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テスト自動化プラットフォーム「Autify」におけるAI
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Autify
September 15, 2023
Technology
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2.9k
テスト自動化プラットフォーム「Autify」におけるAI
Tech Street主催 テスト自動化の先駆者3社が集結!今後の自動化の方向性
におけるAutifyによる発表
Autify
September 15, 2023
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Transcript
テスト自動化プラットフォーム「Autify」におけるAI Sep. 12, 2023 Autify 松浦隼人
概要 沿革 80名
https://autify.com/ja
Autify for Webデモ Youtubeのデモビデオをご覧いただくか デモリクエストをお申し込みください! https://www.youtube.com/watch?v=03u34_qo8LY https://autify.com/ja/
https://autify.com/ja/mobile
テスト自動化の利点・欠点おさらい
テスト自動化の必要性・利点 • 複雑化するアプリケーション → 手動ではカバーしきれない • 改善スピードを上げる必要性 → リリース頻度・テスト頻度を上げる必要性 •
同じテストの繰り返し増 → 自動化による手動工数削減
テスト自動化の問題点 • 手動テストとは違った スキルが必要 ◦ テストコードを書く
テスト自動化の問題点 • 自動化ならではの問題 ◦ 人間なら自然に回避できる問題を明示的に回避する必要がある ▪ 例 : 時差をつけて現れる要素をクリックする ▪
例 : 要素の情報(idやclassなど)が動的に変わる
テスト自動化の問題点 • 作成した自動テストのメンテナンスコスト ◦ テスト対象が変わった時のシナリオのアップデート
AIを使ったテスト自動化 : 問題点を解決・緩和 • 手動テストとは違ったスキルが必要 ◦ コードを(ほとんど)書かなくてもOK • 自動化ならではの問題 ◦
AIがサポート • 作成した自動テストのメンテナンスコスト ◦ AIがサポート
AutifyにおけるAI
AutifyにおけるAI • 変化した要素の探索 ◦ 主にHTMLを使用 ◦ 要素の特徴情報から、変化した要素を高精度で特定 ▪ 人間はそれが正しいかチェックするだけ ▪
テストシナリオのメンテナンスが短時間で容易に
AutifyにおけるAI • ビジュアルリグレッションテスト ◦ テスト実行時のスクリーンショットを比較して差分を検出 ◦ 画面全体だけでなく要素単位でも比較可能
AutifyにおけるAI • 画像情報を用いた要素の特定、 変化した要素の探索 ◦ モバイルアプリのテストの問題 ▪ 構造化された要素情報がない(乏しい) ▪ 画像情報に依存する必要
◦ 画像情報を元に、指定した要素を AIが抽出・特定 ◦ 同様に画像情報を元に、変化があった 要素を探索
AutifyにおけるAI • これまでは主にテスト作成と実行 ◦ テスト戦略、設計などの上流工程は引き続き経験と知識が必要 1. 要件分析 2. テスト計画の作成 3.
テストケースの開発 4. テスト環境の作成 5. テストの実行 6. テストサイクルの完結 Autifyがサポート
AutifyにおけるAI • これまでは主にテスト作成と実行 ◦ テスト戦略、設計などの上流工程は引き続き経験と知識が必要 1. 要件分析 2. テスト計画の作成 3.
テストケースの開発 4. テスト環境の作成 5. テストの実行 6. テストサイクルの完結 Autifyがサポート
AutifyにおけるさらなるAIの活用 • Autify AI Labs ◦ https://autify.com/ja/ai-labs • さらに進んだ利用 :
シナリオの作成支援 ◦ テストステップごとの提案 (Autify Step Suggestions) ▪ レコーディング時、ステップごとに何をテストすべきか提案 ▪ 従うだけでテストシナリオが作成できる
Step Suggestionsデモ Youtubeのデモビデオをご覧ください https://www.youtube.com/watch?v=6QlORqpfAVY
まとめ • テスト、品質保証は人の目が大事、職人芸 • AIを使えばその一部を代替できる ◦ テスト実行部分への適用 ◦ さらにテスト自動化をスムーズにする分野へ •
人間はテスト設計など、より高度な仕事を
Autify for Web Autify for Web デモリクエスト/トライアルリクエスト受付中 デモ トライアル
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