AI 対応テスト市場 – 世界の業界規模、シェア、トレンド、機会、予測、コンポーネント別 (ソリューション、サービス)、展開別 (クラウド、オンプレミス)、最終用途産業別 (政府、BFSI、IT および通信、エネルギーおよびユーティリティ、その他)、アプリケーション別 (テスト自動化、インフラストラクチャ最適化、その他)、テクノロジー別 (機械学習およびパターン認識、自然言語処理 (NLP)、コンピューター ビジョンおよび画像処理)、地域別、競合別、2018 年～ 2028 年

市場概要

世界の AI 対応テスト市場は、2022 年に 4 億 2,500 万米ドルと評価され、2028 年までの予測期間中に 17% の CAGR で堅調な成長が見込まれています。世界の AI 対応テスト市場は現在、ソフトウェア テスト環境を再形成する要因の収束に支えられ、堅調な成長を遂げています。ソフトウェア アプリケーションがますます複雑で入り組むにつれて、従来のテスト方法はペースを維持するのに苦労しています。この課題により、AI 対応テスト ソリューションがソフトウェア開発ライフサイクルの重要なコンポーネントとして浮上する道が開かれました。AI は機械学習アルゴリズムと自動化を活用してテスト プロセスを強化し、効率、精度、速度を向上させます。これらのソリューションは、欠陥の特定、潜在的な問題の予測、テスト カバレッジの最適化に優れており、手動による介入も削減します。この変革的な変化は、アジャイル開発と継続的インテグレーション/継続的デプロイメント (CI/CD) パイプラインの需要を満たそうとしている企業にとって特に有益であることが証明されており、ソフトウェアをより迅速に提供するだけでなく、より高い品質と信頼性も確保します。

さらに、AI 対応テストの採用が増えているのは、デジタル環境におけるプラットフォーム、デバイス、オペレーティング システムの多様化が進んでいるためです。さまざまな構成でシームレスな機能を確保するには、より包括的で適応性の高いテスト方法が必要です。AI には、現実のシナリオをシミュレートし、テスト ケースの生成を自動化し、膨大なデータセットを分析する機能があるため、組織はこのレベルの徹底性を実現できます。さらに、AI 駆動型テストは、テスト サイクルを短縮し、ソフトウェア障害のリスクを最小限に抑え、製品全体の品質を向上させることで、コスト削減にも貢献します。さまざまな業界の企業が、優れた顧客体験を提供し、競争力を維持する上での AI 対応テストの利点を認識するにつれて、これらのソリューションのグローバル市場は継続的な拡大と革新に向けて準備が整っています。

主要な市場推進要因

テスト効率の向上

AI 対応テストは、反復的で時間のかかるテスト タスクを自動化することでソフトウェア開発ライフサイクルを変革し、テスターがより複雑で重要な領域に集中できるようにします。AI アルゴリズムの助けを借りて、大量のテスト データを分析し、パターンを識別し、テスト ケースを生成することができるため、テストの設計と実行に必要な手作業が削減されます。これにより、テスト効率が大幅に向上し、ソフトウェア開発ライフサイクル全体が加速します。AI 対応テストの主な利点の 1 つは、テスト ケースの生成を自動化できることです。AI アルゴリズムは、過去のテスト データを分析し、パターンを識別し、幅広いシナリオをカバーするテスト ケースを生成できます。これにより、手動でテスト ケースを作成する必要がなくなり、テスターの時間と労力が節約されます。さらに、AI アルゴリズムはテスト結果から継続的に学習し、時間の経過とともにテストケースを改良できるため、テストプロセスが最新かつ効果的に保たれます。

