Test Suite

プレビュー
AI を利用した生成

このページでは、Test Manager で Autopilot^TM を使用して効果的なテストケースを生成するためのガイドラインとベストプラクティスを示します。

要件の説明

このセクションでは、Test Manager の要件の主な特性について概説します。

要件には、多くの場合、機能面 (ソフトウェアが実行すべきこと)、パフォーマンス面 (動作速度)、ユーザビリティ (使いやすさ)、セキュリティ (動作の安全性) などの品質面に影響する特定の機能についての記述が含まれます。

1. 要件の目的

Autopilot^TM などの AI モデルで要件が正しく解釈されるようにするには、要件をより具体的に記述する必要があります。漠然とした曖昧な記述では、無関係な、または誤ったテストケースが生成される可能性があります。それを軽減するには、要件の目的の概要を説明した、簡潔でありながら正確な、ユーザーを中心に据えたステートメントから始めます。ユーザーに最終的なメリットをもたらすことを重視します。

例: 生命保険のアプリケーションの場合、次のように開始できます。

私は保険契約者になる可能性があるため、保険料を計算して、予想される費用を把握したいと思います。

これにより、ユーザーにとっての期待されるメリットが明らかになり、その要件をテストするための明確な目標が設定されます。

2. アプリケーションロジック

Autopilot^TM がいかに効率的に正確かつ詳細なテストステップを生成できるかは、ユーザージャーニーとアプリケーションシーケンスを理解できているかどうかに大きく依存します。そのため、ユーザーがアプリケーションに対して行う特定の操作について詳しく説明することが非常に重要であり、その後のアプリケーションの応答 (アプリケーションの開始から最終的なテストの実施まで) が大切になってきます。これにより、Autopilot^TM が操作の時系列を認識できるようになり、より正確で詳細なテストステップにつながります。

例: 保険料の計算機能の場合、ワークフローを次のように記述します。

ユーザーはメイン画面から操作を開始し、メインメニューから「見積もりを取得」画面に移動する。次に、年齢や性別などの個人データを指定されたフォームフィールドに入力する。利用可能なオプションから希望の保険適用範囲と保険期間を選択する。ユーザーが「保険料を計算」をクリックすると、アプリケーションは保険料を計算して次の画面に表示する。

3. 承認基準

明確かつ測定可能な承認基準は、アプリケーションの期待値を設定し、Autopilot^TM で特定の結果が検証されるようにするために不可欠です。これには、ユーザーが規定の使用法に従わない可能性がある場合、無効なデータが入力される可能性がある場合、アプリケーションがエラー状態になる可能性がある場合など、ポジティブ/ネガティブの両方のシナリオを含める必要があります。また、セキュリティ、使いやすさ、スケーラビリティなどの、機能以外の要因も考慮する必要があります。明確に定義された承認基準がないと、Autopilot^TM で不適切なテストケースが生成される可能性があります。

例: 生命保険アプリケーションの保険料の計算機能については、次のいずれかの例のような具体的な承認基準を指定します。

システムは、ユーザーの年齢を考慮して保険料を計算する必要がある。25 歳を超えたら毎年、基本保険料 100 ドルに 5 ドルずつ追加する必要がある。
システムは、関連する健康リスクの増加に伴い、喫煙者の保険料を 50 ドル引き上げる必要がある。
ユーザーが 18 歳未満の年齢を入力した場合、システムはエラーメッセージを表示する必要がある。
同時接続ユーザー数が 1000 以下の場合、保険料計算プロセスは 3 秒を超えてはならない。

追加の指示

このセクションでは、考慮事項を念頭に置いてテストケースが生成されるようにするため Autopilot^TM に追加できる指示の例を示します。

エンドツーエンドのフロー検証

フロー図からエンドツーエンドのテストケースを生成する際に Autopilot への指示に含めることができるガイドラインのリストは、以下のとおりです。

フロー図内の一意の各パスを個別のテストケースとして検証します。
図内のエンドツーエンドのパスのテストに専念します。
各テストケースが最初から最後までのジャーニー全体を表すようにします。
図内のすべてのジャーニー全体をテストすることにより、包括的なカバレッジを実現します。

迅速なテストアイデアの生成

以下に示した、Autopilot で迅速なテストを実現するさまざまなアイデアを生成するためのガイドラインを確認してください。

テストステップは作成せず、テストケースのタイトルのみを作成します。
テストケースのタイトルは最大 12 ワードに制限します。
独自のテストケースを 50 個以上作成します。

