AirtestとPocoの概要と特徴について詳しく解説

AirtestとPocoの概要と特徴について詳しく解説

AirtestとPocoは自動テストの分野で広く利用されているツールです。
Airtestは、画像認識を利用したクロスプラットフォームの自動化ツールで、GUIアプリケーションのテストや操作の自動化に優れています。
一方、Pocoは、アプリケーションのUI要素を簡単に操作するためのライブラリで、特にゲームエンジンUnityやAndroidアプリケーションのテストでその真価を発揮します。
両者を組み合わせることで、テストプロセスの効率化と信頼性の向上が可能です。
本セクションでは、これらのツールの定義、特徴、そしてユースケースについて解説します。

AirtestとPocoの基本的な定義と目的

Airtestは、画像認識技術を活用してUI要素を操作するための自動化ツールです。
Pythonベースで開発されており、クロスプラットフォームに対応しています。
一方、Pocoは、オブジェクト認識技術を利用して、アプリケーション内部のUI要素を直接操作するライブラリです。
これにより、画像認識よりも精密な操作が可能となります。
両者の目的は、開発者やQAチームが効率的にテストを実行し、ソフトウェアの品質を向上させることです。

AirtestとPocoが開発された背景と目的

Airtestは、画像認識によるテストの柔軟性を提供するために開発されました。
従来のテストツールでは対応が難しいゲームや複雑なUIを持つアプリケーションを効果的にテストできます。
一方、Pocoは、アプリケーション内のUIオブジェクトを直接操作することで、より正確で高速なテストを可能にします。
両者とも、開発チームがより迅速にテストプロセスを導入し、リリースサイクルを短縮することを目指しています。

AirtestとPocoが対応するプラットフォーム一覧

AirtestはWindows、Android、iOS、macOS、さらにはWebアプリケーションにも対応しています。
一方、Pocoは、UnityやCocos2d、Androidネイティブアプリなど、より特化したプラットフォームに対応しています。
これらの広範な対応プラットフォームにより、異なる環境で動作するアプリケーションの統一的なテストが可能です。

AirtestとPocoの主な利用シーンとユースケース

Airtestは、ゲームや複雑なUIを持つアプリケーションの機能テスト、操作の自動化、リグレッションテストに最適です。
Pocoは、特にUnityゲームやモバイルアプリのUI操作テストに優れています。
これらのツールを使えば、手動操作では時間のかかるタスクを迅速に自動化できます。

AirtestとPocoを学ぶ際に知っておくべき基本知識

AirtestとPocoを利用する際は、Pythonの基礎知識と、自動化対象のアプリケーションの構造を理解していることが重要です。
また、Airtest IDEやPoco SDKのセットアップ方法を学ぶことも必要です。
これらの基本を理解しておくことで、より効果的にツールを活用できます。

AirtestとPocoの違いを徹底的に比較した解説

AirtestとPocoは、どちらも自動テストツールとしての目的を共有していますが、アプローチや機能に明確な違いがあります。
Airtestは、画像認識技術を基盤として動作し、広範なプラットフォームに対応します。
一方、Pocoは、アプリケーションの内部構造を利用してUIオブジェクトを直接操作するため、より精密なテストが可能です。
このセクションでは、それぞれのツールの違いと、それらを効果的に使い分ける方法を詳しく解説します。

AirtestとPocoの技術的なアプローチの違い

Airtestは、画像認識を活用してUI要素を操作します。
これは、アプリケーションの内部構造に依存せずにテストを実行できる利点があります。
一方、Pocoは、アプリケーション内部のオブジェクトモデルを利用してUI要素を操作します。
このアプローチは、画像認識に比べて精度が高く、UIの微細な変化にも対応しやすいという利点があります。

AirtestとPocoのインターフェースと操作性の違い

Airtestは、初心者にとって直感的に操作できるIDEを提供しています。
スクリプトの記録機能やGUI操作の視覚的なフィードバックが充実しています。
一方、Pocoは、コードベースの操作が中心となり、開発者向けのツールです。
プログラミングに精通しているユーザーにとっては、Pocoの方が柔軟性が高いといえます。

AirtestとPocoのサポート範囲の違い

Airtestは、クロスプラットフォーム対応を重視しており、PC、モバイル、Webアプリケーションなど幅広い環境で利用できます。
一方、Pocoは、UnityやCocos2dなどの特定のプラットフォームに特化しており、これらのフレームワークでの利用に適しています。
この違いは、テスト対象の選定に大きな影響を与えます。