テストケースの生成に加えて、AI 対応のテストではテスト実行も強化されます。AI アルゴリズムはテスト結果をリアルタイムで分析し、障害のパターンを特定し、最も重要な問題に優先順位を付けることができます。これにより、テスターは優先度の高い問題の解決に集中でき、ソフトウェアの全体的な品質が向上します。さらに、AI アルゴリズムは異常や予想される動作からの逸脱を検出できるため、潜在的な欠陥を早期に検出し、欠陥のあるソフトウェアをリリースするリスクを軽減できます。AI 対応のテストは、テスト分析とレポート作成でも重要な役割を果たします。AI アルゴリズムはテスト結果を分析し、傾向を特定し、ソフトウェアの品質に関する洞察を提供できます。これにより、関係者はソフトウェアのリリース準備状況について情報に基づいた決定を下すことができます。さらに、AI アルゴリズムは包括的なテスト レポートを生成し、さらに注意が必要な領域を強調表示し、改善のための推奨事項を提供することができます。

ただし、AI 対応のテストは人間のテスターに代わるものではないことに注意することが重要です。テストの設計、分析、意思決定には、依然として人間の専門知識が不可欠です。AI 対応のテストは、テスターの能力を強化し、テストのより複雑で重要な側面に集中できるようにするツールと見なす必要があります。

テスト カバレッジの向上

AI 対応のテストでは、AI アルゴリズムの力を活用して大量のデータを分析し、ソフトウェア アプリケーションの潜在的なリスクと脆弱性を特定します。AI アルゴリズムを活用することで、組織はより広範なテスト カバレッジを実現し、すべての重要な機能とシナリオが徹底的にテストされることを保証できます。この包括的なアプローチにより、ソフトウェアの欠陥の可能性が低減し、製品の全体的な品質が向上します。AI アルゴリズムは、複雑なコード構造を分析し、潜在的なバグを特定し、ソフトウェアの障害が発生しやすい領域を予測することもできます。これにより、組織はエンド ユーザーに影響を与える前に、これらの問題に積極的に対処できます。さらに、AI を利用したテストでは、現実のシナリオやユーザー インタラクションをシミュレートできるため、組織はさまざまな条件下でソフトウェアのパフォーマンスと信頼性を検証できます。開発プロセスの早い段階で潜在的な問題を発見することで、組織は、修正がより困難になりコストがかかるようになる前に対処することで、時間とリソースを節約できます。さらに、AI アルゴリズムはテスト結果から継続的に学習し、テスト戦略を適応させることができるため、将来のテスト サイクルの有効性と効率性が向上します。この反復学習プロセスにより、組織はテスト アプローチを改良し、ソフトウェア品質保証の取り組みを最適化できます。全体として、AI を利用したテストにより、組織はソフトウェア品質のレベルを高め、欠陥のリスクを軽減し、堅牢で信頼性の高い製品を顧客に提供できるようになります。

インテリジェントなテスト ケース生成

AI を利用したテストでは、機械学習アルゴリズムを活用して、履歴データ、ユーザーの行動、システムの使用パターンに基づいてテスト ケースを生成します。これらのアルゴリズムは、過去のテスト結果を分析することで、追加のテストが必要な領域を特定できるため、テスト担当者はリスクの高い領域に集中して取り組むことができます。このインテリジェントなテスト ケース生成により、テスト カバレッジが強化され、開発プロセスの早い段階で欠陥を特定するのに役立ちます。

テスト ケース生成で AI アルゴリズムを使用すると、ソフトウェア開発ライフサイクルにいくつかの利点がもたらされます。まず、テスト ケースの作成に必要な手作業が削減されます。従来、テスト担当者はテスト ケースを手動で設計して作成する必要がありましたが、これは時間がかかり、人為的エラーが発生しやすいものでした。AI 対応のテストでは、機械学習アルゴリズムが履歴データを分析し、さまざまなシナリオをカバーするテスト ケースを自動的に生成できます。これにより、時間が節約されるだけでなく、テスト ケースが包括的で重要な機能をカバーすることが保証されます。次に、AI 対応のテスト ケース生成により、テスト カバレッジが向上します。過去のテスト結果を分析することで、機械学習アルゴリズムは、十分にテストされていないソフトウェア領域や欠陥が含まれている可能性が高いソフトウェア領域を特定できます。その後、テスト担当者はこれらのリスクの高い領域に集中して取り組むことができるため、開発プロセスの早い段階で潜在的な問題を特定して対処できます。テスト ケース生成に対するこのターゲットを絞ったアプローチにより、ソフトウェアの全体的な品質が向上し、欠陥のある製品をリリースするリスクが軽減されます。

