AI自動化が加速するテストのデジタル化

今日の世界で、ソフトウェア開発における「品質の推進者」として成功するためには、熟練した開発者である必要はありません。ビジネスを差別化するためには、正しい考え方と役立つ品質工学ツールを持つことも必要です。

ローコード/ノーコードのテスト自動化

ローコード/ノーコードテクノロジーは、どのような規模の組織でも、手持ちのリソースを利用して定型的なワークフローを自動化することを可能にします。この種の自動化の台頭により、テスター、ビジネスアナリスト、経営陣など、開発チーム以外の人々も、アプリのエンジニアリングと配信プロセスに関して、品質を劇的に向上させることができるようになりました。

モジュール化されたローコード/ノーコードのフレームワークを導入することで、組織は、品質を損なうことなく、特定のビジネスニーズに合ったワークフローをチームが作成できるようになります。実際、米国の技術調査及びコンサルティング会社 Gartner によると、ローコード開発技術の世界的な市場規模は、今年末までに20％近く成長すると予測されており、これはほぼ270億ドルの市場機会に相当します。

ローコード/ノーコードソフトウェアは、従来はプロの開発者を必要としていた仕事を個人が担当できるようにすることで、多くのビジネスの運営方法を変革し始めています。その波及効果として、DevOpsチームはITバックログを削減し、全体的な運用コストを低く抑えると同時に、開発プロセスを合理化することができます。

さらに、この効率的なアプローチは、ローコード/ノーコード自動テストソリューションにも適用することができ、プラットフォームの更新を検証する時間を大幅に短縮することができます。その結果、DevOpsチームは、常に変化するワークフローを同じレベルの高品質なソフトウェアを使用して維持し、テクノロジーへの投資からより多くの価値を引き出すことができます。

全体として、この種のテストソリューションは、全体的な品質にマイナスの影響を与えることなく、ますます逼迫している従業員がより少ない労力でより多くのことを行い、達成することを可能にするという利点をもたらします。

AIによる自動化

最近のWorld Quality Reportでは、CIOやその他のシニア技術リーダーの86％が、品質保証 (QA) ソリューションを選択する際の主な検討事項の1つとして人工知能 (AI) を見ていることが強調されています。しかし、効率化を目指す企業全体、さらには社会全体においてAIの役割がますます増大していることについては、もちろん議論の余地がないわけではありません。

ここ最近、テクノロジー業界で最も著名な人々がAIのメリットとその将来について、政府レベルでの規制強化の必要性を訴えるのを目の当たりにしてきています。

しかし、AIの導入に関しては、今後も疑問が投げかけられるのは必至であり、疑問は残り続けるでしょうが、より成功する企業は、利用可能なツールの数々を活用することに長けている企業である可能性が高いことも明らかです。

調査及びアドバイザリー企業のForrester社は、AIを活用した自動化をソフトウェアテストに適用し、より高品質のソフトウェア開発に向けたデジタルアクセラレーションを支援するためのさまざまな方法を紹介しています。

品質工学コミュニティ

上述したような品質工学ツールは、品質の推進者のツールベルトにおいて絶対的に重要な付属品ですが、もうひとつ見逃せないのは、知識と人材へのアクセスです。

ありがたいことに、現在では品質マネジメントや品質工学を議論するためのオンラインコミュニティが数多く存在します。いずれも、品質のベストプラクティスの適用に関心のあるあらゆる業界関係者にとってアクセス可能であり、開かれています。

これらのリソースは、クオリティプロフェッショナル、開発者、テスター、経営陣、その他の業界リーダーにとって魅力的な学習空間を醸成する上で重要な役割を果たし、コラボレーションを促進し、アドバイス、知識、ベストプラクティスの共有を促進します。

また、ベストプラクティスを推進し、業界を前進させる上でも重要な役割を担っています。真に協力的な環境で継続的な学習と改善の文化を育もうとするならば、すべてのクオリティプロフェッショナルは、これらのコミュニティを活用すべきです。