AI(人工知能)を活用した テスト自動化 ： ソフトウェアテストの未来に革命を起こす
どのソフトウェア開発グループも製品をテストしますが、納品されたソフトウェアには常に欠陥があります。テスターは、製品がリリースされる前に不具合を発見しようと努力しますが、不具合は常に忍び寄り、最高の手動テストプロセスであっても、しばしば再発します。テスト自動化 ソフトウェアは、ソフトウェアテストの効果、効率、カバレッジを向上させる最良の方法です。
自動テストツールは、事前に記録された定義済みのアクションを再生し、その結果を期待される動作と比較し、手動テストの成否をテストエンジニアに報告することができます。テスト自動化 は、一度作成すれば簡単に繰り返すことができ、手動テストでは不可能なタスクを実行するように拡張することもできます。このため、経験豊富なマネージャーは、自動ソフトウェアテストが開発プロジェクトを成功させるために不可欠な要素であることに気づいています。
本記事でわかることは下記の通りです。
・テスト自動化 とは。
・AI(人工知能)を活用した テスト自動化 の利点。
・AI(人工知能)を活用した テスト自動化 の注意点。
・テスト自動化 におけるAIの応用。
・2023年、AI テスト自動化 ツール 比較。
本記事を読むことで、AIを活用し自動テストが行えるでしょう。テストを自動化したい人、不具合で失敗したくない人は読んでください。
テスト自動化 とは？
テスト自動化 とは？
自動化テストはソフトウェアテストの手法であり、専用の自動化テストツールを使用して、テストケースのスイートを自動的に実行し、手動テスト方法と比較して迅速で正確な結果を提供します。同じテストスイートを繰り返し実行するプロセスは時間がかかるため、テスト自動化ツールを活用することで、テストスイートの効率的な作成と再実行、人間の介入の削減を実現し、テストのROI（そのテストを実行したことでどれだけの利益がでているのかの指標）を向上させます。自動化テストでは、テストデータを対象システムに簡単に入力し、期待結果と実際の結果を比較し、包括的なテストレポートを生成できます。一定の資金とリソースの投入が必要ですが、自動化テストはソフトウェアテストプロセスを効率化しようとする組織にとって価値ある投資です。
テスト自動化 が求められる背景
自動化テストはソフトウェアテストの効果を高め、テストカバレッジを広げ、実行速度を向上させる最良の手法です。自動テストの重要性は以下の理由から説明できます：
- 精度向上： 自動化テストは厳密に事前に定義された一連のステップに従うため、人間のエラーを最小限に抑えます。これにより、テスターのミスによるエラーが排除され、正確な結果が得られます。
- 実行速度向上： 自動化テストは人間の介入を不要とし、24時間365日、連続して実行できるため、テスト時間が大幅に短縮され、テスト実行速度が向上します。
- 一貫性： 自動化テストはテストケースを常に同じ方法で実行します。これにより、重要な問題を見逃すリスクが低減し、ソフトウェア品質の信頼性が向上します。
- コスト削減： 大規模プロジェクトでは、自動化のROIが最も高くなります。導入には初期コストがかかりますが、長期的には時間、技術、人的資源のコストを節約できます。
- テストカバレッジ拡充： 自動化テストスイートは複数のブラウザ、デバイス、オペレーティング・システムに対して再利用でき、テストステップを繰り返し実行する手間を省きます。
- テストの再利用性向上： 自動テストは簡単に保存・再利用でき、テスト担当者はテストの再作成に時間を費やす必要がありません。
- 継続的テスト： 自動化テストは開発プロセスのさまざまな段階で実行でき、開発パイプラインに統合して新しい変更が加えられるたびに自動的に実行できます。
ソフトウェアビジネスやデジタル業界のプロフェッショナルにとって、自動化テストへの投資は製品開発プロセスに多大な利益をもたらします。
AIのレベルと 自動化テスト におけるAIの役割
現在のAI技術は、機械学習アルゴリズムを用いて大量のデータからモデルを学習させ、その学習済みモデルを活用して予測や希望する出力の生成を行います。この簡略化しすぎた説明がAIの概要に当てはまるほど、ほとんどのAIがこの方式に基づいています。ただし、私たちにとっての大きな疑問はここにあります：
AIは実際にテストケースの自動生成や更新に役立つのでしょうか？ バグの発見に寄与するのでしょうか？ コード・カバレッジの向上に寄与するのでしょうか？
なぜなら、今はAIのハイプ・サイクルのピークであるためです。特にディープラーニングという特定のサブ分野が、この興奮の大部分を引き起こしているからです。
