちます。

今日のAIテクノロジーは、小切手を書くことでテストコードを書くのに役立ちます。 また、テストに合格したかどうかを確認することもできます。 失敗した場合は、ソフトウェアの変更が原因で障害が実際に発生したのか、それとも発生したのかを確認できるように通知する必要があります。

レベル2：

レベル1を通じて、QAスペシャリストは小切手を書くという時間のかかる側面を回避し、AIを使用してページの視覚要素をテストすることもできます。 しかし、次のこと、つまりすべてのテストの失敗をチェックすることは、退屈な作業です。

このレベルでは、AIは、アプリユーザーも理解できる用語の違いを理解します。 したがって、意味的に理解しているため、複数のページからの変更をグループ化することができます。

レベル2では、AIは、加えられた変更が同じである場合にテスターに​​通知し、グループとして変更を受け入れるか拒否するかを尋ねることができます。

レベル3：

以前のレベルでは、アプリで検出された変更や障害を検証するために、人間の介入が依然として必要です。 レベル3では、AIがその役割を果たします。

たとえば、機械学習技術を適用することで、AIはアプリの視覚的要素を調べ、標準の設計ルールに基づいてUIがオフになっているかどうかを判断できます。

このレベルのAIは、データとデザインルールを理解するだけで、ページから人間の介入を差し引いたものを評価できます。 それは何百もの結果を見て、物事が時間とともにどのように変化するかを分析します。 次に、機械学習の助けを借りて、変更の違いを特定できるようになります。

レベル4：

今まで、人間はまだテストを運転してきました。 レベル4はAIが引き継ぐ場所です。

レベル4AIは、人間のようにアプリを意味的に調べて理解できるため、テストを推進できます。 このAIは、時間の経過に伴うユーザーインタラクションを確認し、インタラクションを視覚化し、ページとユーザーフローを理解することができます。

AIがページタイプを理解すると、強化学習手法を使用して運転免許試験を自動的に開始します。

レベル5：

この部分は現在、サイエンスフィクションから外れています。 この段階で、AIはプロダクトマネージャーと通信し、アプリを理解し、テストを推進できるようになります。これらはすべて単独で行われます。

現在、AIはまだレベル1ですが、すでに人工知能を使用している自動化イベントがいくつかあります。ビジュアルUIテスト、APIテスト、自動品質保証とテスト、スパイダリングです。

Talk to our QA experts

人気のあるAIテストフレームワークとプラットフォーム

遅いですが、品質保証は、AI主導の品質保証プラットフォームの助けを借りて、オートモーションの第3の波に参入し普及しています。
AIツールが品質保証をどのように改善できるかという最もよくある質問に答えるために今日市場で機能しているトップAIテスト自動化ツールとプラットフォームのいくつかを以下に示します。

テスト自動化ツール

Test automation tools ナスAI

これは、ソフトウェアをナビゲートし、多くの欠陥を予測し、高度なデータ相関の助けを借りて課題を解決するためのインテリジェントなアルゴリズムを利用しています。 また、テスト自動化エンジンの自動化を可能にし、テストカバレッジと結果のグラフィカルな分析を提供します。

Appvance

このプラットフォームは、機械学習を通じてソフトウェアの詳細な分析を提供し、コグニティブ生成を適用する「アプリの青写真」モデルを提供します。 これらの青写真には、わずか数分で複数のテストケースを開発する機能があります。 Appvanceには、スクリーンショットの比較、データ駆動型テスト、AJAXまたはDOM自動キャプチャと組み合わせることができるテストデザイナー機能も付属しています。

Testim.io

自動テストのオーサリング、実行、および保守のためのAIと機械学習の使用は、このツールによって行われます。 機能的なエンドツーエンドおよびユーザーインターフェイスのテストに焦点を当てています。 プラットフォームは継続的にスマートになり、テストスイートの安定性は実行回数が増えるにつれて向上します。

Testsigma

これは、継続的な自動テストに最も一般的に使用されるAI駆動型ツールの1つです。 プラットフォームは、高品質の自動テストを作成するために自然言語テスト処理を利用します。 また、テスト実行に関連するテストケースを特定し、突然のテスト失敗を保存します。

Applitools

このツールを使用すると、視覚的なテストを作成するために視覚的な処理設定、パーセンテージ、または構成を設定する必要はありません。 このツールは、どの変更がバグである可能性が高く、どの変更が望ましい変更であるかを自動的に理解し、違いに優先順位を付けます。

TestCraft

これは、継続的および回帰テスト用のAIを利用したテスト自動化プラットフォームです。 TestCraftを使用すると、テスターはドラッグアンドドロップインターフェイスを使用して自動化されたSeleniumベースのテストを視覚的に作成し、複数のブラウザーと作業環境で同時に操作できます。

SauceLabs

これは、MLとAIを活用する堅牢なクラウドベースのツールです。 このツールは、ブラウザとオペレーティングシステムに約900の組み合わせを提供し、数千の実際のデバイスを提供する、世界最大の継続的テストクラウドであると言われています。

AIプラットフォーム

AI platforms GoogleAIプラットフォーム

これは、自動化されたAIソフトウェア開発サービスを使用して、アプリケーション固有のモデルを構築し、既存のモデルアーキテクチャを改善するのに役立つエンドツーエンドのプラットフォームです。 このプラットフォームは、構想から本番、デプロイに至るまで、開発者が独自のMLアプリを構築して実行するのに役立ちます。

テンソルフロー

これは、開発者がソロAPIを使用してデスクトップ、モバイルデバイス、またはサーバーの1つ以上のCPU / GPUに計算を展開できるようにする、包括的で柔軟なツール、ライブラリ、およびコミュニティリソースを備えたオープンソースソフトウェアライブラリです。

マイクロソフト紺碧

コンピューティング、分析、ストレージ、ネットワーキングなどのクラウドサービスを提供するパブリッククラウドコンピューティングプラットフォーム。 柔軟性、高度なサイトリカバリ、および組み込みの統合により、バックアップおよびディザスタリカバリの夢のツールとして知られています。

Dialogflow

このプラットフォームは自然言語理解プラットフォームであり、会話型UIをモバイルアプリケーション、Webアプリケーション、ボット、デバイス、対話型音声応答フレームワークなどに簡単に計画および設計できます。

インフォシスNIA

次世代の統合AIプラットフォームは、知識ベースのプラットフォームです。 統合された柔軟なモジュラープラットフォームを備えたNiaは、幅広い業界および機能固有のソリューションを可能にし、顧客がビジネスニーズに合わせてカスタムエクスペリエンスを作成できるようにします。

レインバードAI

Rainbirdプラットフォームは、AIを活用した自動化テクノロジーを使用して、スマートな意思決定とスムーズなカスタマーエクスペリエンスを実現します。 プラットフォームはオープンアーキテクチャであるため、他のソリューションやAPIと簡単に統合できます。

マインドメルド

この新世代の会話型AIプラットフォームは、特定のユースケースまたはドメインを深く理解し、非常に価値のある柔軟な会話体験を提供する会話型アシスタントを構築するために合理化されています。

結論

すべてのプラットフォームとツールには独自の機能と用途があるため、どのプラットフォームが最適であるかについて明確な答えはありません。 ただし、アプリ開発の合理化や品質保証の役割の理解についてサポートが必要な場合は、専門家チームに連絡して疑問を投げかけることができます。

当社のグローバルプラットフォーム、つまり米国、アジア、その他の国のAI開発会社により、お客様とクライアントが最新のテクノロジーを最大限に活用し、ビジネスのROIを向上させるのを支援します。