言語モデルを使ったE2Eテストの自動化

エンドツーエンド（E2E）テストって、ウェブアプリのいろんな部分がちゃんと連携して動くかをチェックするプロセスだよ。これって、ユーザーがアプリを使うときにスムーズな体験ができるようにするために大事なんだ。でも、E2Eテストを手動で作るのは時間がかかるし、今の方法じゃ実際のユーザーのやり取りを正確に反映したテストが作れないことが多いんだ。

この記事では、大規模言語モデル（LLM）を使って、意味のあるE2Eテストケースを自動で作る新しい方法について話すよ。この方法は、ウェブアプリの潜在的な機能を特定して、それを自動で実行できるテストシナリオに変えるんだ。さらに、これらのテストがアプリのさまざまな機能をどれだけカバーしているかを評価するためのベンチマークも紹介するよ。

#E2Eテストって何？

E2Eテストは、ウェブアプリがユーザーの視点から正しく動作しているかを評価するものだよ。ボタンをクリックしたり、フォームに入力したりする実際のユーザーの行動をシミュレーションして、アプリが期待通りに反応するかをチェックするんだ。つまり、ユーザーインターフェース（UI）からバックエンドのシステムまで、すべてがきちんと機能しているかを見る必要があるんだ。

これまで、開発者や品質保証（QA）エンジニアが手動でテストする機能を見つけてE2Eテストを作ってきた。彼らはSeleniumみたいなツールを使ってスクリプトを書くんだけど、これが時間がかかるし、アプリについての詳しい知識が必要だったりするんだ。

#自動化の必要性

E2Eテストを簡単にしようとするツールがたくさんあるけど、過去のテストから学んで自動で新しいテストを作るものもあれば、マウスクリックやキーボード入力をシミュレートするモデルを使ったものもあるんだ。でも、既存の方法はウェブアプリに関してはうまくいかないことが多くて、必要な機能を正確にカバーしないランダムなテストができてしまうんだ。

LLMの登場で、E2Eテストの改善の新しいチャンスが生まれたよ。これらのモデルは、アプリのユニットテストを生成したり、モバイルテストを自動化したりする分野で期待が持たれてる。でも、ウェブアプリのE2Eテストを作成する分野はまだ発展途上なんだ。

#機能主導のE2Eテスト

E2Eテストの課題に対処するために、機能主導のアプローチを提案するよ。これは、ウェブアプリの重要な機能を特定して、その機能のためのテストを生成することに集中するってこと。テストを指示のリストとして扱うんじゃなくて、アプリの意味のある機能に対応する実際のユーザーの行動に焦点を当てるんだ。

#機能って何？

ウェブアプリにおける機能は、ユーザーが操作する能力や機能のことなんだ。例えば、オンラインストアで商品をショッピングカートに追加するのは一つの機能だね。この機能は、商品を見て選んでカートに追加するという一連のユーザーアクションを通して実現されるんだ。E2Eテストの効果は、こうした機能をどれだけカバーできるかで大きく決まるんだ。

#機能特定の課題

E2Eテストの大きな課題の一つは、ウェブアプリ内の機能を特定することなんだ。機能は明確に定義されていないことが多く、幅広く異なることがあるから、これらの機能を体系的に特定することが、関連するテストを生成するために重要なんだ。

これに対処するために、機能の定義を正式にして、新しい指標「機能カバレッジ」を作るんだ。この指標は、E2Eテストのセットがアプリ内の異なる機能をどれだけカバーしているかを評価するのに役立つよ。

#私たちのアプローチ：LLMを使う

私たちの方法の中心は、言語やコンテキストを理解するための強力なツールとしてLLMを使うことなんだ。LLMを使うことで、ウェブアプリ内の機能を特定する作業を自動化できるんだ。アプリのインターフェースとユーザーアクションを分析して、さまざまな機能の存在を推測するんだ。

#機能推測

私たちのアプローチは、アプリに存在する機能を推測することから始まるよ。LLMを使って、ユーザーの行動や異なるアプリの状態とのインタラクションを分析するんだ。これによって、ユーザーが行うアクションに基づいて、どの機能が存在する可能性が高いかを理解できるんだ。

例えば、ユーザーが「カートに追加」ボタンをクリックしたら、アプリに商品をカートに追加する機能がある可能性が高いよ。LLMはこのアクションのコンテキストを分析して、この機能の存在を推測するのをサポートできるんだ。

#アクション中心モデル

アプリのすべての詳細を見るのではなく、ユーザーが取れるアクションに集中するんだ。このアクション中心モデルなら、アプリの詳細に迷うことなく、ユーザーの行動だけを基に機能を特定できるんだ。

例えば、ユーザーが商品ページにいるとき、「今すぐ購入」ボタンがあると、購入機能が存在することを強く示唆してる。こうやって、無関係な詳細に悩まされることなく、可能性の高い機能を効率よく絞り込んでいけるんだ。

