【第8回】変更の影響範囲に対するテスト技法の今後の展開

テスト設計をする際には、テスト技法を使うことで、効率的に効果的なテストケースを作ることができます。今回、本稿で紹介する技法となる「順序組み合わせテスト」と「波及全使用法：IDAU法」は、バージョンアップ開発や派生開発などで、テスト対象に変更が入ったときに役立つテスト技法です。これまでの7回の連載では、前半の4回はこの技法の特徴や具体的な使い方を湯本から紹介し、連載の後半では、後続研究として取り組んだCode Based IDAU法(CB-IDAU)とグラフ特徴量バグ予測モデル(GMT)を武田から紹介しました。

連載の最終回である今回はすこし話を変えて、この技法を今後どうしていくとよいのかを武田と湯本の対談でお伝えしたいと思います。
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これまでの７回の連載を終えて

湯本：武田さん、今回はIDAU法の連載に協力してもらってありがとうございました。連載を通じて、私も改めて武田さんの研究成果を見直す機会になったので、とてもよかったです。武田さんはどうでしたか？

武田：論文で書いたことを要約しつつ、わかりやすく読者の方々に伝える機会ができて、自分の頭の中を整理できたのでとてもよかったです。ありがとうございました。

湯本：今後の展開について話すのが今日のテーマなのですが（笑）。私は、IDAU法はバージョンアップ開発や派生開発などで、テスト対象に変更が入ったときに役立つテスト技法として研究しましたが、一番の想いは、現場で多くの人に適用してもらいたいことであるため、ツール化して汎用的に使えるようにできないかなって思っているんです。武田さんが後続研究でテーマにしたCB-IDAUなんかは、ツール化して汎用的に使ってもらうのがやりやすいんじゃないかなって思っています。武田さんはどう思いますか？

武田：実は、私がCB-IDAUについて研究していたころと事情が異なってきていると思っています。最近ではChatGPTのようにすでにプログラムやコーディングパターンを大規模言語モデルとして学習済みのAI技術が出てきたので、CB-IDAUのようなテストは、うまくプロンプトを書けばできるのではないか？と思うようになりました。プログラムを学習済みの大規模言語モデルを使うことで、そもそも誰でもコードがプロンプトを使って簡単に作れるようになりました。なので、テストコードも同様に作れます。コードがあり、そこに対して一定のルールベースでテストを導き出すだけのことであれば、もはやAIのほうが確実に作れます。わざわざ人間がやるような時代ではなくなるのではないかと思います。