IoTとAI、ビッグデータ時代のソフトウェアテスト（7）

ソフトウェアテストの試練（後編）―IoTとAI、ビッグデータが愛したテスト（4/4 ページ）

公開 2017年03月27日 09時00分

更新 2017年04月04日 17時36分

著者

五味弘

[TechFactory]

印刷する連載新着通知を受け取る

新しいソフトウェアテストには問題点がいろいろ

　ここまでで新しい時代のソフトウェアテストに求められるものと、それに対応したテストの施策方針を紹介してきた。新しいソフトウェアテストに求められるものと、その施策方針はよく分かる。しかし実施する具体的な施策は難しい。まさに言うは安し、行うは難しである。

　次に問題となるものにはコストと品質のバランスがある。これは新時代のテストに限った話ではないが、テストにどれだけのコストを掛けるのかという問題である。コストと品質のバランスをどのようにして、どのようにトレードオフするかという問題である。

　コストと品質のバランスを検討する際には、品質計測をする必要がある。コストはある程度機械的に計測できるが、品質を計測するのは難しい。今までにも言及してきたようにIoTやAI、ビッグデータのシステムで品質を計測するのは従来のシステムよりもさらに一層困難である。そしてこれがコストと品質のバランス問題のキーになる。

　新しいテストでは固定的な環境でテストはできないかもしれない。新しい時代のシステムは動的で、常に拡張され、非決定的な動作をし、大量のデータに依存して動く。このため、テスト対象のシステムを固定するのは困難になる。刻々と変化する本番環境とテスト環境の隔たりが大きくなる。

　新しいソフトウェアテストでは従来手法の適用できない箇所があり、人もまた同様である。従来のテスト技術者では対応できない部分をどのようにするのかが問題になる。新しい時代のテストをする技術者を探し出し、育成し、そろえていくことができるのか、それも問題である。

　さらなる問題はテストの管理である。テストそのものの評価やテスト活動の評価も管理に含むが、テスト管理も従来より難しくなる。テストケースやテスト対象が固定されずに動的に変化すると管理は面倒になり、その評価も面倒になる。

　ここでは新しい時代のソフトウェアテストの問題点を挙げてきたが、次回は新しい時代のソフトウェアテストの施策はどのようにするのか、そして上記の問題をどのように解決していくのかを見ていくことにする。

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/。

この連載新着通知をメールで受け取る

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

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。

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。