IoTとAI、ビッグデータ時代のソフトウェアテスト（11）

ソフトウェアテストの未来（後編）――テストが開く明日への扉（4/5 ページ）

公開 2017年05月29日 09時00分

著者

五味弘

[TechFactory]

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近未来のソフトウェアテスト

　夢物語はここまでにして、遠い未来でなく、近い未来でのソフトウェアテストについて見ていくことにする。

ソフトウェアテストのあるべき姿のために

　ここではここ数年で訪れるであろう、近未来のソフトウェアテストを見ていくことにする。これには今でも実現可能なものから、近い未来に期待するものまである。図3にこれからのテストのあるべき姿のために必要なものを示す。

図3. ソフトウェアテストのあるべき姿のために

統計

　なぜソフトウェアテストに統計が出てくるのか不思議に思うかもしれないが、前回でAIのテスト技術者のあるべき姿として、統計を使いこなせることであると紹介しているので、参照してほしい。AIやIoT、ビッグデータのテストでは、非決定的な動作結果の正当性を推測するには統計的な分析（主観評価も含む統計的な分析）が必要である。

計測と記録

　テストの前に計測、テストの後に計測、そしてテスト中にも計測を実施する。記録と計測はテストだけでなく、どんなことでも重要なものである。

　テスト前にはテスト対象（ドキュメントやプログラム）をいろいろな角度で計測し、記録する。これは静的テストであるレビューの1つでもある。また実施するテストケースも計測する。テストケース数だけでなく、その分類や優先度、重要度なども計測する。テスト後にはテスト結果やその分析結果を計測する。どれだけのテストを実施して、どれだけの障害を見つけ、その原因数やその分類などを計測する。テスト中には障害の発見数などを計測する。またテストコストも計測した方がいい。

　このようにテストの各断面を計測し記録することは重要であり、テストのあるべき姿である。これは未来でなく、今すぐにも実施できる基本的なものである。こんなことをわざわざ未来像として描かなくてもいいようにしたいものである。……本当に。

　これらの計測結果を分かりやすい形で表現するツールがあればなおよい。Excel以上のツールが出てくることを期待している。

コストと品質

　この連載の最初にも紹介したが、テストの究極の問題は「コストと品質のバランス」である。テストにどれだけのコストをかけて、どれだけの品質を得るかである。

　テストの自動化は進みテストコストは減少している。今後もますますテストコストは低減していくだろう。逆にセキュリティやIoTなどに求められるテスト項目は増えていくだろう。自動化によるコストの低減と新たなテスト項目によるコスト増大があるので、未来が薔薇色か灰色かは分からない。

　IoTやAI、ビッグデータの時代になっていくと品質はさらに望まれるようになる。ソフトウェアの規模が大きく、生活の一部になる未来では、品質問題は致命的な問題になりかねない。もちろん品質はテストのみで対応するものでなく、全体で対応するものであるが、テストはその最前線にいる。今はセキュリティに関心が集まっているが、それを含むテストに最大の関心を寄せ、全社一丸となって、この問題に対応していく必要があるだろう。

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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。