自動化熱がソフトウェア・テスト業界を襲っている。品質保証（QA）チームは、バグ検出のスピードを向上させ、品質の失敗を避けるために、手作業によるテストから自律的なプロセスへと急速に移行している。
この変革は、主に人工知能（AI）によって支えられている。実際、およそ 65％のQAチーム のQAチームがAIテクノロジーと協業しており、AIテクノロジーは業界の重要な要素となっている。
つまり、AIアルゴリズムは、テストでも開発プロセス全体でも、あなたの最高の味方になるのです。
この詳細なガイドでは、品質保証におけるAIの効果的な活用方法、QAプロセスの改善方法、QAプロセスの改善方法について説明します。 ソフトウェアチームの効率を高めるためにAIを統合する。 .
品質保証におけるAIの理解
ソフトウェアテストにおける品質保証の道のりは長く、手動テストから完全に自律的なテストへと徐々に移行してきた。
AIは、テストをより賢く、より速く、より効果的にすることで、この旅において極めて重要な役割を果たしている。
自律化ソフトウェアテストモデル（ASTM）は、ソフトウェアテストライフサイクル全体を自動化・最適化するためにAIを使用することで、人間の介入の必要性を進捗的に減らしていく：
/これらは通常、以下の6つのレベルに分類される。 https://clickup.com/blog/wp-content/uploads/2024/12/image-249.png 自動化のレベル：品質保証におけるAI /%img/
手動テストから自律テストへの道のり
- 手動テスト（レベル0）： テストプロセスには100％人間の介入が必要であり、労働集約的で人的エラーが発生しやすい。
- テスト自動化（レベル 1）：* テスト担当者が主な役割を果たすが、特定のタスクをコンピュータが支援し、反復的な努力を最小限に抑える。
- 部分的テスト自動化（レベル 2）：* 私の仕事とコンピュータが共同で作業し、コンピュータはテスターの指示に従う。
- 統合自動化テスト（レベル3）： AIが助言の役割を果たすようになり、選択肢を生成してテスターに承認を求める。
- インテリジェント自動化テスト（レベル4）：最適なアクションがAIによって自律的に選択・実行され、必要な場合にのみ人間の入力が必要となる。
- 完全に自律的なテスト（レベル5）：テスト担当者はテストプロセスの制御をAIに完全に委譲し、AIは人間の介入なしにテストを実行する。
完全自律型テストはまだ夢物語であり、かろうじて黎明期にある。 リソースが限られているため、ほとんどの個人テスターや小規模プロジェクトでは、テストプランに手動テストしか含まれていないのが普通である。
ほとんどの大企業は、自動化テストツールがいくつかのテストケースを自動的に実行し、残りのテストケースは依然として手動で実行し、プロセスに人間味を加えるという、ハイブリッドなアプローチを取り始めている。
例：SapFix、FacebookのAIツール、 を自律的に生成する。 を自律的に生成する。
AI主導の品質保証のメリット
手作業からAI主導の品質保証に移行することで、複数のメリットが得られる：
- **AIはコードを分析し、脆弱性を特定し、ターゲットとなるテストケースを作成することができます。
- 精度の向上： AI主導の品質保証により、人的エラーの余地がなくなり、より高品質なソフトウェアが保証されます。
- 繰り返しタスクの自動化により、人件費が大幅に削減されます。
- 私の仕事は24時間休むことなく、疲れることなくテストプロセスを加速させる。
- 効率性の向上： 複雑なタスクを処理するAIの能力により、一貫性のある信頼性の高いテスト結果が得られます。
- 継続的な改善を実現： AIは履歴データを調査して不具合を予測し、タイムリーな保守アラートを提供します。
手動テストのリミットとAIによる変更方法
手動テストはQAにおける長年の手法であったが、いくつかのリミットにより、最新のソフトウェア開発ライフサイクルではますます不十分になっている。
手動テストの主な課題と、AIがそれらにどのように対処できるかを探ってみよう：
シナリオ1：時間のかかる回帰テスト
手作業による制限： QAチームは、コード変更のたびに同じテストを繰り返すことに何時間も費やすことが多く、非効率につながる。
AIソリューション： AIツールは、回帰テストを自動化し、大量のテストケースを数分で実行し、機械学習モデルを使用してカバレッジを向上させることができる。
シナリオ2：一貫性のないバグ検出