#テストケースの生成

潜在的な機能を推測したら、次はその機能に対応するテストケースを生成する段階だよ。私たちの方法を使うと、E2Eテストケースに変えられるユーザーアクションのシーケンスを作成できるんだ。

例えば、「カートに追加」機能を特定したら、商品を検索してカートにアイテムを追加するまでのプロセス全体をシミュレートするテストケースを生成するよ。これで、実際のユーザー行動を模倣した包括的なテストが作れるんだ。

#ベンチマークの作成

私たちの研究の一環で、E2Eテストを評価するためのベンチマークを作ったんだ。このベンチマークは、生成されたテストがオープンソースのウェブアプリの機能をどれだけカバーしているかを評価するのに役立つよ。

#ベンチマークの重要性

ベンチマークは、生成されたテストを評価するための標準的な方法を提供してくれるから、重要なんだ。このプロセスは、アプリに存在する機能を定義して、生成されたテストがこれらの機能をどれだけカバーしているかをチェックすることを含むよ。

#機能文法

正確なベンチマークを達成するために、特定の機能をトリガーするために必要なアクションのシーケンスを説明する「機能文法」を開発するんだ。各アプリに対して、利用可能な機能をすべて抽出して、これらの機能と対応するアクションのシーケンスとのマッピングを確立するよ。

機能文法は、E2Eテストケースのカバレッジを客観的に評価できる基準として機能するんだ。

#アプローチの評価

私たちの方法を実行してから、既存の技術と比較して、機能主導のE2Eテストを生成するのがどれくらいうまくいくかを評価するよ。

#方法の効果

私たちの方法は、異なるアプリケーションの機能をかなりの割合でカバーするテストを生成する効果があることが示されているよ。つまり、作成されたテストは関連性が高く、意味があるもので、ユーザーが実際に体験する機能を捉えているんだ。

#機能推測の精度

私たちの機能推測の精度を自己評価するために、生成されたテストケースを分析して、特定された機能をどれだけ正確にカバーしているかを見るよ。このプロセスで、私たちのアプローチが信頼できる結果を生み出すかを判断できるんだ。

#結果と比較

#パフォーマンス指標

評価の結果、私たちのアプローチは従来の方法と比べて、機能カバレッジが顕著なレベルに達していることが分かったよ。これは、私たちの方法がウェブアプリの意味のある機能に相当するユーザーインタラクションをいかに効果的に捉えているかを示しているんだ。

#機能の複雑さに注目

すべての機能が同じレベルの努力を必要とするわけではなくて、より複雑なアクションのシーケンスを含む機能もあるんだ。私たちの方法は、こうした長いシーケンスを効果的に処理する能力を示しているよ。

この能力は重要で、実世界のアプリケーションの多くは機能を完全に利用するために一連のアクションを必要とするから、私たちのテストがこれらの複雑さを考慮に入れていることで、ユーザーの本当のニーズをよりよく満たしているんだ。

#課題と制限

私たちのアプローチは大きな利点があるけど、限界もあるよ。

#一対一のマッピングの問題

一つの課題は、機能とテストケースの間の一対一のマッピングに現在焦点を当てていることなんだ。実際のシナリオでは、複数のテストケースが通常、さまざまなユーザーインタラクションをカバーするために単一の機能に関連付けられることが多い。これを考慮に入れることで、私たちの方法の効果を向上させることができるかもしれないね。

#セマンティックな妥当性

さらに、機能の特定の正確さは、LLMが文脈を正しく解釈できる能力に依存しているよ。もしモデルがユーザーの行動を誤解釈すると、機能の不正確な推測につながっちゃうことがあって、最終的には生成されたテストの質に影響を与える可能性があるんだ。

#今後の作業

今後のバージョンでは、私たちの方法のパフォーマンスを向上させて、テストの完全性を評価するだけでなく、アプリの挙動の正確性を検証するアサーションを生成するような追加の可能性を探求するつもりだよ。

これによって、自動E2Eテストの質がさらに向上して、ウェブアプリがユーザーの視点からどう機能しているかのより包括的な理解に貢献できるようになるんだ。

#結論

E2Eテストの生成を自動化することは、ウェブアプリのテストの質と効率を改善する有望な道を提供するよ。機能に焦点を当ててLLMを使えば、ユーザーのインタラクションを正確に反映したよりスムーズなテストプロセスを作れるんだ。

私たちのアプローチを洗練させ、その効果をベンチマークし続けることで、将来のより進んだ自動テスト手法の堅固な基盤を作れると信じているよ。意味のある正確なE2Eテストの開発は、ウェブアプリがユーザーの期待に応え、意図した通りに機能することを確保するために重要なんだ。