IoTとAI、ビッグデータ時代のソフトウェアテスト（3）

ソフトウェアテストの手法と施策（前編）　テストの分類（1/5 ページ）

IoTやAI、ビッグデータなどの概念が身近になった昨今、ソフトウェアテストはその複雑さを増している。そんな時代の中で実行力を持つソフトウェアテストの手法と施策を検証していく。

公開 2017年02月10日 09時00分

更新 2017年04月05日 12時32分

著者

五味弘

[ITmedia]

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　「ソフトウェアテストは数多くあるが、どれをどのように選ぶのか」

　この問題に対する唯一の解は「テストは製品とプロジェクトに依存する」である。つまり製品やプロジェクトに応じてテスト手法を選択し、それらを組み合わせてテストを実施することになる。これは知識と経験、そして勘が必要となる面倒な問題である。今回はこの問題の入口として、ソフトウェアテストの分類を見ていくことにする。

　IoTやAIはもはや単体製品ではなく、総合芸術の域に達している。これに対応するソフトウェアテストも総合芸術であり、従来より一層、各種テストを組み合わせて対処していく必要がある。これについては後のお楽しみにしたい。

【連載】IoTとAI、ビッグデータ時代のソフトウェアテスト

・第2回：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

・第1回：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

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ソフトウェアテストを分類する

　ソフトウェアテストは大きく分けて、ホワイトボックステストとブラックボックステストに分類される。

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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。