セマンティック セレクターについて

セマンティック セレクター: 位置や構造ではなく意味に基づいて UI 要素を識別するターゲット メソッドです。

セマンティック セレクターは統合ターゲット内の新しいターゲット メソッドであり、位置や構造ではなく意味に基づいて UI 要素を識別するように設計されています。要素の役割、目的、コンテキストを AI ドリブンに理解させることで、UI の変更に対するオートメーションの回復性を高めます。

注:

セマンティック セレクターは、DOM と Image の 2 つの検索メソッドをサポートします。詳しくは、「 メソッドを検索する」をご覧ください。

統合ターゲットでは、Computer Vision と同様にセマンティック セレクターがセレクターの主要なフォールバック ターゲット メソッドとして機能しますが、機能性と適応性の面で Computer Vision よりもはるかに優れています。また、セマンティック セレクターを主力のターゲット メソッドとして設定することで、全面的にセマンティックな手法で UI 要素を検出することもできます。

これまでのセレクターは、厳格な属性や階層に依存しています。セマンティック セレクターは、各 UI 要素が何を表現しているかを把握しているので、UI の進化に合わせてオートメーションの自動的な適応を図ることができます。

ベスト プラクティスと利点

このセクションでは、セマンティック セレクターを使用するためのベスト プラクティスと、その利点について概説します。

ベスト プラクティス

セマンティック セレクターを使用するシナリオは次のとおりです。

• UI を頻繁に変更する場合や動的に構築する場合 (React や Angular など)。

• 複数の環境 (ステージング環境と運用環境) にわたるオートメーションの場合。

• 継続的なメンテナンスをすることなく優れた信頼性を目指す場合。

• 不確実性の下でも良好に機能するフォールバック メカニズムを統合ターゲットに必要とする場合。

  注:

  セマンティック理解がアプリケーションにとって最も信頼性の高いアプローチである場合は、セマンティック セレクターを主要なターゲット メソッドとして設定することもできます。

  以下のシナリオでは、セマンティック セレクターを主力のターゲット メソッドとして使用しないようにします。

• 固定された構造パスをテストの検証で必要とする場合。

• UI が静的であることから、従来のセレクターで容易に対処できる場合。

メリット

オートメーションが失敗する場合は、一般的に次の原因によってセレクターの脆弱性が現れています。

• UI のレイアウトやテーマの軽微な更新。
• 動的要素の ID。
• ラベル名またはクラス名の変更。

セマンティック セレクターは、構文ではなく意図を解釈することにより、このような課題を解決します。

セマンティック セレクターを使用すると、次のような利点が得られます。

• 回復性 – UI を変更しても継続して機能します。
• 適応性 – 複数の環境にわたって同等の要素を特定します。
• 一貫性 – ユーザーの意図と機能の目的に一致するようにオートメーションが調整されます。
• 連携 – 統合ターゲットの中でシームレスに動作し、従来のターゲット設定や Computer Vision のターゲット設定も有効に機能します。

セマンティック セレクターの使用例

次の例では、セマンティック セレクターは、 フォーム ボタンを送信するボタンを 、位置や HTML 属性ではなく意味によってターゲットにします。ボタンが移動したり、ラベルが変更されたりしても、オートメーションは成功します。

セレクターの機能の比較

セマンティック セレクターと他のセレクター機能との相違点を以下の表に示します。

機能	従来のセレクター	Computer Vision	セマンティック セレクター
UI の変更許容範囲	低 (Low)	中	高 (High)
コンテキストの認識度	制限	視覚化のみ	高い (セマンティック)
メンテナンスの手間	高 (High)	中	低 (Low)
統合ターゲットとの統合性	はい	はい	あり (フォールバックまたはプライマリ)
人間のような解釈能力	いいえ	部分的	Full (完全外部結合)