テクノロジーは日進月歩で、私たちのプライベートや仕事のすべてにリンクしています。 スマートフォンから最先端のコンピュータインターフェイスまで、テクノロジーは私たちの社会の基盤であり、継続的な成長の道標となっています。 コンピュータビジョンはその最前線にあり、私たちのビジネスのやり方を変える勢いです。
ソフトウェアテストの自動化にコンピュータビジョンツールを取り入れることは、技術革命のもう一つのステップです。 多くの日常業務において重要な役割を担っており、現在では、エラーを減らし、品質を向上させ、収益を上げながら、日常業務を洗練させることを目指しています。
コンピュータビジョンとは？
コンピュータビジョンとは、簡単に言えば、人間のように画像を見て、正しく解釈する方法をコンピュータに教えることです。 人工知能（AI）と機械学習に依存した複雑な最先端技術です。
コンピュータビジョンは、人間の作業をコンピュータに代行させることで、作業効率の向上やミスの減少を図るための新たなステップです。 このような複合的なアプローチにより、コンピュータは画像を読み取り可能なデータに変換し、その情報の関連性を解釈することができるのです。
さらに、このプロセスによって、コンピュータはシーンを読み取り、適切な反応をすることができるようになります。 例えば、コンピュータビジョンは、自動運転車が障害物を認識して衝突を回避したり、RPA（Robotic Process Automation）ツールをサポートして、より効率的なワークフローを実現したりすることができます。
コンピュータビジョンの仕組み
なぜなら、コンピュータには脳への入力を受け取り、変換するための眼球がないからです。 そのため、コンピュータビジョン技術は、人間の目がどのように画像を受け取り、それを脳に変換するかを反映したデータとアルゴリズムの複雑なシンフォニーに依存しています。
ここで重要なのは、人間の脳の仕組みがまだ完全に解明されていないことです。 目は情報を受け取り、それを翻訳し、脳に伝えているということは、多くの人が初歩的に理解していることでしょう。 しかし、神経科学者は、人間の視覚ははるかに複雑であり、脳の働きについてはまだ限定的な理解しか得られていないことを教えてくれるでしょう。
このような理解の限界は、コンピュータの見方を教えようとするコンピュータビジョンのエンジニアに伝わります。 コンピュータに画像を「見る」ことを学習させるためのデータやアルゴリズムは、人間の目と脳の相互作用に関する理解から、依然として限界があります。
現在、コンピュータビジョン技術は、パターン認識と高度な技術に依存しています。 機械学習と畳み込みニューラルネットワーク（CNN）により、コンピュータは画像を分解し、データを解釈し、品物を特定することができます。
コンピュータビジョンのエンジニアは、機械学習を使って、コンピュータに何千枚もの被写体の画像を与えて、画像の分類方法を教えています。 それぞれの画像には、車や犬など、それが何であるかを示すラベルやタグが付いています。
CNNは機械学習のプロセスを強化し、コンピュータが被写体をピクセル単位で表現することを支援する。 コンピュータは画素とラベルから被写体を予測し、その精度を継続的にチェックすることで、一貫した正しい識別を実現しています。
コンピュータビジョンは、リカレントニューラルネットワーク（RNN）により、画像や動画の文字列にまで拡張されます。 RNNを使うことで、コンピュータが複数の絵を識別してつなげることができるようになります。
コンピュータビジョンの歴史
コンピュータビジョン技術の歴史は、1959年、ラッセル・キルシュが息子の画像をコンピュータに取り込んだことに始まる。 キルシュの幼い息子の似顔絵は、粒状のまま最初のデジタル画像となり、コンピュータサイエンスとAI開発の全く新しい分野を立ち上げたのである。
その数年後、ラリー・ロバーツは、2次元の画像を使って固体の3次元情報を抽出する能力について博士論文を書き上げました。 彼の作品は、数十年にわたる進歩の道筋を示し、インターネットの父としての名声を拡大しました。
