要約
ソフトウェア テストは、ソフトウェア開発ライフサイクル (SDLC) における重要なフェーズであり、リリース前に製品が必要な機能、パフォーマンス、品質のベンチマークを満たしていることを確認します。
自動化の進歩にもかかわらず、テスト ケースを生成および検証する従来の方法は、タイムラインの延長、人為的エラー、不完全なテスト カバレッジ、手動介入による高額なコストなど、依然として大きな課題に直面しています。
これらの制限は、多くの場合、製品の発売の遅れや、ソフトウェアの品質とユーザーの満足度を損なう検出されない欠陥につながります。
ソフトウェア テストへの人工知能 (AI) の統合は、これらの永続的な課題に対する有望な解決策を示します。
AI 主導のテスト手法は、包括的なテスト ケースの作成を自動化し、変更に動的に適応し、機械学習を活用してコードベース内のリスクの高い領域を特定します。
このアプローチにより、回帰テストの効率が向上し、全体的なテスト範囲が拡大されます。
さらに、AI を活用したツールにより、継続的なテストと自己修復テスト ケースが可能になり、手動による監視が大幅に削減され、フィードバック ループが加速され、最終的にはより迅速で信頼性の高いソフトウェア リリースにつながります。
このペーパーでは、テスト プロセスの効率、精度、拡張性を向上させる AI の能力に焦点を当て、テスト ケースの生成と検証を改善する際の AI の変革の可能性を探ります。
また、高品質のトレーニング データの必要性、モデルの透明性の確保、自動化と人間による監視のバランスの維持など、AI をテストに適応させることに関連する主要な課題にも対処します。
このホワイトペーパーでは、ケーススタディと実際のアプリケーションの例を通じて、AI が従来のソフトウェア システムと最新のソフトウェア システムの両方でテスト効率を大幅に向上させる方法を説明します。
要約(オリジナル)
Software testing is a crucial phase in the software development lifecycle (SDLC), ensuring that products meet necessary functional, performance, and quality benchmarks before release. Despite advancements in automation, traditional methods of generating and validating test cases still face significant challenges, including prolonged timelines, human error, incomplete test coverage, and high costs of manual intervention. These limitations often lead to delayed product launches and undetected defects that compromise software quality and user satisfaction. The integration of artificial intelligence (AI) into software testing presents a promising solution to these persistent challenges. AI-driven testing methods automate the creation of comprehensive test cases, dynamically adapt to changes, and leverage machine learning to identify high-risk areas in the codebase. This approach enhances regression testing efficiency while expanding overall test coverage. Furthermore, AI-powered tools enable continuous testing and self-healing test cases, significantly reducing manual oversight and accelerating feedback loops, ultimately leading to faster and more reliable software releases. This paper explores the transformative potential of AI in improving test case generation and validation, focusing on its ability to enhance efficiency, accuracy, and scalability in testing processes. It also addresses key challenges associated with adapting AI for testing, including the need for high quality training data, ensuring model transparency, and maintaining a balance between automation and human oversight. Through case studies and examples of real-world applications, this paper illustrates how AI can significantly enhance testing efficiency across both legacy and modern software systems.
arxiv情報
| 著者 | Mohammad Baqar,Rajat Khanda |
| 発行日 | 2024-09-09 17:12:40+00:00 |
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