- QCon San Francisco (11月17日〜21日): 主要な実践者が考え、複雑なソフトウェアの課題に取り組む方法を学ぶ
- Architectural experimentationの活用についての理由と成功のための方法について
- Alana Marzoevによるストリーミングデータフローの基本とReadySetのアーキテクチャについての議論
- マイケル・フリードリッヒによる経験した痛点やAIの助けによるDevSecOpsワークフローの効率化についての話
この記事は、ソフトウェア開発における新興トレンド、洞察、実践的なベストプラクティスを発見し、テクニカルリーダーシップを探るものです。
人工知能を使用した自動テスト結果の分析は、テスト活動の非常に重要であり、挑戦的な部分です。Maroš Kutschy氏は、人工知能がどのように時間を節約し、人間のエラーを減らし、新しい障害に焦点を当てるのに役立つかをQA Challenge Acceptedで語りました。
Maroš Kutschy氏は、自動テストの結果の分析に課題があると述べ、分析をより効果的にし、人間のエラーを減らす方法を模索していました。ReportPortalというツールを導入し、これを使用することで分析に費やす時間を節約し、新しい障害に焦点を当てることができるようになりました。
人工知能を正しく使用することで、多くの時間を節約し、人的ミスを減らすことができるという利点を享受できます。報告された問題が正しく機能していることを確認した後は、あなたや同僚が障害をトリアージする必要がなくなります。
元記事: https://www.infoq.com/news/2025/03/AI-analysis-automated-test/