-

LambdaTest、テストの信頼性を高める新しい自動修復機能を発表

LambdaTestの自動修復は、アプリケーションの変更に応じて自動的にテストを調整し、信頼を提供し、フレイキーテストをなくし、メンテナンス時間を削減することでソフトウェアのテストを合理化することを目的とし、自動テストに共通する課題にソリューションを提供する

印ノイダ & サンフランシスコ--(BUSINESS WIRE)--(ビジネスワイヤ) -- クラウドベースの統合テストプラットフォームであるLambdaTestは、ソフトウェアテストの作業を合理化するために設計された自動修復機能を発表しました。この新機能により、ユーザーはアプリケーションの変更に応じて自動的にテストを調整することができ、ダウンタイムの削減と効率性の向上が実現します。

自動テストの手法は、信頼性が高く厳密に定められたテスト手順―今日の目まぐるしい開発環境には不可欠な要素―を提供することで、ソフトウェア開発を大幅に加速させています。しかし、こうしたツールに課題がないわけではありません。一貫性のない実行結果をもたらすフレイキーテストや予期せぬ不具合により、自動テストの信頼性が低下し、常に求められるメンテナンスに貴重なリソースを奪われることになります。こうした問題に対処すべく、困難を軽減し、ソフトウェア開発における自動テストの可能性を最大限に活用するソリューションが求められています。

LambdaTestの自動修復機能は、こうした問題や不具合に自動で対処します。この自動修復機能は、予期せぬ問題に対処し、フレイキーなテストを削減し、テストの信頼性を向上させることで、テストスイートの信頼性を高めることを目的としています。LambdaTestは、テストの作成および実行中に要素のプロパティを収集し、開発に伴うユーザーインターフェース(UI)の進化にテストを適応させます。スマート・エレメント・ロケーターは、中立的なアプローチによりアプリケーションの変更を検出し、その結果、ユーザーは最新のアプリケーション・フレームワークを簡単にテストすることができます。この機能は人間の知識とAIを組み合わせることでテスト実行の信頼性を高め、より堅牢なテストを作成します。

「当社の自動修復機能は開発チームやテストチームにとって大きな前進を意味しています。テスト作業を合理化し、信頼性を高めることができるのです」と、LambdaTestの共同創設者で製品責任者を務めるMayank Bholaは述べています。「自動修復により、チームは時間を節約し、手作業によるエラーを減らすとともに、広範囲にわたるテストカバレッジを達成することができます。これは、ソフトウェア開発・テスト向けに高度でユーザーフレンドリーなソリューションを提供するという、当社のコミットメントにも合致しています。」

LambdaTestの自動修復は、より信頼性の高いテストによる時間短縮を実現し、メンテナンスに要する時間を最大90%削減することが可能です。また、動的アプリケーション等、さまざまなUIフレームワーク向けに簡単にテストカバレッジを提供し、手動で更新する際にヒューマンエラーが発生する可能性を無くすことで、テストの信頼性を高めます。

LambdaTestの自動修復機能は現在利用可能であり、ソフトウェア開発とテストに変革的なアプローチを提供しています。

自動修復およびLambdaTestのソリューションの詳細については、https://www.lambdatest.com/support/docs/hyperexecute-auto-healing/をご覧ください。

LambdaTestについて

LambdaTestは、インテリジェントでオムニチャネルなエンタープライズ実行環境です。ジャストインタイム・テスト・オーケストレーション(JITTO)を通じて、企業が市場投入までの時間を大幅に短縮できるよう支援しており、リリース品質の確保とデジタルトランスフォーメーションの加速を保証しています。130以上の国で1万以上の企業顧客と200万人以上のユーザーが、LambdaTestを活用してテストのニーズに対応しています。

  • Browser & App Testing Cloudは、3,000以上のさまざまなブラウザ、実機、OS環境を使ったウェブやモバイルのアプリの手動テストと自動テストを実現します。
  • HyperExecuteは、顧客があらゆるフレームワークとプログラミング言語向けのテストグリッドの実行とオーケストレーションをクラウドで超高速に行い、品質テスト時間を短縮し、開発者がソフトウェアをより迅速に構築できるように支援します。

