　IoTやAI、ビッグデータでは仕様が未確定であるため、テストコストや品質の計測がしにくい。アジャイル開発ではテストコストに対する詳細な計測が手間になる。さらに1つのプロジェクトだけに収まらずに、派生開発や並行開発する製品の全てのプロジェクトで計測する必要がある。製品の全体体系を見て、テストのコストと品質を計測する必要があるのだ。

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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
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ソフトウェアテストの試練（前編）―IoTとAI、ビッグデータの試練を乗り越える開発
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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
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ソフトウェアテストの選択はケースバイケースであり絶対な正解はないが、ベターな選択は存在する。そこでテスト手法の詳細を知り、選択基準を見てゆくことにする。
ソフトウェアテストの手法と施策（前編）　テストの分類
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。