このような先駆者のおかげで、世界中のコンピューター技術者が、現実世界の画像をコンピューターが認識し、分類し、処理し、反応できるデータに変換する新しい方法を模索するようになったのです。
1980年には、福島邦彦が今日のCNNの初期バージョンであるネオコグニトロンを発表している。 1990年代初頭には、ATMの機械にビデオ監視システムが登場し、それから10年も経たないうちに、MITの研究者が初めてリアルタイムの顔検出フレームワークを発表した。
研究者、技術者、開発者は、最高のコンピュータビジョンソリューションを実現するために、そのペースを上げていきました。 Google、Facebook、Apple、Amazon、そして国際政府までもがこの分野に参入し、顔認識から自動運転車まで、コンピュータビジョン技術の開発を進めています。
コンピュータビジョン技術の応用
一歩踏み込んでみないと、テクノロジーの広大な応用や恩恵はなかなか見えてこないものです。 ラリー・ロバーツは、自分のアイデアが地球を揺るがし、人生を変えることになるとは思っていたかもしれませんが、コンピュータビジョンの潜在的な用途をすべて予見していたわけではなかったでしょう。
顔認識
コンピュータビジョン技術の用途として最も有名で、かつ議論を呼んでいるのが顔認識でしょう。 個人的な利用から公共の安全対策まで、その用途はほぼ無限大です。
- Facebookでは、共有された画像に写っている人をタグ付けするために使用されています。
- 法執行機関は、映像フィードを活用して犯罪者を特定することができます。
- 銀行は、ATMをリアルタイムで監視し、不審な行動を特定することで、安全・安心を高めることができます。
- 個人がカメラを覗き込んで携帯電話を開くことができます。
これらのアプリケーションは効率を向上させ、ほとんどの人にとって理にかなっていますが、顔認識技術は、主に政府の監視対策で、一部の分野で論争が続いています。 顔認証は安全・安心を高める一方で、プライバシー保護のための境界線と法整備が求められています。
交通、運転、そして自動車産業
コンピュータビジョンは、私たちの運転の仕方や交通への対処の仕方を変えました。 運転体験を向上させる適応技術への扉を開き、問題のある道路に対処することで都市の渋滞緩和を支援しました。
1.交通パターンと法執行機関のサポート
閉回路テレビ（CCTV）は、さまざまな目的で車両を追跡し分類するために、コンピュータビジョンに依存しています。 都市は交通を監視するだけでなく、大規模な交通流解析を行い、ホットスポットや渋滞緩和策を決定することができます。 高速道路を1スパン走行するのにかかる時間を測定し、事故を特定することが可能です。
さらに、コンピュータビジョン技術は、警察による道路の安全性向上や事故削減のために役立っています。 このカメラは、スピード違反の車を識別し、その他の交通違反を警官に警告することができます。 また、脇見運転やシートベルトの着用有無など、ドライバーの行動も監視することが可能です。
2.駐車場管理
駐車場に車を停め、ぐるっと回って満車であることを発見したことがあれば、駐車場制御におけるコンピュータビジョンの利点を理解することができます。 カメラで空いている場所を確認し、満車になるとコンピューターにフィードバックすることができます。 入口にサインを出すことで、ドライバーに満車を知らせることができ、誰もが頭を悩ませる事態を避けることができます。
さらに、有料駐車場では、ナンバープレートや個々のスポットを監視して、車の駐車時間を割り出すことができます。 ロットオーナーは損失を減らし、投資を監視することができます。
3.自動運転車
何らかのコンピュータビジョン技術がないと、車を探すのは簡単ではありません。 ほとんどの新車には、自動駐車やクルーズコントロールなど、運転の手間を省いてくれるアプリケーションが複数搭載されています。
これらは比較的新しい技術ですが、自動運転車は何十年も前から開発されていました。自動運転車はもはやSF映画の世界に追いやられているわけではありません。 ほとんどのクルマは完全な自律走行車とは言えませんが、渋滞などクルマの能力を超える状況でない限り、人間のドライバーを必要としないクルマもあります。
