Quell's UAT AI Agent Platform
Quell · コーディング · 生産性向上
Quell's UAT AI Agent Platformは、Web、Android、iOS、デスクトップのビルドに対してUI層の受入・リグレッション確認を実行するAIテスト自動化基盤で、テストケースを手書きする必要をなくす。
Quell's UAT AI Agent Platform について
About
Quell's UAT AI Agent Platformとは
Quell's UAT AI Agent Platformは、複数プラットフォームへ同時にリリースするプロダクトチームとQAチーム向けのテストツールだ。UAT自動化を担うAIエージェント基盤にあたる。UATは受入テストの略で、ソフトウェアが実際の利用者に届く前の最後の確認を指す。同じ経路を人手で何度もクリックさせる代わりに、AIエージェントが実行中のビルドをその経路へ導き、どこが壊れたかを報告する。
狙っているのはカバレッジだ。手動テストはアプリが大きくなるほど遅くなり、確認し忘れた経路こそが顧客の前で失敗する。その確認を代わりに走らせる基盤があれば、この穴は埋まる。重視するフローが反復可能なケースとして書けるほど安定しているとき、最も力を発揮する。
最大の制約は範囲にある。UI層のテストなので、検証するのは利用者が見て行うことであり、画面の裏側にある内部ロジックではない。さらにエージェントをアプリに追随させ続ける必要があり、テストスイートの責任者はいずれにせよ必要なままだ。
はじめ方
- ビルドを接続する。テストしたいWeb、Android、iOS、デスクトップのアプリを基盤に指定し、エージェントにステージング環境へのアクセスを与える。
- 受入ケースを定義する。登録、決済、アプリ内の主要操作など、重視するユーザー行動をエージェントが実行できるケースとして書く。
- スイートを実行する。ケースをオンデマンドまたはスケジュールで起動し、エージェントにUIを歩かせて各手順を記録させる。
- 結果を確認して直す。実行レポートを読み、失敗を深刻度で並べ、リリース前に修正をビルドへ戻す。
AIツール情報
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こんな人におすすめ
このツールが最も力を発揮するユーザー、タスク、シーン。
ユーザー
- 複数プラットフォームを扱うチームのQAエンジニア。Web、Android、iOS、デスクトップの受入確認を一か所で実行でき、画面ごとに別のスクリプトを保守せずに済む。
- リリース品質を担うプロダクトマネージャー。出荷前にどのユーザー行動が通ってどれが失敗したかを示す実行レポートを読める。
- 手動のリグレッションを置き換えたいテストリード。繰り返しのクリック作業をエージェントへ渡し、判断が要る経路に人を割ける。
タスク
- リリース前のUIリグレッション実行。スイートを起動し、エージェントに主要な行動をたどらせ、新しいビルドが持ち込んだ退行を捕まえる。
- 4プラットフォームの受入ケース網羅。一つの行動を一度書けば、チームが支える各画面で確認できる。
- 手動テストケースの自動実行への変換。テスターが手作業でたどる手順を、エージェントが実行するケースへ変える。
シーン
- 出荷可否を素早く判断したいリリース候補。スイートを走らせ、ビルドを進める前に合否の要約を得る。
- 小さな更新を出し続けるチーム。同じ行動が変更のたびに再確認されるよう実行を予約する。
- 新しい画面の追加。新しい仕組みをゼロから書かずに、プラットフォームをカバレッジに足す。
主な機能
UIを操作するAIエージェント
基盤の中核は、テスターのように実行中のアプリを操作するAIエージェント群だ。受入ケースに沿って一歩ずつ進む。行動を記述すると、エージェントがクリックし、入力し、遷移して検証する。脆いセレクタを書く作業が、利用者が何をすべきかを書く作業へ移る。
クロスプラットフォームの受入カバレッジ
ケースはWeb、Android、iOS、デスクトップのビルドで動く。複数の画面へ出すチームは四つではなく一つのカバレッジを持てる。保守は一か所に集まり、プラットフォームごとに専任テスターを置けないチームほど効く。
UI層のリグレッションテスト
基盤はUI層のリグレッションを専門にする。利用者がすでに頼っている画面を新しいビルドが壊していないか確かめる確認だ。これを繰り返し実行する。アプリが育つほど手動の確認が抜けやすい、まさにその部分を担う。
失敗の内訳が付く実行レポート
実行ごとにレポートが出て、どのケースが通ったか失敗したか、エージェントが何を見たかを示す。レポートは受入作業を自動化して得られる見返りだ。テスターの記憶ではなく、実行の記録が残る。
ユーザー行動からのスクリプト作成
カバレッジは、重要なフローを記述して作る。フレームワーク固有のコードは書かない。ケース追加の技術的な敷居が下がり、深い自動化の経歴がなくてもプロダクトマネージャーやテスターが行動を持ち込める。
繰り返し実行のためのスケジュール
実行はオンデマンドで起動でき、繰り返しにも設定できる。小さな更新のたびに同じ主要行動を確認したいチームに向く。スケジュールは、単発の確認を常設のリグレッション網に変える。
メリットとデメリット
メリット
- 一つのカバレッジがWeb、Android、iOS、デスクトップに及ぶので、チームはプラットフォームごとにテストを作り直さない。
- エージェントは平文の記述から行動を実行し、ケース追加の敷居を下げる。
- UI層のリグレッションが、利用者がすでに頼る画面の破損を捉える。
- 実行レポートは合否の記録を与え、リリース前に示せる。
- スケジュールは主要行動を新しいビルドのたびに確認し続ける。
デメリット
- UI層をテストするため、画面に出ないロジックの欠陥は捉えない。
- ケースはエージェントがアプリと同期し続けることに依存し、スイートの責任者は依然として必要だ。
- 製品ページに価格の記載がなく、チームはプラン詳細をベンダーへ問い合わせる必要がある。
- 公開APIの記載がなく、実行を既存のCIパイプラインへ組み込むのは限られる。
よくある質問
AIエージェントで受入テストとUIリグレッションテストを実行する。重視する行動を記述すると、エージェントが実行中のビルドをそこへ導き、何が通って何が失敗したかを報告する。
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