IoTとAI、ビッグデータ時代のソフトウェアテスト（2）

ソフトウェアテストのコストと品質（後編）―現場と「上」で一緒に考える（3/6 ページ）

公開 2017年01月23日 09時00分

更新 2017年04月05日 12時31分

著者

五味弘

[TechFactory]

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問題4. 非機能要求のテスト

　原則7「バグゼロの落とし穴」にもあるよう、機能要求の確認テストだけでは不十分である。ユーザビリティや拡張性など、いろいろな非機能要求のテストも必要である。しかしこれらは機能要求のテストより何倍も難しい。

　ぱっと思い付くテスト方法は主観評価であるが、これは主観の混じり込んだ統計と同じくらい怪しげなものである。社長の主観による鶴の一声ほど、怪しげなものはない（開発現場からの報告）。

とあるテスト現場より（4）

A：「先輩、このシステム、使いにくいです……」

B：「それは主観評価だ」

A：「先輩、でも他の人もそう言ってます」

B：「それは企業秘密だ」

問題5. 効率的なテスト（テストの自動化を含む）

　ソフトウェアテストの最大の問題である「コストと品質のバランス」だが、コストを下げるためにもテスト効率は重要な問題である。効率が2倍になれば、コストが半分になるか、2倍の量のテストを実行できる。

　効率化の方法として、テストの自動化が挙げられる。テストの運用管理を始めることが自動化の第一歩であり、テスト実行の自動化が次の段階にあたる。最終的にはテストケースを自動生成・実行できれば大きな効率化が実現する。

　プログラムコードを見てテストを作るホワイトボックステストであれば比較的自動化は楽であるが、仕様書やマニュアル、またはユーザーの口伝だけでテストをするブラックボックステストは「完全なブラック」である。このようなテストの自動化は、AIが大幅に進歩し、人間以上に文章の底にある意味をくみ取れるようになるまで待つしかない。

　テストの自動化という問題は一見簡単に解決できるように思えるが、実はそうではない。小さい障壁としては自動化するための準備のコスト、例えば、自動化ツールの購入と教育、普及コストがある。大きい障壁としては自動化した効果をすぐに出せという圧力がある。この圧力に負けて、自動化を諦めてしまうという悲劇が繰り返される。上から目線だけでなく、時間的に長い目線で見るべきだろう。

とあるテスト現場より（5）

A：「先輩、もっとテストをスマートにやりたいです」

B：「自動化だ」

A：「先輩、テストの自動化ってどうすればいいんですかね」

B：「自動化だ」

A：「あ、自動応答ですか……」

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IoTとAI、ビッグデータ時代のソフトウェアテスト

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。

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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。