AI は避けられないと私は考えています。AI を恐れたり、AI が私たちの仕事を奪うことを心配したりするのではなく、AI をありのまま、つまり仕事を楽にするツールとして受け入れるべきです。その方法をいくつか紹介します。
スピードと効率の向上
ソフトウェア テストで AI を使用する主な利点の 1つは、AI によってもたらされる速度と効率の向上です。AI を活用したツールは、回帰テスト、機能テスト、パフォーマンス テストなどの反復的で時間のかかるタスクを人間のテスターよりもはるかに速く実行できます。これにより、時間が節約されるだけでなく、人的ミスのリスクも軽減されます。
ChatGPTなどの AI ツールを使用して、受け入れ基準を指定することで、数秒でテスト ケースを生成することもできます。または、テスト自動化フレームワークに含めることができる BDD スタイルのテスト シナリオの作成を依頼したり、テスト スクリプトの作成やテスト コードのデバッグを依頼したりすることで、ソフトウェア テスト自動化の取り組みを支援するために使用することもできます。
品質保証の向上
AI を活用したツールを使用すると、見逃される可能性のある欠陥やバグを特定することで、ソフトウェア テストの品質を向上できます。これらのツールは大量のデータを分析し、テスト対象のアプリケーションの全体的な品質を向上させる洞察を提供します。さらに、AI はテスト データのパターンと傾向を特定するのに役立ち、テスト プロセスを改善し、将来の欠陥の発生を防ぐことができます。AI は品質保証を大幅に向上させることができます。QA チームに最高のソフトウェア テスト ツールを装備して、最高の品質を確保します。
コスト削減
ソフトウェアのテストに AI を使用すると、コスト削減にもつながります。反復的なタスクを自動化することで、企業は人間のテスターの必要性を減らし、人件費を節約できます。さらに、AI を活用したツールは、ソフトウェア開発ライフサイクルの早い段階で欠陥やバグを特定するのに役立ち、その後の修正コストを削減し、製品の発売を改善することさえできます。
AI(人工知能)を活用した テスト自動化 の利点
ソフトウェアテストプロセスを改善するためには、AIを活用したテストツールやAIシステム、テクノロジ、ボットが多数あります。
自動スクリプト生成
AIを活用したテスト自動化ツールはスクリプトを自動的に生成できるため、QAチームの時間と労力を節約できます。これらのツールは、テスト対象のアプリケーションを分析し、すべての重要な機能をカバーするテストスクリプトを生成できます。
これにより、時間が節約されるだけでなく、アプリケーションのすべての重要な機能が徹底的にテストされるようになります。AIを使用して自動スクリプト生成を行う一般的なテスト自動化ツールには、TestimやKatalon Studioなどがあります。
ChatGPTなどのツールは、手動テストケースや単体テストのソースコードの生成にも使用でき、テストカバレッジを増やすのに役立ちます。
テストケースの最適化
AIテクノロジーは、テストデータを分析し、パターンと傾向を特定することで、テストケースの最適化に役立ちます。これにより、テスターはアプリケーションの最も重要な領域に焦点を当て、必要なテストケースを減らすことができます。AIを活用したテストケースの最適化は、削除できる冗長なテストケースを見つけ出し、時間と労力を節約するのにも寄与します。一般的なAIを使用したテストケース最適化ツールには、ApplitoolsやTestCraftなどがあります。
自動テストの実行
AIテクノロジーはテストの実行を自動化し、人間の介入を減らし、時間と労力を節約できます。これにより、手動テスト チームがより多くの時間を掛ける探索的テストが可能になります。
AIを活用したテスト自動化ツールは、テストケースを自動的に実行し、詳細なレポートを提供できます。これらのツールは結果を分析し、修正が必要な欠陥やバグを特定することもできます。AIを使用して自動テストを実行する人気のあるテスト自動化ツールには、TestimやKatalon Studioなどがあります。
ソフトウェアテストでAIのメリットを最大限に活用するには、専用のテスト管理ソフトウェアをワークフローに統合することを検討してください。
自己修復機能
AIを活用したテストフレームワークは、欠陥を自動的に検出して修正できるため、手動での介入の必要性が軽減されます。これらのフレームワークはテストデータを分析し、修正が必要な欠陥を特定できます。その後、必要な修正が自動的に適用され、アプリケーションが正しく機能することが保証されます。
