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コース概要

AIを用いたQA自動化の概要説明

  • 現代ソフトウェアテストにおけるAIの役割解説
  • 従来的手法とAI強化型QA手法の比較検証
  • Testimやmabl、Functionizeといった代表的なAIテストツール概要説明

AIによるテストケース生成手順の習得

  • モデルベース・UIベースの両面から見た自動化テスト生成手法説明
  • Testimその他プラットフォームを活用した操作フローの自動生成手順
  • テスト目的適合度・安定性および再利用性の検証手法解説

回帰分析とテスト優先順位決定プロセスの実践方法

  • 影響度に基づくテスト選択・冗長なケースの排除処理解説
  • 大規模リポジトリ向け変更内容連動型テスト運用手法
  • ​リスク評価と実行頻度情報を活用したAIによる優先順位付けの進め方

各種CI/CD環境との統合手法

  • JenkinsやGitHub Actions、GitLab CIといった主要環境との連携実施法説明
  • 自動化された品質確認機能とフィードバックサイクルの構築要領
  • プルリクエスト作成やデプロイメント時のテスト実行方法解説

不具合予測と異常検出処理の手法習得

  • テスト履歴データ解析を通じた故障箇所候補の抽出技法説明
  • ML技術に基づく異常値群の分類・緊急度判断プロセス解説
  • 得られた知見を開発チームへ伝達する効果的なコミュニケーション方法

大規模環境向けAIテストの維持・拡張手法

  • テスト状態変動やUI改編時に対応する維持管理方法解説
  • テスト仕様情報のバージョン制御・集中管理手法紹介
  • ​企業レベル規模のQA環境下での効率的なスケール拡大戦略

実際の導入事例研究と適用指針提示

  • 複数企業でのAI型QAパイプライン構築事例説明
  • ​組織全体にこの手法を導入・定着させるためのベストプラクティス紹介
  • 成功例および失敗教訓と各種調整方針に関する考察説明

講義総括および今後の発展方向性紹介

要求

  • ソフトウェアテストやQA業務における実務経験
  • CI/CDパイプラインおよびDevOps手法の基本的理解
  • 自動化テストツール・フレームワークに関する初歩的な知識保有

対象となる受講者層

  • QAリーダーおよびテスト自動化エンジニア
  • 各種DevOps専門家やSRE
  • アジャイル方式に基づくテスターや品質管理責任者
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

今後のコース

関連カテゴリー