品質保証の旅：手動テストからAI駆動テストへ

2024年12月17日 17:27

この記事は弊社のQAエンジニア：Kusum Acharyaが作成した記事です。英語版はこちらをご覧ください。
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品質保証（QA）は、ソフトウェアがうまく機能し、ユーザーの期待に応えることを確認するための重要な部分である。長年にわたり、QAは大きく変化し、単純な手動テストから高度なAI主導のソリューションへと移行してきた。QAがどのように進化してきたか、そして将来はどうなるかを見てみよう。

1. 始まり手作業によるテスト

ソフトウェア開発の初期には、QAはほとんど手作業で行われていた。テスターは、ソフトウェアが正しく動作し、クライアントやユーザーの要求を満たしているかどうかをチェックするために、手順のリストに従った。この方法にはいくつかの課題があった：

a. 継続的な更新には時間がかかる

シナリオあるSaaS企業は、新機能やバグ修正を導入するためのアップデートを毎週実施している。

QAチームは、さまざまなユーザー・ロール（管理者、マネージャー、従業員）に対して、それぞれの新機能を手作業でテストしなければならない。
また、既存の機能が引き続き動作することも確認しなければなりません（リグレッションテスト）。
アップデートのたびにすべてを手作業でテストしていると、かなりの時間がかかり、リリーススケジュールが遅れてしまう。

b. マルチテナンシー・テストの難しさ

シナリオあるSaaSプラットフォームが、微妙に構成の異なる複数の組織をサポートしている。

QAチームは、各テナント固有の設定を手動でテストし、問題がないことを確認しなければならない。
例えば、ある組織ではフォームにカスタムフィールドを使用しているかもしれませんが、別の組織では簡易版を使用しているかもしれません。更新のたびにこのような違いをテストするのは時間がかかり、エラーが発生しやすい。

c. 複数環境でのテスト

シナリオ SaaSアプリケーションは、異なるブラウザ（Chrome、Firefox、Safari）やデバイス（デスクトップ、タブレット、モバイル）など、様々な環境でシームレスに動作する必要があります。

手動テストでは、テスターは環境とデバイスの組み合わせごとに同じテストを繰り返し実行する必要がある。
例えば、ファイルアップロード機能をすべての組み合わせで手動でテストするのは、退屈でエラーが発生しやすい。

d. ユーザーアクセス管理

シナリオある SaaS 製品はロールベースのアクセス制御を提供し、管理者、マネージャー、エンドユーザーはそれぞれ異なる権限を持つ。

テスト担当者は、アクセス制限を検証するために、異なるユーザーとして手動でログインとログアウトを繰り返さなければならない。
新しいユーザー・ロールが導入されれば、テストの手間は倍増する。

e. パフォーマンステストの課題

シナリオ： SaaSアプリケーションは、同時に何千人ものユーザーを処理しなければならない。

手作業のテスターは、負荷の高いユーザートラフィックを現実的にシミュレートしたり、負荷時のボトルネックを発見したりすることはできません。
例えば、大きなCSVをアップロードするような高負荷のイベント中にアプリがどのように動作するかをチェックすることは、手作業では不可能です。

f. サードパーティツールとの統合

シナリオ SaaS型CRMは、サードパーティのメールサービス、決済ゲートウェイ、分析ツールと統合します。

テスターは、SaaSプラットフォームと各ツール間でデータが正しく流れることを手作業で確認しなければならない。
例えば、顧客がサインアップしたときにメールがトリガーされる場合、テスターは手作業でサインアップし、メール配信を確認しなければならないが、これを頻繁に繰り返すと効率が悪い。

g. 繰り返しテストに時間がかかる

シナリオ SaaS製品は、顧客満足度を確保するために、導入前に毎回同じテストを受けなければならない。

さまざまな料金プランの支払い、更新、キャンセルを手作業でテストするには、多くの時間と労力がかかる。
その結果、コストがかさみ、技術革新のスピードも遅くなる。

h. ヒューマンエラー

シナリオインボイス関連ソフトウェアアプリケーションの計算の検証。

テスターが手作業で、金利や融資額が正しく計算されているかどうかをチェックする。
小数点以下の計算ミスや計算結果の読み間違いが1つでもあると、バグが見落とされ、ユーザーに金銭的な損失を与える可能性がある。