AirtestとPocoの設定手順や導入方法の違い

Airtestは、専用のIDEをダウンロードしてセットアップするだけで簡単に導入できます。
Pocoは、Pythonライブラリとして提供されるため、PIPを使ったインストールが必要です。
また、Pocoを使用する際には、テスト対象アプリのコードへの軽微な変更が求められる場合があります。

AirtestとPocoを組み合わせることで得られる利点

AirtestとPocoを組み合わせることで、テストの柔軟性と精密性を両立できます。
例えば、Airtestを使用して全体的な操作を自動化し、Pocoを利用して詳細なUIテストを実行するという使い分けが可能です。
この統合アプローチにより、プロジェクト全体のテスト品質を大幅に向上させることができます。

Unityプロジェクトでの自動テスト導入手順の解説

Unityはゲーム開発やインタラクティブアプリケーションに広く利用されていますが、テスト工程における課題も多く存在します。
自動テストを導入することで、手作業によるテストの手間を軽減し、プロジェクトの品質を向上させることが可能です。
本セクションでは、Unityプロジェクトに自動テストを導入するための具体的な手順と、それによる効果について詳しく解説します。

Unity環境で自動テストを導入する必要性と利点

Unityプロジェクトでは、頻繁な機能追加や更新に伴い、リグレッションテストの負担が大きくなりがちです。
自動テストを導入することで、テストを迅速かつ正確に実行でき、人的ミスを減らすことができます。
また、開発サイクルの初期段階からテストを組み込むことで、不具合を早期に発見し修正することが可能になります。
このように、自動テストの導入はプロジェクト全体の効率化と品質向上に大きく寄与します。

Unityプロジェクトでの自動テスト導入の基本手順

Unityで自動テストを導入するには、まずテストツールを選定し、プロジェクトに統合します。
AirtestやPocoは、Unityプロジェクトに適したツールとして広く使用されています。
次に、テストシナリオを設計し、スクリプトを作成します。
スクリプト作成時には、テスト対象のシーンやオブジェクトを明確に定義することが重要です。
その後、テストを実行し、結果を分析してフィードバックを反映させます。

AirtestとPocoをUnityプロジェクトで活用する方法

AirtestとPocoを利用することで、Unityプロジェクトのテストを効率化できます。
Airtestは、画像認識を活用してUnityアプリの操作を自動化します。
一方、Pocoは、Unityエンジンの内部構造を利用して、UI要素を正確に検出し操作します。
これらのツールを組み合わせることで、広範囲のテストケースを網羅することが可能です。
例えば、Airtestでシナリオ全体を自動化し、PocoでUIの詳細なテストを行う方法が一般的です。

Unityに特化した自動テストの課題と解決策

Unityプロジェクトでは、テスト中のシーンロードや非同期処理に関連する課題が頻繁に発生します。
これらは、テスト結果に影響を及ぼす可能性があります。
AirtestやPocoを使用する場合、シーンの状態を管理するスクリプトを追加したり、非同期処理をハンドリングするテストコードを作成することで対応可能です。
また、テスト結果のログやスクリーンショットを保存することで、デバッグ時の参考資料として活用できます。

Unityでの自動テスト導入後の運用と最適化

自動テストの導入後は、テストスクリプトのメンテナンスが重要です。
プロジェクトの変更に応じてテストスクリプトを更新し、テスト結果を継続的に分析することで、テストプロセスを最適化できます。
また、CI/CD（継続的インテグレーション/継続的デリバリー）パイプラインにテストを組み込むことで、自動テストを開発プロセスに完全に統合することが可能になります。
このように運用と最適化を行うことで、自動テストの効果を最大化できます。

Pocoが提供する主な機能と特徴の詳細

Pocoは、アプリケーション内のUI要素を簡単に操作できるよう設計されたライブラリで、特にゲームエンジンやモバイルアプリ開発において重要な役割を果たします。
その直感的なAPIと豊富な機能により、テストスクリプトの効率的な作成とメンテナンスが可能です。
本セクションでは、Pocoの主要機能と特徴、そして具体的な活用方法について詳しく説明します。

