Gartner社は、アプリケーション開発における新たなスキルの上位に、人工知能（AI）と機械学習を定期的に挙げています。しかし、AIプロジェクトの85%が目標を達成できていないと推定されることを考えると、多くのソフトウェア開発組織が、チームがインテリジェントな技術を活用するために実際に役立つスキルは何かを理解するのに苦労していることは明らかです。
QAエンジニアのためのAIと機械学習の基礎知識
AIと機械学習がソフトウェア開発と品質エンジニアリングの未来にとって重要であるのは事実ですが、ほとんどのQAのプロフェッショナルたちは、一夜にしてAIの専門家になるにはあまりにも多忙です。急速に拡大するQAの役割には、データドリブンなテストの採用、テストカバレッジの向上、テスト自動化戦略の拡大（APIおよびモバイルWebテストを含む）などがすでに含まれています。QAチームは、時間、労力、スキルセットを最大限に活用するために、主要なAIと機械学習の基礎を習得して、できるだけ早く高度なテスト技術を取り入れられるようにすることが重要です。
良質なデータを理解する：データサイエンス入門
良質なデータとは何かを理解することは、品質エンジニアリングの実践においてAIや機械学習を導入する人にとって基本になります。ソフトウェアテスト、特に手動テストと自動テストの両方を使用するインパクトの強いテスト戦略では、プロダクトの品質向上、より良い開発手法の特定、AIソリューションのトレーニングに使用できる膨大な量のデータが生成されます。基本的なデータサイエンスを理解することは、AIに熱心なソフトウェアテスト担当者が品質エンジニアリングの取り組みにおいて、優れたデータを入手し、クレンジングし、活用するのに役立つでしょう。
品質エンジニアは、知識を深めるとともに、新しいデータサイエンスのスキルを使用して、既存のソフトウェアテスト戦略を精査して最適なデータ出力を得ることで業務を効率化し、自動テストへの移行を容易にすることができます。データサイエンスの考え方で自動テスト戦略を見直すことで、テストデータの品質と精度の両方が保証されます。QAのプロフェッショナルは、テストが壊れていないか、最も適切なカスタマージャーニーを測定しているか、APIのようなリスクの高いポイントをカバーしているかを検証することができます。AIや機械学習を組織で採用する品質エンジニアにとって、優れたデータがどのようなものかを知ることは不可欠です。
影響を読み解く：データと傾向分析
同様に、AIや機械学習のスキルを身につけ始めた人は、アルゴリズムが生み出す情報をどのように解釈すればよいかを理解する必要があります。インテリジェントなテスト自動化プラットフォームは、包括的なレポート機能によって品質エンジニアリングチームが品質管理へプロアクティブなアプローチを採用するのに役立っています。詳細なレポートにより、ソフトウェアのテスト担当者は長期的なパフォーマンス傾向を監視し、顧客に影響が及ぶ前にロード時間の短縮などの品質に関する懸念を発見することができます。問題が早期に発見されれば修正は容易になり、品質管理チームは継続的な改善をサポートする、より機敏な方法で活動できるようになります。
インテリジェントなテスト自動化プラットフォームを十分に活用するために、品質エンジニアはソリューションがどのようにレポートを作成するのかについて理解を深める必要があります。データのソースはどこか？パフォーマンスを評価するために使用される基準をソリューションがどのように学習したのか？異なる測定基準に対して、どのようにデータの重み付けをしているのか？これらの質問に答えることができれば、QAエンジニアは、傾向を理解し、品質の優先順位についてソフトウェア開発組織の他のメンバーにシェアすることができます。
機械学習でソフトウェアのテストチームを強化する
AIと機械学習をうまく導入すれば、品質エンジニアチームは持続不可能な量のテスト管理タスクを追加することなく、クロスブラウザ、モバイルWeb、およびAPIテストを含むテストの拡張を行うことができるようになります。テスト自動化ソリューションがソフトウェア開発ライフサイクルのより深い部分に組み込まれるにつれて、品質エンジニアは、AIと機械学習の可能性を最大限に活用できるようになり、時間とスキルを最大限に活用することができます。
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