AI 時代のビジュアル回帰テストの未来

公開: 2024-03-26

AI 時代のビジュアル回帰テストの未来を発見してください。ソフトウェアテストの最新の進歩で時代の先を行きましょう。

回帰テストでは、ソースコードの変更が現在のシステムに問題を引き起こさないことを確認します。ビジュアルテストは、リグレッションが発生した製品の最終インターフェイスをエンドユーザーがどのように認識するかに重点を置いています。アプリケーションとのユーザーの対話は、特に Web ページの視覚要素に関して重要です。

ビジュアル回帰テストとは何ですか?

ビジュアル回帰テストには、コード変更後のアプリケーション、Web サイト、またはソフトウェアの UI の精度を検証することが含まれます。

視覚的なバグは、Web サイト、アプリ、またはソフトウェアのユーザーエクスペリエンスに大きな影響を与えるため、ユーザーにとって非常に目立ち、多くの場合、第一印象を形成します。

さらに、視覚回帰テストはアプリケーションにとっても同様に価値があり、ボタンの機能性、テキストの視認性と読みやすさを確保し、広告が視覚要素を妨げることを防ぎます。

視覚回帰テストでは、ブラウザーのスクリーンショットを生成、分析、比較して、ピクセルの変化を特定します。これらの違いは、視覚的な違い、知覚的な違い、CSS の違い、または UI の違いと呼ばれます。

なぜビジュアル回帰テストなのか?

視覚的な回帰テストは、コストのかかる視覚的な不具合が実稼働段階に及ぶのを防ぐために非常に重要です。視覚的な検証を見落とすと、ユーザーエクスペリエンスが損なわれ、収益損失につながる可能性があります。

ビジュアル回帰テストはどのように機能するのでしょうか?

ビジュアルテストを実施するには、テストを作成および実行するためのテストランナーと、ユーザーアクションを複製できるブラウザー自動化フレームワークが必要です。多数のプログラムでユーザー機能をシミュレートでき、ビジュアルテストプログラムはスクリーンショットをキャプチャします。これらのスクリーンショットは、テスト開始前に撮影された最初のベースラインスクリーンショットと比較されます。

変更が検出されるたびにスクリーンショットがキャプチャされ、一部のテストツールでは、観察されたベースラインとの違いが強調表示されることもあります。その後、レビュー担当者は、問題が開発者が対処する必要があるコード関連のバグに起因するものなのか、それとも広告統合の問題に関連しているのかを評価します。

視覚的回帰テストはどのようにして問題を特定するのでしょうか?

視覚的な回帰テストでは、スクリーンショットを利用して、回帰によって生じる潜在的な問題または既存の問題を特定します。この方法は、視覚的なバグがシステムに導入された可能性のある場所を効果的に特定します。

たとえば、テキストが重なってページの一部が読めなくなったり、ボタンにテキストが混み合ってボタンが機能しなくなったりすることで問題が発生する可能性があります。視覚回帰テストでは、ページを覆う広告もチェックされ、テキストが読めなくなったり、ボタンやリンクにアクセスできなくなったりする可能性があります。ブラウザ、画面サイズ、オペレーティングシステム間の互換性の問題がこのような問題の原因となる可能性があります。多くのデバイス、画面サイズ、解像度、オペレーティングシステム、ブラウザの組み合わせと構成によって、コードによるピクセルの表示方法が変わる可能性があります。

ビジュアル回帰テストを実装するにはどうすればよいですか?

ビジュアル回帰テストの実装には、要件に応じてさまざまな方法でアプローチできます。

テストシナリオを定義します。

何をいつスクリーンショットをキャプチャするかを概説したテストシナリオを生成します。

自動化されたビジュアルテストツールを活用します。

自動化されたビジュアルテストツールを使用して、最近撮影したスクリーンショット (コード変更後) を既存のアプリケーションイメージと比較します。

UI の不一致を特定する:

結果を調べて UI の不一致や問題がないか確認し、最新の製品設計の変更を報告します。

視覚的なバグに対処します。

視覚的なバグが特定された場合は、それに対処して解決します。

スクリーンショットを更新し、後続の視覚回帰テストのベースラインイメージとして指定します。

視覚的な検証テストの重要性

Web サイトの読みやすさの問題や、ビジュアルインターフェイスのエラーによるアプリの非機能的な側面により、ユーザーがアプリを別の場所に移動したり、アプリをアンインストールしたりする可能性があるため、視覚的な回帰テストは重要です。ユーザーはそのようなエクスペリエンスから何のメリットも得られないため、これは収益に直接影響します。

