テスト自動化ツールの導入が失敗する理由とは？成功のポイントを解説
失敗の原因と成功させるためのポイントを解説！

操作について担当者がコーディングしてスクリプトを作ります。無償のツール（オープンソフトウェア）も多いため気軽に使えるだけでなく自由度は高いのが特徴です。反面、開発言語を理解する必要があるため、技術者を育成する必要があります。

その他にも、クラウド経由で500機種以上の実機操作のテストが行えるサービスや、スクリプト型ツールで実施する要素取得をAIで行い、メンテナンスコストを削減するサービスもあります。また、AWS Lambdaのようなサーバーレスの仕組みと組み合わせてテスト実行を並列で実行し、テスト工数を7割削減できた例もあります。
クラウドでAIや実機レスのテスト、並列処理等を活用して効率化する時代になったと言えるでしょう。

テスト品質がテスト担当者の能力に依存してしまうと、テストの質を均一化することができません。テスト自動化ツールであればいつでも同じテストが実施でき、人間が犯しやすいテストのし忘れや操作ミスも回避できます。

アプリケーションを変更した場合、プログラムの一部分を変更したことで、ほかの箇所に不具合が出ていないかを確認するためのテスト（リグレッションテスト）を行いますが、影響範囲の特定を見誤ることがあります。自動化すれば、プログラムの修正によるデグレードを最小限に抑えることができます。

自動で実行されるため、人手でテストを実施するよりも、単位時間当たりのテスト実施数が増加します。継続的に自動化することでリリースまでのリードタイムを短縮できます。

大規模なシステムの場合、広い範囲でスクリプト作成をするのは膨大な時間がかかります。またアプリケーションを変更するたびにスクリプトを変更しなければならないため、メンテナンスの工数もかかります。
既存の手順書は、テスト担当者にはわかりやすくても自動化するプログラムが判定しやすい内容になっているとは限らないため、手順書の内容をそのままプログラムに置き換えることができないことが多く、テストプログラムを作成する際に時間がかかることもあります。

「すすめられてツールを導入してはみたものの、システムと合わず自動化できなかった」といった声を聴くこともあります。アプリケーションの特性やプラットフォームに合っているツールでないと、操作の実現が困難になり、調査工数・実現工数がかかりすぎて逆に非効率となってしまいます。

ツールを導入しただけで全部自動化されるわけではなく、必ず制約が発生します。例外処理や障害対応系のような非機能テストは対象外となりますし、自動化はできるものの効果が低い領域もあるかもしれません。
そのためまずは「変更が多く発生する（＝繰り返しテストする）部分に絞って自動化し、自動化の適用可否を判断しながら継続的に自動化率を向上させていくことをおすすめしています。最初から高い自動化率を達成するのは大変ですが、自動化率が少しずつ向上するとテストチームの負担が減るのが実感できるため、スムーズに進めることができます。

自動化ツールはそれぞれ得意となる領域が異なるため、実施したいテストとのギャップが発生する場合があります。選定の際には各ツールについて豊富な導入実績がある第三者の意見を聞くことをおすすめしています。