Mabl: AI駆動型テスト自動化で、より速くバグのないアプリを

急速なデジタルイノベーションが特徴の時代において、ソフトウェア製品の完全性、使いやすさ、セキュリティは、あらゆる分野の企業にとって最重要事項となっています。リスクは紛れもなく高く、2024年だけでもデータ侵害が前年比で211%も驚異的に増加し、ヘルスケアから製造業、小売業、公益事業に至るまで、さまざまな産業に影響を与えています。同時に、特にサービスとしてのソフトウェア（SaaS）ソリューションにおいては、顧客体験が中心的な柱として浮上しています。バグの事前検出と解決、ナビゲーションロジックとアプリケーションパフォーマンスの改善は、既存顧客の維持だけでなく、これらの取り組みが企業の収益を倍増させると示唆する研究もあります。

このような品質に対する喫緊のニーズは、手動テストと自動テストの両方を含む品質保証（QA）が変革的な役割を果たす領域です。専門のQAチームは、ソフトウェアエンジニアリングサイクルを加速し、アプリケーションの機能を検証し、欠陥のあるソフトウェアが本番環境にリリースされるのを防ぐ上で不可欠です。直接的なテストに加えて、彼らは包括的なドキュメントを作成し、内部チームの連携を確保し、規制基準への準拠を促進し、予算管理を支援します。歴史的に、デジタルトランスフォーメーションを経験する企業は、自動テストに多額の投資をするか、労働集約的な手動QAに頼るかという難しい選択に直面していました。自動化が不可欠と見なされても、多くの企業は熟練したテスト開発エンジニア（SDET）の著しい不足と彼らの高い報酬率のために、手動プロセスに頼りがちでした。

テスト自動化の需要と専門SDETの不足というこの拡大するギャップを埋めるため、テクノロジー企業は人工知能に目を向けました。この融合により、元Googleのエンジニアであるダン・ベルチャーとイジー・アゼリによって2017年にMablが誕生しました。彼らのビジョンは、現代のDevOpsワークフローにシームレスに統合できるインテリジェントなローコードテスト自動化プラットフォームを開発し、品質を損なうことなくソフトウェアデリバリーを加速できるようにすることでした。Mablを開発パイプラインに組み込むことで、社内または外部委託のITチームは、QAコストを大幅に削減しながら、ソフトウェア品質を著しく向上させることができます。

Selenium、Cypress、Appiumといった広範なスクリプト作成と継続的なメンテナンスを必要とする従来のテストフレームワークとは異なり、MablはAI駆動の自動化を活用して、テストをより速く、よりスマートに、そして管理をはるかに容易にします。主要な利点は、UI、API、パフォーマンス、アクセシビリティなど、さまざまなテストタイプを単一の統合プラットフォームに統合できる点にあり、これによりテスト管理と実行が効率化されます。エンタープライズSaaSプラットフォーム、Eコマースウェブサイト、顧客向けポータル、または社内ビジネスアプリケーションのテストにかかわらず、Mablはチームが問題を迅速に特定し解決することを可能にし、多くの場合、深い技術的専門知識を必要としません。

Mablの機能は多岐にわたり、テスト自動化の複雑さを排除するように設計されています。そのローコードテスト作成機能により、QAエンジニア、ビジネスアナリスト、さらにはプロダクトマネージャーでも、エンドユーザーがアプリケーションを操作するのと同じように、単にアプリケーションとやり取りするだけで自動テストを作成できます。Mablはこれらのやり取りを自動的に記録し、必要なテストスクリプトを生成するため、複雑なコーディングは不要です。例えば、QAアナリストは、オンラインストアの顧客ログイン、商品検索、チェックアウトフロー、支払い処理に対する自動テストを、1行もコードを書かずに迅速に設定できます。

テスト自動化の最も困難な側面の1つは、アプリケーションの進化に伴うスクリプトの維持です。UIの再設計、新機能、レイアウトの変更は、従来のテストを頻繁に失敗させます。Mablは、AI駆動の自動修復機能でこれに対処します。この機能は、アプリケーションのわずかな変更でさえもテストを検出し、自動的に調整するため、手動によるスクリプト更新の必要がありません。この機能により、テストは堅牢で関連性を保ち、開発チームは他の重要なプロジェクトに集中できます。

さらに、Mablはデータ駆動型テストをサポートしており、異なるユーザーロールや価格モデルなど、動的なデータ入力に依存するエンタープライズアプリケーションにとって極めて重要な機能です。数多くのバリエーションを手動で検証する時間のかかる作業の代わりに、QAチームは動的なデータセットをテストケースに組み込み、多様なユーザーシナリオの実行を自動化できます。例えば、ある物流会社は、無数の追跡番号、顧客の場所、配送状況をシミュレートして、出荷追跡プラットフォームがリリース前にすべてのユーザーに対して完璧に機能することを確認できます。Mablは、クラウドベースとローカルテストの両方のオプションも提供しており、さまざまなセキュリティおよび運用ニーズに対応します。クラウドテストは分散チームに即座の結果を提供し、DevOps統合を効率化しますが、mBankingやEHRシステムのようなセキュリティが重要なアプリケーションにはローカルテストが推奨され、機密データがオンプレミスに留まるようにします。

