LTS QA

LotusQAのCEOであるPhung Thanh Xuan氏のインタビュー記事「デジタルテクノロジーでビジネスを始める：女性起業家として成功できるなのか？」がBNewsに掲載された

数十年間で、テクノロジーは常に男性の遊び場でしたが、女性がこのゲームに参加することを決定したのは近年だけです。

LotusQualityAssuranceのCEOであるPhungThanh Xuan氏は、テクノロジーエンジニアとして何年も働いた後、現在、たった5年間で200人近くのスタッフを擁する独自のグローバルテクノロジー企業を経営しています。 私たちは才能のある、決して屈服せず、断固としたCEOによって率いることを光栄に思います。 より多くのベトナム人女性がテック業界の「ジェンダーバイアス」の壁を乗り越えろとしているが見えます。

この傾向は、社会が女性だけでなく男性にとってもより良い方向に変化する可能性があると信じています。

BNewsに掲載されたインテビューの国際女性デーをありがとうございます。この記事が、性別の固定観念に関係なく、より多くの女性が好きなことをするように刺激することができるように願っています。

Lotus Quality AssuranceはISTQBパートナーシッププログラムにて「Silver Partner」に認定されました。

ソフトウェアテストに関する国際的な資格認定機関である

「ISTQB」 そのパートナープログラムは、テスト技術者資格認定者の技術を通して、 品質技術およびテスト技術の向上に尽力している会社や組織を認定するスキームです。ISTQB®パートナープログラムは、ソフトウェアテスト認定への取り組みが実証されている組織を表彰します。

Lotus Quality Assuranceは、本質的な評価、審査に合格し、ISTQBの「Silver Partner」として認められました。「Silver Partner」に認定されたのは、証明書の数と社内のテスターの資格に関するISTQBの厳しい要件を満たす必要があります。

この成果は、グローバルスタンダードを備えた高レベルのテスターの継続的なトレーニングプロセスの結果です。 LQAの優秀な人材チームは、すべてのプロジェクトに最高品質のサービスを提供することにします。

ISTQBの「Silver Partner」になることは、将来的に「Global Partner」になるための最初の一歩です。 この成果は、グローバルスタンダードのテストサービスを提供する国際的に信頼できるQAパートナーになるというLQAの決意を強化します。

2021年ベトナム旧正月 休暇のお知らせ

平素は格別のお引き立てを賜り、厚く御礼申し上げます。

弊社では、ベトナム旧正月休暇の期間を以下の通りとさせていただきます。

ご不便をお掛け致しますが、何卒ご了承くださいますようお願い申し上げます。

皆様のご健康とご多幸をお祈り申し上げます。

休業期間：2021年2月10日（水）～　2021年2月16日（火）

※2021年2月17日（水）より通常営業いたします。

お休み期間中にお送りいただきましたお問い合わせは、新年の営業開始日より順次対応させていただきます。 来年も本年同様、変わらぬご愛顧のほど、よろしくお願い致します。

ベトナム、中国、インドなどの新興BPOの目的地へのデータラベリングサービスのアウトソーシングは、最近の傾向になっています。 ただし、多くの企業の中から最適な データラベリングアウトソーシング ベンダーを選択することは容易ではありません。 この記事では、LQAが最適なベンダーを見つけるためのアドバイスを紹介します。

1.明確なプロジェクト要件を準備します

まず第一に、最終結果に対する自分の期待のすべてを示す明確で詳細な要件を準備することが重要です。 リクエストにプロジェクトの概要、タイムライン、予算を含める必要があります。 適切な要件は下記のようになります：

• • アノテーターはどのようなデータ型を処理するか？
  • どのようなアノテーションタイプをするか？
  • データにラベルを付けるには、専門知識が必要か？
  • データセットに高精度の注釈を付ける必要があるか？
  • 注釈を付けるファイルはいくつか？
  • プロジェクトの締め切りはいつか？
  • このプロジェクトの費用はいくらか？
  • 要件に一致するアノテーションタイプを提供していますか？