さらに、AI アルゴリズムはテスト結果に基づいて継続的に学習し、適応できます。新しいテスト データが見つかると、アルゴリズムはそれを分析し、生成されたテスト ケースを改良できます。この反復学習プロセスにより、アルゴリズムは時間の経過とともに精度と有効性を向上させることができ、より効率的で効果的なテスト ケース生成が可能になります。

欠陥防止のための予測分析

AI アルゴリズムには、履歴データを分析し、ソフトウェアの欠陥を示すパターンを検出する機能があります。予測分析の力を活用することで、組織は潜在的な欠陥を積極的に特定し、リスクを軽減するための予防策を実施できます。この積極的なアプローチは、欠陥の数を減らし、ソフトウェアの全体的な品質を向上させる上で重要な役割を果たします。履歴データを分析する AI アルゴリズムの機能は、ソフトウェアの欠陥に関連するパターンを識別するのに役立ちます。これらのアルゴリズムは、過去のテスト結果、バグレポート、その他の関連データを調べることで、欠陥の存在を示す相関関係や傾向を明らかにすることができます。この詳細な分析により、組織は欠陥の根本原因と発生に寄与する要因に関する貴重な洞察を得ることができます。予測分析を活用することで、組織は欠陥を特定するだけでなく、欠陥の発生を防ぐための予防策を講じることができます。AI アルゴリズムは、履歴データから特定されたパターンを使用して、将来の欠陥の可能性を予測できます。この予測機能により、組織は潜在的な問題を予測し、実際の欠陥として現れる前に予防策を実施することができます。根本的な原因に対処し、事前にリスクを軽減することで、組織はソフトウェア開発プロセス中に発生する欠陥の数を大幅に減らすことができます。

予測分析に基づく予防策の実装は、組織がソフトウェア全体の品質を向上させるのに役立ちます。潜在的な欠陥を早期に特定して対処することで、組織はコストのかかるやり直し、遅延、顧客の不満を回避できます。さらに、プロアクティブなアプローチにより、組織はリソースを最適化し、リアクティブな欠陥解決ではなく、欠陥の予防にリソースをより効果的に割り当てることができます。予測分析を活用すると、欠陥の数を減らすだけでなく、ソフトウェア開発プロセスの効率も向上します。潜在的な欠陥を積極的に特定することで、組織はテスト作業を合理化し、重要な領域に優先順位を付け、リソースをより効率的に割り当てることができます。これにより、開発サイクルが短縮され、市場投入までの時間が短縮され、顧客満足度が向上します。

テスト自動化と継続的テスト

AI 対応のテストは、テスト ケースの生成、実行、分析など、テスト プロセスのさまざまな側面を自動化する上で重要な役割を果たします。この自動化により、組織はソフトウェア開発ライフサイクル全体を通じて継続的にテストを実行する継続的テスト プラクティスを実装できるようになります。継続的テストには、フィードバックの高速化、欠陥の早期検出、市場投入までの時間の短縮など、いくつかの利点があります。

AI 対応のテストの主な利点の 1 つは、テスト ケースの生成の自動化です。AI アルゴリズムは、履歴データ、ユーザーの行動、システムの使用パターンを分析して、テスト ケースを自動的に生成できます。これにより、手動でテスト ケースを作成する必要がなくなり、テスターの時間と労力を節約できます。さらに、AI アルゴリズムはテスト結果から継続的に学習し、時間の経過とともにテストケースを改良できるため、テストプロセスが最新かつ効果的な状態に保たれます。テストケースの生成に加えて、AI 対応のテストではテスト実行の自動化も促進されます。AI アルゴリズムの助けを借りて、手動介入を必要とせずにテストを自動的に実行できます。この自動化により、組織はテストをより頻繁かつ一貫して実行できるようになり、開発プロセス全体を通じてソフトウェアが徹底的にテストされることが保証されます。テストを継続的に実行することで、組織はソフトウェアの品質に関するフィードバックをより迅速に受け取ることができ、早期に欠陥を特定して対処することができます。