自動運転車は、人間が運転しなくても機能するように、さまざまなコンピュータビジョン技術に依存しています。 最高レベルの車両は、高度な歩行者検知、交通標識検知、衝突回避、道路状況のモニタリングにより、道路を安全に操作するのに十分なカメラとデータを備えています。
ヘルスケア産業
ヘルスケア産業は、私たちがより長く、より健康的に生きるために必要な技術の進歩の最前線にあります。 ヘルスケア産業が、がん検出、病気識別のための細胞分類、そして最近ではCOVID診断のためにコンピュータビジョンを採用したのは当然のことです。
また、コンピュータビジョンを使って動きを解析し、神経や筋骨格系の潜在的な状態を特定することも可能です。 動きの評価やエクササイズの実演など、ケガから回復した方のリハビリや治療、運動サポートに役立ちます。 また、患者さんの怪我を予防し、安全に回復させるために、適切な動作を指導するビデオを見ながら、患者さんを自宅や介護施設に送り届けることができます。
さらに、医療におけるコンピュータビジョンの新たな応用として、技能訓練が挙げられます。 研修医、医師、外科医が、実際の症例に取り組む前に、手術や処置のシミュレーションを安全に行うことができるバーチャルプラットフォームを通じて、医療技術のトレーニングに取り組むことができます。
リテールサポート
コンピュータビジョンソフトウェアの自動化は、店舗を通過する顧客を追跡し、トラフィックをカウントすることで小売店をサポートします。 傾向を把握することで、店舗は適切な人員を配置することができますが、ロス防止チームが徘徊者や盗難の問題を監視するのにも役立ちます。
農業分野への応用
大規模な農業を営む農家は、動物や作物を監視するコンピュータ・ビジョン・ソフトウェアによって、業務を効率化することができます。 虫害や病気の発生を早期に発見し、収量を把握し、チームを最適化することが容易になります。 人手不足の農家では、収穫、除草、播種など、さまざまな作業を自動化することができます。
製造自動化
製造業は、オートメーションとコンピュータビジョンを活用するための最良の選択肢の一つかもしれません。 生産チームがコンピュータビジョンソフトウェアを統合し、生産から品質管理までのあらゆる分野を強化することは、ハイパーオートメーションの次のステップと言えます。
- 顔認識により生産性分析を強化し、個人の時間やリソースの使い方を評価し、より効率的なプロセスを構築します。
- コンピュータ・ビジョン・ソフトウェアを活用して機器を視覚的に検査することで、問題を早期に発見し、ダウンタイムと修理コストを削減することができます。 また、個人用保護具（PPE）の弱点も特定することができます。
- 品質保証チームは、コンピュータビジョンソフトウェアの自動化により、製品の評価と比較を行い、不良品を排除したり、出荷前に修理が必要な製品を特定したりすることができます。
さらに、バーチャル機器やコンピュータビジョンソフトウェアを使って、スキルトレーニングモジュールや評価を作成することも可能です。 従業員は、製品を犠牲にすることなく、新しいスキルを学び、既存の能力を高め、パフォーマンスと効率を向上させることができます。
ソフトウェアテスト自動化におけるコンピュータビジョン – 過去・現在・未来の物語
ほとんどの産業でコンピュータビジョン技術の恩恵を受けていますが、次の段階として、ソフトウェアテストの自動化にコンピュータビジョンツールを採用することが考えられます。 コンピュータビジョンソフトウェアをテスト自動化に使用することは、新しいコンセプトではありませんが、初期の試みから長い道のりを歩んできました。
ソフトウェアテストにおけるコンピュータビジョンの進化 – その歴史
テスト用ソフトは1970年代にはすでに存在していたが、現場で開始するにはかなりの労力が必要だった。 インターネットがなければ、ソフトウェア開発会社は、クライアントごとにテストをコーディングして出荷しなければなりませんでした。
初期の自動テストソフトウェアは頻繁な更新が必要で、単純化されたシステムでは複雑なタスクを処理することはできませんでした。 さらに、非互換性やヒューマンエラーの問題もいくつかありました。
