多くのソフトウェア組織は一般に、AI と機械学習が今後 5 年間で大きな影響を与えると考えています。AIはソフトウェアテストを「殺す」のでしょうか?
AI 対応テストは、次の理由からテスト自動化の拡張であると考えることができます。
- バグのないソフトウェアを開発することはこの世では不可能であるため、手動テストを完全になくすことはできません。現在、あらゆる組織に多くの強力なテスト自動化ツールが存在しますが、手動テストは常にテスト戦略の一部であり、それによって高品質のユーザー エクスペリエンスを確保できます。
- しばらくの間、反復的なリリースでソフトウェアが以前よりも複雑になるため、非常に短期間に大量のテスト ケースを使用して頻繁に回帰テストを行う必要性に対処するには、テストの自動化が最適な方法です。自動テスト方法は、最小限のテスト労力で非常に短期間に多数の欠陥を発見するのに役立ちます。
- 将来、AI テストによってテストが可能になると、機械に大量のデータを提供して正確なテスト結果を生成し、システムの欠陥を明らかにすることを学習させることができるため、自動化は以前よりもスマートになります。人工知能は、セキュリティの強化、コードレビューの自動化、テストケースの自動作成により、脆弱性評価において非常に重要な役割を果たします。したがって、テスト エンジニアはアルゴリズムと履歴データを提供するだけで、欠陥の発見率を向上させることができます。また、テスト対象のソフトウェア システムの機能面および非機能面に関するリアルタイムのテスト フィードバックを提供することもできます。
手動テストから AI テストへの前述のテストの進化は大きな前進かもしれませんが、本当の意味で、ソフトウェア テスト エンジニアの本当のニーズがまったくなくなるわけではありません。その理由は次のとおりです。
#1: 組織は、Eggplant AI などの AI ベースの自動化ツールを使用することで、モバイル アプリの基本的なテスト側面をカバーできます。これらのツールは、学習アルゴリズムを通じてテスト ケースを自動的に生成し、モバイル アプリで実行することで、欠陥を簡単に発見できます。このアプローチは、製品開発ライフサイクルの一部としての基本的なテスト面のみをカバーします。すべての組織がこの方法のみを選択した場合、システムの市場性、セキュリティとリスク管理、システム パフォーマンス、テスト文書の評価という点で、高品質のテスト エンジニアが製品テストに追加できる特別な価値を逃すことになります。これらはすべて、AI ベースのテスト ツールではなく、高度な資格を持つテスト エンジニアに適した人間の仕事です。
#2: 一方で、質の高いテストエンジニアがAIテストを活用し始めると、製品テストやソフトウェア品質の得点がさらに増加します。AI は、テスト エンジニアが人為的エラーを削減したり、テスト ケースの準備中に頻繁に発生する省略を明らかにしたり、欠陥を早期に発見したりするのに役立ちます。AI は、アルゴリズムと履歴データをシステムに供給することで、テスト エンジニアが自動テスト ケースを作成するのに役立ちます。したがって、テスト エンジニアはテスト ケースを調整し、ソフトウェア テスト全体にさらなる価値を加えることができます。言い換えれば、AI 対応のテストはテストを補完できますが、テスト エンジニアに取って代わることはできません。
=> AI 対応テストがもたらす本当の変化は、AI システムと機械学習を扱える高度な資格を持つテスト エンジニアの必要性です。アルゴリズムと履歴データをマシンに供給して、テスト ケースとユーザー エクスペリエンスを自動的に生成することはできますが、ソフトウェア システムに何か変化があった場合、マシンはこのデータをどのように処理し、誰が AI ツールを修正またはレビューするのでしょうか? 答えは簡単です。資格のあるエンジニアだけがこのテクノロジーを活用できるからです。そのため、テスト エンジニアと AI 対応ツールとのコラボレーションがさらに進み、テスト エンジニアが AI 対応ツールに置き換えられる可能性があります。
=>ニューラル ネットワークによる自己学習モードはテストには役立ちますが、テスト エンジニアの経験を置き換えることはできません。ニューラル ネットワークが学習モードになると、トレーニングを受けることができますが、これは高度な資格を持つテスト エンジニアに代わるのに十分な経験を蓄積していることを意味します。安全性テストは、継続学習モードのニューラル ネットワークでは不可能です。これは、このタイプのテストを専門とするテスト エンジニアにとってよく知られています。
=> AI 対応のテストは、従来のソフトウェア テストを新たなデジタル時代に変革することは間違いありません。デジタル時代では、AI を活用したテストがソフトウェアや製品の品質を保証する品質保証 (QA) の中核部分になりますが、他の人のニーズを完全に理解できるのは機械ではなく人間だけであるため、引き続き人間のテスターが必要となります。 。機械学習は、人間が実際に知っている常識を超える常識を発展させるには程遠いです。したがって、AI と機械学習が製品開発ライフサイクルにおけるソフトウェア テストに取って代わるべきではありません。
結論として、AI と機械学習はニッチなテクノロジーであり、人間の生活のあらゆる側面に急速に浸透しています。将来的には、上級テスト エンジニアによる AI 対応のテスト ツールを活用することで、組織にこれまで以上の価値をもたらすことができるでしょう。ソフトウェア テストでこれらの技術を使用してソフトウェア製品の品質にさらなる価値を加えるために、今こそ AI と機械学習について学び始める時期です。
あまり心配しないでください、機械は死んでしまいますが、人間は生きています、人間が本来持っている創造性を機械が持つことは難しいのです。さらに、AIによる人類全体の脅威を阻止するため、テスター、人類を救い、世界の平和を維持するチャンスが到来です！（AIが世界を滅ぼし人類を滅ぼすなら、それ自体がセキュリティのスーパーバグです）
学びたいけど始められない、どうやって学べばいいの？
ここでは、上記の各知識ポイントに対応する学習教材、自習成果物、およびプロジェクトの実践を用意しました。
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