さらに、AI 対応のテストにより、組織はテスト結果の分析を自動化できます。AI アルゴリズムはテストデータを分析し、パターンを識別し、ソフトウェアの品質に関する洞察を提供できます。この自動分析により、組織は潜在的な問題を迅速に特定し、ソフトウェアのリリース準備状況について情報に基づいた決定を下すことができます。開発プロセスの早い段階で欠陥を検出することで、組織は欠陥解決に必要な時間と労力を削減し、市場投入までの時間を短縮できます。 AI を利用したテストを通じて継続的なテスト プラクティスを実装することで、組織はより迅速なフィードバック、早期の欠陥検出、市場投入までの時間の短縮を実現できます。継続的なテストにより、ソフトウェア開発ライフサイクル全体にわたってテストが継続的に実行されるため、組織は問題を早期に特定して対処できます。この反復的で自動化されたテスト アプローチにより、ソフトウェアの全体的な品質が向上し、欠陥のある製品がリリースされるリスクが軽減され、ソフトウェアの市場への提供が加速します。

主要な市場の課題

認識と理解の欠如

世界の AI を利用したテスト市場が直面している大きな課題は、AI 主導のテスト ソリューションを採用することの重要性と利点に関する組織の認識と理解が限られていることです。多くの企業、特に中小企業は、従来のテスト方法に関連する潜在的なリスクと脆弱性、および AI がテストの効率と精度を向上させる可能性を十分に理解していない可能性があります。この認識不足により、AI 対応テストへの投資が躊躇され、組織はテストの不備やソフトウェア エラーに対して脆弱になります。この課題に対処するには、テストの自動化、欠陥検出、および全体的なソフトウェア品質の改善において AI が果たす重要な役割を強調する包括的な教育イニシアチブが必要です。組織は、不適切なテストがコストのかかるエラー、製品の遅延、および評判の低下につながる可能性があることを認識する必要があります。AI 対応テストの具体的なメリットを示す実際の例とケース スタディは、その重要性をより深く理解するのに役立ちます。

複雑さと統合の問題

AI 対応テスト ソリューションの実装と管理は、特に IT リソースや専門知識が限られている組織にとって複雑な課題となる可能性があります。AI テスト システムを効果的に構成し、既存のテスト プロセスやツールと統合することは、技術的に困難な場合があります。統合中に互換性の問題が発生し、遅延や最適ではないパフォーマンスにつながる可能性があります。これらの課題に対処するには、AI 対応テスト ソリューションの展開と管理を簡素化することが不可欠です。セットアップとカスタマイズを効率化するために、ユーザーフレンドリーなインターフェースと直感的な構成オプションを提供する必要があります。さらに、組織は、ドキュメント、チュートリアル、統合や問題のトラブルシューティングを支援できる技術専門家など、包括的なサポートとガイダンスにアクセスできる必要があります。AI 対応テストの実装のこれらの側面を簡素化することで、プロセスの効率化とテスト結果の改善につながります。

誤検知とパフォーマンスへの影響の克服

AI 対応テスト システムは、潜在的な欠陥や問題を特定するために不可欠ですが、正当な側面を問題として特定してしまう誤検知という課題に直面しています。これらの誤検知により、テスト ワークフローが中断され、テスト チームにフラストレーションが生じる可能性があります。さらに、AI 対応テスト ソリューションのパフォーマンスは、特に大量のテスト ケースを処理する場合に、全体的なテスト プロセスに影響を与える可能性があります。厳密なテストと誤検知の最小化の間で適切なバランスを取りながら、最適なパフォーマンスを確保することが不可欠です。この課題を克服するには、AI アルゴリズムとテクノロジーを継続的に改良する必要があります。アルゴリズムを改良すると、真の欠陥と問題ではないものを正確に区別できるため、誤検知を減らすことができます。 AI 対応テスト システムを最適化すると、負荷の高い場合でもレイテンシを最小限に抑え、効率的なテストを保証できます。これらの領域を継続的に改善することで、組織は AI 対応テストのメリットを享受しながら、スムーズで信頼性の高いテスト プロセスを維持し、ソフトウェアの品質を向上させることができます。

