ChatGPT は自動化テストの未来を変えますか?

歴史の中で、特定の瞬間または期間を定義する発明が登場します。 ChatGPT は、インターネットを席巻している最近の瞬間的な自然言語処理の進歩の 1 つです。

ChatGPT が開始されるとすぐに、わずか 5 日間で 100 万人のユーザー^[i]を獲得しました。 この会話型 AI ツールは OpenAI によって設計されており、自然言語ベースの質問に答えたり、説明的なコンテンツを作成したり、複雑なタスクを実行したりできます。

言語モデルとして、ChatGPT は、大規模なデータセットを処理および分析し、応答を生成するのに役立つアルゴリズムを提供します。

興味深いことに、ChatGPT は幅広いフレームワークと言語でテスト ケースを作成することもできます。 したがって、Web およびモバイル アプリの開発者はそれを最大限に活用できます。

このブログ投稿では、このプラットフォームを活用して複数のプログラミング言語でコードを記述する方法について詳しく説明します。

飛び込みましょう！

ChatGPT とその機能

ChatGPT は Generative Pre Training (GPT-3.5) チャットボットの上に構築されており、さまざまなトピックにわたるクエリに対して明確な応答を作成します。

ChatGPT は、AI と ML アルゴリズムを使用してデータを分析し、自然言語パターンを理解し、文脈に単語を組み込みます。 ChatGPT にはどんな質問でもすることができ、チャットのようなやり取りを行ったり来たりできます。

このプラットフォームは、自動化されたクリエイティブな応答を作成し、以前の会話を記憶して、クエリに対する一貫した回答を生成することもできます。

ソフトウェア テストにおける AI と ML

AI と機械学習テクノロジの採用により、クロス ブラウザーやクロス プラットフォームのテストなど、QA テスターに​​複数の新しい機能が提供されました。

これらのテクノロジーは、QA テスターのスキルと能力を大幅に強化し、テストの不一致を解消するのに役立ちました。

AI をソフトウェア テストに統合する利点を簡単に見てみましょう。

1. 精度の向上

自動テストでは、手動テスト中に発生したミスを特定できます。 AI には、テスト スクリプトを作成し、可能な限り最高の UX を提供するのに役立つ効果的なテスト方法論が付属しており、精度と速度の向上につながります。

2. テスト作成の迅速化

AI は、インテリジェント テスト レコーダーのパフォーマンスの改善と向上にも役立ちます。 AI ツールを活用して、ユーザー セッションを記録し、不足しているテスト ケースを特定できます。 テスト ケースが見つからない場合は、ライブラリにテストを追加することもできます。

3. 市場投入までの時間の短縮

開発チームはプログラムのソース コードを頻繁に変更しなければならないため、手動でテストを実行するには時間がかかります。 AI は、自動テストの実行と再実行のプロセスを高速化し、総コストを最小限に抑え、アプリケーションを市場に迅速に投入できるようにします。

ChatGPT はテスト業界にどのような影響を与えることができますか?

AI チャットボットの進化により、言語検索モデルが Google 検索に取って代わるかどうかについて、誰もが疑問を抱くようになりました。 Google 検索に代わる質疑応答チャットボットは、検索マーケティング スペシャリストにとって恐ろしいシナリオになる可能性があります。

経営幹部の 75% ^[ii]は、AI を拡張しなければ 5 年以内に倒産することをすでに恐れています。

それに加えて、AI ボットが配信サイクルを短縮し、ソース コードの変更率を加速させ、「継続的なテスト」にかかる時間を短縮する時代にいます。

ほとんどの企業は AI の基本的な形式も使用し始めていますが、ロボット工学や IoT などのテストに必要なレベルの効率を達成するには、テストの進化を継続する必要があります。

また、新しいソフトウェアや IoT デバイスが 1 日おきに開発されているため、品質保証が必要なリアルタイムのデータは想像を絶する量になります。 このような課題を解決するために、AI と ML は、企業がソフトウェアの品質をスケーリングして優先順位を付けるのに役立つ貴重なテクノロジです。

ChatGPT がテスト自動化を効果的に有効にする方法は次のとおりです。

ChatGPT を使用したテストの自動化

ChatGPT が適切にフォーマットされた関連コードを多くの言語で生成する方法について説明したので、問題は、ChatGPT を使用して自動テスト用のコードを生成できるかということです。

ChatGPT は Selenium を複数の言語で記述できますが、正確なコードを記述するには、誰かが ChatGPT にテストの説明を提供する必要があります。 これはチャットのような会話型 AI であるため、クエリに主要な詳細を入力して、変更を必要としない完全な実行可能コードを生成することが不可欠のようです。

ChatGPT を使用した Cucumber コード生成の使用例の 1 つを見てみましょう。

ChatGPT と Cucumber のテスト ケース

Cucumber は、動作駆動型開発を使用するテスト フレームワークです。 「与えられた」、「いつ」、「その後」などのいくつかの重要な用語は、機能ファイルにまとめられています。

ステップ定義では、これらの自然言語句が自動化コードに関連付けられています。 これにより、Cucumber はテストの自然言語の意図を自動化コードと組み合わせることができます。

この例は、ChatGPT がどのようにコードを生成できるかを示しています。 Cucumber が一度に使用した単一のプロンプトを使用して、シナリオとステップの定義を生成しました。 明示的に言及しなくても、ChatGPT は、Cucumber が実行する必要があるさまざまなコンポーネントを既に認識しています。

Web サイトで何をテストするかというプロンプトは、少しあいまいに聞こえます。 しかし、ChatGPT は、Google Web サイトの検索機能をテストするためのスクリプトを生成することに成功しました。

ソース

重要ポイント

AI ツールとフレームワークは、アプリケーションのテストで QA テスターが直面する課題を克服するために、テスト自動化の将来において重要な役割を果たします。 ソフトウェア テストに AI を使用することは、テストをより効率的でインテリジェントにし、時間のかからないものにするための一歩です。

ChatGPT は、ソフトウェア テストの世界で AI テクノロジを一歩前進させる重要な自然言語モデルになりつつあります。 また、多くのテストの課題を解決するためにローコード テスト ソリューションを作成する可能性が高くなります。

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参考文献
^[i] ChatGPT ユーザー
^[ii]人工知能統計