2.自動化の導入

技術が進歩するにつれて、いくつかのテスト作業を自動化するためのツールが開発された。自動テストは、いくつかの利点をもたらした：

自動テストの主な利点：

繰り返しが減る

課題: アプリケーションは頻繁に更新されます。例えば、新機能やバグ修正、設定変更のたびに、新たな問題を発生させることなくシステムが期待通りに動作することを確認するためのテストが必要になります。リリースのたびに同じテストを手作業で実行するのは、面倒でエラーが発生しやすいものです。
自動化ソリューション： 自動化されたテストは、異なるリリースや環境にわたって事前に設定された一連のテストを実行し、最小限の労力で一貫性と信頼性を確保することができます。例えば、ログイン、ユーザーサインアップ、支払ゲートウェイ統合などの基本的な機能テストは自動化され、新しいリリースごとに繰り返されます。例 SaaSプロジェクト管理ツールは、タスクの作成、編集、削除[CRUD]などのコア機能をテストする必要がある。自動化により、これらのタスクは人手を介さずにリリースサイクルごとにテストされ、リグレッションが発生しないことが保証されます。

一貫性

課題：手動テストはヒューマンエラーの影響を受けやすく、特にテスターが複数のプラットフォームやコンフィギュレーションで同じようなテストを実行する場合は注意が必要です。一貫性のないテストの実施は、バグの見逃しや不正確な結果を招きかねません。
自動化ソリューション：自動化されたテストは、実行されるたびに同じステップに従うため、テスト実行の一貫性がなくなります。 Tこれにより、テストが省略されることなく、すべての機能が異なる環境で期待通りに動作することが保証される。
例例：幅広いユーザーベースを持つ SaaS アプリケーションの場合、自動化されたテストは、異なるユーザーロール（管理者、マネージャー、従業員）がファイル共有やタスク割り当てのような機能とどのように相互作用するかをチェックすることができます。自動化により、各ユーザーロールのパーミッションが矛盾なく毎回正しく適用されることが保証されます。

テストの迅速化

課題：SaaSアプリケーションは、多くの場合、複数の環境（異なるブラウザ、デバイス、オペレーティングシステム）やユーザーシナリオにわたってテストする必要があり、リリースプロセスを遅らせる可能性があります。それぞれの組み合わせに対して手作業でテストを行うのは、時間がかかり非効率的です。

自動化ソリューション： 自動化されたテストは、異なるブラウザ、オペレーティングシステム、およびデバイスにわたって並行して実行できるため、テスト時間を大幅に短縮できます。これは、迅速な反復と頻繁なデプロイサイクルを必要とするSaaSアプリケーションにとって特に重要です。
例: SaaS eコマースプラットフォームでは、チェックアウトプロセスがすべてのブラウザ（Chrome、Firefox、Safari）とモバイルデバイスで正しく動作することを確認する必要があります。Seleniumのような自動化されたクロスブラウザテストツールは、複数のブラウザを同時にチェックすることができ、手動テストに比べてプロセスを大幅にスピードアップすることができます。

3.アジャイルとDevOpsの採用

ソフトウェア開発の世界は、アジャイルとDevOpsの方法論へとシフトし、より迅速で柔軟な開発サイクルを重視するようになった。このシフトは、テストのアプローチ方法に大きな影響を与え、アジャイルとDevOpsの重要な構成要素である継続的インテグレーション（CI）と継続的デリバリー（CD）パイプラインの台頭につながった。テストはもはや開発サイクルの最後に行われるのではなく、プロセス全体を通して継続的に行われるようになった：

QAは開発の一部である［継続的テスト］］。

課題：従来の開発モデルでは、テストは開発サイクルの最後に行われることが多く、その結果、フィードバックループが長くなり、バグの特定が遅れていた。その結果、ソフトウェアリリースプロセスの大幅な遅れにつながっていた。

ソリューション: アジャイルとDevOpsでは、QAは開発プロセス全体に統合される。継続的なテストとは、テストを頻繁に行うことを意味し、理想的にはコードを変更するたびにテストを行い、問題が発生したらすぐに発見して対処できるようにする。

例: SaaSプロジェクト管理ツールでは、開発者がコードベースに新機能や修正をコミットすると、CI/CDパイプラインを通じて自動テストが自動的にトリガーされる。これにより、壊れたAPIや正しくないUIの動作などの統合上の問題を即座に特定し、迅速なフィードバックを確保することができる