2.ベンダーを評価するための必須基準

要件を確定したら、どのベンダーと契約したいかベンダーリストから評価する必要があります。 多額の費用をかけ、品質低いデータセットを貰わないよう、この段階は非常に重要です。 経験、品質、効率、セキュリティ、チームメイトに基づいて評価することをお勧めします。

経験

データのラベル付けは簡単な作業のように見えますが、大規模のデータを効率的かつ正確に実行するには、細部に細心の注意を払い、特別なスキルが必要です。各ベンダーが具体的にあるデータアノテーション量でどのくらいの期間作業してきたか、及びアノテーターがどの程度の経験を持っているかをしっかりと理解する必要があります。評価するために、長年の経験、ドメインに関する知識、およびアノテーションタイプについてベンダーに問い合わせる必要があります。 例えば：

• • データアノテーションに何年の経験がありますか？
  • 以前に特別なドメインに関する知識を要求するプロジェクトでやったことがありますか？
  • 要件に一致するアノテーションタイプを提供していますか？

品質

データサイエンティストは、多くの場合、ラベルがどの程度正確に配置されているかによって、モデルトレーニングのデータセットの品質を定義します。ただし、1〜2回正しくラベル付けすることではなく、一貫して正確なラベル付けが必要です。下記のようにベンダーの高品質のラベル付きデータを提供する能力があるかどうか確認できます：

• • 以前のアノテーションプロジェクトのエラー率
  • ラベル配置の正確度
  • アノテーターは各ラベルに適切タグを付けたの頻度

次の動画でデータ品質の詳細をご覧ください :

効率

アノテーションは想像以上に時間がかかります。例えば、5分間のビデオでは、1文に平均24フレームがあり、ラベル付け画像が最大7200枚になります。アノテーターが1枚の画像のラベル付けに使う時間が長いほど、タスクを完了するために必要な時間が長くなります。プロジェクトを完了するための必要な工数を正しく見積もるには、ベンダーに下記のように確認する必要があります：

• • 各ラベルを配置するの平均時間
  • 各ファイルでラベルを付けるの平均時間
  • 各ファイルの品質チェックの時間

ベンダーのアノテーションチームがプロジェクトを直接実行するため、アノテーションチームの能力を理解することは重要です。ベンダーは、十分に訓練されたチームを提供すること。 さらに、テキストにラベルを付ける場合、ラベル付けチームがその言語を話せるかどうかを確認する必要もあります。また、ベンダーに、アノテーションチームを短期間でスケールアップまたはスケールダウンする準備ができているかどうかを確認することが重要です。プロジェクトのサイズは時間の経過とともに変化する可能性があります。

参考 :

３．パイロットプロジェクトを要求する

パイロットプロジェクトは、プロジェクトの実行可能を検証するために使用される最初の小規模なプロジェクトです。パイロットプロジェクトでは、新しいプロジェクトのリスクを管理し、本格的なリソースが投入する前に欠陥を分析できます。

ベンダーにパイロットプロジェクトを依頼する場合は、データセットからいくつかのサンプルデータを選択する必要があります。 様々なデータタイプ（データセットの複雑度に応じる。10〜15ファイル）を含む少量データから始めることができます。

ベンダーを正しく評価できるように、デモの詳細なガイドラインを提供することは重要です。最後に、デモテストの進行状況を確認する方法を聞くことが必要です。 その結果、品質とパフォーマンスの追跡ツールまたはプロセスが要件を満たしているかどうかを評価できます。

データラベリングのアウトソーシングベンダーと契約を結ぶ前に、注意すべきポイントを全て述べました。 この記事は、あなたが最良なパートナーを見つけるのに役立つなら何よりです。

データラベリングベンダーリストが立っているなら、LQAも含めてみませんか？ヘルスケア、自動車、eコマースなどのさまざまな分野でデータにラベルを付ける経験が豊富です。LQAの経験と以前のプロジェクトについて詳しい知りたい場合、お問い合わせください。

