探索的テストを対象とする機械学習(SOM) を利用した進行中プロジェクトにおける探索箇所推測手法 「FaRSeT --# / ファルセットシャープ」の提案
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年度 : 2020年  
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ている。このことは、開発から納品までの工期が短い「短納期型開発プロジェクト」でも同様であり、短い工期中に発生するテストの手戻りは大きな負担になる問題がある。我々はこの問題の解決策として、FaRSeT(Flexible and Rapid Software Test)というテスト手法を提案し、SQiPシンポジウム2018にて発表した。
FaRSeTを用いた探索的テストにより、事前にテストケースを準備する必要がなくなり、仕様変更が多い部分の手戻りを解消することができた。また、重要な探索箇所についてステークホルダの合意を得ながら優先して探索的テストを実施できるようになり、テストの効率化を図ることもできた。
しかしながら、以下2点の問題点が浮き彫りとなった。
? 未実施のテストは不具合が発生していないため、重要な探索箇所として判断できない。
? 不具合数だけでは、残存不具合を想定することができない。
これらの問題点により、重要な探索箇所を判断するための根拠が欠けるため、ステークホルダに探索箇所の合意を得る際の障害になっている。
そこで本研究では、これらの問題点を解決するために、重要な探索箇所を推測し、それを提示する手法「FaRSeT-#(ファルセットシャープ)」を提案する。重要な探索箇所を判断するための手法として、機械学習の1つである自己組織化マップ(Self-Organizing Maps)を利用し、セッションを二次元マップ上に可視化し提示する。
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