第5会場

8月21日(水)

11:10 〜 12:10

レギュラーセッション(60分)

公募

デバイスファーム 「AirLab」 による 自動QAテストの実績と機械学習が拓く次世代QAの可能性

許 信勇 河村 新太郎 加納 基晴
セッション分野
PRD (プロダクション)
セッション関連分野
ENG
キーワード
AI/ML QA 自動テスト CI/CD
セッション難易度
対象プラットフォーム
モバイル
受講スキル
AIに仕事させて自分が楽になりたい人
大量のテストケースと重複作業に困っているQA担当者
チューニングのための計測や再現性低いクリティカルなバグなどに直面するエンジニア
プロジェクトのテストコストの肥大化に直面し、商品品質の責任を負うマネージャーもしくはプロデューサー
得られる知見
自動テストの費用対効果、テスト効率の改善事例
社内でディバイスファームと全自動テストの構築方法
機械学習による自動テストのノウハウ
QAテストの進化
写真撮影 / SNS投稿
通訳の種類
なし
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セッション内容

スマートフォンゲームアプリの開発規模が拡大している現在、多くの企業が多様な端末への品質管理を、限られた開発期間内で対処するという課題に直面しています。

この発表では、昨年に続き、自動テストの基盤となるAirLabの進化について語ります。全社のプロジェクトで、自動テストを実施しつつ定点観測もできる実例を紹介します。
さらに、AirtestとPocoSDKを用いて、仕様変更に対応しやすく、低コストでメンテナンスできる自動テストスクリプトの作法、自動テストによるQAテストの効率化、コストパフォーマンス等、品質管理の現場での実績を共有します。
また、自社で開発した機械学習による「テストスクリプトなしでスクリーンショットからUIを発見し、画面を続けて遷移させる『ゴリラテスト』」について、開発から実戦投入までのエピソードも共有します。

講演者

共同研究者・開発者

Atsushi Takada / 高田 敦史 (KLab株式会社 エンジニアリング本部 機械学習グループ)

アピール動画