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

Transcript

1. 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
2. 概要 沿革 80名
3. https://autify.com/ja
4. 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/
5. https://autify.com/ja/mobile
6. テスト自動化の利点・欠点おさらい
7. 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
8. 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
9. 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
10. 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
11. 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
12. AutifyにおけるAI
13. 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
14. 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
15. 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
16. 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
17. 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
18. 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
19. 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
20. 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
21. 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