自動テストは数十年間、手動テストよりも効率が悪く、時間がかかるものでした。 コンピュータ・ビジョンを含む自動テスト・ソフトウェアが実用的な製品を生み出し、その恩恵を受けるには、大幅な技術の向上と進歩が必要だったのです。
ソフトウェアテスト自動化におけるコンピュータビジョンの活用 – 現在
自動検査ソフトの進化は、コンピュータビジョン技術の進歩によって大きく変化しました。 画像分類、オブジェクト検出と追跡、コンテンツベースの画像検索は、ソフトウェアテストの自動化プロセスに革命をもたらしました。
今日、企業や政府機関は、効率性と生産性を高めるために、ソフトウェア開発と自動化にコンピュータビジョンテストツールを活用しています。 これは、ハイパーオートメーションとプロセスの合理化において重要なステップであり、品質を損なうことなく収益を向上させ、生産量を最大化するために必要なものです。
ソフトウェアテスト自動化におけるコンピュータビジョンの新たな利用法 – その将来性
業界の予測では、より多くのワークロードを自動化し、既存のプロセスを最適化するために、機械学習の成長とCNNの拡大が強調されています。 今後は、世界中のどこにいても仕事ができるように、クラウドベースのサービスやドローンやモバイル端末の活用が進むと思われます。
ソフトウェアテスト自動化におけるコンピュータビジョンのメリット
ソフトウェアテストにおけるコンピュータビジョンツールの利点は言い尽くすことができませんが、可能な限りの特典を解明することは不可能です。 それでも、いくつかのトップベネフィットは、信じられないような成長と生産性の変化につながることがあります。
死角を減らす
ソフトウェアテストにおけるコンピュータビジョンツールの最大のメリットは、既存のプロセスの盲点を減らすことができることです。 既存の自動テストツールをコンピュータビジョンソフトウェアで強化することで、空間内のマシンの方向性を定め、隙間を埋めることができます。 コンピュータビジョンの自動化により、データの空白を埋め、受け取った情報を固定化し、より完全な画像を形成することで、システムをサポートします。
ラピッドテスト
ソフトウェアエンジニアリングのアプリケーションにコンピュータビジョンテストを取り入れることで、テスト時間を短縮することもできます。 コンピュータビジョンを使用することで、非標準の設定や製品に対応したデータの作成に貴重な時間を費やす必要はありません。 コンピュータは、受け取ったディスプレイや画像に基づいて、その変化に対応することができます。
進化し続ける
多くの技術の進歩と同様に、ソフトウェア開発用のコンピュータビジョンテストツールも、プログラマーが機能を改良・拡張していく中で、常に流動的なものとなっています。 コンピュータビジョンソフトウェアを使ったテストオートメーションは、成長の余地が無限であるため、今後もほとんどの産業で最前線に立ち続けることでしょう。
自動化されたGUIテスト
どのような産業であれ、ありふれた仕事を確実にこなす人間を見つけるのは簡単ではありません。そのため、それらの面倒なプロセスを自動化する方法を見つけることは、すべての人の節約につながります。 ソフトウェアテストの自動化に最適なコンピュータビジョンツールは、これらのタスクを管理し、企業の時間とコストを削減し、従業員の負担を軽減します。
ソフトウェアテスト自動化におけるコンピュータビジョンの課題
コンピュータビジョンソフトウェアをテスト自動化に採用することは完璧ではなく、考慮すべきいくつかの顕著な欠点があります。
画質への依存度
画質が悪いと悪い結果になることはよく知られていますが、照明の状態が変わったり、向きが一定でない場合はどうでしょうか？ 私たちの目は照明の微妙な変化に容易に対応できますが、コンピュータビジョンのソフトウェアはそうではありません。 ソフトウェアテストの自動化のための最高のコンピュータビジョンツールでさえ、人間の目を完全に再現することはできません。
スキューバダイビング