人手によるリミット: 人間のテスト担当者は、疲労や時間的制約のために不具合を見落とす可能性がある。
AIソリューション: AI主導のQAは包括的なカバレッジを保証し、人間のテスターが見逃してしまうような微妙なパターンや不具合を検出する。
🔮シナリオ 3: テストカバレッジの制限
人手によるリミット: 時間の制約により、テスト担当者は基本的なテストケースのみに集中し、エッジケースを未検 索のままにしてしまうことがあります。
AI ソリューション: AI は包括的なテストシナリオを生成し、エッジケースや複雑なケースを含む、より広範なカバレッジを確保します。
シナリオ 4: フィードバックループの遅延
手作業によるリミット: 手作業によるテストは、しばしばボトルネックを生み出し、ソフトウェアのリリースを遅らせる。
AIソリューション: AIを活用した継続的テストは、即時のフィードバックを提供し、開発の早い段階で問題を解決し、リリースサイクルをスピードアップします。
AIテストツールのこれらの利点は、時間を節約し、精度を向上させ、テストカバレッジを拡大し、開発サイクルを加速します。
こちらもお読みください:
/参考文献 https://clickup.com/ja/blog/113847/quality-assurance-software/ ソフトウェアテストに最適な品質保証ソフトウェアツール10選 /%href/
品質保証におけるAIの一般的な応用例
ソフトウェア品質保証をより理解するために、具体的な使用例のリストを用意した。見てみよう。
/参照 https://clickup.com/blog/how-to-use-ai-in-software-development// ソフトウェア開発におけるAIの使い方 /%href/
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1.クロスチャネルでのカスタマー・インタラクションのレビュー
**AIは、電話、電子メール、チャットボット、ソーシャルメディアなど、複数のチャネルにわたる顧客とのやり取りを分析し、QA基準を満たしているかどうかを評価します。
これらの会話を評価することで、/AIはコミュニケーションの潜在的な問題、サポート品質の矛盾、改善点を特定することができます。
これらの洞察により、従業員トレーニングの強化、サポートスクリプトの微調整、カスタマーエクスペリエンス全体の向上が可能になります。このレベルの分析により、カスタマーとの対話が組織が設定した品質ベンチマークを一貫して満たすことが保証されます。
2.自然言語処理（NLP）の使用
**NLPを搭載したAIは、ユーザーの指示や要件を解釈し、手作業なしで実行できるテストケースに変えることができる。
NLPは、人間が書いた要件と技術テストのギャップを埋めるのに役立ち、AIが自然言語から自動化スクリプトを生成できるようにします。この自動化により、大幅な時間の節約と、テスト中の誤解や誤った解釈の可能性を減らすことができます。
自然言語を実行可能なテストケースに変換することで、AIはQAをより効率的にし、コーディングの専門知識がないチームでも利用しやすくすることができる。
3.UI検証の獲得
ユーザーインターフェース（UI）の検証は、QAの重要な側面であり、異なるデバイス、ブラウザ、解像度でソフトウェアの外観と機能が一貫していることを保証する。
AIを活用したビジュアル検証では、さまざまな環境でアプリケーションのスクリーンショットを比較し、要素の位置ずれ、正しくないフォント、コンポーネントの欠落などの逸脱を検出しますこれにより、エンドユーザーエクスペリエンスの均一性が保たれ、リリース前にUIの不一致に対処することができます。
4.視覚的なリグレッションの検出
ビジュアル・リグレッションの検出は、レイアウトのずれやコード更新後の予期しない変更など、ユーザー・エクスペリエンスに影響を与える可能性のある意図しない変更を特定します。
AIが現在と以前のスナップショットを調査し、以前の設計を変更したかどうかを検証するため、チームは通常であれば気づかないかもしれない問題をキャッチすることができます。
これにより、アプリケーションのビジュアル面の一貫性が保たれ、アップデート後も高品質なユーザーエクスペリエンスが維持されます。
5.予測分析の実施
QAにおけるAIは、過去のテストデータを分析することにより、ソフトウェアの品質を高めるために予測分析を活用することができる。 また、/AIは、過去の問題や不具合からパターンを特定することで、現在のソフトウェアバージョンにおける潜在的な問題領域を予測することができます。