たとえば、一部のツールには、WebアプリケーションのXPathやその他のロケーターを自動的に更新するオプションがあります。自己修復機能を備えた人気のあるAIベースのソフトウェアテストツールには、TestimやHealeniumなどがあります。
AI(人工知能)を活用した テスト自動化 の注意点
もちろん、良いものにはハードルがつきものであり、人工知能も例外ではありません。ここでは、ソフトウェアテストにおけるAIの最も重要な課題を2つ紹介します：
長期にわたる学習曲線
ソフトウェアテストにおけるAIの学習曲線は急峻であり、その最大の課題の1つです。AIを活用したテストツールを効果的に使用するには、広範なトレーニングと知識が必要です。これは、AIテクノロジーに慣れていないソフトウェアテスターにとっては難しい場合があります。さらに、AIを利用したテストテクノロジーは複雑であるため、現在のテストプロセスに統合することが困難になる可能性があります。テスターがAIを活用したテストソリューションを効果的に使用できるようにするために、企業はトレーニングと教育に取り組む必要があります。テスターがAIを活用したテストツールを効果的に使用するために必要なスキルを持っていること。
デバッグの難しさ
デバッグの複雑さは、ソフトウェアテストにおけるAIによるさらなる課題です。AI機能を備えたソフトウェアのテストでは大量のデータが提供されるため、理解するのが難しい場合があります。さらに、AIアルゴリズムの複雑さにより、エラーや問題の主な原因を特定することが難しい場合があります。その結果、ソフトウェアテスターはバグや欠陥を効果的に解決することが難しいと感じるかもしれません。企業は、AIを活用したテストソリューションによって生成されたテスト結果を効率的に調査して解釈できるようにするシステムと手順に投資する必要があります。
テスト自動化 におけるAIの応用
単体テストの作成と更新
単体テストは、DevOpsにおける継続的テスト、継続的インテグレーション/継続的デリバリー（CI/CD）の一部としてよく使用されますが、小規模なプロジェクトでは非常に厄介な問題となる可能性があります。
通常、開発者は単体テストの作成と保守にかなりの時間を費やしますが、これはアプリケーションコードを作成することほど楽しいことではありません。このような場合、単体テストを自動的に生成するAIベースの製品は、特に製品ライフサイクルの後半で単体テストの実施を計画している組織にとって役立ちます。
利点：
- AIベースの自動単体テストは、静的または動的分析を使用したテンプレートベースの自動単体テスト生成よりも大幅に進歩しています。この方法で生成されたテストは、単なるスタブではなく、実際のコードです。
- AIベースの単体テストは非常に迅速に生成できるため、大規模な既存のコードベースに適しています。
- 開発者はテストを変更するだけで、ユニット回帰スイートを比較的迅速にセットアップできます。
制限事項:
- AIによって生成された単体テストは、その構築に基づいたコードを単純に反映していますが、コードの意図された機能をまだ推測できません。コードが意図したとおりに動作しない場合、そのコードに対して生成された単体テストには、その意図しない動作が反映されます。
- 単体テストの目的は暗黙的または明示的な契約を強制し、検証することであるため、これは大きなマイナスポイントです。
- 機械学習を使用して生成された単体テストは、既存の機能する単体テストを破壊する可能性があり、これを回避するのは開発者の責任です。
- 開発者は、複雑なビジネスロジックのテストを自分で作成する必要があります。
自動化されたユーザー インターフェイス テスト
これはAIが輝き始めている分野です。AI ベースの UI テストでは、テスト自動化ツールがDOM と関連コードを解析してオブジェクトのプロパティを確認します。DOMとはDocument Object Model （ドキュメント オブジェクト モデル）の略で HTML や XML 文書のためのプログラミングインターフェイスです。 ページを表現するため、プログラムが文書構造、スタイル、内容を変更することができます。 DOM は文書をノードとオブジェクトで表現します。
また、画像認識技術を使用してアプリケーション内を移動し、UI オブジェクトと要素を視覚的に検証して UI テストを作成します。
さらに、AI テスト システムは探索的テストを活用してアプリケーション UI のバグやバリエーションを見つけ、その後で QA エンジニアが検証するためのスクリーンショットを生成します。同様に、レイアウト、サイズ、色など、テスト対象システム (SUT) の視覚的な側面を検証できます。
