T-DASHの評判・口コミ 全13件

このたびは、テストケースの共有による評価の均一化や、実行から検証までを一括で任せられる点について、具体的にご評価いただきありがとうございます。 手作業でばらつきがあったリグレッションテストの一部を自動化し、安定した品質確認につなげていただいている点を大変心強く拝見しました。 一方で、テストケース作成時の習熟の必要性や、IPアドレス変更の運用に関するご指摘もありがとうございます。 IPアドレスの変更については、カスタム動作で手入力を挟む操作を作成し、該当テストケースに作成したカスタム動作を組み込むことで実現可能です。 よろしければ、以下をご参考くださいませ。 （ご参考） ・チュートリアル：カスタム動作を作成しよう / Robot Frameworkで作成 　https://service.valtes.co.jp/t-dash/function/tutorial/custombehavior_vol_002/ ・外部サイト 　https://robotframework.org/robotframework/latest/libraries/Dialogs.html なお、いただいたご意見は社内でも共有し、現場での運用負荷を軽減できるよう、より扱いやすい仕組みの検討・研究を進めております。 引き続き、T-DASHをよろしくお願いいたします。

このたびはT-DASHをご活用いただく中でのレビューをお寄せいただき、誠にありがとうございます。 価格面を抑えつつ自社でカスタマイズしやすい点や、Python連携が簡単で、T-DASH本体とPython分離されている構成、直感的に扱える画面設計について評価いただけたことを大変うれしく拝見しました。 システム改修後のテストをコマンド実行で自動化し、実行工数を8割削減できているとのこと、日々の品質確認の効率化にお役立ていただけている様子が伝わってまいります。 また、技術者以外のメンバーでもテスト実行や評価を担えるようになった点も、チーム全体でのテスト運用の広がりにつながっていれば幸いです。 一方で、テストケースに関する改善のご要望もありがとうございます。 いただいたお声は運用現場での使い勝手に関わる重要なお声として、開発チームにも共有し、今後の改善に向け検討・研究を進めてまいります。 > ・ケースにコメントを挿入し、作成者が設定した内容が不明な場合に他の担当者へケースの重要ポイントを伝えたい。別途設計書を作成したくない。 現状のT-DASHでは、テストケース名に作成者名や補足情報を追記していただく方法で運用いただく形となります。 > ・ケースを一時的に無効化してデバッグに利用したい。 実行時のチェックボックスをOFFにすることで、そのケースは実行対象から外すことが可能です。 もし上記のご案内で不足がございましたら、お手数ですがサポート窓口までお問い合わせいただけますと幸いです。 サポートへのお問い合わせ：https://service.valtes.co.jp/t-dash/contact/ これからテスト自動化に取り組まれる方にも安心して活用いただける製品となるよう、引き続き改善に取り組んでまいります。 今後ともT-DASHをよろしくお願いいたします。

このたびは、T-DASHのご利用体験をお寄せいただきありがとうございます。 プログラミング技術がなくても日本語で分かりやすく、操作しやすいUIや試しやすい価格帯をご評価いただき、大変うれしく拝見しました。 手作業で行っていたリグレッションテストを自動化し、リリースごとに継続的に確認できる環境づくりにお役立ていただけているとのこと、品質維持と作業負担の軽減の両面で貢献できていれば幸いです。 一方で、Pythonを用いたカスタム動作の設定や、自動化の可否判断の難しさについてのご指摘もありがとうございます。 いただいたお声は社内でも共有し、よりスムーズに活用いただけるよう、改善の参考としてまいります。 なお、Pythonによるカスタム動作の設定方法についてはチュートリアルをご用意しておりますので、よろしければご参照ください。 設定が難しい場合には、プレミアムサポート（別途有償）にてオンラインでのサポート対応も行っております。 ご状況に応じてご活用いただけますと幸いです。 ご参考：カスタム動作を作成しよう / Pythonで作成 https://service.valtes.co.jp/t-dash/function/tutorial/custombehavior_vol_003/ ご参考：プレミアムサポート https://service.valtes.co.jp/t-dash/pricing/premiumsupport/ これからテスト自動化に取り組む方にとっても、現場で実用的に使えるツールであり続けられるよう取り組んでまいります。 今後ともT-DASHをよろしくお願いいたします。