このプロアクティブなアプローチは、QAチームがテストの努力に優先順位をつけ、リスクの高い領域に焦点を当て、不具合を未然に防ぐのに役立ちます。 予測分析は、将来の問題の可能性の推定にも役立ち、チームはより効果的にリソースを割り当て、ソフトウェアの安定性と信頼性を確保することができます。
6.テストAPI
アプリケーション・プログラミング・インターフェース（API）は、最新のソフトウェアに不可欠であり、異なるシステム間の通信を可能にする。
*/AI は、レスポンスタイム、エラー率、スループットなどの主要なパフォーマンスメトリクスを継続的に監視することで、API の利用を向上させます。
機械学習アルゴリズムを活用することで、AIは標準的な動作パターンを理解し、問題を示す可能性のある逸脱を迅速に特定することができます。 逸脱が検出された場合、/AIは根本的な原因を特定し、修正を提案または実施することができ、APIが最適かつ安全に実行されるようにします。
この継続的なモニタリングは、相互接続されたソフトウェアシステムの信頼性と効率を維持し、最終的にアプリケーション全体のパフォーマンスを向上させるのに役立ちます。
こちらもお読みください
/参照 https://clickup.com/ja/blog/77007/test-case-templates/ ソフトウェアや製品のテストに必須のテストケーステンプレート10個 /%href/
品質保証にAIを導入する方法
AIを品質保証プロセスに統合することは、関係者全員にとってWin-Winの関係ですが、どのように進めていけばよいのでしょうか。手っ取り早く入門するために、このプロセスに従ってください：
ステップ1：現在の品質保証プロセスを評価する
QAコンサルタントは、既存のQAプロセスを分析し、その主なリミットと影響をリストアップする必要があります。
例えば、プロジェクトの文書化、自動化の共有、チームのコミュニケーションを評価し、ソフトウェアテストプロセスが結果を出しているかどうかを判断します。
ステップ2：適切なAIツールを選択する
QAチームは、品質保証に最適な自動化テストツールを検討する必要がある。効率性、メンテナー性、一貫性、拡張性を約束できるものでなければならない。
謙遜な自慢話に聞こえるかもしれないが ClickUp .
オールインワン
/オールインワンです。 https://clickup.com/teams/software。 チームプロジェクト管理ソフトウェアです。 /プロジェクト管理ソフトウェアです。
様々なユースケース、バグ追跡問題、その他の品質管理の課題を直感的に支援する。
しかし、そんなことが可能なのだろうか？
ClickUpはAIモデルを使用している、
/参照 https://clickup.com/ai クリックUpブレイン /参照
QAチームの品質保証を容易にする。
クリックUp Brain
/画像 https://clickup.com/blog/wp-content/uploads/2024/12/image-19.gif ClickUpブレイン /クリックアップ・ブレイン
ClickUp Brainを使って、テストデータ、ロードマップ、タイムラインを作成しよう。
QA担当者は、さまざまなプロジェクトでAPIの信頼性とパフォーマンスを保証する責任があります。彼らは過労、疲労、フラストレーションを感じていることでしょう。さらに、時間内に仕事を終わらせなければならないという大きなプレッシャーもあるでしょう。
ClickUp BrainとそのNLPを利用した自動化機能の登場です！専門家は、自動化したい内容をシンプルで直接的な言葉で説明するだけで、スクリプトを生成したり、特定のバグを探したり、バグが検出された場合に特定の応答をしたりすることができます。
加えて、APIテストケースの管理、アップデートの監視、問題への対応は、5つの異なるツールにまたがってタスクをこなさなければならない。しかし、ClickUp Brainの場合はそうではなく、コード変更のためにGitHubのような外部プラットフォームを1か所に統合することができる。
ClickUp Brainを使って外部アプリと接続しよう
ClickUp Brainは、これらの統合により、私の仕事プロセスを文脈的に深く理解することができる。その結果、多くのプロセスが自動化されます。