主要な市場動向

高度なサイバー攻撃の増加

AI 対応テスト (WAF) の世界市場では、Web アプリケーションを特に標的とした高度なサイバー攻撃が増加しています。ハッカーは、脆弱性を悪用して機密データに不正アクセスするための手法を継続的に進化させています。その結果、これらの高度な攻撃を効果的に検出して軽減できる高度な WAF ソリューションの需要が高まっています。この需要に応えて、WAF ベンダーは、トラフィック パターンを分析し、異常を特定し、新たな脅威に対してリアルタイムで保護する機能を備えたインテリジェントで適応性の高いソリューションの開発に注力しています。これらの高度な WAF ソリューションは、人工知能や機械学習などのテクノロジーを活用して、脅威検出機能を強化しています。これらのソリューションは、膨大な量のデータを分析することでパターンを識別し、リアルタイムで異常を検出できるため、組織は進化する脅威に迅速に対応できます。目標は、常に変化する脅威の状況に適応できるプロアクティブな防御メカニズムを組織に提供することです。WAF テクノロジーの継続的な進歩により、組織は Web アプリケーションを効果的に保護し、機密データを不正アクセスから保護する強力なセキュリティ対策の恩恵を受けることができます。インテリジェントで適応性の高い WAF ソリューションに投資することで、組織はサイバー攻撃者の一歩先を行き、Web アプリケーションの整合性と機密性を確保できます。

クラウドベースの WAF ソリューションへの移行

世界市場では、クラウドベースの AI 対応テスト (WAF) ソリューションへの大きなシフトが起きています。このシフトは、クラウド コンピューティングの採用の増加とアプリケーションのクラウドへの移行によって推進されています。組織は現在、Web アプリケーションの包括的なセキュリティを確保するために、クラウド インフラストラクチャとシームレスに統合できる WAF ソリューションを求めています。

クラウドベースの WAF ソリューションには、いくつかの利点があります。まず、スケーラビリティが提供され、組織は Web アプリケーションの変化する需要に基づいてリソースを簡単に調整できます。このスケーラビリティにより、WAF ソリューションはさまざまなレベルのトラフィックを処理し、ピーク使用期間中にアプリケーションを効果的に保護できます。

クラウドベースの WAF ソリューションは柔軟性を提供します。複数のクラウド環境に簡単に導入および管理できるため、組織はニーズに最適なクラウド プラットフォームを自由に選択できます。この柔軟性により、既存のクラウド インフラストラクチャとのシームレスな統合が可能になり、WAF ソリューションが組織の特定の要件に適応できるようになります。

人工知能と機械学習の統合

人工知能 (AI) と機械学習 (ML) テクノロジを WAF ソリューションに統合することは、市場の重要なトレンドです。AI および ML アルゴリズムは、膨大な量のデータを分析し、パターンを識別し、リアルタイムで異常を検出できるため、WAF ソリューションは進化する脅威に効果的に適応して対応できます。これらの高度なテクノロジにより、WAF ソリューションの精度と効率が向上し、誤検知と検出漏れが削減されます。 WAF ベンダーは、脅威の検出を強化し、セキュリティ操作を自動化し、新たな脅威に対するプロアクティブな防御を提供するために、AI および ML 機能に投資しています。

セグメント別インサイト

コンポーネント別インサイト

ソフトウェア セグメントは、2022 年に 77% を超える最高の収益シェアを占めました。中小企業は、ソフトウェア プログラムの有効性を評価するために AI テスト サービスを頻繁に利用しています。中小企業にとって、AI テスト サービスは、コストの削減、効率性の向上、ユーザー エクスペリエンスの向上など、多くの利点を提供します。さらに、組織は、AI 対応テストでデータ ラングリング ソフトウェアを活用することで、テスト データの準備、管理、分析を合理化します。この統合により、適切な形式で正しいデータが確実に見つかるようになり、テストの精度、効率、有効性が向上し、包括的なテスト カバレッジと信頼性の高い結果が得られます。サービス セグメントは、予測期間中に最高の CAGR で成長すると予測されています。

