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：IoTとAI、ビッグデータ時代のソフトウェアテスト（7）（3/4 ページ）

IoTとAI、ビッグデータが一般化した時代に求められるソフトウェアテストとは、どのようなものになるのか、今回は新時代に求められるテストの必要条件とは何かを見ていくことにする。

[五味弘，TechFactory]

新しいソフトウェアテストの施策方針、その思い

　ソフトウェアテストに柔軟性、拡張性、接続性を与えるため、つまり仕様変更に耐えうる精神力と体力を身に付けるためにはまず、テストを基本部と派生部と拡張部、接続部に分ける。

　基本部は従来のソフトウェアテストに相当するものであり、派生部は多種多様なIoTデバイスや非定型のデータ、一定範囲の学習結果に対応するテストにする。また拡張部は未知のIoTデバイスや機能、データに対応する部分であり、接続部は別システムのテストと接続する部分である。

　従来のテストでもコールドスポット（仕様が確定されテストケースが凍っているところ）とホットスポット（仕様が未確定でテストケースが熱いところ）に分けて作成することがあったが、それを応用したものである。

　テストはのんべんだらりとするのではなく、意思を持って（今回は4つの部分に分けるという意思を持って）行うことが重要である。基本部はウオーターフォール型開発に準じたテストでもいいし、アジャイルでも構わない。拡張部以降はアジャイル開発に準じたテストになるであろう。これは未確定な仕様に対するテストとしてはアジャイルが向いているからである。

　次にテストを爆発させない防護服は、賢さを素材にする。組み合わせテストの科学的な効率化と探索テストの職人的な効率化による賢さで、テストを手抜きして、爆発を抑える。効率化は科学的な方法だけでも職人的な方法だけでも、片方だけではいけない。両方必要である。