GlobalLogicのInteliQアクセラレーターは、機械学習アプローチを回帰テストに適用することで、テストケースの優先順位をより効果的に決定し、重要な問題やリスクの高い領域を早期に特定します。本ソリューションは、テストエンジニアが手動プロセスを自動化し、問題のある自動テストを特定し、開発プロセスの弱点を生み出す可能性のある異常値を検出することも支援します。QAの自動化と不具合の早期発見により、InteliQはプロジェクト段階のコストを約11%削減し、回帰テストサイクルのタイムラインを加速させることができます。
対応プラットフォーム
業界分野
すべての業界
テクノロジー／Works well with
Python, Scikit-learn, Pandas, NumPy, Angular, Flask, GitHub, Terraform, Amazon / Azure, GCP対応, Amazon DynamoDB, Amazon S3 , AWS Code Commit, Amazon ECS, AWS Fargate, Amazon Route 53, Amazon CloudFront
製品リリースに向けた重要性の観点で、最も重要で最もリスクの高いテスト（エリア、機能など）を定義
回帰テスト開始時に最も重要な不具合を発見する
製品の品質を落とさずに、テスト時間の短縮、コストの削減を実現
次の開発サイクルの前にリスクを予測し、リスクの軽減を図る
高リスクのテストを自動化の候補として特定
リグレッションの優先度ヒートマップを作成し、テスト実行の最適化を図る
自動化に向けた手動テストケースの候補選定を支援
自動テストや手動テストの失敗リスクを解消
リスク要因を明らかにし、プロジェクトのリスクを軽減
外れ値や不安定な可能性のある自動テストを検出
プロジェクト段階のコストを約11％削減
