Eggplantは、従来の自動化ツールが行ってきた “テスト作業プロセスの機械化” にとどまらず、テスト全体を代替するソリューション。エンドツーエンドのテストプロセスを自動化するため、最先端のAIと機械学習を使用してテストケースを自動生成、テスト実行を最適化します。Eggplantが提供する『探索型モデルベーステスト』には以下の要素があります。

• EggplantのUIから作成する “テストモデル” が、ユーザの体験するあらゆる状態を定義。
• モデル上で全網羅試験を自動実行。テストカバレッジを可視化。
• テストデータを参照し、AIが駆動する探索的テストを自動実行。

これらにより、人力では困難なバグハントやより広い範囲でのユーザ体験 (UX) をフォローするとともに、テスト結果の解析や根本原因の分析を自動化し、テストの生産性を改善。サービスの市場投入までの時間短縮、DevOpsとの連携、アプリケーションの継続的なデリバリーなどを可能とします。

Eggplantは、高度な画像認識技術とOCR技術を主体とする先端テクノロジーによって、あらゆるシステム・デバイスの操作を自動化します。人と同様、視覚から取得した情報をもとに操作・判定するため、操作対象のOSやプログラム言語に依存することなく、組込みシステムをはじめとする様々なテスト対象の機能、パフォーマンス、ユーザビリティなど、UXに関連する重要なポイントのすべてをテスト。

併せて、画像認識型テストツール特有の自動化ロジックにより、熟練技術者ではないテスターやビジネスアナリストでも効果的に扱えるシンプルでより直感的な使用感を提供し、明確なROIとローコードによる継続的な自動化運用を実現します。

Eggplantは、画像認識技術を活用しテスト対象を遠隔から操作するTwo System Modelを採用。散在する複数のデバイスやシステムをまたぎ行き来する複雑な手順すべてを正確に自動化します。

コードではなく画像とテキストを理解しながら、実際のユーザーが体験するように画面を分析し、端末やブラウザ操作の自動化だけでなく、フロントエンド/バックエンド、UI/APIを含む複雑なシステム全体をエンドツーエンドで自動制御。Eggplantが用いるユーザインターフェースは、UXをテストするために最適な擬似ユーザを提供し、真のエンドツーエンドテストを実現します。

高度な予測分析を含むテスト結果レポートは、サービスリリースに関する適切な意思決定を可能とします。ユーザが体験するあらゆる可能操作をもとに、テストカバレッジを可視化。テスト仕様とのトレーサビリティを確保するとともに、テストの進捗やバグハントにかかわる考察・分析など、ユーザに最も大きな影響を及ぼす領域へテストチームが集中するためのプロアクティブなインサイトを提供し、最適かつ迅速な自動テストをDevOps環境へ導入します。

可視化されたダッシュボードからのドリルダウンにより、必要なデータの取得・整理も簡素化、次期開発へフィードバックするDX時代のアジリティを実現します。