下記の内容を簡単に把握できるようにするために データのアノテーションツール のリストをインフォグラフィックにまとめました。

• データのアノテーシツールの種類
• 各種での最適なツール
• ツールがラベル付けできるデータの種類

【インフォグラフィック】データのアノテーションツール

の包括的なリスト

データのアノテーションツール の種類

オープンソースツール

オープンソースツールは無料で使用でき、ソースコードを変更することができます。 データアノテーション用のオープンソースツールには、CVAT、LabelImg、Doccano、VoTTなどがあります。

商用ツール

このタイプのツールを使用するには支払いが必要ですが、ユーザーは自分の要望に合わせて機能をカスタマイズできます。 最高の商用ツールには、LinkedAI、Dataloop AI、Tagtog、LightTagなどがあります。

フリーウェアツール

オープンソースツールと同様に、フリーウェアツールは料金を請求しません。 フリーウェアをダウンロードして使用することはできますが、変更することはできません。 このタイプのツールの例は、Colabeler、SuperAnnotateです。

データラベリングプロジェクトに最適なツールを選択する方法がまだ分からない場合は、AIデータラベリングツールに関するビデオガイダンスシリーズをご覧ください。

データラベリングプロセスの効率を改善したいですか？ お問合せください！

ITの世界では高品質のソリューションが求められているため、テストの自動化は当然のことながら優れたソリューションと見なされています。 その利点にもかかわらず、起こりうる障害を回避するために、自動テストを実装する能力を事前に見積もる方法について大きな懸念があります。 実際、この方法を使用する前に注意深く確認する必要があります。注意して覚えておく必要のある障害があります。

この記事を通じて、テスト自動化の最大の課題を把握します。

課題1：適切なテストアプローチの選択

適切な自動化テストアプローチは、プロジェクトの効果的な結果において重要な役割を果たします。管理レベルでは、テストアプローチを作成する方法と方法を確実に知っていますが、テスト自動化でこのアプローチを作成することは別の問題です。最初の難しさは、製品の寿命に関連する長期的な自動化プロセスを作成することです。たとえば、デスクトップアプリケーションの平均サイクルは、一般的に12〜18ヶ月から15年以上です。したがって、テストアプローチは、ソフトウェアのライフスパンの全プロセスで実行できる必要があります。次に、テストアプローチでは、製品が変更または更新されたときに、人間の介入なしにこれらの変更を識別して対応できることを確認する必要があります。モバイルアプリケーションを例にとると、ユーザーの要件は急速に変化するため、このアプローチを「1つのサイズですべてに対応」することはできません。

確かに、最初に効果的な長期指向のフレームワークを構築するという課題を抱えて、テストアプローチでこれらの困難に対処することは困難です。

課題2：適切なツールの選択

自動化テストを成功させるための重要なポイントは、適切なツールを選択することです。開発者とテスターは、オープンソースツールまたは商用ツールを使用して、社内ツールを構築するための定期的な基盤のようにそれらを使用できます。各ツールは、特定のシナリオごとに適しています。市場にはさまざまな包括的なテストツールが存在するため、適切なものを選択することは困難です。特に、適切なツールは、プロジェクトの長期的な方向性、フレームワーク、プロジェクトの出力、クライアントの要件、テスターチームのスキルなどの多くの要因と一致する必要があります。間違ったツールや不適切なツールを選択すると、最初からプロセス全体が失敗する可能性があります。実際、オープンソースツールは、多くの場合、商用ツールよりも高いレベルのコーディングスキルを必要とします。例を挙げると、Selenium は、テスターに​​さらにプログラミングスキルを要求するオープンソースツールです。

エキスパートテスターは、次の手順でツールのプロセスを設定することをお勧めします

• ステップ1：ツール要件基準のセットを定義する
• ステップ2：選択したツールを確認する
• ステップ3：ツールを使用してトライアルテストを実施する
• ステップ4：これらのツールを使用するかどうかの最終決定を下しますか？

