コース概要

ソフトウェアテストにおける AI の紹介

  • テストと QA での AI の機能の概要
  • 現代のテストワークフローで使用される AI ツールの種類
  • AI 駆動型品質エンジニアリングの利点とリスク

LLMs を用いたテストケース生成

  • ユニットテストと機能テストを生成するためのプロンテインジニアリング
  • パラメータ化されたおよびデータ駆動型のテストテンプレートの作成
  • ユーザーストーリーと要件をテストスクリプトに変換する

探索的テストとエッジケーステストにおける AI の活用

  • AI を使用して未テストのブランチや条件を識別する
  • 希少または異常な使用シナリオのシミュレーション
  • リスクベースのテスト生成戦略

自動化された UI および回帰テスト

  • Testim や mabl のような AI ツールを使用した UI テストの作成
  • 自己修復セレクターを使用して安定した UI テストを維持する
  • コード変更後の AI 基盤の回帰影響分析

失敗分析とテスト最適化

  • LLM または ML モデルを使用してテスト失敗をクラスタリングする
  • 非定常テストの実行とアラートの過負荷を減らす
  • 歴史的な洞察に基づいてテスト実行を優先する

CI/CD パイプラインの統合

  • Jenkins、GitHub Actions、GitLab CI に AI テスト生成を組み込む
  • プルリクエスト中にテスト品質を検証する
  • パイプラインでの自動ロールバックとスマートなテストゲーティング

今後のトレンドと QA における AI の責任ある利用

  • AI 生成テストの正確性と安全性の評価
  • AI 強化型テストプロセスのガバナンスと監査履歴
  • AI-QA プラットフォームとインテリジェントオブザーバビリティのトレンド

まとめと今後のステップ

要求

  • ソフトウェアテスト、テスト計画、または QA 自動化の経験
  • JUnit、PyTest、Selenium などのテストフレームワークの知識
  • CI/CD パイプラインと DevOps 環境の基本的な理解

対象者

  • QA エンジニア
  • テスト用ソフトウェア開発エンジニア (SDETs)
  • アジャイルまたは DevOps 環境で働くソフトウェアテスト担当者
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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