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Features

ローコードでAIによる探索型モデルベーステストを自動実行

Eggplantは、従来の自動化ツールが行ってきた “テスト作業プロセスの機械化” にとどまらず、テスト全体を代替するソリューションです。
Eggplantが提供する『探索型モデルベーステスト』は、多様化・複雑化するDX時代のシステムのテストを可能にする新しいアプローチです。
探索型モデルベーステストには以下の要素があります。

  • EggplantのUIから作成する “モデル” が、ユーザの体験するあらゆる状態を定義。
  • モデル上で全網羅試験を自動実行。テストカバレッジを可視化。
  • テストデータを参照し、AIが駆動する探索的テストを自動実行。

これにより、シナリオベーステストのおよそ数千倍にあたるテストケースの作成、実行が可能となり、従来とは比較にならないバグ検知および工数削減を実現。またEggplantは、これらをローコードで容易に実装します。

Eggplant DAIの実装と稼働

カバレッジレポートを含むテスト結果の可視化

Eggplantは、ユーザーの体験するあらゆる可能操作をもとに、テストカバレッジを可視化します。従来の自動化ツールでは、機械化された手順の実行回数やNG件数しかレポートできませんでしたが、Eggplantではテストの進捗やバグハントにかかわる考察・分析など、開発中のサービスのリリース判定に活用できるプロアクティブなレポートを提供します。

可視化されたダッシュボードからドリルダウンして、必要かつ最適なデータの取得も容易に行えます。次期開発へフィードバックするDX時代のアジリティを実現します。

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POINT1:ユーザーおよびAPIの視点からのテスト実行

Eggplantは、コードではなく画像とテキストを理解しながら、実際のユーザーが体験するように画面を分析し、アプリケーションをテストします。Eggplantが用いるユーザーインターフェースは、ユーザー体験 (UX) をテストするために最適な擬似ユーザーを提供します。

POINT2:あらゆるユーザー体験を通じた直感的でわかりやすいテスト

Eggplantは、機能、パフォーマンス、およびユーザビリティなどユーザー体験に関連する重要なポイントのすべてをテスト実行。熟練技術者ではないテスターやビジネスアナリストでも効果的に扱えるシンプルでより直感的な方法を提供します。

POINT3:AI駆動で、E2Eのテストケース作成と実行を高度に自動化

エンドツーエンドのテストプロセスを自動化するため、Eggplantは最先端のAIと機械学習を使用してテストケースを自動生成、テスト実行を最適化します。これによりバグの発見やより広い範囲でのユーザー体験がフォローされ、アプリリリース時のテストカバレッジ (網羅性) が飛躍的に向上。また、テスト結果の解析や根本原因の分析を自動化し、テストの生産性を高め、サービスの市場投入までの時間短縮、DevOpsとの連携、アプリの継続的なデリバリーなどを可能とします。

POINT4:テスト結果をユーザー体験の観点からレポート

高度な予測分析によるレポートは、サービスリリースに関する適切な意思決定を可能にします。これによりテストチームはユーザーに最も大きな影響を及ぼす領域にテストを集中することができます。Eggplantは、単にテストケースの合格率や欠陥密度などの数値を出すだけではなく、リリース時における “アプリのフリーズ” を20%削減し、“顧客のコンバージョン率” を15%向上するなど、ユーザー観点からのアプリの品質について仔細な状況をレポートします。

POINT5:一貫したアプローチでモニタリングとテストを実行

従来のモニタリング手法では、部分最適化された測定の結果、たとえばユーザーが8秒間経験する状態を2秒の応答時間だと報告することが通例です。しかし、真のユーザー体験とは、Webサーバーやテクノロジスタックの特定の一部分での遅れに注視するのではなく、体験をエンドツーエンドでモニタリングすることによって初めて導き出されます。Eggplantはこうした正しいモニタリングを提供し、開発とテストへフィードバックする一貫したアプローチを可能にします。

導入事例

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