Pocoのコア機能とそれぞれの役割

Pocoの中心的な機能は、アプリケーション内のUIオブジェクトを検出し、操作する能力にあります。
特に、UI要素の位置や状態をリアルタイムで取得し、指定した操作（クリック、スワイプなど）を実行できます。
また、ツリー構造を視覚化してUI要素の関係性を明確化することで、複雑なUI構成でも簡単に操作対象を特定することが可能です。
これにより、スクリプトの作成とデバッグが効率化されます。

Pocoが対応する主要なフレームワークとアプリケーション

PocoはUnityやCocos2dなど、ゲームエンジンを中心に幅広いフレームワークに対応しています。
特に、ゲーム開発においては、複雑なUI構成を持つプロジェクトでその利便性が発揮されます。
また、AndroidネイティブアプリのUI操作にも対応しており、モバイルアプリケーションの自動テストを効率化します。
これにより、異なるプラットフォーム間での統一的なテストが可能です。

PocoのUIオブジェクト検出機能の特徴

PocoのUIオブジェクト検出機能は、アプリケーションの内部構造を利用して、UI要素を正確に特定することができます。
これは、画像認識に依存するツールに比べて精度が高く、UI変更の影響を受けにくいという利点があります。
また、Pocoは動的に生成されたUI要素にも対応しており、リアルタイムで変化するアプリケーションにも柔軟に対応可能です。

Pocoのシンプルな設定方法とその効果

Pocoは、Pythonライブラリとして提供されているため、PIPコマンドを使った簡単なインストールで利用を開始できます。
また、対象のアプリケーションにPocoServerを統合するだけで、すぐにUI操作が可能になります。
このシンプルな設定方法により、導入コストを抑えつつ、高度なUI操作機能を活用できます。

Pocoが提供するエラー処理やデバッグ支援機能

Pocoは、テストスクリプトのデバッグを支援する機能も豊富に備えています。
例えば、UI要素の検出エラーが発生した際に詳細なログを出力し、問題箇所を特定しやすくします。
また、リアルタイムでUIツリーを表示し、操作対象を視覚的に確認できるため、スクリプト作成時のミスを減らすことが可能です。
これらの機能により、開発者の負担を軽減し、スムーズなテストプロセスを実現します。

Airtestを使ったスクリプトの効果的な作成方法

Airtestは、画像認識を活用してクロスプラットフォームの操作を自動化するツールであり、スクリプト作成においても直感的で簡単に使用できる特徴があります。
しかし、効果的なスクリプトを作成するには、いくつかのベストプラクティスや注意点を押さえる必要があります。
本セクションでは、Airtestを活用したスクリプトの作成方法を詳しく解説します。

Airtestスクリプト作成に必要な初期設定

Airtestを使用するには、最初にAirtest IDEをインストールし、テスト対象デバイスを接続します。
PCに接続したAndroidデバイスやエミュレーターは、Airtest IDE内で簡単に認識されます。
次に、デバイスの画面が正しくキャプチャされることを確認し、必要に応じてADB（Android Debug Bridge）設定を行います。
この初期設定を正確に行うことで、スクリプト作成の効率が向上します。

Airtest IDEを使ったスクリプト作成の流れ

Airtest IDEでは、操作を記録するだけでスクリプトを自動生成できます。
例えば、アプリの起動やボタンのクリックなど、画面上の操作を実行すると、それに対応するPythonスクリプトが生成されます。
また、生成されたスクリプトは、簡単に編集可能であり、条件分岐やループ処理を追加することもできます。
このように、スクリプト作成の初心者でもスムーズに利用できる設計が特徴です。

Airtestスクリプトで利用可能な主なコマンド

Airtestは、テストシナリオの実現に役立つ多彩なコマンドを提供します。
たとえば、「touch」コマンドを使用して画面上の特定のポイントをタップし、「swipe」で画面をスワイプできます。
また、「assert_exists」や「assert_not_exists」を使って、画面上の要素の存在を検証することも可能です。
これらのコマンドを適切に組み合わせることで、複雑なシナリオも簡単に構築できます。

スクリプト作成時のベストプラクティスと注意点

スクリプト作成の際には、画面の画像認識を使用するため、スクリーンショットの品質に注意が必要です。
画面の解像度や色合いが異なるデバイスでは、認識エラーが発生する可能性があるため、画像の一致条件を適切に設定することが重要です。
また、スクリプト内でコメントを多用し、操作意図を明確にすることで、後からのメンテナンスが容易になります。