Mablには、高度なアクセシビリティおよびパフォーマンステストが含まれています。顧客体験は、前述の通り、ビジネスの成功に深く影響します。ユーザー満足度と規制遵守（特にヘルスケアおよび公共サービスにおいて）にとって重要であるにもかかわらず、ソフトウェアのアクセシビリティとパフォーマンスはQAでしばしば見落とされがちです。Mablに組み込まれたアクセシビリティテストは、スクリーンリーダー、色コントラスト、キーボードナビゲーションに関連する問題を特定し、追加ツールなしでWCAGなどの標準に企業が準拠するのを支援します。すぐに利用できるパフォーマンステスト機能は、ピーク負荷をシミュレートし、高額なダウンタイムや劣悪なユーザーエクスペリエンスを防ぎ、企業に数百万ドルの収益損失を防ぐ可能性があります。たとえば、あるエネルギー会社はMablを使用して、何千ものユーザーが同時に新しい顧客ポータルにログインするのをシミュレートし、高負荷時のシステムの応答性を検証することができます。

Mablは、年平均成長率18.7%という驚異的な成長を遂げている、急速に拡大するグローバルな自動テスト市場で事業を展開しています。Katalon、BrowserStack、Tricentis Tosca、Testim、Leapworkなど、数多くのローコードプラットフォームが従来のフレームワークの代替として登場していますが、Mablは速度、スケーラビリティ、品質のバランスを取りながら、よりインテリジェントでエンタープライズ対応のソリューションとして際立っています。そのAI駆動型の自己修復テストは、進化するUI要素、新機能、またはパフォーマンスパラメータの変更にスクリプトを自動的に適応させることで際立っており、テストの維持管理を大幅に削減し、リリースサイクルを加速します。Mablはまた、パフォーマンス、アクセシビリティ、API、エンドツーエンドのUIテストを含む包括的なテストカバレッジを単一のプラットフォーム内で提供することで、多くのローコードソリューションを上回っており、断片化されたツールセットの必要性を排除します。さらに、Azure DevOps、Jenkins、GitHub Actions、Jira、SlackなどのCI/CDパイプラインやDevOpsプラットフォームとのシームレスな統合により、スムーズなコミュニケーションが確保され、開発プロセスにおけるバグの早期検出が可能になり、高額な後期修正を防ぎます。

ビジネスリーダーにとって、Mablは明確な競争優位性を提供します。それは、より速く、より費用対効果の高いテストであり、ソフトウェアが期限内に、予算内で、そして欠陥なく提供されることを保証します。Barracuda、Charles Schwab、Chewy、DataRobot、JetBlue、NCR、Stack Overflowなどの主要企業は、Mablに依存して高額な欠陥を最小限に抑え、顧客満足度を高め、製品リリースサイクルを加速しています。Mablの導入により、反復的でメンテナンスに手間のかかるタスクを自動化することでQAコストが削減され、開発の早期段階でバグを特定して修正することで市場投入までの時間が短縮されます。これにより、ソフトウェアの信頼性と顧客の信頼が高まります。研究によると、88%ものユーザーが悪い経験をした後、そのアプリケーションを再利用する可能性が低いことが示されています。さらに、Mablは人気のあるDevOpsツールと統合することで、社内および分散したITチーム間のシームレスなコラボレーションを促進し、品質保証を共有責任へと変革します。

Mablの影響を示す説得力のある実例は、シアトルに拠点を置くゲーム視聴者分析のイノベーターであるLive Aware Labsから来ています。Live Aware Labsは、ゲームテスターと開発者向けのウェブベースのコラボレーションツールを開発し、ゲームプレイビデオをストリーミング、録画、分析することでバグを特定して修正できるようにしました。プラットフォームの規模が拡大するにつれて、特にWindows、macOS、Android、iOSのスクリーンキャプチャアプリケーションを最適化するために、高いパフォーマンス、安定性、効率的なQAプロセスを維持することが不可欠になりました。同社は、従来のコンポーネントの最適化、システム安定性の向上、テストワークフローの自動化、回帰テスト作業の最小化といった課題に直面し、製品リリースを加速する必要がありました。これらのハードルを認識し、回帰テストの自動化、コスト削減、ソフトウェアデリバリーの加速のためにMablが推奨されました。Mablのローコード/ノーコード機能とAI駆動型自動化を統合することで、Live Aware Labsはリリース前テスト時間を大幅に短縮し、テストカバレッジをより迅速に拡大し、QA自動化への参入障壁を低くしました。これにより、自動化された領域の回帰テストに費やす時間が50%以上削減され、重要なパフォーマンスの問題が1ヶ月以内に解決され、ストリーミングと録画の品質が向上し、同時に新しいプラットフォーム機能がシームレスに統合されました。