101か国の288人の品質エンジニアからの経験的データは、テスト自動化の分野におけるVisual AIの利点を示すレポートの裏付けとなる洞察と信頼性を示している。このレポートは、Visual AIを使用した機能テストツールとビジュアルテストツールを販売しているApplitoolsからのものである。

Visual AIは、人間の目や脳と同じようにアプリケーションを見るコンピュータービジョンの一種であり、Visual AIには疲れないという利点がある。 AIツールは、自動化支援の役割が増すことに加えて、別の側面を提供する。それは、テストエンジニアが、今日のモダンなアプリの背後にあるCI/CDの急速な開発と要求に対応できることである。

レポートによると、Visual AIを搭載することで、品質エンジニアはテストケースを5.8倍速く作成でき、テストカバレッジが拡大し、テストコードの安定性が3.8倍になり、試作段階でキャッチされたバグの数が増えた。これは、テスターが効率性を45％向上させてより多くのカバレッジを提供できた要因である。

レポートの統計は、主要なオープンソーステストフレームワーク（Cypress、Selenium、WebdriverIO）と比較した場合、パフォーマンス上の優れた利点を示している。コードベースのフレームワークは、その性質上、オープンで構成可能であり、あまり洗練されていないが、品質エンジニアやテスターの大多数が精通している比較のベースラインを提供する。このレポートは、これらの効率性を高め、統計を検証するために、この調査でApplitoolsプラットフォームが使用したプロセスと手法に関する詳細を示している。DevOps環境へのシステム的なアプローチを検討する場合、テスト自動化ツールへの投資は無駄な領域ではないため、AI自動化に対するユーザの熱意以上に、マネージャーによって評価され得る重要なビジネスケースがある。

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