Airtestスクリプトを効率よくデバッグする方法

スクリプトのデバッグには、Airtest IDEが提供するリアルタイムログとスクリーンショット機能を活用します。
エラーが発生した場合、IDE上でエラー箇所を特定し、修正内容をすぐにテストすることが可能です。
また、スクリプトの各ステップで画面キャプチャを取得し、テストプロセスを可視化することで、デバッグの効率をさらに向上させることができます。

実機テスト環境の構築手順と必要な準備について

実機テストは、アプリケーションが実際のデバイスで正確に動作することを確認するために不可欠なプロセスです。
特にモバイルアプリケーションやゲーム開発では、異なるデバイスやOS環境でのテストが求められます。
本セクションでは、実機テスト環境を構築するための手順と、注意すべきポイントについて詳しく説明します。

実機テストに必要なハードウェアとソフトウェア

実機テストを行うには、まず対象デバイス（AndroidまたはiOS）を準備します。
各デバイスには、最新バージョンのOSがインストールされていることを確認しましょう。
また、PCにはAirtest IDEや必要なドライバ、Androidの場合はADB（Android Debug Bridge）、iOSの場合はXcodeなどがインストールされている必要があります。
このハードウェアとソフトウェアのセットアップが、スムーズなテスト実行の鍵となります。

実機テスト環境のネットワーク設定と最適化

実機テストでは、デバイスがPCと同じネットワーク上に接続されていることが重要です。
特に、Wi-Fi接続が不安定な場合には、有線接続やUSBテザリングを検討してください。
また、ネットワーク遅延がテスト結果に影響を与える可能性があるため、安定したネットワーク環境を整えることが必要です。
この段階でネットワーク設定を確認し、最適化することで、テスト中の予期せぬエラーを防ぐことができます。

AirtestとPocoを使った実機テスト環境の構築手順

Airtest IDEをインストール後、デバイスをPCに接続します。
Airtest IDEは、接続されたデバイスを自動的に認識し、画面を表示します。
次に、PocoServerをアプリケーションに統合する必要があります。
この手順により、アプリ内のUI要素を操作できるようになります。
最後に、テストスクリプトを作成し、実行することで、実機テスト環境が完成します。

実機テストで注意すべき課題とその対策

実機テストでは、デバイスの解像度やOSバージョンの違いにより、テスト結果が変化する可能性があります。
そのため、複数のデバイスでテストを実行し、互換性を確認することが重要です。
また、テスト中にアプリがクラッシュした場合は、クラッシュログを収集し、問題を特定する必要があります。
これらの課題を適切に管理することで、実機テストの信頼性を向上させることが可能です。

実機テスト環境の運用とメンテナンス方法

テスト環境は定期的にメンテナンスを行うことで、継続的な運用が可能になります。
デバイスのOSやアプリケーションの更新が行われた場合は、それに対応した環境を構築し直す必要があります。
また、テスト結果を記録し、過去のテストデータを参照可能にしておくことで、プロジェクト全体の品質管理が容易になります。
このような運用とメンテナンスにより、実機テスト環境を最適な状態で維持できます。

テスト自動化がプロジェクトにもたらすメリットと効果

テスト自動化は、開発プロジェクトにおける品質向上と効率化に大きく貢献します。
特に反復的なテスト作業を自動化することで、開発者の負担を軽減し、時間を節約することが可能です。
また、自動テストは人的ミスを防ぎ、信頼性の高いテスト結果を提供します。
本セクションでは、テスト自動化の具体的なメリットとプロジェクトへの効果を詳しく解説します。

テスト自動化による開発効率の向上

テスト自動化は、手動テストに比べて短時間で複数のシナリオを実行することができます。
これにより、開発者はテストに費やす時間を削減し、より多くのリソースを新しい機能の開発に割り当てることが可能です。
さらに、自動テストは夜間や週末にも実行できるため、開発サイクルを加速させる効果もあります。
この効率性は、特にリリーススケジュールが厳しいプロジェクトで重要です。

テストの一貫性と信頼性の向上

手動テストでは、実行者の経験やスキルにより結果がばらつくことがありますが、自動テストは同じスクリプトを繰り返し実行するため、一貫性のある結果を提供します。
これにより、不具合の発見が容易になり、プロジェクト全体の品質が向上します。
また、テストが自動化されているため、人的ミスによる見落としを防ぐことができます。