セクターによっては、目標を達成するために必要な質の高いデータへのアクセスが制限されている場合があります。 例えば、医療分野では、リアルな仮想空間を構築するための高品質な映像や画像が不足している場合があります。 空白を埋めたり、十分なデータセットを作成することは必ずしも容易ではありません。
コンピューティングコスト
必要なハードウェアと熟練したコンピュータビジョンエンジニアの使用との間で、自動化をテストするためのコンピュータビジョンソフトウェアのセットアップには大きなコストがかかる。 コストを過小評価すると、不正確なデータや劣悪なリターンにつながります。
現在のソフトウェア自動化ツールの限界
既存のソフトウェア自動化ツールには生得的な限界があり、全体的な成果に影響を及ぼしています。 手動テストと比較して顕著な利点がある一方で、欠点を見過ごすことは非現実的です。
- 既存の自動化ツールは、自分たちが知っているものしかレビューできません。つまり、データを提供していない場合、設定されたパラメーター以外をチェックすることができないのです。
- 一度軌道に乗れば、かなりの時間短縮が可能ですが、システムを軌道に乗せるには時間がかかります。
- 安くはないんですよ。 ソフトウェア自動化ツールの使用は、価格が高く、大きな投資を意味しますが、長い目で見れば報われるものです。
- 正確な結果を得るために、継続的なコードのメンテナンスに期待します。
結局のところ、ソフトウェア自動化ツールは、人間の手を介さないという点で、RPA（Robotic Process Automation）によく似ています。 自動化されたツールに移行することで、チームは貴重なスキルを持った従業員を失うことになるのです。 さらに、コンピューターは人間のように考えたり反応したりできないので、それが利点にも欠点にもなります。
ローコードツール「Computer Vision」によるソフトウェアテストの始め方
特に、複雑な技術を伴うプロジェクトでは、スタートが重く感じられるかもしれません。 ありがたいことに、ソフトウェアテストにおけるコンピュータビジョンツールの利点の1つは、熟練したエンジニアがほとんどの作業を行うため、広範なコードや技術的なスキルを習得しなくても使用できることです。
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よくあるご質問
コンピュータビジョンとソフトウェアテスト自動化の活用について、まだご質問はありますか？ よくある質問とその回答で解決できるかもしれません。
コンピュータビジョンテストとは？
コンピュータビジョンテストでは、被写体の画像を識別、分類、さらに反応させる精度をシステムに求めます。 ソフトウェア開発やその他の自動化作業にコンピュータビジョンテストツールを使用するためのベースラインを確立するものです。
コンピュータビジョンのテストにコーディングは必要ですか？
イエスでもあり、ノーでもある。 機械学習は、既存の機能やアルゴリズムを利用できるため、ソフトウェアエンジニアがすべてを手作業でコーディングする必要がないことを意味します。 しかし、どのレベルでもコーディングの要素が含まれることに変わりはありません。
コンピュータビジョンのソフトウェアテスト自動化に必要なスキルとは？
ソフトウェアテストの自動化に最適なコンピュータビジョンツールでも、最初は熟練したプログラマーやエンジニアが必要です。 システムを構築し、すべてをオンライン化するためには、豊富なコーディング経験とDevOps手法を理解する人材が必要です。 一般的には、高度な数学的スキル、統計学、画像処理、パターン認識能力などを使用することが多いでしょう。
ソフトウェアテスト自動化のためのコンピュータビジョンツール
コンピュータビジョンのテストツールは効率と生産性を向上させますが、そのためにはハイレベルな製品を提供する必要があります。 ZAPTESTは、確かな成果と実績を持つ、エンドツーエンドのComputer Vision Softwareベースのテスト自動化ツールのリーディングカンパニーです。
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