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（1/5 ページ）
AIが一般化してもソフトウェアテストを取り巻く環境は厳しいままなのだろうか？ソフトウェアテストの過去をひもときながら、その未来を予想する。完全自動のテスト、あるいはテストのいらないプログラミングは実現するのだろうか。
ソフトウェアがIoTやAI、ビッグデータとの関係が密接になっていく時代、ソフトウェアテストはどうなるのか。テスト手法自体はいままで同じながらその規模は爆発的に増大し、複雑さを増しながら発展していくのか。それとも時代に即した新しい手法が編み出され、完全自動テストが実施される世界が待っているのか。さらにテストを必要としない夢のようなプログラミング手法が登場するのか。AIによってソフトウェアテストは変わるのか。今回はテストの未来を見ていくことにする。
ソフトウェアテストの過去
ソフトウェアテストの未来を見ていく前に過去を振り返ってみよう。テストの過去からテストの未来を俯瞰できるかもしれない。まずはテストの歴史の概要を図1に示す。
図1. テストの歴史
1970年代――テスト原始時代
その昔、プログラミングを紙カードや紙テープで行っていた時代は、プログラミングはコストの掛かるものであった。このためプログラムを作りながらテストしてデバッグすることは金持ちでもできず、多大な時間を消費し、机上でプログラムコードをテストしていた。
これは今でいうソースコードレビューのような生やさしい話ではなく、まさに自分がコンピュータになりきり、実行タイミングも考慮して、レジスタの値もちゃんと把握しながら机上テストをしていた。当時の達人が書いたプログラムは、大型計算機に掛けたのちにバグが出るなどということは決してしなかった。計算機に出るバグは恥だったのだ。
その後、コンピュータを使ってテストをするようになったが、なるべく1回で多くのテスト結果を得られるよう真剣に考えた。そこには試行錯誤という文字はなかった。まさにテストケース1個は血の一滴であり、印字命令をちりばめたテストやデバッグはぜいたく極まりないものであった。まさに人馬一体、プログラムとテストが一体でコンピュータと接していた。
さらに時代が進み、ディスプレイ上でプログラミングができるようになると、テスト結果もラインプリンタで印字した紙でなく、ディスプレイに表示されるようになった。しかしまだ日本語環境が整備されていないこともあり、英語でテストをするのが当たり前であった時代だ。まだテストツールなど存在せず、全て自分でテストを作り上げていた原始時代であった。
1980年代――テスト技法確立時代
1970年代後半から1980年代前半になると、テスト技法について整備されるようになった。当時ではソフトウェア工学の主な分野がこのテスト技法であった。上流の設計手法や要求分析手法は芽生えたばかりで、プログラミング手法の次にこのテスト技法が注目されていた。
現代でも使われているテスト技法の基礎が確立されてきた時代でもあり、ホワイトボックステストのパス制御網羅やブラックボックステストのデシジョンテーブルなどは既に確立されていた。しかしこの時代はまだテストは一大行事であり、いざ鎌倉という心構えでテストに臨んでいた。常時テストなどというお気楽なものではなかった。
この時代は各種の構文チェックツールなどは登場していたが、本格的なテストツールの登場はもう少し時間が必要であった。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
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。
この記事の著者
新着ホワイトペーパー PR
-
製品資料
[株式会社 Green AI] 自動車業界には好機 脱炭素×コスト削減×現場改善を実現するエネルギー戦略 -
製品資料
[株式会社 Green AI] 脱炭素投資をすぐ回収したい 自動車業界にも有効なCO2削減アプローチ -
市場調査・トレンド
[スマートジャパン編集部] 「ペロブスカイト太陽電池」の普及戦略が公表 政府が目指すコスト・導入量のロードマップを解説 -
市場調査・トレンド
[スマートジャパン編集部] 導入が加速する再エネ・系統向け蓄電システム コスト・収益性の現状分析 -
技術文書・技術解説
[スマートジャパン編集部] いまさら聞けない「ペロブスカイト太陽電池」の基礎知識と政策動向
関連記事
こんなメディアも見られています
TechFactoryに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
特集
- マテリアルズ・インフォマティクスの動向調査
- 研究・開発職のデジタル活用調査
- 設計・解析業務におけるAI活用
- 3Dプリンタ利用動向調査
- CAD利用動向調査
- つながる工場の現状と課題
- 製造業におけるAI開発および活用の実態
- 設計・製造現場における品質管理
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
EE Times Japan×EDN Japan 統合電子版：「PCIM 2026」で見たパワー半導体最前線――電子版2026年10月号
-
2
CAE解析をAIエージェントに任せてみた 人は何を担うのか
-
3
スマート工場動向調査2026
-
4
AIエージェントで製造業の暗黙知を継承、熟練者の思考を再現する保全強化策
-
5
EE Times Japan×EDN Japan 統合電子版：製造現場にフィジカルAIをどう実装するか――電子版2026年9月号
-
6
DMG森精機の欧州深耕
-
7
高精度テクノロジーの学習モジュール 「高精度ADC 基礎編・上級編」
-
8
太陽光発電と蓄電池を最適制御、再エネ活用とコスト削減を両立する製品とは？
-
9
製造現場などを支える状態監視システム サンプリングの位相ずれを減らすには？
-
10
半導体の微細な構成要素を非破壊で可視化／評価する「3D X線技術」とは？
TechFactory SNS
@techfactory_itmをフォロー
インフォメーション
注目情報をチェック
TechFactoryをフォロー