利点：
- 自動化された UI テストにより、コード カバレッジの増加につながる可能性があります。
- UI のわずかな逸脱によってテスト スイートが失敗することはありません。製品 AI モデルはこれらを処理できます。
制限事項:
- 最新のアプリケーションでは、プラットフォーム、アプリのバージョン、ブラウザのバージョンの数が膨大です。このような条件下で AI ベースの UI 自動化がどの程度うまく機能するかは不明です。ただし、クラウド テスト ツールはテストを並行して実行できるため、これは注目すべき興味深い分野になるでしょう。
AI を使用して API テストを支援
AI がなくても、API テストの自動化は簡単なタスクではありません。これは、API を理解した上で、対象範囲の深さと広さを確保するために多数のシナリオのテストを設定する必要があるためです。
現在の API テスト自動化ツール（例: Tricentis や SoapUI）は、API アクティビティとトラフィックを記録してテストを分析および作成します。ただし、テストを変更および更新するには、テスターが REST 呼び出しとパラメーターの詳細を詳しく調査し、その後に API テスト スイートを更新する必要があります。
AI ベースの API 自動テストツールは、トラフィックを検査し、API 呼び出し間のパターンと接続を特定し、シナリオごとに効果的にグループ化することで、この問題の軽減を試みます。また、ツールは既存のテストを使用して API 間の関係を学習し、これを活用して API の変更を理解し、既存のテストを更新したり、新しいシナリオベースのテストを作成したりすることもできます。
利点：
- 初心者のテスターやプログラミング経験のないテスターにとって、これは「本格的に始める」のに非常に役立ちます。
- 繰り返しになりますが、AI 自動化ツールが少なくとも API 変更の一部を処理できる場合、変更管理は大幅に容易になります。
制限事項:
- 一般的に、API テストの設定は難しく、この分野で機械学習ベースの機能を提供するツールは多くありません。それらはかなり初歩的な機能を備えているようです。
自動テストのメンテナンス
AI ベースのツールは、特にコードの変更がそれほど複雑でない場合、コードの変更を評価し、それらの変更に適合しないいくつかの既存のテストを修正できます。UI 要素やフィールド名などを更新しても、テスト スイートを中断する必要はもうありません。
一部の AI ツールは、実行中のテストを監視し、最適に基づいて UI 要素を選択することで、失敗したテストの修正されたバリアントを試みます。また、必要に応じてテストカバレッジを検証できます。
AIベースのテストデータ生成
テストデータの生成も、AIモデルの有望な分野です。機械学習では、既存の実稼働データセットを学習に使用してトレーニングされた機械学習モデルに基づいて、個人のプロフィール写真や年齢、体重などの情報などのデータセットを簡単に生成できます。
このようにして生成されるテストデータは運用データと非常に似ており、ソフトウェアテストでの使用に最適です。データを生成する機械学習モデルは、敵対的生成ネットワーク（GAN）と呼ばれます。
2023年、AI テスト自動化 ツール 比較
Testsigma
Testsigmaは、トップのAIテストツールの1つです。これにより、QAアナリストや自動化エンジニアは、Web、モバイル、デスクトップアプリケーション、およびAPIの自動テストを作成できます。さらに、エラーを修正するための強力な自動修復機能も備えています。このツールを使用すると、手動テスターとチームリーダーはテストを並行して効率的に実行できます。
特徴
- 自然言語処理を利用したコードレスのテスト開発。
- テスト作成は簡単な英語の文章を書くのと同じくらい容易。
- クラウド型なのでインストール不要。
- Web、モバイル、デスクトップ、APIテストの自動化をサポート。
- 素晴らしいダッシュボード。直感的なインテリジェンスと自動修復。
- 実際のテストケース向けのデータ駆動型機能。
- 自動スケジュール機能とレポートのカスタマイズ。
- すべての一般的なCICDツールとのシームレスな統合。
価格
- Testsigmaには3つの価格モデルが用意されています。
- ユーザーは無料トライアルにサインアップするか、Pro/Enterpriseプランに加入することができます。
Mabl