コスト削減とリソース最適化の効果

初期導入にはコストがかかるものの、テスト自動化は長期的にはコスト削減につながります。
自動化によってテスト作業が効率化されるため、テストチームのリソースを最適化し、他の重要な業務に集中することができます。
さらに、繰り返しのテストを効率的に実行することで、人件費を削減しながら品質を維持することが可能です。

テストカバレッジの拡大とリグレッションテストの効率化

自動テストを導入することで、手動では難しい大規模なテストケースをカバーできるようになります。
たとえば、リグレッションテストでは、過去の機能に問題がないことを確認するために広範なテストが必要です。
自動化されたテストスクリプトを使用すれば、これらのテストを迅速かつ確実に実行できます。

早期不具合検出によるリリーススケジュールの安定化

自動テストは、開発の早い段階で不具合を発見するのに役立ちます。
特にCI/CD（継続的インテグレーション/継続的デリバリー）環境で使用する場合、自動テストをビルドプロセスに組み込むことで、コード変更が即座に検証されます。
これにより、不具合がプロジェクト後半に発見されるリスクを減らし、リリーススケジュールの安定化を実現します。

AirtestとPocoを連携させる具体的な方法とベストプラクティス

AirtestとPocoを連携させることで、画像認識による柔軟なテストと、UIオブジェクトを直接操作する精密なテストの両方を実現できます。
この連携により、テストカバレッジを広げ、効率的なテストプロセスを構築することが可能です。
本セクションでは、AirtestとPocoの連携手法とベストプラクティスについて解説します。

AirtestとPocoの連携に必要な準備

AirtestとPocoを連携するには、まず両方のツールをセットアップする必要があります。
Airtest IDEをインストールし、PocoServerを対象アプリに統合します。
PocoServerは、アプリケーションの内部構造にアクセスしてUIオブジェクトを操作可能にする役割を果たします。
さらに、テスト対象デバイスとPCを接続し、Airtest IDEでデバイスが正しく認識されることを確認します。

AirtestとPocoを使った連携スクリプトの基本構造

連携スクリプトでは、Airtestを使用して全体的な操作を自動化し、Pocoを用いて特定のUI要素を詳細に操作します。
たとえば、Airtestでアプリケーションを起動し、特定の画面に移動した後、PocoでUI要素を取得して操作を実行するという流れです。
この基本構造を理解することで、より効果的なスクリプトを作成することができます。

AirtestとPocoを連携させる際のベストプラクティス

AirtestとPocoを連携する際には、操作の分担を明確にすることが重要です。
Airtestは、全体的なフローを管理するのに適しており、Pocoは個別のUI操作に特化しています。
また、スクリプト内で適切にコメントを追加し、操作の意図を明確にすることで、チーム全体でのメンテナンス性を向上させることができます。

連携時によくある課題とその解決策

AirtestとPocoの連携では、デバイスの解像度やアプリケーションのUI変更により、スクリプトが正しく動作しない場合があります。
このような課題に対処するために、UI要素の検出条件を動的に設定することが推奨されます。
また、Airtest IDEのリアルタイムデバッグ機能を活用することで、エラー発生時に迅速に原因を特定することが可能です。

AirtestとPoco連携の効果的なテスト戦略

AirtestとPocoを連携させたテストでは、リグレッションテストと新機能テストを組み合わせた戦略が効果的です。
Airtestを使用してシステム全体の動作をテストし、Pocoで特定のUI要素や機能を検証することで、テストの効率とカバレッジを最大化できます。
さらに、CI/CD環境に組み込むことで、継続的なテストを実現し、品質向上に寄与します。

AirtestやPoco導入時の注意点と課題の解決策

AirtestやPocoの導入は、自動テストの効率化に大いに役立ちますが、実際の導入にはいくつかの課題が伴います。
特に、環境設定やスクリプトのメンテナンス、デバイス間の互換性などに関する問題が挙げられます。
本セクションでは、これらの注意点と課題を解決するための具体的な方法を詳しく説明します。

導入時の初期設定でよくある問題と対策

AirtestやPocoを導入する際、初期設定でネットワーク接続やデバイスの認識に問題が発生することがあります。
特に、Androidデバイスの場合、ADB（Android Debug Bridge）の設定が不十分だと接続エラーが発生することがあります。
これを防ぐには、最新バージョンのドライバやAirtest IDEを使用し、デバイスが正しく接続されていることを確認することが重要です。
また、PocoServerの統合がスムーズに行えるよう、アプリケーションコードの変更箇所を明確に把握しておく必要があります。