課題3 : 効果的なコミュニケーションとコラボレーション

手動テストおよび開発と比較して、自動テストは実際にはより多くのコラボレーションを必要とします。プロジェクトのインプットとアウトプットを完全に分析して理解するために、最初から、デリバリーチームと顧客の間の良好な相互作用が必須です。テスト戦略に関しては、テスターチームは、計画、範囲、およびフレームワークの作成についてプロジェクトマネージャーと連絡を取る必要があります。自動化テスターは、コードを理解するために開発者だけでなく、テストケースについては手動テスターと、最終製品を構築するための統合についてはインフラストラクチャエンジニアと話し合うという事実。言うまでもなく、最初からの誤解を無視したり無視したりすると、プロセスが煩雑になる可能性があります。

各プロセスの特定の連絡先、明確な期待、メンバーの責任などのコラボレーション環境を確立することで、誰もが情報を迅速かつ便利に提供できるようになります。さらに、積極的な関与と透明性のあるフレームワークにより、独自の企業文化が育まれます。

課題4：最初は高い投資コスト

自動化テストのメリットを否定することはできませんが、コストについて言及する場合、多くの問題と懸念があります。テスト自動化の長期にわたる高いROIにもかかわらず、初期段階のコストは非常に高くつきます。自動化されたテストフレームワーク、ライブラリ、およびハードウェアやソフトウェアなどの機能を構築するためにお金を費やす必要があります。当初、ツールは、オープンソースツールを選択した場合でも、多額の投資を考慮に入れています。オープンソースツールはライセンスのコストを削減できますが、それらのツールをトレーニングおよび保守するには、依然として多くの努力が必要です。その上、会議、コミュニケーション、コラボレーションなど、多くの隠れたコストも考慮に入れる必要があります。結果として、投資についてマネージャーまたは利害関係者の間でコンセンサスを得ることが課題となります。これが、潜在的な計画と実行可能な目標があっても、予算の制約のために自動化テストの多くの傾向が拒否される可能性がある理由です。

まとめ

要約すると、自動化テストはペイオフを効果的にサポートし、企業が進捗をスピードアップするための優れた方法です。ただし、テストの自動化は人間の知性に取って代わることはできません。自動化テストの全プロセスでオリエンテーションを行うには、依然として人間が必要です。

それでも疑問があり、ガイドラインやロードマップが必要な場合は、LQAがテスト自動化に関する無料のコンサルティングを提供します。

We are socialのレポートによると、日本には現在1億9170万台のモバイルデバイスが接続されており、人口の151％に占めています。 モバイルアプリへの投資は、企業がデジタルテクノロジーの爆発的な増加に適応するための最優先になりました。アプリケーションが複数のモバイルデバイスと互換性があり、継続的に更新されることを保証することは、企業の2つの重要な要件です。 テスト自動化は、この要件を満たすための効率的な選択ですが、この方法でテストを最適化することは容易ではありません。 今回の ウェビナー は、マネージャーの方にモバイルアプリのテスト自動化を導入する際に役に立つ情報を提供する目的で開催されています。

得られること

• モバイルアプリテスト自動化～成功方法
•  テスト自動化スペシャリストとQ&A
• パイロットテスト自動化の１人週の無料プロジェクト

ウェビナーの要約ビデオが観たい方は、こちらでお問い合わせください。

B2C企業がモバイルアプリを使用して、eコマース、銀行、マーケティングへの消費者の関心を引き付けている一方、B2B企業は、モバイルアプリを通じて、企業の運営を管理し、従業員のパフォーマンスを追跡し、パートナーと協力します。モバイルアプリの頻繁な使用に伴い、アプリの品質を向上させることが求められています。モバイルアプリに関する品質保証の最近の動きにご興味を持っていましたら、 モバイルテスト流行 ～トップ5つの流行トピックを見てみましょう。

テスト自動化

モバイルアプリ特徴の1つは、開発者がユーザーの要求に適応するために新しいバージョンを頻繁にリリースする必要があります。このため、多数のテストケースを繰り返し実行する必要があります。ここで、テスト自動化が革新的なソリューションになりました。Capgeminiが実施したWorld Quality Reportでは、57％の企業が、テストの自動化がテストケースの再利用に役立つと述べています。一方、65％は、テストサイクルタイムが短縮されたと言っています。

