Reimagining Automation - Speaker Deck

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Reimagining Automation 自動化の再構想 Pandy Knight @AutomationPanda 伊藤　潤平スライドの翻訳

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2023

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2023 33

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Automation 自動化

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Automation 自動化テスト

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Automation 自動化 Let’s review the history! 歴史をふりかえってみようテスト

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The origins of testing (1979-1990s) テストの起源 Myers’ book separated testing from debugging. That also marked the separation of roles between developers and testers. All testing was done manually. Testers didn’t need coding skills. マイヤーズの本は、テストをデバッグから切り離した。それはまた、開発者とテスターの役割分担を示すものでもあった。テストはすべて手作業で行われた。テスターにコーディングのスキルは必要なかった。

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The advent of unit testing (1990s) ユニットテストの登場(1990年代) Object-Oriented Programming was the trend. Kent Beck created SUnit, the ﬁrst unit test framework. Later, Kent Beck and Erich Gamma created JUnit. xUnit style frameworks spread to other languages. They were mainly used by developers. オブジェクト指向プログラミングがトレンドだった。ケント・ベックは、最初のユニットテスト・フレームワークであるSUnitを作った。その後、ケント・ベックとエーリッヒ・ガンマがJUnitを作った。 xUnitスタイルのフレームワークは他の言語にも広がった。これらのツールは主に開発者によって使われた。

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Extension into black box automation (2000s) ブラックボックステスト自動化へ拡張(2000年代) Testers combined test frameworks with black box tools. This coincided with the rise of web development. A new role arose: the automation engineer. Some testers feared losing their jobs to automation. However, projects initially struggled with poor practices. テスターはテストフレームワークとブラックボックスツールを組み合わせた。同時にこれは Web開発の台頭となった。自動化エンジニアという新しい役割が生まれた。自動化によって職を失うことを恐れるテスターもいた。しかし、経験値の少ないプラクティスによって当初のプロジェクトは苦戦していた。

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Agile had taken ahold of the industry, and tests became part of Continuous Integration. Automated tests became more atomic and robust. However, automation also became more complicated. Teams hired SDETs * to help. アジャイルが業界に浸透し、テストは継続的インテグレーションの一部となった。自動テストはより原子的で強固なプラクティスになった。しかし、自動化はより複雑になった。チームは SDETs を雇って支援してもらった。 * SDET ：Software Development Engineer in Test Continuous testing (2010s) 継続的テスト(2010年代)

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Better testing experience (early 2020s) テスト体験の向上（2020年代前半） Tools focused on making testing easier. Companies built comprehensive platforms. Cypress and Playwright became very popular. Developers started doing more testing. ツールはテスト活動を容易にすることに集中した。各社は包括的なプラットフォームを構築した。 CypressやPlaywrightが普及した。開発者はより多くのテスト活動を行うようになった。

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What happened after 2023? (2033年から見て、)2023年以降は？

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Autonomous. 自律的

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Generating tests with LLMs (mid-2020s) LLMによるテストの生成（2020年代半ば） ChatGPT and Copilot could generate tests. They started rough but improved over time. Eventually, they could generate reasonable, executable test cases. ChatGPTとCopilotを使ってテストを生成できた。最初は荒削りだったが、時間の経過とともに改善された。最終的には、妥当で実行可能なテストケースを生成できるようになった。

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Why generate test code… なぜテストコードを生成するのか…

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Why generate test code… なぜテストコードを生成するのか… When bots can just run the tests? ボットがテストを実行できるようになったら？

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Learning Sources 学習ソース System Behaviors システムの振る舞い Development Artifacts 開発成果物 Human Feedback 人的フィードバック Observability Data 可観測性データ

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of Automation from Assertion オートメーションとアサーションの偉大なる分離 The Great Decoupling オートメーションはアサーションだけでなくチームが自律的になるよう補助する（意訳）

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The rise of replay (late-2020s) リプレイの台頭（2020年代後半） 1. A developer makes a change. 2. Automation loads the new version. 3. It looks for differences and tries them, recording what it actually ﬁnds. 4. The developer reviews the recording and marks if the change was good or bad. 5. The developer then keeps coding or ﬁxes the problem. １．開発者が変更を加える。２．オートメーションは新バージョンをロードする。３．オートメーションは変更を探し、実際に見つけたものを記録する。４．開発者は記録を確認し、変更の良し悪しをマークする。５．開発者は実装を続けるか、問題を修正する。

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Closing the gap (2033) ギャップを埋める（2033年） Recommendation systems are becoming very accurate. Less human guidance and intervention are required. Big enterprises are starting to embrace these approaches. レコメンドシステムは非常に正確になってきている。人間によるガイダンスや介入はより少なくて済む。大企業はこれらのアプローチを採用し始めている。