デバイス間の互換性に関する課題と解決策

AirtestとPocoは複数のデバイスで利用できますが、デバイスごとの解像度やOSバージョンの違いがテストの結果に影響を与えることがあります。
例えば、解像度の違いによる画像認識エラーが発生する場合があります。
この課題に対処するには、複数の解像度やOS環境でテストを実行し、テストスクリプトに適切な条件分岐を追加することが推奨されます。

スクリプトのメンテナンスでの注意点

テストスクリプトは、アプリケーションの更新に伴い、継続的にメンテナンスが必要です。
特に、UIの変更が頻繁に行われるプロジェクトでは、スクリプトの修正が煩雑になる可能性があります。
これを防ぐために、スクリプトをモジュール化し、再利用可能なコードを作成することで、メンテナンス負荷を軽減することが可能です。
また、スクリプト内に十分なコメントを追加し、意図を明確にしておくことも重要です。

チームでの導入時に注意すべきポイント

AirtestやPocoをチームで導入する場合、ツールの使用方法やスクリプトの書き方について共通のルールを設定することが重要です。
これにより、スクリプトの一貫性が保たれ、チーム全体での作業効率が向上します。
また、新しいメンバーがツールを利用する際にスムーズに学習できるよう、トレーニングセッションやドキュメントを整備しておくことが推奨されます。

導入後の課題を解決するためのツール活用方法

Airtest IDEやPocoのデバッグ機能を活用することで、導入後の課題を迅速に解決することができます。
例えば、スクリプト実行時にエラーが発生した場合、ログやスクリーンショットを確認することで、問題箇所を特定することが可能です。
また、テスト結果を継続的にモニタリングし、課題が発生した際には即座に修正を加えることで、テスト環境を最適化できます。

AirtestとPocoを活用した事例紹介と実践例の解説

AirtestとPocoは、さまざまな業界やプロジェクトで活用され、自動テストの効率化に貢献しています。
ゲーム開発からモバイルアプリケーションのテストまで、多岐にわたる用途に対応しており、実際の事例を通じてその効果を確認できます。
本セクションでは、具体的な活用事例と実践的な応用方法について解説します。

ゲーム開発におけるAirtestとPocoの活用事例

ゲーム開発では、複雑なUIやリアルタイム要素がテストの障壁となります。
AirtestとPocoを使用することで、これらの課題を克服できます。
例えば、Unityで開発されたゲームでは、Airtestでゲーム全体の動作を自動化し、Pocoを用いてUI要素の詳細なテストを実行した事例があります。
この手法により、テスト時間を50%以上削減し、品質向上に寄与しました。

モバイルアプリケーションテストでの実践例

モバイルアプリの開発では、異なるデバイスやOSバージョンへの対応が求められます。
ある企業では、Airtestを用いてAndroidデバイスでの操作を自動化し、PocoでUI操作の検証を行いました。
このプロセスにより、手動テストの負担を大幅に軽減し、アプリの不具合発見率が向上したと報告されています。

リグレッションテストへの適用事例

頻繁な更新が行われるアプリケーションでは、リグレッションテストが重要です。
AirtestとPocoを活用することで、既存の機能が新しい変更によって影響を受けていないかを効率的に検証できます。
例えば、電子商取引プラットフォームの開発では、Airtestで操作フロー全体を自動化し、Pocoでフォーム入力やボタン操作の詳細な検証を行うことで、リグレッションテストの信頼性を向上させました。

CI/CD環境での統合と活用例

AirtestとPocoは、CI/CDパイプラインに統合することで、開発プロセス全体を効率化できます。
あるプロジェクトでは、コードのプッシュごとに自動テストを実行し、不具合を早期に発見する仕組みを構築しました。
この方法により、デプロイの信頼性が向上し、リリーススケジュールを短縮することができました。

教育やトレーニングでの応用例

AirtestとPocoは、その直感的な操作性と学習コストの低さから、教育機関やトレーニングプログラムでも利用されています。
特に、自動テストの基礎を学ぶ際に、簡単なアプリケーションを対象にしてスクリプト作成を練習する事例が多く見られます。
このような実践的なトレーニングにより、新たなQAエンジニアの育成が促進されています。