モバイル アプリはもはや単なるデジタル タッチポイントではなく、銀行取引、配車の予約、夕食の注文、メールの確認など、あらゆる操作がスマートフォンで行われています。
しかし、問題が発生したとき、顧客は待ってくれません。PwC によると、32% の顧客は、たった一度の悪い体験で、愛用しているブランドとの取引をやめてしまうそうです。米国では、どんなに製品を気に入っていても、59% の顧客が何度か悪い体験をすると、そのブランドから離れてしまいます。
だからこそ、モバイル テストは単にチェック項目をこなすだけではなく、アプリの削除につながるようなバグにユーザーが遭遇しないように徹底することが重要なのです。
モバイル テストが難しい理由
モバイル QA チームは、増え続けるデバイスとフレームワーク上で、迅速かつ完璧なリリースを提供するプレッシャーにさらされています。そして、そのプレッシャーには、以下のような課題が伴います。
- ハイブリッド アプリの複雑さ: React Native のようなハイブリッド フレームワークは「一度書けば、どこでも実行可能」を謳っていますが、テストではプラットフォームの微妙な癖や一貫性のない動作がしばしば明らかになり、自動化を困難にします。
- ロケーターベースのテストによる疲弊: ほとんどのツールは、変更されやすい要素ロケーターに依存しています。ボタンが移動したり、ラベルが変更されるとテストが機能しなくなり、保守コストを押し上げます。
- デバイスと OS の断片化: 一般的な iOS と Android だけでなく、iOS 15 と iOS 17、Pixel と Samsung など、さまざまな環境でテストを行う必要があります。これは、環境間のトラブルシューティングに追加の時間がかかることを意味します。
- セットアップの遅延とオーバーヘッドの増加: デバイス グリッド (物理または仮想) の構築と維持には、ほとんどのチームが捻出できる以上の時間、労力、予算がかかります。
既存のツールでは不十分な理由
従来のモバイル テスト ツールは、リリース サイクルが今よりも長く、モバイル アプリが Web の補助的な位置付けであり、テストが開発より遅れても問題にならなかった時代に開発されました。しかし現在では、高品質なモバイル体験を迅速に提供する必要性が、かつてないほど高まっています。
これを受けて、ノーコードおよびローコード ツールが次々と市場に登場し、容易な自動化、超高速なテスト作成、そしてシームレスなクロスプラットフォーム カバレッジを約束しています。しかし、完璧に見えるこれらのツールも、実際には期待外れなことが多いのが現状です。
- クロスプラットフォーム テストの多くは、依然として iOS と Android で別々のテストを作成し、保守しています。
- 「保守が容易な」ソリューションでも、わずかな UI の変更で機能しなくなるロケーターに依存している場合があります。
- ハイブリッド フレームワークのサポートは、実際の React Native や Flutter アプリに確実に拡張できるとは限りません。
- 迅速なセットアップを謳っていても、最初のテストを実行する前に何時間もの設定作業が必要になることがあります。
その結果、チームは、壊れたテスト、増え続ける保守作業、そして口先だけで実行しないツールに悩まされています。
AI の活用
これまでとの違いは、これらの課題を解決するため、AI がモバイル アプリのテストに本格的に適用され始めていることです。
AI は次のようなメリットをもたらします。
- 話すようにテストを作成: プレーンな英語とユーザーの意図を理解する生成 AI を活用することで、テスターはスクリプトを記述せずにテストを作成できます。
- 「実際に」維持するための保守: AI は UI の変更にリアルタイムで適応し、テストが壊れないようにし、継続的な更新の必要性を軽減します。
- 人員は増やさずにカバレッジを拡大: AI を活用した実行により、チームを拡張することなく、プラットフォーム間で迅速かつ繰り返し可能なテストを実現できます。
- 問題の発生を減らし、信頼性を向上: テスターは壊れたスクリプトの修正に費やす時間を減らし、探索的テスト、アクセシビリティ、リリース リスクに集中できるようになります。
これは一時的なトレンドではなく、根本的な変化です。IDC の「FutureScape: Worldwide Developer and DevOps 2024 Predictions」によると、2028 年までに、「生成 AI ベースのツールがソフトウェア テストの 80% を作成できるようになる」と予測されています。
だからといってテスターの重要性が下がるわけではありません。むしろ、これまで以上に価値が高まっています。AI はテストを簡素化できますが、プロセスを導くために必要な人間の洞察力、直感、制御力を置き換えることはできません。これらのツールには、プロンプトを形成し、結果を洗練させ、状況に応じて的確な判断を下せる人材が依然として必要です。
より良い方法が登場
これらすべてが実現可能になったとしたらどうでしょうか? SmartBear Reflect は、AI を活用し、ノーコードでモバイルおよび Web テストを簡素化します。
Reflect の特長は次のとおりです。
- ノーコードでロケーターを使用しない: 自然言語を使用するか、テストを記録するだけです。スクリプト作成もセレクターも不要です。
- 真のクロスデバイス実行: 1 つのテストで iOS、Android、およびハイブリッド フレームワークをカバーします。
- 壊れずに適応するテスト: Reflect のランタイム生成 AI エンジンは、人間のテスターのように動作し、UI の変更に合わせて動的に調整します。
- 柔軟なデバイス オプション: 独自のデバイス グリッドを使用することも、Reflect の実機デバイス グリッドを使用することも、セキュアなプライベート デバイスを選択することも可能です。
Reflect は、フロントエンド自動化に対する私の考え方を一変させました。複雑なフローを自動化するのに、膨大なコードや面倒な保守作業は必要ないということを教えてくれました。モバイル テスト体験は、直感的で革新的、そしてゲームチェンジャーである AI を活用したプロンプトという、Reflect の Web 自動化の魅力を反映しています。
— Connect Assistance 社 QA リーダー Tommy Marín 氏
セキュリティはイノベーションと同じくらい重要であるため、SmartBear は HaloAI モデルのトレーニングに顧客データを使用していません。また、Google Gemini も SmartBear の顧客データを自社のトレーニングに使用していません。SmartBear は、チームが自信を持って安全に AI を導入できるよう支援することに尽力しています。
Reflect を試してみませんか?
過去の課題を想定して開発されたテスト ツールに頼る必要はありません。Reflect を試して、AI を活用したノーコードのテストが、チームのモバイル ソフトウェア デリバリー方法をどのように変えることができるかをご確認ください。
この資料は、SmartBear Blog で公開されている「The New Era of Mobile Testing – and What’s Still Getting in the Way」の日本語参考訳です。
