自動テストの可能性を解き放つ
高品質なアプリをリリースするには、徹底したテストが必要です。そして、徹底したテストには、プロセスの自動化が不可欠です。品質は、単にテストの数を増やすのではなく、よりスマートにテストすることで得られます。ワークフローを最適化することで、アプリの重要な部分を効率良く、確実に検証する余裕が生まれます。完全な品質は、包括的なテストによってもたらされます。
ここでは、以下の要素を適切に組み合わせることで、包括的な自動化を実現する方法を探ります。
- 包括的なアプリ サポート
- 多様なテスト タイプと環境
- AI を活用したテストの効率化
- その他…
詳しく見ていきましょう。
ビジネス全体をサポート
テスト カバレッジを拡大する際にチームが直面する一般的な課題は、アプリの多様性です。多くの企業は、デスクトップ、Web、モバイル、さらにはレガシー システムなど、複数のプラットフォームで運用しているため、統一されたテスト自動化戦略を構築することが困難です。
自動化アプローチを計画する際には、以下の点を考慮してください。
複数の環境でテストを自動化する必要があるか?
シック クライアントのデスクトップ アプリ、最新の Web アプリ、さらにはモバイル プラットフォームに対応している場合、プラットフォームごとにテスト ツールを用意するのではなく、多くの機能を一元的に提供するソリューションを見つけることを優先します。複雑な UI やカスタム コントロールに対応できるか?
アプリには、自動化スクリプトでは検出が難しい動的な要素やサード パーティ製ライブラリが含まれている場合がありますが、だからといって手動テストに頼るべきではありません。完全なカバレッジを実現するには、最も複雑なアプリ機能であっても、テスト自動化に含める必要があります。社内アプリや規制対象アプリをテストしているか?
社内アプリやレガシー アプリはテストが最も難しいものの 1 つであり、多くの企業は、作業の透明性を保つため、他のチームから分離したレガシー テスト チームを設けています。しかし、ビジネスを変革する自動化では、レガシー アプリと最新アプリの両方を完全にサポートする必要があります。
多くの QA チームは、組織内で複数の種類のアプリを同時に管理しており、自動化の拡張は不可能に思えるかもしれません。SmartBear TestComplete は、企業がプロセスを合理化しつつ、テスト作業を完全に統合し、複数の自動化フレームワークの必要性を排除し、チームを統合できるようにします。
機能テストを超えてテスト カバレッジを拡大する
UI テストを自動化する場合、アプリが確実に動作するように、機能テストの自動化から開始するのが一般的です。機能テストの自動化は不可欠ですが、完全な自動化を実現するには機能テストだけに留まらず、堅牢なアプリ品質を確保するため、以下の要素を組み込む必要があります。
パフォーマンス (負荷) テスト: さまざまな負荷の下で実際のユーザー アクティビティをシミュレーションして、本番環境に移行する前にパフォーマンスのボトルネックを特定します。
ビジュアル リグレッション (回帰) テスト: 機能テストでは見落とされる可能性のある視覚的な差異を検出することで、リリース間の UI の一貫性を確保します。
データドリブン テスト: さまざまな入力を用いてテストを自動化し、異なる条件下でのシステム動作を検証することで、手動によるテスト ケースの作成を削減します。
アクセシビリティ テスト: あらゆるレベルの障がいを持つ人々が利用できるよう、アプリ コンポーネントを検証します。
クロスブラウザーおよびクロスデバイス テスト: 顧客が利用する可能性のある幅広いブラウザーやデバイスで機能テストを再現します。
ユーザー満足度を最大限に高めるため、アプリをテストするさまざまな方法を検討することで、品質を大きく改善できます。
自動化ツールが追加のテスト タイプをサポートしていないことが原因で、機能テストから他のテストへ自動化を拡張できないことがよくあります。TestComplete を使用すると、機能テストを作成して自動化し、実際のデバイスやブラウザーでテストしたり、パフォーマンス テストに変換したり、さらにはビジュアル リグレッション テストやアクセシビリティ テストを含めたりすることで、エンドツーエンドのテスト カバレッジを容易に実現できます。
AI を活用してテストのボトルネックを克服する
