Eggplant AIは、ラーニングアルゴリズムを駆使してテストケースの自動生成を行う単一画面のウェブアプリです。Eggplant AIのモデルベース手法を使えば、ウェブサイトやモバイルアプリなどの動的生成コンテンツ向けのテストが簡単に構築できるようになります。モデリングは、テストの重点を基本的なコードの適合性といったことから、全体的なユーザーエクスペリエンスへと移します。
現在の自動化テストは、手で書いたテストの実行を自動化するものです。それに対しEggplant AIは、テスト対象のアプリケーションモデルからテストそのものを作成し、その作成したテストをEggplant Functionalと一体となって実行します。ラーニングアルゴリズムによってテストケースを作成するということは、人間のテスト担当者が思い付かないようなものも含め、より多くのユーザージャーニーをテストできることを意味します。
Eggplant AIを用いたテストとは？
テストケース生成のためにユーザー側で必要なのは、テストするインターフェースの簡単なモデル構築だけです。モデルが、ユーザーの訪問するページや画面を表すさまざまな状態と、そうした状態の中でユーザーが行ったり、ユーザーを状態間で移動させたりするアクションを再現します。
Eggplant AIのインターフェース
モデルを実行すると、Eggplant AIがモデルを通じて起こり得るユーザージャーニーを横断し、テストケースを生成します。そうしたユーザージャーニーを使って、共有アクションのコアライブラリを用いたテストの構築を行うことができます。1つの簡単なアプリケーションモデルで、非常に多くのテストシナリオを生成することが可能なのです。
自動化された探索的テストによるカバレッジの向上
Eggplant AIは、ユーザーはこうするはずだとテスト担当者が考えることだけでなく、ユーザーができることをテストします。Eggplant AIは、ラーニングアルゴリズムによって、起こり得るユーザージャーニーの全範囲を探索し、ウェブサイトやアプリ内で人間のテスト担当者がカバーできる数よりも多くの状態をカバーすることができます。
Eggplant AIモデルでテスト担当者が定義するのは、テストケース全体ではなく、モデル内の項目同士の結び付きです。アクション固有の重みも定義可能です。重みは、テストケースを自動生成するEggplant AIアルゴリズムに影響を与えます。重み値が大きい方のアクションは、重み値が小さい方のアクションに比べて、発生頻度が高くなります。
モデルは、見た目はフローチャートに似ているかもしれませんが、別物です。むしろロードマップのようなもので、テストの実行中にEggplant AIが辿るユーザージャーニーはオンザフライで定義されます。Eggplant AIのアルゴリズムが、最も実行すべきアクションを選択します。この柔軟性により、動的生成コンテンツのテストが容易になります。
Eggplant Functionalとの統合
テストの実行を自動化するにあたっては、Eggplant AIとEggplant Functionalの接続を行います。Eggplant AIが、モデルを使って、トップレベルのユーザージャーニーのフローを生成します。このフローは、スニペットと呼ばれる短いスクリプトを使って、Eggplant Functional内の実行可能な手順に変換されます。スニペットを使えば、1つの決まったシナリオだけでなく、アプリケーション全体をテストするためのアクションライブラリを構築することができます。
Eggplant AIモデルを実行したとき、モデルで当該アクションが実行されると同時に、それに関連付けられたEggplant Functionalスニペットが実行されるよう、システムをセットアップ可能です。ユーザーが定義するのは、アクションとスニペットとの間の結び付きです。
Eggplant Functionalとの統合には、Eggplant AI Agentのインストールが必要ですので、ご注意ください。
次の手順
Eggplant AIの使用開始は、以下の手順に従って行います。
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