質は量よりも重要だ。ホームラン 1 本は二塁打 2 本よりはるかに良い。
– スティーブ・ジョブズ
ソフトウェア・テストの世界において、この言葉はまさに的を射ています。手動テスターは、限られたリソースと厳しい締め切りの中で、高品質な結果を出さなければならないプレッシャーを感じています。
しかし、今日の速いペースのソフトウェア開発サイクルにおいて、手動テストのみでこれらの要求に応えることはますます難しくなっています。自動化は論理的な次のステップのように思えますが、コーディング スキルや継続的なスクリプトのメンテナンスが大きな課題となります。
では、最善の方法は何でしょうか?
スクリプト テストと生成 AI を活用したテスト
長い間、テスト自動化では従来のスクリプト テストが主流でした。この方法では、各テスト ステップをコードで詳細に記述したスクリプトを作成します。効果的な一方で、スクリプト テストは硬直的で、しばしば高度なコーディング スキルを必要とします。この硬直性とメンテナンスの負担から、多くのチームが別のアプローチを模索するようになりました。
近年、ローコードのテスト ツールが中間的な選択肢として登場しました。これらのツールは、テスターが最小限のコーディングでテストを自動化することを可能にし、ある程度の技術的な知識を必要とするものの、テストの作成とメンテナンスを簡素化します。ローコード テストは、その柔軟性とアクセシビリティにより人気を集めており、少ないコーディング オーバーヘッドで自動化を望むテスターに実行可能なソリューションを提供しています。
現在、ノーコードの生成 AI を活用したテスト自動化が、ゲーム チェンジャーとして登場しています。特に手動テスターにとって、このアプローチはコーディングの必要性を完全に排除し、テスターは分かりやすい言葉で意図を記述するだけで自動テストを作成できます。AI を活用してこれらの指示を解釈することで、ノーコード テストはアプリケーションの変化に容易に適応し、メンテナンスを最小限に抑え、コーディングの専門知識を持たない人々でも利用できるようにします。
手動のテスターにとって、このノーコードの生成 AI を活用した自動化へのシフトは、急速に進化する最新のアプリケーションのニーズに沿った、非常に直感的で適応性の高いソリューションを提供します。
スクリプト テストの例
スクリプト テストでは、各テストで何を、どこで、どのような順序で行うかについて正確に指示します。たとえば、ログイン機能のテスト スクリプトは、分かりやすい言葉で表現すると次のようになるでしょう。
- ログイン ページに移動する
- 位置 (X, Y) にあるユーザー名フィールドを探し、「TestUser」と入力する
- 位置 (A, B) にあるパスワード フィールドを探し、「password123」とする
- 位置 (C, D) にあるログイン ボタンを探し、クリックする
各ステップは正確で、各要素の正確な位置と実行するアクションが詳細に記述されています。この厳格なアプローチは、安定したアプリケーションには有効ですが、アプリケーションが変更されると調整が必要になります。ログイン ボタンの移動などのわずかな変更でも、スクリプトの更新が必要になります。
生成 AI を活用したテストの例
生成 AI を活用したテストでは、正確なアクションや場所を指定する代わりに、テスターは目的の意図を記述するだけです。AI はその意図を解釈して、実行可能なステップに変換します。たとえば、上記のログイン テストは次のように記述できます。
- ユーザー名「TestUser」とパスワード「password123」でログインする
このアプローチでは、特定の要素の位置や各ステップの実行方法を指示することなく、テストで達成すべきことを定義します。そのため、生成 AI を活用したテストは柔軟で、変更に適応できます。基本機能が同じである限り、テストを変更しなくても AI がレイアウトの変更に適応します。
SmartBear HaloAI 搭載の Reflect: ノーコードの AI を活用したテスト自動化を実現
SmartBear Reflect は、手動テスターが AI を活用したテストを利用できるようにするノーコードのテスト自動化ツールです。生成 AI を活用して Reflect がテストの作成、実行、メンテナンスを引き受けてくれるため、コーディング スキルを必要とせず、戦略的なテストに集中できます。
Reflect を使用すると、次のことが可能になります。
- わかりやすい言葉で自動テストを作成: テスト手順を簡単な文で記述すると、HaloAI がテスト ケースを生成します。
- テストをシームレスに実行: Reflect を CI/CD パイプラインに簡単に統合して、テスト実行を効率化し、スムーズで継続的なワークフローを維持します。
- アプリの変更に即座に適応: HaloAI はアプリのインターフェイスの変更に適応し、テストの保守作業を軽減して、戦略的なテストに費やす時間を増やします。
Reflect ユーザーの Monday.com は次のように述べています。
Reflect を導入して以来、本番環境で UI エラーは発生していません。0% です。
— Monday.com 社 開発者 Merom Cohen 氏
生成 AI を活用した自動化を検討する価値がある理由
IDC の「FutureScape: Worldwide Developer and DevOps 2024 Predictions (世界中の開発者と DevOps 分野における 2024 年以降の展望)」レポートによると、2028 年までに生成 AI ベースのツールはソフトウェア テストの 80% を記述できるようになります。これにより、手動テストの必要性が大幅に減り、テスト範囲、ソフトウェアの使いやすさ、コード品質が大幅に向上すると予想されます。
AI を活用することで、テストをより迅速に実行し、より多くのシナリオをカバーし、エラーを減らすことができるため、アプリケーションの品質が向上し、リリース サイクルが短縮され、テスト コストが削減されます。
ただし、AI は手動テストに代わるものではなく、強化するものです。要件の設定、複雑なフローの理解、AI の有効性の確保には、人間のテスターが不可欠です。アプリケーション要件の確かな情報源として、人間のテスターは AI が正確に機能するために必要な洞察を提供します。
テストの世界は変化しており、生成 AI を活用した自動化はその最前線にあります。これにより、これまで手動で行ってきたテストを容易に自動化し、より多くのテストを効率的に行えるようになります。
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この資料は、SmartBear の Blog で公開されている「No-Code, No Problem: AI-Powered Automation for Manual Testers」の日本語参考訳です。