このたびは具体的なご評価をお寄せいただきありがとうございます。 貴社のセキュリティ要件を満たす形でご採用いただき、さらに操作画面の分かりやすさやチュートリアル動画による自己解決のしやすさをご評価いただけたことを大変嬉しく思います。 また、デグレ検証に貢献できたとのことも励みになります。 一方で、セルフヒーリングやAIによるテスト自動生成機能へのご要望をお寄せいただきありがとうございます。 いただいた内容は、今後の検討・研究テーマの一つとして取り上げ、開発部門とも共有しながら向き合ってまいります。 引き続き、T-DASHをよろしくお願いいたします。

この度はレビューをご投稿いただき、ありがとうございます。 実際の画面操作からそのままテストシナリオを作成できる点や、データドリブン機能によってテストパターンを効率的に網羅できているとのこと、現場での具体的なご活用を共有いただきありがとうございます。 業務有識者の方が主体となってシナリオを整備され、リグレッション工数の削減につながっている点は、私たちが目指している活用イメージそのものです。 また、スケジュール実行をより直感的に扱えるUIについてのご要望をお寄せいただき、ありがとうございます。 いただいた内容は社内でも共有のうえ、現在、改善に向けた検討・研究を進めております。 非エンジニアの方にもより扱いやすい仕組みとなるよう、今後の機能改善にしっかりと反映してまいりますので、引き続きT-DASHをよろしくお願いいたします。

このたびは具体的なご評価をお寄せいただき、ありがとうございます。 プログラミングの専門知識がなくても、テスト設計の延長で自動化に取り組めたとのこと、大変心強く拝見しました。 現場のQAメンバーの皆さまが主体となり回帰シナリオを構築され、生産性向上や標準化につながったとのこと、大変うれしく思います。 高度な制御やカスタマイズへのご期待をお寄せいただきありがとうございます。 具体的なご要望として開発チームにも確実に共有し、今後の機能強化の検討材料として活かしてまいります。 自動化を始める組織にとって、T-DASHが無理なく立ち上げられる選択肢であり続けられるよう、機能と支援体制の両面を磨いてまいります。 今後ともよろしくお願いいたします。

この度はレビューをご投稿いただきありがとうございます。 複雑なUIや複数アプリをまたぐデバッグにおいて、カスタム動作やバグ発生時のスクリーンショット機能をご活用いただいているとのこと、現場での具体的な活用状況を共有いただき大変ありがたく拝見しました。 挙動が不安定な場面でも状況を把握しやすい点は、日々のデバッグ効率化に直結する重要なポイントだと考えております。 一方で、画面定義の視認性やC#対応へのご要望も具体的に共有いただきありがとうございます。 いただいた内容は責任をもって開発部門へ共有し、今後の機能改善の検討テーマとしてまいります。 運用規模が広がった際にも扱いやすい設計を目指し、改善を重ねてまいりますので、今後ともT-DASHをよろしくお願いいたします。

このたびは詳細なレビューをお寄せいただきありがとうございます。 非エンジニアの方でも扱いやすく、操作の流れをテスト手順として落とし込める点や、回帰テストの安定運用につながっている点を具体的に共有いただき、大変嬉しく思います。 工数を約20％削減しつつ、品質ラインを維持できている点は、導入効果が具体的に現れている事例としてありがたく拝見しました。 また、具体的なご要望もお寄せいただきありがとうございます。 「1) 画像比較で“結果の良し悪し”を判断できる機能が欲しい」について、標準動作「現在の画面と期待画像を比較する」でご希望を満たせるかご確認いただけますと幸いです。 こちらの動作では、現在のスクリーンショットと期待画像を突き合わせてピクセル単位で比較することができます。 具体的には、各ピクセルの値の「差の絶対値」にもとづいて画像一致率を算出し、指定値（％）以上であれば合格と判定する仕組みです。 期待画像とは「スクリーンショットを保存する」動作で取得した画像を使用します。 「比較した画像の一致率が指定％以上であることを検証する」とセットで用いることで、指定値（％）以上かを検証します。 「現在の画面と期待画像を比較する」動作の流れ： 現在の画面を撮影→期待画像と比較→差の絶対値から一致率を算出→指定％以上なら合格 画面認識操作のチュートリアルを用意していますので、もしよろしければご参考くださいませ。 ご参考：[Webアプリ]標準動作一覧 / 画面認識操作 https://service.valtes.co.jp/t-dash/function/tutorial/behaviordefinitions_vol_021/ また、AIを活用したテスト作成についてのご期待もお寄せいただきありがとうございます。 現在、テストケース作成の効率化につながる取り組みの一つとして、AIの活用について検討・研究を進めております。 より運用負荷を抑え、継続的に活用しやすい仕組みづくりを進めてまいります。 今後も現場で使い続けやすい製品改善に取り組んでまいりますので、引き続きT-DASHをよろしくお願いいたします。