ジェネレーティブAIを使ったノーコード・モバイルアプリテストソリューション「SofySense」がローンチ

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Image credit: Sofy

ソフトウェアテストプラットフォーム運営の Sofy は、人工知能(AI)とノーコード自動化を融合させた革新的なモバイルアプリテストソリューション「SofySense」をローンチしたと発表した。Sofy の既存のプラットフォームを強化し、GPT 連携したインテリジェントなソフトウェアテスト AI 技術を組み込み、品質保証(QA)支援を提供する。

新ソリューションによりテスターがよりミッションクリティカルなタスクに集中できるよう、Sofy のインテリジェントなジェネレーティブ AI チャットボット「Sofybot」は、特定のテストクエリに対して迅速かつ正確な応答を提供する。同社はこの新製品により、製品のリリース時間を95%短縮し、ソフトウェア開発者のソフトウェアテストプロセスを合理化することができるとしている。

Sofy のCEO Syed Hamid 氏は、SofySense の AI 技術は、人間のようなテキストを数秒で生成できる OpenAI の「ChatGPT」と同等であると述べている。

SofySense は、テストケースの生成、調査やテスト設計の必要性の排除、自動化コードの記述に時間を費やすことなく、テストケースをシームレスに自動テストに変換すること、そして結果を分析することで問題を表面化することで時間を削減する。SofySense によって、私たちは AI 技術を有用な方法で実現し、テスターが数秒でテストを作成し実行できるようにした。(Hamid 氏)

SofySense は、20年以上の経験と共有された知識を基に、AI とローコード・ノーコードのシームレスな連携を実現している。

ジェネレーティブ AI を活用したソフトウェア開発の効率化

Sofy によると、ソフトウェア開発者がテストに費やす時間は20%から50%であり、IT 支出全体の3分の1近くを占めているという。SofySense は、OpenAI の大規模言語モデルを使用して、組織の QA ニーズに対して高度な洞察、分析、支援を提供する。

ワンクリックで手動テストを自動テストに変換する Sofy の既存機能により、ユーザはプラットフォーム上のすべてのテスト活動から簡単にインサイトを生成できるようになる。

Sofy の創業者兼 CEO Syed Hamid 氏は VentureBeat に次のように答えた。

テスト担当者は、テスト結果の分析、可能な限りのテストケースの調査、フィードバックの実施、デバッグを、納期に間に合うように行う必要がなくなる。私たちの新製品は、ユーザーがテスト戦略を強化し、より迅速なテスト結果を得ることができるようにする。

テスターは、連携されたGPT 搭載のチャットボット Sofybot  に、現在のリリースの QA 進捗を要約してもらい、テスト中に発生した可能性のあるデバイスカバレッジと表面障害を強調することができる。

Sofybot は、Confluence やその他の技術文書ツールを直接読み込んで、テストケースを生成することができる。エンジニアはさらに、Sofy のノーコード自動化機能を使って、テストケースを自動化することができる。テスターは、カスタムレポートツールの代わりに、ジェネレーティブ AI ボットを使用して、明確で理解しやすいレポートを生成することができる。

SofySenseを使ってまとめたテスト
Image credit: Sofy

私たちは今、GPT-3.5 を使用して結果を分析しているアプリケーションの状態のようなチェックアウト画面を提供することで、SofySense が自然言語処理(NLP)と画像を組み合わせて、我々が見てきた3万以上のアプリのパターンに基づいてテストできるものを特定する。

テスターがしなければならないのは、手動で更新するのではなく、アプリの機能の進化に合わせてそれらのテストを修正したり、再生成したりすることだけだ。(Hamid 氏)

データに基づいた迅速で効率的な意思決定

同社は、この技術を日々のワークフローに組み込むことで、エンジニアリングチームが毎日数え切れないほどの時間をかけて不具合を分析し、レポートを作成する必要がなくなると考えている。

SofySense は、テスト結果の迅速な収集、テスト作成の増強、質問への回答を一箇所で見つけるための近代的な方法を提供すると Hamid 氏は述べている。テストプロセスを合理化し、高品質のリリースを保証することで、真の自己修復ソフトウェアへの大きな一歩となる。

自己修復とは、ソフトウェアシステムが人間の介入なしに問題を検出し、修復する能力のことである。

自己修復だけでなく、テストの文脈化、テストの実行、分析、レポーティングが重要だ。今日、自己修復はテスト実行時の誤検知に対処するためにのみ使用されているが、私たちは、組織がテストの作成、実行、メンテナンスにかける労力を大幅に削減することを可能にする。(Hamid 氏)

Hamid 氏は、同社の今後の計画として、ジェネレーティブ AIを使った非機能テストの連携を挙げている。

私たちは現在、多くの異なるシステムバリエーションを含む、人間の介入なしにアクセシビリティをテストする方法を研究している。また、セキュリティテストの変更(いつ、どこで、どのようにセキュリティのベストプラクティスを適用するかの変更)において、Open Web Application Security Project(OWASP)のガイドラインを用いてセキュリティテストを実施する予定だ。(Hamid 氏)

【via VentureBeat】 @VentureBeat

【原文】

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