自動化への投資収益はコスト減少と効率向上だけでなく、市場投入までの時間（TTM）などのビジネス目標の達成からもたらされました。さらに、今年のCTO達は、テストの透明性とセキュリティについてより懸念しているようです。69％はテストの自動化がテスト活動のより良い管理と透明性を得るのに役立つと述べています。 62％は、テストの自動化によって全体的なリスクが軽減されると考えています。

IoTテスト

モノのインターネット（IoT）はモバイルアプリを通じて、スマート家電、スマートカー、スマートウォッチなどの資産を制御できます。テスターは、モバイルアプリとIoTデバイス間の相互作用が中断されないように、アプリの品質、セキュリティ、接続性、およびパフォーマンスを確認する必要があります。ただし、IoTデバイスには第三者によって開発されたクラウドベースのインタラクションレイヤーがあることが多いので、統合テストの実行は簡単ではありません。それに加えて、テスターは、IoTデバイスの多様性のために、実行する必要のある膨大な数のテストケースについても懸念しています。したがって、エミュレーターでのテストでは、QAチームの要件を満たすことができません。その結果、クラウドでのテストの人気が高まっています。

たくさんの障害に直面していますが、企業はIoTの流行に適応する方法を模索しています。多くの企業は、人工知能の機能を適用して徹底的にテストし、さらにIoTエクスペリエンステストを実施することを検討しています。

モバイルテストに対する5Gの影響

前世代と比較して、5Gネットワークには多くの革新的なテクノロジーがあり、テスターがモバイルテストを実行する方法に大きな影響を与えます。5G接続に関しては、ゲームを変える3つの主要なテクノロジーが拡張モバイルブロードバンド、超信頼性の低遅延通信、および大規模マシンタイプ通信（mMCT）です。

5Gはより広い帯域幅を提供するからより高速なデータレートとより優れたユーザーエクスペリエンスを与えます。このテクノロジーにより、5Gネットワークは360度のビデオストリーミングとVR / AR体験を可能にします。その結果、高速インターネットオフィスでモバイルアプリをテストすることは十分に効率的ではありません。さらに、データ転送の待ち時間が短縮されます。それで、遠距離でのより高速な情報受信が可能になり、モバイルアプリのパフォーマンスに大きな影響を与えました。一方、mMCTは、より少ない電力で多数のIoTデバイスとの接続をサポートするモバイルデバイスのバッテリーテストが変更されます。

アジャイルとDevOpsアプローチ

アジャイルとDevOpsは、継続的テストで人気のある方法になりました。テスターと開発者の両方のノウハウとスキルを組み合わせて、アプリの開発と展開を強化するという究極の目標を持って相互のサポートをします。アジャイルとDevOpsのアプローチは、企業が欠陥をより効率的に見つけて修正し、新しいバージョンをより頻繁にリリースするのに役立ちます。

World Quality Reportによると、アジャイル手法の中でScale Agile Framework（SAFe）とDynamic Systems Development Method（DSDM）がIT企業に最も好まれています。2015年から2017年にかけて、SAFeは31％から58％に増加し、DSDMも31％成長しました。同じレポートでは、回答者の88％以上がITチームにDevOpsの原則を適用しているとも述べています。

クラウドでのテスト環境

モバイルユーザーは2021年末に15億人に達すると推定されています。モバイルデバイスにはさまざまなOSバージョン、画面解像度、データストレージがあります。企業はあらゆる種類の携帯電話を購入できるわけではないため、モバイルテストに障害を引き起こします。その結果、テスターは実際のデバイスをテストするためにクラウドを使用する傾向があります。クラウドベースのテスト環境の使用が増加するもう1つの理由は、近年の仮想化の傾向です。これにより、クラウドおよび仮想テストツールの需要が高まり、企業がクラウドベースのテストサービスを提供する機会が増えます。

2021年の傾向により、QAチームは多くの課題に直面しました。適切な戦略でモバイルテストを実行する方法はまだ難しい問題です。この問題を知っているLotusQAは、モバイルアプリの品質保証に関するウェビナーを開催致します。

興味のある方はこちらで