101か国の288人の品質エンジニアからの経験的データは、テスト自動化の分野におけるVisual AIの利点を示すレポートの裏付けとなる洞察と信頼性を示している。このレポートは、Visual AIを使用した機能テストツールとビジュアルテストツールを販売しているApplitoolsからのものである。
Visual AIは、人間の目や脳と同じようにアプリケーションを見るコンピュータービジョンの一種であり、Visual AIには疲れないという利点がある。 AIツールは、自動化支援の役割が増すことに加えて、別の側面を提供する。それは、テストエンジニアが、今日のモダンなアプリの背後にあるCI/CDの急速な開発と要求に対応できることである。
レポートによると、Visual AIを搭載することで、品質エンジニアはテストケースを5.8倍速く作成でき、テストカバレッジが拡大し、テストコードの安定性が3.8倍になり、試作段階でキャッチされたバグの数が増えた。これは、テスターが効率性を45％向上させてより多くのカバレッジを提供できた要因である。
レポートの統計は、主要なオープンソーステストフレームワーク（Cypress、Selenium、WebdriverIO）と比較した場合、パフォーマンス上の優れた利点を示している。コードベースのフレームワークは、その性質上、オープンで構成可能であり、あまり洗練されていないが、品質エンジニアやテスターの大多数が精通している比較のベースラインを提供する。このレポートは、これらの効率性を高め、統計を検証するために、この調査でApplitoolsプラットフォームが使用したプロセスと手法に関する詳細を示している。DevOps環境へのシステム的なアプローチを検討する場合、テスト自動化ツールへの投資は無駄な領域ではないため、AI自動化に対するユーザの熱意以上に、マネージャーによって評価され得る重要なビジネスケースがある。
テスト自動化フレームワークとテスト自動化ツールの市場では、テスト、組織化、コラボレーション、レポートへのアプローチ方法についてそれぞれ異なる見解を持つ、一定数の参加者がいる。 AIを活用した認知ビジョンはかなり斬新な特性を持っており、目に見えないレンダリング、サイズと位置の違いを無視して、ユーザが認識できる違いのみを報告する。企業がUI/UX Webおよびモバイルドメインでますます作業するにつれて、プレゼンテーション層全体で一貫性を保つことは大きなメリットであり、品質チームの仕事の効果がより向上する。このレポートは、Visual AIが真剣な「自動テスト用の効率的なマルチプレイヤー」であることを検証した。それによって、テスターは、疲れたり間違いを犯したりすることなく、すべての画面とページに数分でアクセスできる「強大な力」が与えられる。
Applitoolsは、ハッカソンアプローチを使用してレポートに使った実データを提供した。これは、進捗状況の記録に80週間以上の時間を費やした288人の独立したテストエンジニアからのデータセットである。これだけの量のデータポイントを使うことで、実世界のシナリオに似たものになり始める。それは、さまざまな業種、開発チーム、文化がこのツールを実際に使用し、テスト自動化の特定の部門としてのビジュアルAIの利点を調査してきたものである。レポートの主な結果は、AIツールを使用して、デバイスとブラウザの全範囲にわたってUI/UX要素のレンダリングを監視すると、テストチームの全体パフォーマンスを向上させることができるということである。時間の節約と品質の向上、あるいは、このケースでは精度によって、時間を確保できる。テストチームにとってこれには明らかな利点がある。このレポートでは、Visual AIの事例を示すデータと事例を提供する。