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Automation

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Automation チーム

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Automatic Journaling ジャーナルの自動化 Journals automatically record, summarize, and catalog notes for all meetings into a knowledge base. Teams become more efficient and less forgetful. ジャーナルは、すべての会議のメモを自動的に記録、要約し、ナレッジベースにカタログ化します。チームはより効率的になり、忘れにくくなります。

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Automatic Ticketing チケット発行の自動化 Boards automatically draw sketches, create diagrams, and update work items while observing teams. They effectively take over process management. ボードはチームを観察しながら、自動的にスケッチを描き、ダイアグラムを作成し、作業項目を更新します。プロセス管理が効果的に引き継がれます。

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Async Demos 非同期デモ Folks record demo videos when they ﬁnish work items that are linked to tickets and stored in a knowledge base. Production tech makes everything look and sound great. チケットにリンクされた作業項目が完了したら、デモビデオを録画し、ナレッジベースに保存されます。 Production techにより、すべてが素晴らしい見た目とサウンドになります。

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Daily Digests デイリーダイジェスト No more standups – everyone receives a tailored team report each morning generated from the knowledge base. An individual’s status is gleaned from their activities and contributions. スタンドアップミーティングはもう必要ありません。ナレッジベースから生成される要約されたチームレポートを全員が毎朝受け取ります。個人のステータスは、そのアクティビティと貢献度から収集されます。

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Autonomous tools upended software development. 自律型ツールはソフトウェア開発を根底から覆した。

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Agile went back to its roots (early 2030s) アジャイルの原点回帰（2030年代初頭）

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Agile went back to its roots (early 2030s) アジャイルの原点回帰（2030年代初頭） 1. Scrum is outdated and nearly dead １．スクラムは時代遅れで、ほとんど死んでいる

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Agile went back to its roots (early 2030s) アジャイルの原点回帰（2030年代初頭） 1. Scrum is outdated and nearly dead 2. Waterfall is back in shorter iterations as Whitewater １．スクラムは時代遅れで、ほとんど死んでいる２．ウォーターフォールはホワイトウォーター*として短い反復で復活する *ホワイトウォーター：激流のごとく白く泡立った水

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Agile went back to its roots (early 2030s) アジャイルの原点回帰（2030年代初頭） 1. Scrum is outdated and nearly dead 2. Waterfall is back in shorter iterations as Whitewater 3. Kanban is now the most popular Agile process １．スクラムは時代遅れで、ほとんど死んでいる２．ウォーターフォールはホワイトウォーター*として短い反復で復活する *ホワイトウォーター：激流のごとく白く泡立った水３．カンバンは今や最も人気のあるアジャイルプロセス

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Agile went back to its roots (early 2030s) アジャイルの原点回帰（2030年代初頭） 1. Scrum is outdated and nearly dead 2. Waterfall is back in shorter iterations as Whitewater 3. Kanban is now the most popular Agile process 4. Async Agile, also called NoAgile, is starting to rise １．スクラムは時代遅れで、ほとんど死んでいる２．ウォーターフォールはホワイトウォーター*として短い反復で復活する *ホワイトウォーター：激流のごとく白く泡立った水３．カンバンは今や最も人気のあるアジャイルプロセス４．「NoAgile」とも呼ばれる非同期アジャイルが台頭し始める

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Discovery 発見 Formulation 定式化 Automation オートメーション

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Current challenges with automation (2033) 自動化に関する現在の課題（2033年）

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Current challenges with automation (2033) 自動化に関する現在の課題（2033年） 1. Cost has replaced skill as the barrier to entry １．スキルに代わってコストが参入障壁になった

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Current challenges with automation (2033) 自動化に関する現在の課題（2033年） 1. Cost has replaced skill as the barrier to entry 2. Training and tuning the tools can be tricky １．スキルに代わってコストが参入障壁になった２．ツールのトレーニングやチューニングが扱いにくい

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Current challenges with automation (2033) 自動化に関する現在の課題（2033年） 1. Cost has replaced skill as the barrier to entry 2. Training and tuning the tools can be tricky 3. Quality is still human-oriented １．スキルに代わってコストが参入障壁になった２．ツールのトレーニングやチューニングが扱いにくい３．品質は依然として人間中心

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We reimagined automation for both testing and collaboration. テストとコラボレーションの両側面から自動化を再構想した

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Writing Tests テストを書く

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Writing Tests テストを書くだけではなく (テスト自動化→オートメーションで)振る舞いを解き明かそう

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The future is open: Let’s be creative! 未来は開かれている：クリエイティブになろう

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