自動化ツールは進化を遂げる中で、4.0テクノロジーを採用してきました。RPA、人工知能、機械学習といったテクノロジーは、様々なIT部門、企業、業界におけるタスク実行の迅速化に役立っています。ソフトウェアテストにおいても、開発者の作業をシームレスにするために、自動化機能を強化したツールが活用されています。
しかし、テスト自動化とRPAツールは、たとえ互換的に使用されていたとしても、同じではありません。これらの違いを理解することで、企業の関係者はRPAとソフトウェアテストに関して十分な情報に基づいた意思決定を行うことができます。
ジャンプ先:
- RPA とは何ですか?
- テスト自動化とは何ですか?
- テスト自動化と RPA の違いは何ですか?
RPA とは何ですか?
RPAはロボティック・プロセス・オートメーション（Robotic Process Automation）の略で、AIとMLを活用してツール、ITインフラストラクチャ、ビジネスプロセスと連携し、反復的なタスクを学習・自動化するテクノロジーを指します。RPAは、データ集約型タスクに最適なソリューションです。ボットが実行するコマンドを用いて人間のプロセスを模倣することで、ビジネスワークフロープロセスにおける反復的な人的要因を排除できます。
RPAは、自動化プロセスによって発生するバックログを活用することで、企業のコンプライアンス強化と監査対応を支援します。同時に、反復的なタスクから人間の介入がなくなることで、精度も向上します。これにより、企業の生産性が向上し、ビジネスチャンスの的確な認識と意思決定の迅速な実行が可能になります。
参照:人工知能倫理ポリシー(TechRepublic Premium)
RPAによる拡張性は、エンドツーエンドの構造化によって実現されます。これにより、RPAは、ボットが特定のプロセスに必要なデータを学習・解釈できるようになります。また、RPAは、構造的なデータ変更を引き起こす可能性のある大規模なコードを必要とせずに、情報抽出を可能にします。そのため、アプリケーションのフロントエンドからバックエンドまでのテストにも利用され、レスポンスの開始、新機能のトリガー、他のシステムとの通信、特定のデータの取得などを学習させることができます。
RPAは、開発者がカスタムAPIの作成と統合に費やす時間を短縮します。自動化された管理プロセスを提供することで、アプリケーションテストにおける人的介入の冗長性を排除するのに役立ちます。
テスト自動化とは何ですか?
テスト自動化とは、ソフトウェアテストにおいて、ツールを用いて学習、情報抽出、そしてソフトウェアテストの実行制御を行う手法を指します。テスト自動化は、業務ワークフローや業務プロセスではなく、テスト中に発生する反復的なケースの自動化に重点を置いています。特に大規模なITプロジェクトでは、テストケースが反復的かつ冗長になるのは当然のことです。反復的な処理は、ソフトウェアテストプロセスにおけるエラーの発生率を高め、プロジェクトの所要時間を延長させます。また、バグが見落とされやすいため、デリバリーの質も低下します。多くのテストツールはAIを活用し、クロスプラットフォーム対応を実現することで、他のツールとの統合やDevOpsの導入を可能にします。
したがって、テスト自動化と RPA は、どちらも手動の反復プロセスを削減しながら生産性と出力の品質を向上させるために使用されるため、類似しています。
テスト自動化と RPA の違いは何ですか?
目標の違い
どちらのプロセスも、異なる目的の自動化に使用されます。テスト自動化は特にソフトウェアテストの自動化に使用され、RPAはソフトウェアテストの自動化も含まれるビジネスプロセスに使用されます。例えば、会計分野では、テスト自動化は新しいアプリケーションのテスト自動化に使用され、RPAはデータ入力とアプリケーションテストの自動化に使用されます。
コーディングの違い
ソフトウェアによってコード構造が異なるため、テスト自動化にはある程度のコーディング知識が必要です。IT担当者は、VBA、JAVA、Python、その他のローコード／ノーコードプラットフォームから選択できます。
一方、RPAはプログラミングに関する深い知識を必要としません。RPAプラットフォームは、タスクの自動化に視覚的なドラッグアンドドロップ機能を使用します。しかし、高度なビジネスプロセス自動化を行うには、基本コードにアクセスして操作できる程度のプログラミング言語の専門知識が必要です。
ライフサイクルと実行の違い
テストの自動化は次から始まります:
- 自動化フレームワーク、テスト スイートを形成するテスト データ管理設計。
- 次に、サイクルは、通常は人間が実行するタスクを実行するためにプログラミング言語を使用して構築されたテスト ケースを生成する段階に進みます。
- 記述されたコード、スマート レコーダー、またはコードレス プラットフォームから取得されたテスト データを使用して、構築されたケースを実行し、そのような製品の欠陥を検出します。
- テスト自動化の実行中にエラーが発生した場合、サイクルの次のフェーズではデバッグ プロセスが実行されますが、これも自己学習型 AI ツールによって迅速化できます。
- 結論のフレーズには、テストされた製品の概要を把握するための結果の分析が含まれ、その後、サポートと継続的なメンテナンスのために開発チームに送り返されるレポートが作成されます。
RPA プロセスには、より大規模なサイクルが含まれます。
- ソフトウェアはビジネス ワークフローを分析して、ビジネスのどの部分を自動化できるかを把握します。
- 業界で自動化する必要があるものを決定した後、ワークフロー プロセスを模倣するロボットが開発されます。
- ボットは、完全な実装、サポート、メンテナンスの前に、コンプライアンスとエラーがないことを確認するためにテストされます。
適用規模の違い
テスト自動化は、既存のソフトウェアアプリケーションを対象に、企業内のごく一部の部門でのみ導入されています。これらの部門には、研究開発、品質管理、ITエンジニアリングチームなどが含まれます。RPAは部門全体を網羅し、各プロセス間の相互連携を実現します。RPAは、企業内のデータを一元管理し、アクセスと分析を容易にします。
RPAとテスト自動化はどちらもプラットフォームに依存せず、エンタープライズ向けサービスの品質向上を目指しています。達成すべき目標に応じて、チームは次の自動化プロジェクトにどちらを採用するかを決定できます。