最適なテスト カバレッジ戦略を採用していても、QA チームは時間がかかり、エラーが発生しやすい手作業に直面することがよくあります。AI イノベーションの目的は、このような負担の大きな作業をカバーし、チームが他のタスクに注力できるようにすることです。
テストで AI を活用する方法を検討する際には、以下の機能を考慮してください。
1. セルフヒーリング (自己修復) テスト
テスト自動化における最大の課題の 1 つは、保守です。UI の変更はテスト スクリプトに影響を及ぼし、継続的な更新が必要になります。TestComplete の AI を活用したセルフヒーリング機能は、アプリ要素の変更を検出し、ロケーターを自動的に更新することで、UI の軽微な変更に対応します。
2. 複雑なインターフェイス向けの光学式文字認識 (OCR)
多くのアプリ、特に金融や医療などの業界では、PDF、スキャンされたドキュメント、動的なテキスト要素が使用されていますが、これらは従来のテスト自動化では検証が困難です。TestComplete に搭載された OCR テクノロジは、複雑な UI 要素内のテキストを読み取り、検証できるため、脆弱な回避策への依存を軽減します。
3. リグレッション (回帰) テストにおける誤検知フィルター
リグレッション テストでは誤検知が発生することが多く、QA チームが実際には問題がない不具合の調査に時間を浪費する原因となっています。TestComplete の AI を活用した誤検知フィルターは、不要なテストの失敗を最小限に抑え、チームが実際の不具合に集中できるようにします。
4. AI を活用したテスト データ生成
多くの規制産業では、PCI DSS、GDPR、SOX 法などの規格への準拠を維持するため、カスタマイズされた安全なテスト データが必要です。TestComplete の AI を活用したテスト データ生成機能は、このプロセスを自動化し、プライバシーとセキュリティ要件を維持しながら、現実的なデータでテストを実行できるようにします。
これらは、SmartBear が提供する AI 機能の一例であり、反復的でありながら不可欠な作業に対処できるように特別に設計されています。AI は計り知れない可能性を秘めていますが、それを利用する人々を支援できる場合のみ価値を付加できる、と私たちは考えています。AI は何かを置き換えるものではなく、何かを強化するためのものです。
テスト自動化の遅れによるコスト
包括的な自動化への投資を怠る組織は、ボトルネック、セキュリティ脆弱性、リリース遅延のリスクにさらされます。IDC は、2023 年の Market Analysis Perspective で、ソフトウェア アプリの複雑さが増しているにもかかわらず、依然としてテストの 80% で手動介入が必要であると報告しています。
不完全な自動化は、次のようなデメリットをもたらします。
不具合がリリースに含まれるリスクが高まる: 開発段階の後期でのバグ修正は、問題を早期に発見するよりも飛躍的にコストがかかります。
規制遵守の不備: 金融サービスなどのコンプライアンスが極めて重要な業界では、不適切なテスト自動化は法的罰則や評判の低下につながる可能性があります。
競争上のデメリット: AI を活用したテスト自動化を導入することで、企業はリリース速度とソフトウェア品質において大きな優位性を獲得できます。
テスト カバレッジは、こうしたコストのかかるミスを回避する鍵であり、個々のアプリの機能テストだけでなく、自動化の範囲を拡張する準備を整えておくことが成功に繋がります。
TestComplete で完全なテスト自動化を実現
SmartBear TestComplete は、カバレッジを最大化し、リリース サイクルを加速し、完全な自動化を妨げるボトルネックを解消するのに役立ちます。品質を高め、自動化への信頼を継続的に構築し、以下を実現できます。
デスクトップ、Web、モバイル アプリ全体で完全なテスト自動化
自動化戦略への負荷テスト、ビジュアル テスト、データ ドリブン テストの組み込み
AI を活用した自己修復、OCR、誤検知フィルター、テスト データ生成など
今すぐ完全な自動化への旅を始めましょう！
この資料は、SmartBear Blog で公開されている「The Trick to Scaling Your Test Automation」の日本語参考訳です。
