IoTとAI、ビッグデータ時代のソフトウェアテスト（5）

ソフトウェアテストの手法と施策（後編）「テストの施策」を反省する（7/7 ページ）

公開 2017年02月28日 09時00分

更新 2017年04月05日 12時33分

著者

五味弘

[TechFactory]

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コストと品質の絶妙なバランスの取り方

　テストの原則2「完全なテストはできない」からテストをいつ終わらせるかを施策として決定する必要がある。このとき品質を人質に取って完了基準を決める場合と、コストを人質に取って完了基準を決める場合がある。なぜこのように人質が違うのかというと、品質とコストはトレードオフをしてバランスを取るもの、つまり両者は負の相関があると考えているからである（図4左図）^（*）。

*1　「生産性と品質は負の相関関係があるのか、正の相関関係なのか」これは製品やユーザーに依存する。さらに別の変数として開発期間があり、短納期の場合は得てして負の相関になる。品質向上とコスト低減のバランスを考えなければ、二兎を追う者は一兎をも得ずといったハメになりかねない

図4. テスト施策によるコストと品質のバランス

　図4の左図のように、テスト方針とその施策により、コストと品質は負の相関がある分布上を行き来する。コストを低減させて、かつ品質を向上させる魔法はない。もしそのような魔法があるとしたら、その魔法を使えるまでに、多大な魔女修行のコストが掛かるであろう。そしてこれからもその修行は続くであろう。

　魔法少女や魔女でないエンジニアは、図4の右図のようにコストをそれほど掛けずに品質を向上させる施策か、品質をそれほど落とさずにコストを下げる施策を目指す。このときにも大きな役割を担うのが、記述的テストと探索的テストのバランス、つまり組織と個人の融合、そして要員配置の妙である。

　今回は従来のソフトウェアテストについて、テスト別の施策を中心に見てきた。また大きな問題になる要員問題についても見てきた。この他にもウオーターフォールやアジャイルならではの問題がある。これについては第4回に触れることにする。

　次回はIoTやAI、ビッグデータなどの新時代のソフトウェアテストの課題を中心に見ていく。最初にソフトウェア開発を見ていくことにし、それからソフトウェアテストの課題の魔女を炙り出していくことにする。

著者紹介

五味弘（ごみひろし）：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）。

ソフトウェアの開発支援・教育に従事。電子情報技術産業協会（JEITA）専門委員会の委員長や情報処理振興機構（IPA）などの委員など。情報処理学会（シニア会員）。三重大学などの非常勤講師やリサーチフェローも務める。IoTやAI時代のソフトウェア開発の知見融合が関心事。

著書に『はじめてのLisp関数型プログラミング』（技術評論社、2016年）、共著書に『IoTセキュリティ』（日経BP社、2016年）、『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。雑誌執筆や講演なども多数。著者の個人サイトはhttp://gomi.info/。

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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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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。