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AIによるmablのテスト機能の強化

Molly Exten
  • 更新

mablでは、人工知能 (AI) は単なる流行語の域にとどまりません。AIはmablの基盤に組み込まれており、お客様のエクスペリエンス向上に貢献しています。この記事では、mablで使用される主なAIテクニックと、これらのテクニックを使用する機能を示すとともに、併せてお読みいただきたい記事を紹介します。

生成AI

生成AIとは、人間言語などの複雑なパターンを学習することにより、テキスト、画像、コードなど、コンテキストに合わせた新しいコンテンツを作成できるAIの一種です。膨大なトレーニングデータの存在により、生成AIはこうしたパターンを新しい情報や問題に適用して、コンテンツ制作から複雑な問題の解決に至るまで、さまざまなタスクを支援することができます。

mablでは、生成AIを使用してテスト作成プロセスを簡素化し、テストの柔軟性を高めています。たとえば、アプリケーションの特定のテストシナリオを処理するためにカスタムのJavaScriptスニペットを作成する必要がある場合、AIスニペットジェネレーターを使用してスニペットの作成と反復処理を行うことができます。アプリケーションに重大な変更が行われた場合、mablはテスト実行中に「高度な自動修復」というプロセスを使用してページの意味を解釈し、テストが正しいエレメントを操作できるようにします。

他の人気のある生成AIモデルをあなたのmablテストに取り入れたい場合、ブラウザ、モバイル、またはAPIテストでAPIステップを使用できます。mabl Postman collections GitHubリポジトリのgen-aiフォルダを参照して例をご覧ください。

mablでの生成AIの使用方法の詳細については、次の記事を参照してください。

お客様データの保護

mablの生成AI機能は、Google CloudのエンタープライズAIツール の上に構築されています。mablとサービスパートナーであるGoogle Cloudは、これらのモデルのトレーニングにお客様のデータを使用することはありません。mablにおける生成AIの利用についてご不明な点がございましたら、カスタマーサクセスマネージャーまでお問い合わせください。

mablがお客様のデータをどのように取り扱うかについての詳細は、データ暗号化 のページをご参照ください。

確率的エキスパートシステム

エキスパートシステムは、構造ルールとナレッジベース一式を使用して人間の専門家の意思決定スキルを再現するために設計された人工知能の1分野です。さまざまな分野で複雑なデータを分析し、情報に基づく解決策を提供できます。

mablは、データ由来の確率的モデルとエキスパートシステムを結合し、アプリケーションで行われる変更を継続的に把握して、変更に適応します。たとえば、ページエレメントを操作するとき、インテリジェント待機というプロセスを使用して、ステップ実行前にアプリケーションが正しい状態になるようにします。このプロセスにより、どのような環境でも、テスト実行の高速化と信頼性向上を実現できます。

mablでのエキスパートシステムの使用方法の詳細については、次の機能を参照してください。

教師なし機械学習

教師なし機械学習は、テスト実行時間など、データの隠れたパターンと関係を見つけ出します。データに本来備わった構造を分析することにより、類似した項目をグループ化し、異常を明らかにすることができます。

mablは、このテクニックを使用して、アプリケーションのテストに関するインサイトを表示します。たとえば、mablのアクセシビリティダッシュボードは、クラスタリングを活用して、アプリケーションのページごとにアクセシビリティの問題を要約します。これにより、最初に対処すべき問題を優先することができます。インサイトページには、教師なし機械学習によって、ページの読み込み時間やテスト実行時間の異常が検出されるため、リグレッションの可能性を把握するのに役立ちます。

教師なし機械学習の使用方法の詳細については、次の機能を参照してください。

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