IoTとAI、ビッグデータ時代のソフトウェアテスト（1）

ソフトウェアテストのコストと品質（前編）―「テストの究極の問題」を考える（1/5 ページ）

言うまでもなくソフトウェアテストは重要だが、IoTやAIなどの新しい概念によってソフトウェア自体の在り方が変わりつつある中、旧来からのテストを踏襲するだけでは成果は得られない。新時代のソフトウェアテストについて、考察する。

公開 2017年01月10日 09時00分

更新 2017年04月05日 12時28分

著者

五味弘

[TechFactory]

印刷する連載新着通知を受け取る

ソフトウェアテストを「上から目線」で見てみる

　「ソフトウェアテストほど重要なものはなく、ソフトウェアテストほど困難で大変なものはない」

　これを頭で理解していても、テストが開発現場任せになっていて、組織全体に対する問題と認識されていないことは多い。これは会社経営でいえば「経営者的視点に欠けた経営」とも呼べるものだ。ここではこの経営者的視点を「上から目線」と呼ぶことにして、ソフトウェアテストにおける経営者的視点が特別なものではないことを示したい。

　さらに今はIoTやAI、ビッグデータの隆盛により、ソフトウェアテストも一層混沌としている（図1）。IoTは多種多様なデバイスがITシステムと縦横無尽につながり、止めどなく拡張されていく世界を作る。AIは常に学習によって自分自身を変貌させていき、周囲を変えていく。ビッグデータは非定型な大量のデータを処理し、その動作はデータ自身に随従して変化していく。このような環境でソフトウェアテストがどうあるべきか、どうするべきかが開発現場に問われている。そして「上から目線」の経営的視点も問われている。

図1. IoTとAI、ビッグデータの時代

この連載新着通知をメールで受け取る

◎おすすめホワイトペーパー

組み込み開発

&raquo 静的解析ツールに必要な「3つの基本要素」とは　

&raquo 設計品質を向上させるための「状態遷移表」設計手法まとめ　

&raquo ソフトウェア開発の現場でちゃんと役立つ「リファクタリング」　

&raquo 開発コストと開発期間を50％削減したエンジニアが実践する4つのコツ

&raquo 「Windowsハードウェア認証」が製品の価値を上げる理由

⇒⇒「新着ホワイトペーパー」をチェックする

　もう1つの問題として、ソフトウェアテストはソフトウェア開発の最下層に位置する身分と見なされている実情がある。誤解を恐れずに言えばソフトウェアはメカ、エレキの下の身分になっており、ソフトウェアテストはそのソフトウェアの中でもさらに最下層である。下の現実を見てほしい。

メカは一番、偉いんだ

エレキだって偉いんだ

ソフトも最近は偉くなったんだ

テストも最近……大変だ

　そこで連載第1回の今回はソフトウェアテストの重要性を経営者層へ認めさせるためにも、ソフトウェアテストの重要性を見ていき、開発現場だけでなく経営者層にも訴えていく。このためには「上から目線」が大事である。

　社長になったつもりで、会社全体を上から目線で見てみよう。そしてソフトウェアテストの大きな問題である「テストコストと得られる品質をどのようにバランスさせるのか」を現場目線だけでなく経営者的視点で探っていく（図2）。

図2. テストコストと品質のバランス

　このコスト問題はソフトウェアテストの究極の問題ともいえるものであり、「テストをどこで打ち切り、コストと品質のバランスをどのように取るか」「どのようにそれらをトレードオフしていくか」を会社施策として上から目線で決める必要がある。なお逆に「下から目線（*1）」もあるので参考にしてほしい。

　*1　下から目線とは、知っているにもかかわらず、知らないふりをして、相手を下から見上げる目線のことである（ここではこのように定義する）。もちろん相手が少しでも間違うと徹底的にたたくのはデフォルトである。悪い意味で「下から目線」を紹介したが、別のいい意味としては謙虚に学ぶ姿勢のことである。下から目線は多くの場合は謙虚といわれるものであるが、この記事ではときには上から目線も必要であることを示す。社長の視点で見るようにしておくと、将来の役に立つだろう。

とあるテスト現場より（1）

A：「先輩、自分は経営者的視点なんて無理ですよ、それに開発現場にいるから関係ないです」

B：「それじゃ、俺の上司になったつもりで、組織全体のソフトウェアテストのやり方を管理してみて」

A：「お前ら、無駄にコストかけてテストしやがって、やり直しだ……って言えないです」

B：「うんうん、そんな感じだ。でももう少しやさしくな。……ところでお前、後で覚えておけよ」

次ページへソフトウェアテストの定義を見直す

印刷する

IoTとAI、ビッグデータ時代のソフトウェアテスト

連載新着通知を受け取る

この連載の記事をもっと見る

この記事の著者

五味弘

OKI（沖電気工業）シニアスペシャリスト、エバンジェリスト。博士（工学）。ソフトウエアの開発支援・教育に従事。電子情報振興協会（JEITA）専門委員会の委員長や情報処理振興機構（IPA/SEC）などの委員多数。三重大学などの非常勤講師も務める。エンタープライズ系と組み込み系におけるソフトウエア開発の知見融合が関心事。共著書に『定量的品質予測のススメ』（オーム社、2008年）、『プログラミング言語論』（コロナ社、2008年）などがある。

ソフトウェアテストのコストと品質（前編）―「テストの究極の問題」を考える（1/5 ページ）

ソフトウェアテストを「上から目線」で見てみる

◎おすすめホワイトペーパー

組み込み開発

とあるテスト現場より（1）

IoTとAI、ビッグデータ時代のソフトウェアテスト

この記事の著者

新着ホワイトペーパー PR

関連記事

ソフトウェアテストのコストと品質（前編）―「テストの究極の問題」を考える（1/5 ページ）

ソフトウェアテストを「上から目線」で見てみる

◎おすすめホワイトペーパー

組み込み開発

とあるテスト現場より（1）

IoTとAI、ビッグデータ時代のソフトウェアテスト

この記事の著者

新着ホワイトペーパー PR

関連記事

国内組み込みシステム市場をリードするのは自動車、急成長は医療と監視

製造現場での音声認識導入を失敗させる2つの原因と対応策

業種業界を問わず参照できるIoT向け開発方針を公表

「状態遷移表」を使うと高品質な開発が可能に！

ソフトウェア開発現場の不安を解消する「リファクタリング」