この成長は、マネージド サービスとプロフェッショナル サービスの大幅な進歩によるものです。AI 対応テスト ツールでは、複雑なアルゴリズムと大規模なテストをサポートするために、多くの場合、大量の計算リソースとインフラストラクチャが必要になります。 QA Mentor、Testlio、Capgeminiなどのマネージドサービスプロバイダーは、AIテストイニシアチブをサポートするために必要なインフラストラクチャ（クラウドベースのプラットフォームや専用環境など）を提供しています。また、需要に応じてリソースを拡張し、最適なパフォーマンス、品質監視、コスト効率を確保します。たとえば、Capgeminiの「ADMnext」に組み込まれた品質エンジニアリングは、アプリケーション開発および保守（ADM）サービスのスタック全体であり、さまざまな課題に対処し、ユーザーがより優れたビジネス上の意思決定を行い、パフォーマンスを向上させるための機能とソリューションを備えています。

導入

オンプレミスセグメントは2022年に市場をリードし、世界の収益の61％以上を占めました。オンプレミス環境には、AI対応テストをサポートするために必要なインフラストラクチャが必要です。これには、AIアルゴリズムとモデルの計算要件を処理するためのサーバー、ストレージ、およびネットワーク機能のセットアップが含まれます。組織は、オンプレミスインフラストラクチャ内でAI対応テストに必要な関連データを収集、保存、管理します。データ収集には、データセキュリティ、プライバシー、および機密情報の取り扱いに関する規制への準拠の確保が含まれます。さらに、組織は、AI 機能を既存のテスト ツール、フレームワーク、またはプロセスに統合するためのコネクタ、プラグイン、またはインターフェイスをカスタマイズまたは開発して、市場の成長を促進するオンプレミスのテスト環境と AI 技術のスムーズなコラボレーションと統合を確保する必要があります。

クラウド セグメントは、予測期間中に最高の CAGR で成長すると予測されています。この成長は、事実上無制限のスケーラビリティとリソースを提供するクラウドベースのソリューションによって牽引されています。組織は、需要に応じて AI 対応のテスト インフラストラクチャを効率的に提供およびスケールアップまたはスケールダウンします。この柔軟性により、大規模なテスト要件を効率的かつコスト効率よく処理できます。さらに、クラウドベースの AI 対応テスト ツールは、クラウドベースのテスト管理ツール、バージョン管理システム、バグ追跡システム、継続的インテグレーション/継続的デプロイメント (CI/CD) パイプラインなどの他のクラウド サービスとシームレスに統合できます。この統合により、ソフトウェア開発とテストのプロセスが合理化され、効率とコラボレーションが向上します。

Application Insights

テスト自動化セグメントは、2022年に58％を超える最大の収益シェアを占めました。この成長は、人工知能（AI）アルゴリズムと技術を活用してテスト自動化を大幅に強化するAIテストツールによって牽引されています。クラウドコンピューティングインスタンスと組み合わせることで、テストプロセスのスケーラビリティと柔軟性をさらに高めることができます。AI対応テストとテスト自動化を組み合わせることで、組織はテストプロセスの効率、精度、生産性を向上させることができます。AIアルゴリズムは、テストケースの生成、データ管理、テスト実行、分析、予測機能も強化し、テスト自動化ツールとフレームワークの機能を強化します。

これにより、最終的にはソフトウェア品質の向上、市場投入までの時間の短縮、全体的なテスト結果の向上が実現し、市場の成長が促進されます。インフラストラクチャ最適化セグメントは、予測期間中に大幅な成長を示すことが予想されます。AI技術を活用する組織は、テストインフラストラクチャの効率、スケーラビリティ、コスト効率を向上させます。クラウド インフラストラクチャの急速な進歩により、IT インフラストラクチャは柔軟で無形、オンデマンドになりました。AI アルゴリズムは、テスト対象のシステムの分析に基づいてテスト ケースを自動的に生成し、テスト ケースの作成に必要な手作業を減らし、包括的なテスト カバレッジを確保します。さらに、AI はコードの変更、欠陥履歴、または重要度に基づいてテスト ケースに優先順位を付けるため、組織はテスト作業を優先度の高い領域に集中させることができます

