テストサイクル全体を自動化し、ソフトウェア品質と迅速なリリースを保証します。
テスト自動化においてEggplantを世界が評価する理由
現在、企業が提供するデジタル技術は、レガシーなメインフレームアプリからデスクトップアプリ、Webアプリ、最先端のモバイルアプリまで多岐にわたります。それらが機能するだけでなく、優れたデジタルエクスペリエンスを提供することで、企業はビジネス目標を達成し競争に打ち勝たねばなりません。
Eggplantは、Keysight傘下の英Eggplant社が開発した、デジタルエクスペリエンスを成功に導くテスト、監視、測定のための自動化ツールです。アナリスト業界で最も信頼される調査会社 “Forrester Research” や “Gartner” の報告でもマーケットリーダーに位置づけられ、ワールドワイドで500社を超える顧客や多岐に渡る市場から高い評価を得ています。AIと機械学習を駆使して、従来の人手に頼る品質チェックから自動化されたQA (品質保証) に移行することで、先進的な開発環境をサポート。DevOpsを広範に展開し、またユーザーエクスペリエンス (UX) を最適化することができます。
Eggplantの優位性
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POINT1：ユーザーおよびAPIの視点からのテスト実行
Eggplantは、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、アプリケーションをテストします。Eggplantが用いるユーザーインターフェースは、ユーザー体験 (UX) をテストするために最適な擬似ユーザーを提供します。
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POINT2：あらゆるユーザー体験を通じた直感的でわかりやすいテスト
Eggplantは、機能、パフォーマンス、およびユーザビリティなどユーザー体験に関連する重要なポイントのすべてをテスト実行。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方法を提供します。
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POINT3：AI駆動で、E2Eのテストケース作成と実行を高度に自動化
エンドツーエンドのテストプロセスを自動化するため、Eggplantは最先端の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。これによりバグの発見やより広い範囲でのユーザー体験がフォローされ、アプリリリース時のテストカバレッジ (網羅性) が飛躍的に向上。また、テスト結果の解析や根本原因の分析を自動化し、テストの生産性を高め、サービスの市場投入までの時間短縮、DevOpsとの連携、アプリの継続的なデリバリーなどを可能とします。
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POINT4：テスト結果をユーザー体験の観点からレポート
高度な予測分析によるレポートは、サービスリリースに関する適切な意思決定を可能にします。これによりテストチームはユーザーに最も大きな影響を及ぼす領域にテストを集中することができます。Eggplantは、単にテストケースの合格率や欠陥密度などの数値を出すだけではなく、リリース時における “アプリのフリーズ” を20％削減し、“顧客のコンバージョン率” を15％向上するなど、ユーザー観点からのアプリの品質について仔細な状況をレポートします。
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POINT5：一貫したアプローチでモニタリングとテストを実行
従来のモニタリング手法では、部分最適化された測定の結果、たとえばユーザーが8秒間経験する状態を2秒の応答時間だと報告することが通例です。しかし、真のユーザー体験とは、Webサーバーやテクノロジスタックの特定の一部分での遅れに注視するのではなく、体験をエンドツーエンドでモニタリングすることによって初めて導き出されます。Eggplantはこうした正しいモニタリングを提供し、開発とテストへフィードバックする一貫したアプローチを可能にします。
Eggplantの特徴と機能
- テストケースを自動生成・実行することで、テストカバレッジを飛躍的に向上。QCDを改善
- AIバグハント機能で、品質問題が起こる可能性の高い箇所を予測・分析
- テストスクリプト作成の労力を大幅に削減
- ユーザーエクスペリエンス（UX）の視点から自動化を最適化。ユーザビリティを向上
- 探索的テストの自動化によりテスターが想定し得ないユーザージャーニーをテスト実行
ローコードでAIによる探索型モデルベーステストを自動実行
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です。
Eggplantが提供する『探索型モデルベーステスト』は、多様化・複雑化するDX時代のシステムのテストを可能にする新しいアプローチです。
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 “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。
これにより、シナリオベーステストのおよそ数千倍にあたるテストケースの作成、実行が可能となり、従来とは比較にならないバグ検知および工数削減を実現。またEggplantは、これらをローコードで容易に実装します。
カバレッジレポートを含むテスト結果の可視化
Eggplantは、ユーザーの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します。従来の自動化ツールでは、機械化された手順の実行回数やNG件数しかレポートできませんでしたが、Eggplantではテストの進捗やバグハントにかかわる考察・分析など、開発中のサービスのリリース判定に活用できるプロアクティブなレポートを提供します。
可視化されたダッシュボードからドリルダウンして、必要かつ最適なデータの取得も容易に行えます。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。
画像認識技術×AI：あらゆるシステム・デバイスを自動操作
高度な画像認識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すべてを自動化環境へ適用します。
複数のシステムを横断するサービス全体の自動化を実現
Eggplantは画像認識技術を活用しテスト対象を遠隔から操作します。これにより、バラバラに存在する複数のデバイスやシステムを行き来する手順を完全自動化します。端末やブラウザ操作の自動化だけでなく、ユーザーが扱うシステム全体を操作対象とし、ユーザー体験を正確に再現して真のエンドツーエンドテストを提供します。
パフォーマンスやユーザビリティに対応する多様なテストパッケージを提供
ユーザーの挙動を正確に模擬するEggplantの特性を活かし、性能テスト（パフォーマンステスト）やユーザビリティテストにチューニングされたテストモードを搭載。ローコードで実装されるこれらの機能は、飛躍的に効率化された回帰テスト（リグレッションテスト）を実現し、製品やサービスのユーザビリティを保証するとともに開発チームのアジリティを向上します。
Eggplant導入サービスと適用例
DX時代の品質検証と自動化の課題
DX時代におけるテスト自動化の導入は、単なるプロセス改善ではなく、「企業の成果の改善」「競争優位性の向上」を目的としなければなりません。プロセス改善を目的とした自動化はほぼ成功に結びつかないといって過言ではなく、このため企業全体のリテラシー向上が成功の前提となります。
また実装にあたってはテクノロジーごとに固有の技術・ノウハウが要求され、導入後は維持管理で手いっぱいとなるなど、新たなボトルネックを産出。短期間でまた別のシステム導入の検討に迫られるといった悩ましい状況も散見されます。
日本最多のEggplant認定技術者による、豊富な実績
私たちには、国内外で実績と定評のある様々なテクノロジー群を、独立系かつベンダフリーの立場から30年以上にわたり扱ってきた技術力があります。また、Eggplant社が公認する認定エンジニアが多数在籍する技術専任チームが、コンサルティングから自動化の実装・実行を担当。豊富な実績から培われた、知見とノウハウを提供します。
Eggplantの実績
自動車
UI機能の40％を超える手動回帰テストを自動化、テストプロセスを加速し信頼性を向上
金融
モバイルサービスリリースサイクルを52％短縮、パフォーマンスを80％向上
医療
システムデリバリータイムを23％削減
製造
不具合再現テストでテストコストを94％削減
物流
週100時間を超える稼働を要していた受付～配車手配プロセスを自動化、ゼロタッチオペレーションを実現
小売
POSシステム開発におけるテストコストを47％削減
マスコミ
クロスプラットフォーム自動テストによりテストサイクルを75％短縮
オンラインデモのお申込み
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また、貴社環境への適合性や、実装のイメージを確認いただけます。