例えば、製品ドキュメントの作成は非常に時間のかかるプロセスです。ClickUp Brainを使えば、あらかじめフォーマットされたプロンプトを使い、数分以内に特定の文書を作成することができる。エンドポイント、期待される出力、テスト結果などのフィールドもあらかじめ定義されている。
一番の利点は？あなたは校正、事実確認、製品ドキュメントのフォーマットをする必要がありません。ツールがあなたの代わりにやることで、すべてを詳細に提示します。
ClickUp Brainで書き込み、詳細なレポートやミーティングなどを要約する。
ステップ3: チームのトレーニング
AIをQAで純粋に成功させるには、あなたのそばにチームが必要であり、AIを搭載したテストツールで仕事をするためのトレーニングが不可欠です。
技術的にやさしいセットアップから始めましょう。ワークショップやコースのようなリソースへのアクセスをプロバイダーで提供し、ハンズオントレーニングを予定し、ツールに対する好奇心を奨励する。
とはいえ、プログラム中のプランニングと全員の進捗追跡は、あなたの時間を奪うことになる。とはいえ、プログラム中の計画を立てたり、全員の進捗状況を把握したりすることは、あなたの時間を奪うことになります。
/参照 https://clickup.com/templates/work-breakdown-structure/training-program を使ってください。 ClickUp トレーニングプログラム仕事分解構造テンプレート /%href/
複数のタスクを管理しながら、期限を達成する。
ClickUp トレーニングプログラム仕事分解構造テンプレート
テンプレートを使って、複雑なタスクを管理しやすいアクションに分解し、チームメンバーに割り当て、変更があった場合は更新することができます。
このテンプレートは以下の用途に最適です：
- トレーニングプログラムの各段階における明確なオブジェクトと成果物の定義
- トレーニングプログラムの効果的な組織化と構造化
- チームメンバーにタスクと成果物を割り当て、責任を割り当てる。
- 進捗を追跡することで、プログラムをスケジュール通りに進め、チームメンバーが取り残されないようにする。
ステップ 4: テストプロセスの自動化
テストプロセスのいくつかの "ルーチン "部分を自動化しなければ、QAチームは疲弊し、スプリントは期限を超えて実行されることになるでしょう。
そこで ClickUp自動化 は、現在および将来の自動化ニーズをサポートします。QA チームは、テンプレートのアナリティクスとカスタムビューを使用して、貴重なトレーニングデータを収集し、自動化の機会を特定し、AI が生成したテストケースを検証できます。
ClickUp テスト管理テンプレート
このテンプレートで、あなたはできる：
- テスト文書の標準化
- AI が生成したテストケースを手作業と並行して実装する
- 成功した AI パターンをテスト・スイート全体に拡張する
- AIと手作業によるハイブリッドアプローチをメンテナーする
- AIの決定を検証するためにテンプレートのレビューシステムを使用する。
さらに
/を使用します。 https://clickup.com/templates/bug-and-issue-tracking-t-90090421835。 ClickUpバグ・問題追跡テンプレート /%href/
ClickUp Bugs and Issue Tracking Templateは、より良い製品を提供するために様々なチームメンバーと協力することができます。現在のテストニーズと将来のAI機能の橋渡しをする包括的なソリューションを提供します。
テンプレートの自動化ワークフローとカスタムインテークフォームは、バグレポート作成プロセスの標準化に役立ちます。また、機能横断的なコラボレーションを可能にし、エンジニア、製品チーム、サポート間の円滑なコミュニケーションを実現します。
クロスブラウザテストの実施とバグレポート作成には、以下もお試しください。
/参照 https://clickup.com/blog/new-integration-lambdatest-clickup// ClickUpの新しい統合LambdaTest /%href/
これは、異なるデバイスにまたがるウェブアプリケーションのテスト活動に役立ちます。