ユーザーエクスペリエンスを最適化することは、収益を最大化するために非常に重要です。ユーザーインターフェイスは機能的であり、ユーザーエンゲージメントを維持するために可能な限り最高のエクスペリエンスを提供する必要があります。ブランドアイデンティティを反映する適切にデザインされたロゴによって補完された、視覚的に魅力的なインターフェイスは、エンゲージメントを引き付ける上で極めて重要であり、その結果、広告収益、検索エンジンの最適化、および Web サイト管理のその他の側面に影響を与えます。

さらに、模範的なユーザーインターフェイスとエクスペリエンスは、ユーザーベースとの信頼性と信頼性の構築に貢献します。これらはブランドイメージを強化し、ユーザーを望ましいアクションに導き、主要なページ要素に注意を向けます。これらの目的を達成するには、クリーンで視覚的にバランスの取れた Web サイトの全体的な読みやすさと機能性が重要です。

ユーザーインターフェイスのわずかな歪みでも、不便になったり、最悪の場合、ビジネスに悪影響を及ぼす可能性があります。開発者はすべての画面サイズと解像度を考慮しているわけではありませんが、Apple、Android、Windows などのプラットフォーム間、およびモバイル環境とデスクトップ環境間で一貫したエクスペリエンスを確保する必要があります。

ビジュアル回帰テストへのさまざまなアプローチ

ビジュアル回帰テストの種類とプロセスを見てみましょう。

ビジュアルテストの概要:

ビジュアルテストには、ピクセルの変化を検出するためのスクリーンショットの作成、分析、比較が含まれます。テストランナーとフレームワークが採用されており、前者はテストの作成と実行を可能にし、後者は閲覧中のユーザーアクションを複製します。ベンチマークに対する変更を測定するために長いスナップショットが取得され、設定が完了すると、QA チームがテストコードを実行します。このツールは実行後に自動レポートを生成し、問題が特定された場合に開発者が修復を実行できるようにします。

手動による視覚テスト:

この方法では、開発者は自動テストツールを使用せずにコードを手動で検査する必要があります。開発の初期段階には適していますが、包括的なアプリケーションのテストにはより高速で便利です。人的ミスのリスクも欠点です。

レイアウトの比較:

このアプローチでは、個々のピクセルではなく、UI 要素のサイズと位置を比較します。サイズや位置の変更により、テストが失敗します。

ピクセルごとの比較:

この方法では、スクリーンショットをピクセルレベルで分析し、不一致を強調表示します。包括的ではありますが、無関係なケースや誤検知にフラグを立てる可能性があり、手動によるレビューが必要になります。

構造の比較:

このアプローチでは、ドキュメントオブジェクトモデル (DOM) 構造を比較して HTML マークアップの変更を特定しますが、存在する場合は失敗します。

ビジュアル AI の比較:

機械学習と AI を活用したこの方法では、ベースライン画像を必要とせずに 2 つの画像を取得します。人間の視覚を模倣し、誤検知を防止し、動的コンテンツを効果的にテストします。

DOM ベースの比較:

レイアウト比較と DOM 分析を組み合わせたこのアプローチでは、変更前後の UI 要素の構造的変化を特定します。ただし、結果が不安定になる可能性があるため、慎重な手動レビューが必要になります。

専用のビジュアル回帰テストの作成:

専用のビジュアル回帰テストを作成して、ビジュアル検証の制御を維持し、テスト作成の労力と時間の考慮事項のバランスを取ることができます。

ビジュアルチェックポイントの挿入:

既存の機能テストを使用して視覚的なチェックポイントを挿入し、アプリケーションの機能を検証できます。ただし、テストカバレッジツールが制限されます。

暗黙的な視覚的検証の挿入:

この手法は、既存のテストフレームワークに暗黙的な視覚的検証を追加することにより、最小限の追加コードで視覚的チェックを組み込み、遺伝的検証に適しています。

手動ビジュアル回帰テストと自動ビジュアル回帰テスト:

手動テストはエラーが発生しやすく時間がかかりますが、自動化された視覚テストは速度、精度、長期的なコスト効率を実現します。初期費用は高くなりますが、自動テストは継続的なテストと長期にわたるテストのメンテナンスに有益であることが証明されています。手動テストと自動テストのどちらを選択するかは、速度、精度、およびプロジェクト全体の要件によって決まります。自動テストは、頻繁に変更が行われる複雑で動的なアプリケーションに特に有利です。

ビジュアルテストへの AI の統合

テスト環境は変化しており、手動検査や Selenium のような自動化フレームワークに依存した従来の方法から離れています。後者は、進化するアプリケーションコードに伴う課題に直面することが多く、偽陰性が発生し、頻繁にスクリプトを修正する必要がありました。