クイックフィードバック【バグの早期発見

課題：従来のアプローチでは、バグが開発サイクルの後半に発見されることが多く、修正にコストと時間がかかっていました。バグの発見が遅れると手直しが必要になることが多く、プロセス全体が遅くなっていました。

ソリューション: アジャイル/DevOps環境における継続的テストは、小さなインクリメンタルな変更であっても継続的にテストを実行することで、迅速なフィードバックを提供します。開発者は、バグが検出されると即座に通知されるため、プロセスの早い段階で問題を解決でき、長期的には時間とリソースを節約できます。

例: あるSaaS型eコマースプラットフォームでは、複数のチームが新機能（決済ゲートウェイの統合や商品カタログの更新など）に取り組んでいる。CI/CDパイプラインを導入すると、各開発者のコードは、アップデートをプッシュした直後に、エッジケースを含むバグがないか自動的にテストされる。つまり、誤った税金計算やトランザクション処理の失敗などの問題が、ユーザーに影響を与える前に即座に発見され、修正されるのです。

チームコラボレーション（クロスファンクショナルチーム）

課題：以前は、開発者、QAテスター、運用チームの間にしばしば溝がありました。開発者がコードを書き、QAが後でそれをテストし、運用がそれをデプロイしていたため、リリースサイクルが遅くなり、コミュニケーションが途切れていた。
ソリューション: アジャイルとDevOpsはチーム間のコラボレーションを促進します。開発者、QAエンジニア、運用担当者がプロジェクト開始時から緊密に連携することで、円滑なコミュニケーションと迅速な問題解決が実現します。
例: SaaSのデータ分析プラットフォームでは、開発、QA、運用の各チームが毎日のスタンドアップで定期的に集まり、進捗状況や課題について話し合う。QAエンジニアは開発者とともに新機能の自動テストを作成し、運用エンジニアはデプロイパイプラインが最適化されていることを確認する。このコラボレーションにより、ソフトウェアがデプロイされたとき、すべてのユーザー環境で機能性と拡張性の両方が保証されます。

インパクト: テストがより統合され、適応性が高まったことで、迅速なリリースとより高品質なソフトウェアが実現した。

4.人工知能（AI）と機械学習（ML）の時代

今日、AIとMLはQAをより賢く、より効率的にすることで、QAを変革しつつある。ここでは、AIがどのようにゲームを変えつつあるかを紹介する：

スマートなテストケース： AIは、どのテストが最も重要かを把握し、時間と労力を節約することができる。
バグの予測： 機械学習モデルにより、バグが発生しやすい箇所を予測できるため、テスターはその箇所に集中することができる。
自己修復スクリプト： 自動化されたテストは、ソフトウェアが変更されると自動的に調整されるため、手動による更新の必要性が減少します。
より優れた洞察： AIがテスト結果を分析し、ソフトウェアのパフォーマンスに関する有益な情報を提供します。
簡単なテスト作成： 自然言語処理（NLP）により、簡単な指示書からテストケースを作成できます。

主要ツール: Applitools、Testim、Mablは、大きなインパクトを与えるAI搭載QAツールの例です。

5.先を見据えて QAの未来

QAの未来は、さらなる進化を遂げたエキサイティングなものになりそうだ：

ハイパーオートメーション： ハイパーオートメーション：AIとロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）を組み合わせ、テスト・プロセス全体を自動化する。
AIによる早期テスト：開発プロセスの早い段階でAIを活用し、大きな問題になる前に問題を発見して修正する。
QAの完全自動化： 人の手をほとんど必要とせず、シームレスに稼働するテストシステムを構築する。
新しいテクノロジー： モノのインターネット（IoT）やブロックチェーンなどの技術が成長するにつれ、QAはそれらの信頼性とセキュリティを確保するために適応していく。

結論

QAは、手作業によるテストから、今日のようなインテリジェントなAI主導のソリューションまで、長い道のりを歩んできた。それぞれのステップで、テストはより速く、より正確に、より効率的になった。AIは大いに役立っているが、熟練したQA専門家が不可欠であることに変わりはない。彼らはこれらのスマートなシステムを導き、ソフトウェアが高品質と信頼性を維持できるようにする。

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