ClickUpのおかげで、技術チームはGitHubのマージリクエストと、フロントエンドとバックエンドの開発者に割り当てられたタスクをリンクするのが簡単になりました。QA チームのリーダーとして、マージリクエストの進捗を追跡し、マージされた新しい変更に対してテストクエリを実行し始めるのが、とても簡単になりました！ QA チームのリーダーとして、マージリクエストの進捗を追跡し、マージされた新しい変更に対してテストクエリを実行し始めるのが、とても簡単になりました！ QA チームのリーダーとして、マージリクエストの進捗を追跡し、マージされた新しい変更に対してテストクエリを実行し始めるのが、とても簡単になりました。
Yasha Ali、Turing Technologiesのバックエンドエンジニア
こちらもお読みください
/参考文献 https://clickup.com/ja/blog/54906/best-modern-qa-testing-tools/ 10ベスト自動化QAテストソフトウェアツール /%href/
AIをQAに導入する際の課題
AIはあらゆる技術のバズワードであり、品質保証もその盛り上がりと無縁ではない。しかし、注意深くAIの流行に乗ることは良いアイデアかもしれない。
その利点と魔法に近い能力から、AIをQAに導入する際にはいくつかの問題がある：
♦️ データ品質と標準化の障壁
AIシステムは、学習と予測を行うために履歴データに大きく依存する。しかし、一貫性のない、不完全な、あるいは古いデータは、AIモデルのパフォーマンスを損なう可能性がある。例えば、QAチームは複数のシステムにまたがるデータを保有している場合があり、それぞれが異なるフォーマットを使用しているため、AIが意味のある洞察を導き出すことが難しくなっている。
可能な解決策： この問題に対処するため、組織はAIソリューションを導入する前に、データのクリーニングと標準化を優先しなければならない。
♦️ 既存のCI/CDパイプラインとの統合
AIを継続的インテグレーション/継続的デプロイメント（CI/CD）パイプラインに組み込むことは困難な場合がある。例えば、通常1時間未満でテストを完了するパイプラインでは、AIを導入するとモデルの処理時間のために大幅な遅延が発生する可能性があります。
可能な解決策： AIを成功裏に統合するためには、組織はAIが既存のワークフローにシームレスに適合し、大きな混乱を引き起こさないようにする必要がある。
♦️ 信頼と検証のオーバーヘッド
AIが生成するテストケースの最大の課題の1つは、人間による検証の必要性である。AIはデータに基づいて判断を下すことができるが、その判断方法には透明性が欠けていることが多い。
**AIの「ブラックボックス」的な性質は、特にコンプライアンスが重要な規制産業において、QAチームがAIのアウトプットを完全に信頼することを困難にする可能性がある。
**AIをQAに採用する組織は、AIが生成したテストケースが信頼でき、業界標準に準拠していることを保証するために、人間の監視を可能にするプロセスに投資する必要があります。
品質保証にAIを導入するためのベストプラクティス
ソフトウェアテストでAIを最大限に活用するには、以下のベストプラクティスに従ってください：
- AI導入のための明確な目標を設定する。
- AI統合を具体的なテストケースのシナリオで開始し、効果を測定する。
- AIを活用したテストを手動の探索的テストと組み合わせる。
- 包括的な結果を得るために、高品質で多様なデータセットでAIモデルを訓練する。
- AIの専門家、QAチーム、その他の利害関係者の間で知識の共有を奨励する。
- 質の高い成果を達成するために、スタッフが AI の習熟度を高めるようにする。
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/参考文献 https://clickup.com/blog/dogfooding// 製品のドッグフーディング：ソフトウェアの品質とユーザー・エクスペリエンスの最大化 /%href/
ClickUp：自律的なソフトウェアテストのための完璧なソリューション
AIを品質保証に組み込むことは、もはや将来のトレンドではなく、現在の必然です。AI主導の品質保証に移行することで、テストプロセスをより迅速かつ効率的にし、一貫した品質結果を実現します。
ClickUpのようなオールインワン・ソリューションを使用すれば、テストデータ作成の管理、テスト作成の自動化、バグの追跡、さらには詳細なレポートの作成まで、1つのプラットフォームで行うことができます。
まだQAにAIを導入していないのであれば、今こそやることです。AIが品質保証プロセスをどのように変えるかを体験してください。
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