AI はより効果的なソリューションとして登場します。テストツールには、堅牢性を強化する高度な「ビジュアルロケーター」が組み込まれており、厳格なセレクターベースのアプローチに伴う問題が排除されます。ビジュアルテストの AI は人間の知覚と同様のビジュアルロケーターを利用し、要素セレクターの変更によってもたらされる課題を軽減します。

ビジュアルAIの活用

Visual AI は広く活用されており、さまざまな市場や業界に影響を与えています。例としては、Apple の Face ID、Google フォトの自動画像ラベル付け、Amazon Go のようなレジなし店舗などが挙げられます。ビジュアル AI は、自動運転車、医療画像分析、高度な画像編集ツール、バグ防止のためのソフトウェアのビジュアルテストなどのテクノロジーを進歩させます。

スナップショットテストの制限

アプリケーションの外観を評価することを目的としたスナップショットテストには制限があります。比較のためにベースラインスナップショットに依存し、ピクセルレベルで精査すると、アンチエイリアシング効果、動的なコンテンツの変更、ブラウザの変動性などの要因により、誤検知が発生することがよくあります。これらの課題は QA テストエンジニアの間で不満を引き起こし、誤検知に対処するために手動介入が必要になります。

ビジュアル AI はどのように機能するのか?

Visual AI は、画面または Web ページ上の視覚要素を識別することで、ピクセルおよび DOM 技術の欠点に対処します。 Visual AI は、ピクセルレベルの分析の代わりに、コンピュータービジョンを使用して、人間の視覚と同様に要素をさまざまな属性を持つオブジェクトとして認識します。次に、チェックポイント要素をベースラインと比較し、目に見える違いを検出します。

Visual AI ソリューションのワークフロー

データの収集と前処理:

リリースが成功したら、ベースライン UI と DOM を収集します。
変更が適用されたときに、変更された Web ページのスクリーンショットと DOM をキャプチャします。
比較可能なベースライン画像と現在の画像を得るために画像を前処理します。

要素の分類:

ビジュアルテストに関連する DOM 要素を調べ、無関係な要素を特定して除外します。
ベースラインとテスト DOM を精査して、視覚要素の変更を確認します。

ビジュアル AI ロケーター:

コンピュータービジョンを使用して、Web ページ上の事前定義されたビジュアルコンポーネントを見つけます。
変更されたスクリーンショットをスキャンしてロケーターの存在を確認します。

視覚的な違い:

ベースラインページと変更されたページのロケーターと要素を比較して、視覚的な差異を特定します。
視覚的な違いを強調した包括的なレポートを生成します。

Visual AI のアプローチは、小さな不一致を無視し、視覚要素と非視覚要素を区別し、視覚要素の許容される動きを認識することにより、ピクセルおよび DOM ベースのテストを上回ります。

Visual AI が今日のソフトウェア開発とテストをどのように変革するか

自動化されたフレームワークを備えた組織内であっても、従来のソフトウェアテスト手法では依然として手動テストが普及しています。 Visual AI は、Web ページ全体を効率的に検証し、複雑なロケーターとアサーションを自動化することで課題に対処します。アプリケーションの複雑さの増大とリリースの加速に伴い、Visual AI は、テストカバレッジを維持し、さまざまなプラットフォームやブラウザーにわたるテストプロセスを迅速化するのに役立ちます。

Visual AI がクロスブラウザーテストにどのように役立つか

Visual AI は、さまざまなデバイスとブラウザの組み合わせにわたる「レンダリング」アプローチを採用することで、クロスブラウザおよびクロスデバイスのテストを合理化および加速する可能性を開きます。 LambdaTest は、AI を活用したテストオーケストレーションおよび実行プラットフォームとして機能し、3,000 のオペレーティングシステムと実際のデバイスにわたる手動テストと自動テストの両方をサポートします。 Selenium、Playwright、Cypress、Storybook、Appium などのフレームワークを使用して、3,000 以上の実際のデスクトップおよびモバイル環境にわたって AI を活用したビジュアルテストを提供します。

結論

今日のデジタル時代では、私たちが遭遇する視覚情報のほとんどはデジタル形式です。デスクトップ、ラップトップ、スマートフォンのいずれからアクセスしても、個人や企業は広範なコンピューティング機能と無数の使いやすいアプリケーションへのアクセスに依存しています。

膨大な量の視覚データで溢れている現代のデジタル環境は、その存在の大部分を人工知能によって提供されています。ビジュアル AI は、コンピュータービジョンを活用して人間に似た方法で画像を解釈し、極めて重要な役割を果たします。デジタルコンテンツでビジュアルがますます重視されるようになり、大規模な画像の理解と管理における AI の重要性が高まっています。

AI 主導のテスト自動化は単なる理論上の概念ではなく、基本的なビジネス要件に合わせた実践的なソリューションです。効果的に拡張できる可能性があり、次世代のテスト自動化の準備を整えることができます。