機械学習を使ってUI自動テストをサイト間で再利用する - DeNA Testing Blog
SWETの薦田（@toshiya-komoda）です。 今回は第3回目の記事で言及させていただいた機械学習とUIテストに関して実験的に進めている技術開発について紹介させていただこうと思います。 この記事で紹介している内容の実装はGitHubにアップロードしていますので、もし興味がある方はこちらも覗いてみていただければと思います。 こちらはTensorFlow Advent Calender 2017第７日目の記事にもなっています。機械学習の実装の中でKerasを用いてます。 とりあえずデモ 最初に以下のデモ動画をご覧いただきたいです。会員登録フォームに対する自動テストのデモです。各入力欄に適切な情報を入力しつつ、パスワード欄にだけ'weak'という不正なパスワード文字列を入力して、バリデーションで弾かれることを確認するテストです。デモでは入力欄に値を埋める部分を、Chrome Extens
UIの改悪がUXを改善させる場合 - A Successful Failure
2013年01月20日 UIの改悪がUXを改善させる場合 Tweet Good UI≠Good UX UIとUXについてはその理解について多くの議論がなされてきた。たとえば、Googleの及川氏は「写真が語るUXとUIの違い」というエントリにおいてコーンフレークの例を元にUIとUXについて説明したが、その後、ERATOの渡邊氏が「1分でわかるUIとUXをわかりやすく説明する写真とお話」というエントリにおいて、ATMを例によりわかりやすい説明を挙げている（次の写真は当該エントリからの引用）。 この例ではたとえUIが素晴らしくても、そのATMは時間がかかるため、長い待ち時間ができ、結果としてUXが損なわれる場合を示している。 しかしながら、実際にはATMの劣悪なUIが悪いUXの原因となっている可能性があり、本当にこのATMのUIは素晴らしいのかという疑問が残る。つまり「Good UI ≠ Go
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