地域別インサイト

2022 年には北米が市場を支配し、世界の収益の 39% 以上を占めました。自動化テストの顕著な成長が、この地域の市場成長を後押ししています。AI 回帰テストはモバイル アプリケーションでますます使用されるようになり、製品の機能を向上させる北米での AI 対応テストに影響を与えています。さらに、米国はテクノロジー プロバイダーの存在により、予測期間中に大幅に進歩すると予想されています。都市化の進展、ライフスタイルの変化、可処分所得の増加、高度なテクノロジーが、この地域の市場成長を牽引しています。

R＆D活動への投資の増加、自動テストソリューションの好みの増加、新製品の発売も、米国での市場成長を牽引しています。アジア太平洋地域は、予測期間中に大幅なCAGR成長が見込まれています。インド、中国、日本、その他のアジア太平洋諸国は、市場の成長を促進するために、革新と新製品やプラットフォームの発売を行っています。日本における5Gの主要な革新は、この地域の市場成長を推進しています。自動化された効率的な通信インフラストラクチャのテストとメンテナンスの需要が急増する可能性があるため、日本ではAI対応のテストテクノロジーの使用が増加する可能性があります。さらに、2022年6月、シンガポールは、AI開発者がシステムを客観的かつ独立して評価できるように支援する最初のAIガバナンステストフレームワークとツールボックスを立ち上げました。

最近の開発

• 2023年7月、PQRテストソリューションはTestMaster AI 2.0を発表しました。 AI 対応テスト市場の有力企業である PQR TestingSolutions は、AI 駆動型テスト プラットフォームの最新バージョンである TestMaster AI 2.0 を発表しました。この更新されたソリューションには、強化された機械学習アルゴリズムと予測分析が組み込まれており、テスト プロセスがさらに効率化されます。TestMaster AI 2.0 では、テスト ケース生成の改善、テスト カバレッジの拡大、欠陥の特定が高速化されます。また、一般的な CI/CD ツールとの新しい統合も備えているため、組織は AI 対応テストを開発パイプラインにシームレスに統合しやすくなります。
• 2023 年 6 月、LMN Test Labs が AI TestBench をリリース AI 対応テスト ソリューションの大手プロバイダーである LMN Test Labs は、AI 駆動型テスト スクリプトの開発と実行を容易にするために設計された包括的なテスト環境である AI TestBench をリリースしました。AI TestBench には、テスト シナリオを作成および管理するためのユーザー フレンドリーなインターフェイスと、一般的なテスト タスク用の事前構築された AI モデルが含まれています。この開発の目的は、テストチームがテスト作業で AI をより効果的に活用できるようにし、テストの自動化を加速し、ソフトウェア全体の品質を向上させることです。
• 2023 年 3 月、RST Technologies は AI TestOps を導入しました。RST Technologies は、テストオーケストレーションと管理の最適化に重点を置いた、AI 対応の新しいテスト プラットフォームである AITestOps を発表しました。AI TestOps は、機械学習を活用して、テスト リソースを動的に割り当て、テスト実行の優先順位を付け、テストのボトルネックをリアルタイムで特定します。このイノベーションは、テスト効率を高め、テスト コストを削減し、高品質のソフトウェアをタイムリーに提供することを目指しており、DevOps と継続的なテスト手法の重要性の高まりに合わせています。
• 2022 年 11 月、UVW Software Solutions は TestAI Insights を開始しましたこのソリューションには、高度なデータ分析と視覚化機能が組み込まれており、テスト データから得られる実用的な洞察をテスト チームに提供します。TestAI Insights を使用すると、組織はテストの傾向を特定し、テスト戦略を最適化し、包括的なテスト パフォーマンス メトリックに基づいて情報に基づいた意思決定を行うことができます。この展開は、ソフトウェア テストにおけるデータ主導の意思決定の重要性が高まっていることを反映しています。

主要市場プレーヤー

• Sauce Labs Inc.
• ReTest GmbH
• D2L Corp.
• Functionize Inc.
• Diffblue Ltd.
• Applitools
• Capgemini SE
• testRigor
• Micro Focus International Plc
• Tricentis