わかりにくい問題の検出

以下に示した、Autopilot でわかりにくい問題を見つけるためのテストケースを生成する際のガイドラインを確認してください。

型にはまらない、妥当と思われるテストシナリオのみを生成して、隠れた問題を明らかにします。
標準テストでは見落とされがちな、より深い洞察を必要とするテストシナリオに焦点を当てます。
システム設計と想定されるユーザーの行動から弱点を見つけます。
異常な行動などの、ユーザーのさまざまな行動に基づいて、問題を明らかにします。

命名規則への準拠

命名規則を使用してテストケースを生成するために Autopilot への指示に含めることができるガイドラインのリストは、以下のとおりです。

すべてのテストケースのタイトルを動作動詞 "Verify" で始めます。
タイトルは 6 ワードを超えない、明確かつ必要な情報が伝わるものにします。
"UiPath |TC-01" を各テストケースのタイトルの先頭に付けます。"TC-01" は、各テストケースのタイトルの先頭にあるテストケースの番号です。

有効なエンドツーエンドのシナリオテスト

有効なエンドツーエンドのシナリオのみのテストケースを生成するために Autopilot への指示に含めることができるガイドラインのリストは、以下のとおりです。

有効かつ完全なユーザージャーニー専用のテストケースを作成します。
無効な入力やフィールドの検証を目的としたテストケースは避けます。
テストケースのタイトルは、6 単語を超えない、明確かつ必要な情報が伝わるものにします。

境界値テスト

境界値テストに焦点を当てたテストケースを生成するために Autopilot への指示に含めることができるガイドラインのリストは、以下のとおりです。

有効な範囲を定義し、各入力の最小値、最大値、およびエッジ値を特定します。
有効な範囲の最小値および最大値の前後の値を含めて、これらの境界値にテストケースを集中させます。
テストケースで最小、最大、および分割範囲の制限値をカバーします。
アプリケーション全体のすべての入力フィールドの境界がテストされるようにします。

サポートドキュメント

このセクションでは、Autopilot^TM に提供可能なサポートドキュメントを示します。これらのドキュメントは、Test Manager の要件の説明を補足する追加情報です。これらのドキュメントは、Autopilot が要件をより深く理解し、要件に対してより正確で有用なテストケースを生成できるようにすることを目的としています。

プロセス図

アプリケーション内でのステップバイステップの操作を示すために、ユースケース図、フローチャート、またはプロセス図を、画像または BPMN ファイルとして含めることを検討してください。プロセス図は、Autopilot が特定の要件を満たすうえで重要な、ユーザーアクティビティの連続した論理的なフローを把握するのに役立ちます。これらのプロセス表現に基づいて、Autopilot は、アプリケーションの実際のワークフローと厳密に一致した、より正確なテストケースを生成できます。

モックアップとワイヤーフレーム

Autopilot が理解しやすくなるよう、UI/UX の要件を示す視覚的な図を追加することを検討してください。これは、新しいフロントエンド機能をテストするときに特に役立ち、レイアウト、ユーザー操作、およびテストする要素を明確に示すのに役立ちます。

コンプライアンス文書

医療、金融、電気通信などの規制対象の業界では、コンプライアンスおよび規制に関する文書を含めることを検討してください。これらのガイドラインは、多くの場合、Test Manager のさまざまな要件 (ユーザーストーリーやユースケースなど) に例外なく適用されます。これらの文書をアップロードすることで、Autopilot は、特定のコンプライアンス基準に直接リンクされているテストケースだけでなく、要件ごとに生成されるテストケースにコンプライアンス標準を統合できます。これにより、すべてのテストケースが業界の規制に準拠し、Autopilot によってテストされるすべての要件で一貫してコンプライアンスを遵守できます。

ディスカッションの記録

特定の要件に関する議論の記録を含めることを検討してください。開発者、製品の所有者、およびテスターが関与するオンラインプラットフォームを使用した会議または仮想セッションの記録などです。議論の記録は、チームメンバーが要件をどのように解釈しているか、または要件の実装をどう計画しているかに関する洞察と、生成されるテストケースの精度を大幅に向上させることができるコンテキストを Autopilot に提供します。