Mablは強力で直感的なGUIインターフェースを備えたAIテストツールの1つです。このツールはローコードテスト機能を提供し、スクリプトを書く必要がありません。忙しいチームが高速なテストを行うことができ、エンドツーエンドのテストが最初のコードの作成から最後まで実行されます。同様に、このツールはあらゆる段階でクライアントやマネージャーとのコラボレーションを強化します。
特徴:
- 開発者が品質に集中できるローコードテスト機能。
- 直感的なインテリジェンスと自動修復。
- 実際のテストケース向けのデータ駆動型機能。
- APIによる広範なエンドツーエンドのテスト機能。
- データを使用して開発者向けの洞察を生成する機能。
- ナビゲーションが簡単なダッシュボード。
料金:
Startup、Growth、Enterpriseの3つのプランオプションが利用可能です。各プランの料金はユーザー数に応じて異なります。
Testcraft
Perfecto の TestCraft は、Selenium ベースの AI 駆動テスト自動化ツールの 1 つです。さらに、手動テストと自動テストの両方を可能にするように開発されています。このツールは、Web ベースのソフトウェアのテストを超高速で実行するのに最適です。さらに、最高品質の業界ベースの標準を提供するように拡張することもできます。さらに、繰り返しテストを実行するための最高の機能を備えています。
特徴
- 多言語サポート。開発者は複数の言語でスクリプトを作成し、ツール上で実行できます。
- ユーザーがテストをコピーしてクリップボードに貼り付けることができる、クリップボードへのコピー機能があります。
- 高度な GPT テクノロジーを使用して Web サイトをテストするテストアイデア生成ツール。
- 他のツールと統合するための統合機能。
- SaaSとしてオンラインで利用可能。
価格
無料試用版、月単位、年単位のサブスクリプション オプション。ユーザーあたりの最小コストは 29 ドルです。
Testim.io
PerfectoのTestCraftは、SeleniumベースのAI駆動テスト自動化ツールの1つです。さらに、手動テストと自動テストの両方を可能にするように開発されています。このツールは、Webベースのソフトウェアのテストを超高速で実行するのに最適です。また、最高品質の業界ベースの標準を提供するように拡張することもできます。さらに、繰り返しテストを実行するための最高の機能を備えています。
特徴
- 多言語サポート。
- 開発者は複数の言語でスクリプトを作成し、ツール上で実行できます。
- ユーザーがテストをコピーしてクリップボードに貼り付けることができる、クリップボードへのコピー機能があります。
- 高度なGPTテクノロジーを使用してWebサイトをテストするテストアイデア生成ツール他のツールと統合するための統合機能。
- SaaSとしてオンラインで利用可能。
価格
- 機能が制限された無料プランと、より多くの機能を備えたサブスクリプションプランがあります。
Aqua ALM
Aqua ALM は、自然言語処理機能を活用してテストを実行します。これは、多言語テスト機能を備えた AI 主導のテスト自動化ツールの 1 つです。さらに、この Web ベースのプラットフォームは、高い柔軟性、完全な可視性、そして使いやすいツールを提供します。このプラットフォームを使用すると、開発者はテスト時間を短縮し、より多くのテストを実行できます。さらに、多忙な企業向けのテスト管理システムとして設計されています。特に、このツールは大規模なテクノロジー企業にとって最適な選択肢です。
特徴
- 複数部門による一元的なテスト管理が可能。
- テスト実行用のレポートを生成します。
- 欠陥を検出して修正する機能を備えています。
- テストを自動的に生成します。
- 予算作成および予測ツールが含まれています。
- 権限とアクセス制御の機能。
価格
無料トライアルオプションがあり、その後ユーザーは購読する必要があります。合計ユーザー数に応じてユーザーごとに請求される料金。
まとめ・自動化テストにおけるAIの未来
人工知能は、テストツールやテスト手法全般、特にテスト自動化に大きな影響を与えています。AIを有望視する現在のツールを概観すると、多くの新機能が追加される一方で、それらの機能のいくつかはまだ成熟の途上にあることがわかります。
Relipaは情報技術、ブロックチェーン、AIといった分野で日本IT企業の委託先として活動している7年間の経験を持っています。低コストで効率的なオフショア開発を図り、優れている日本語力があるBrSE、プロジェクトマネージャーと質の高い開発者は契約期間中100％日本語で「報連相」を行いながら、品質を保証することを約束します。
