論文の概要: The Future of Software Testing: AI-Powered Test Case Generation and Validation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.05808v1
- Date: Mon, 9 Sep 2024 17:12:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-10 13:46:22.167269
- Title: The Future of Software Testing: AI-Powered Test Case Generation and Validation
- Title（参考訳）: ソフトウェアテストの未来 - AIによるテストケースの生成と検証
- Authors: Mohammad Baqar, Rajat Khanda,
- Abstract要約: 本稿では、テストケースの生成と検証を改善する上で、AIが持つ変革の可能性について考察する。
テストプロセスの効率性、正確性、スケーラビリティを高める能力に重点を置いている。
また、高品質なトレーニングデータの必要性など、テストにAIを適用する際の重要な課題にも対処している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Software testing is a crucial phase in the software development lifecycle (SDLC), ensuring that products meet necessary functional, performance, and quality benchmarks before release. Despite advancements in automation, traditional methods of generating and validating test cases still face significant challenges, including prolonged timelines, human error, incomplete test coverage, and high costs of manual intervention. These limitations often lead to delayed product launches and undetected defects that compromise software quality and user satisfaction. The integration of artificial intelligence (AI) into software testing presents a promising solution to these persistent challenges. AI-driven testing methods automate the creation of comprehensive test cases, dynamically adapt to changes, and leverage machine learning to identify high-risk areas in the codebase. This approach enhances regression testing efficiency while expanding overall test coverage. Furthermore, AI-powered tools enable continuous testing and self-healing test cases, significantly reducing manual oversight and accelerating feedback loops, ultimately leading to faster and more reliable software releases. This paper explores the transformative potential of AI in improving test case generation and validation, focusing on its ability to enhance efficiency, accuracy, and scalability in testing processes. It also addresses key challenges associated with adapting AI for testing, including the need for high quality training data, ensuring model transparency, and maintaining a balance between automation and human oversight. Through case studies and examples of real-world applications, this paper illustrates how AI can significantly enhance testing efficiency across both legacy and modern software systems.
- Abstract（参考訳）: ソフトウェアテストはソフトウェア開発ライフサイクル(SDLC)において重要なフェーズであり、製品がリリース前に必要な機能、パフォーマンス、品質のベンチマークを満たすことを保証する。
自動化の進歩にもかかわらず、従来のテストケースの生成と検証の方法は、長いタイムライン、ヒューマンエラー、不完全なテストカバレッジ、手作業による介入のコストなど、依然として重大な課題に直面している。
これらの制限はしばしば、ソフトウェアの品質とユーザの満足度を損なう、製品リリースの遅れや未検出の欠陥につながります。
人工知能(AI)をソフトウェアテストに統合することは、これらの永続的な課題に対する有望な解決策を提供する。
AI駆動のテストメソッドは、包括的なテストケースの作成を自動化し、変更を動的に適応し、マシンラーニングを活用してコードベースの高リスク領域を特定する。
このアプローチは、全体のテストカバレッジを拡張しながら、回帰テストの効率を高める。
さらに、AIを活用したツールは、継続的テストと自己修復のテストケースを可能にし、手作業による監視を大幅に削減し、フィードバックループを加速し、最終的にはより高速で信頼性の高いソフトウェアリリースにつながる。
本稿では、テストケースの生成と検証の改善におけるAIの変革の可能性について検討し、テストプロセスの効率性、正確性、スケーラビリティの向上に焦点をあてる。
また、高品質なトレーニングデータの必要性、モデルの透明性の確保、自動化と人間の監視のバランス維持など、テストにAIを適用する上での課題にも対処する。
ケーススタディと実世界の応用例を通じて、AIがレガシーおよびモダンなソフトウェアシステム間のテスト効率を大幅に向上させる方法について説明する。
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