詳細情報については、https://lambdatest.comをご覧ください。

本記者発表文の公式バージョンはオリジナル言語版です。翻訳言語版は、読者の便宜を図る目的で提供されたものであり、法的効力を持ちません。翻訳言語版を資料としてご利用になる際には、法的効力を有する唯一のバージョンであるオリジナル言語版と照らし合わせて頂くようお願い致します。

Contacts

LambdaTest press office:
press@lambdatest.com

LambdaTest

Details
Headquarters: San Francisco, CA
CEO: Asad Khan
Employees: 350+
Organization: PRI


Contacts

LambdaTest press office:
press@lambdatest.com

More News From LambdaTest

TestMu AIとQuarks Technosoft、自律型品質エンジニアリングの次世代を切り開く提携

サンフランシスコ--(BUSINESS WIRE)--(ビジネスワイヤ) -- TestMu AI(旧LambdaTest)は、世界初のフルスタック型Agentic AI品質エンジニアリング・プラットフォームとして、デジタルエンジニアリングおよび品質コンサルティングを手掛けるリーディング企業Quarks Technosoftとの戦略的提携を発表しました。この提携は、AI主導の開発時代における企業のソフトウエア・テストへの取り組み方を再定義するものです。 組織がAIを活用してかつてないスピードでコードを生成するようになる中、従来のテストモデルは、イノベーションに対する最大の制約要因になりつつあります。この提携により、TestMu AIの自律型テスト機能と、Quarks Technosoftが持つ品質エンジニアリング変革に関する深い専門知識を結集し、インテリジェントで拡張性が高く、エンタープライズ対応の、将来を見据えたソフトウエア品質への統合的アプローチを実現します。 この協業の中核にあるのは、テストを手作業かつ事後対応の機能から、自律的に機能し、継続的に学習するシステムへと進化させるこ...

bet365、TestMu AIと提携し、エージェント型AI品質エンジニアリングでグローバル市場におけるリリース速度を加速

サンフランシスコおよびインド・ノイダ--(BUSINESS WIRE)--(ビジネスワイヤ) -- 世界初のフルスタックのエージェント型AI品質エンジニアリング・プラットフォームであるTestMu AI(旧LambdaTest)は、世界的なオンライン・ギャンブル大手bet365を支える技術企業Hillside Technology Limitedが、ソフトウエアテストの統合と週当たり数百件に上る本番リリースへの対応に向けて、同プラットフォームを採用したと発表しました。 世界のオンライン・ゲーミング業界は現在、大きな転換期を迎えており、市場規模は2030年までに1,500億ドルを超えると予測されています。モバイル・ゲーミングがユーザーとの主要な接点となる中、シームレスで低遅延な体験を提供するための技術的な複雑さは飛躍的に高まっています。bet365のような業界大手にとって、無数に存在するハードウェア、画面解像度、OSバージョンの組み合わせ全体でソフトウエアを検証することは、事業運営上、極めて重要な要件です。今回の提携により、ゲーミングのモバイル中心化が進む中でも、bet365はグローバ...

TestMu AI(旧LambdaTest)、自律型テストプラットフォームに関する独立調査(2025年第4四半期)で評価

サンフランシスコおよびインド・ノイダ--(BUSINESS WIRE)--(ビジネスワイヤ) -- 世界初のフルスタックAgentic Quality Engineering(エージェント型品質エンジニアリング)プラットフォームであるTestMu AI(旧LambdaTest)は本日、自律型テスト市場のベンダーを評価する独立調査レポート「The Forrester Wave™:Autonomous Testing Platforms(2025年第4四半期)」に掲載されたと発表しました。 同レポートはTestMu AIを、テストのオーケストレーションと実行を一元管理するクラウドプラットフォームとして位置付けています。さらに、クロスブラウザーテスト、実機クラウド、AIによる自動化といった機能を備える点にも言及しています。具体的には、AIシステムを多面的にテストし、精度・意図認識・ハルシネーション検知について、しきい値を設定できる指標を提供できる点が挙げられています。 さらに同レポートは、TestMu AIのAIによるテストデータ生成も評価し、大規模言語モデル(LLM)、マルチモーダル入力...
Back to Newsroom