人工知能がソフトウェアテストの 4 つの主要な方法を破壊する

ソフトウェア テストにおける人工知能の使用はますます一般的になりつつありますが、それには十分な理由があります。 AI技術は現在、主に自動化や利便性の向上に活用されていますが、日々徐々に賢く効率化が進んでいます。ソフトウェア テストでは、人工知能を使用して多くの反復的なタスクを強化できます。これにより、プロセスが高速化され、精度が向上します。

回帰テストは一例です。ソフトウェア コードに変更が加えられるたびに、アプリケーションが期待どおりに機能するかどうかを確認するために回帰テストが実行されます。通常、これは手動で行われます。コードを変更した後、人工知能がアプリケーションに問題がないか自動的にチェックし、さまざまな間隔でメンテナンスを実行することで、プロセス全体を自動化できます。

人工知能がソフトウェア テストを破壊する 4 つの方法

1. 回帰テストの自動化

通常、手動による回帰テストには、テスターと開発者が多くの時間とエネルギーを費やす必要があります。ソフトウェア コードが変更されるたびに、結果として得られるアプリケーションをテストする必要があります。これにより、開発者とテスターの間で頻繁なコミュニケーションが確保されたり、テスターが不在の場合には開発者により多くの責任を負うことが求められます。

人工知能ソリューションはこのプロセスを自動化し、人間の介入をほとんどまたはまったく行わずに、コードを変更した直後にテストを実行できます。適切なトレーニングを行うことで、AI は手動のテスターよりも一貫してより高速、より効率的、より正確に実行できます。

さらに、開発者はテスト結果と関連データをより迅速に取得できるため、必要な修正をすぐに開始できます。または、問題が検出されなかった場合は、より迅速に他の開発領域に移ることができます。

これに別のレイヤーを追加すると、AI が賢くなるにつれて回帰テストがより適切になる可能性があります。

2. 障害とバグの早期検出

ソフトウェア コードとアプリケーション自体が標準に準拠し、期待されるレベルで動作することを確認することは、ソフトウェア テストの重要な要素です。したがって、テストの大部分は、バグやその他のソフトウェアの問題を見つけて修正することです。

大規模なプロジェクトでは、最も熟練した開発者でも構文エラーやコーディング エラーを見逃す可能性があります。最新のプログラミング ツールは基本的なエラーを検出できますが、自然言語の問題は実行時に発見されるまで無視されることがよくあります。ソフトウェアテストにおける人工知能は、エラーやバグを見つけて検出できます。

機械学習 (ML) は、自然言語処理 (NLP)、トレーニング データ、および事前にプログラムされたスキャン ツールに依存して、潜在的な問題を特定し、レビューのためにフラグを立てます。さらに良いのは、修正がより明らかであれば、AI が新しいコードを直接挿入できることです。時間とお金を節約し、多くの悩みを軽減します。

3. 生産性の向上

障害や脆弱性を早期に発見し、より有益な回帰テストを実施することで、開発者とテスターは製品全体の効率と生産性の向上を期待できます。人工知能と機械学習システムの助けを借りて、開発に関連する機械的なタスクの多くは、自動化されたソリューションを通じて加速、強化、または単に実行することができます。

これは、ロボット プロセス オートメーション (RPA) やインテリジェント オートメーション (IA) などを強化するために AI の使用が増えている他の業界で見られるものと似ています。

たとえば、チームや部門間のコミュニケーション。通常、アプリケーションのテスト後に行われます。現在では、自動化されたソリューションを通じて処理できるようになりました。情報は、関連する連絡先が手動で送信する必要がなく、すべての関係者に即座に共有できます。同じ利点が、AI に関係するほぼすべてのプロセスとソリューションに広がります。

4. 自己修復コード

人工知能と機械学習に基づいた自己修復テクノロジまたは自己修復コードが実装されています。 AI は人間よりも早く言語の問題を特定して検出できるだけでなく、適切なリソースを使用すれば、これまでよりも早くコードを修正でき、早期のエラーや障害の検出が始まりにすぎません。

AI ソリューションは、一般的な問題のコード修正を実際に挿入することも、何を探すべきか、どのように対応するかを知っていれば、より複雑な問題を直接修正することもできます。さらに良いことに、機械学習でよく見られるように、より多くの情報を取り込むだけで、時間の経過とともに自己修復アルゴリズムがより正確になり、動作するコードをより正確に表現できるようになります。

開発者の誤操作によりソフトウェアに問題が発生した場合、人工知能が直ちに引き継ぎ、問題を修正します。これにより、開発者とテスターがこれらの問題を見つける時間が節約され、一般的なトラブルシューティングに必要な時間が大幅に短縮されます。また、後でレビューするために一般的な問題にフラグを立てて、エラーが再発しないようにしたり、開発フェーズ全体で問題が悪化したりしないようにすることもできます。

ソフトウェア テストにおける人工知能: 良い破壊的破壊がやってくる

ソフトウェア テストの分野は、スマートで効率的なプロセスにより生産性が向上するため、人工知能によって破壊される可能性があります。人工知能は、多くの時間と労力を要する手動タスクをほぼ完全に自動化できます。

NLP ツールは早期エラー検出に使用できますが、自己修復コードにより、ソフトウェア アプリケーションが実行時に正常に機能し続けることを保証することもできます。これらすべてにより、トラブルシューティングと手動エラー検出にかかる時間が短縮されます。

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