ソフトウェアテストの歴史と近年の動向

(C) Keizo Tatsumi 20191
辰巳敬三
2019年3月15日
HiSST 2018
ソフトウェアテストの歴史
と近年の動向

2
自己紹介
 経歴
1976年富士通入社、ソフトウェア事業部検査部
～1990年メインフレームOS の製品検査、品質保証
～1999年 UNIX/PC のソフトウェア製品の検査、品質保証
～2009年社内システム支援、サービスビジネス、知財・特許
2009年～2016年高度情報通信人材育成支援センター(現CeFIL)に出向
産学連携の高度IT人材育成支援
デジタルビジネス人材育成支援
2016年11月～自由の身
 活動
富士通のソフトウェア品質保証活動(共著)(1987年)
Conceptual Support for Test Case Design(COMPSAC'87)
Test Case Design Support System(ICQC’87)
富士通におけるソフトウェア品質保証の実際(共著)(1989年)
ソフトウェア品質管理ガイドブック(共著)(1990年)
ソフトウェア品質管理事例集(共著)(1990年)
ソフトウェア品質知識体系ガイド(SQuBOK)(共著)(2007年,2014年)
ソフトウェアテスト・ヒストリー[テストPRESS Vol.8,Vol.9](2009年)
Combinatorial Testing in Japan(AWCT2013)
JaSST16 Tokai 基調講演、JaSST18 Kansai 招待講演
組み合わせテスト国際ワークショップ(IWCT)PC委員(2017年,2018年,2019年)

デジタル・トランスフォーメーション(DX)
最近この言葉をよく見かけませんか？

デジタル・トランスフォーメーション
Google Trends
“Digital Transformation”
“デジタルトランスフォーメーション”

5
最近のキーワード (バズワード?)
デジタルビジネス (Digital Business)
デジタルの世界と物理的な世界の境界を曖昧にすることによって、新し
いビジネス・デザインを創造すること [Gartner]
デジタル・ディスラプション (Digital Disruption)
デジタルテクノロジーによる破壊的イノベーション
デジタル・トランスフォーメーション (Digital Transformation)
ビジネスのデジタル化、デジタルへの変革
Re-imagination, Re-invention
これまでのビジネスモデルを新しい方法で再想像(創造)、再発明
SMAC (デジタル化の技術)
Social media, Mobile, Analytics (Big Data), Cloud
IoTも含めると SMACT

6
ソフトウェア開発/テストのニューノーマル
Michael Sowers (Techwell社CIO & Sr. Consultant)
[出典] Michael Sowers, The New Normal for Software Development and Testing, Better Software Magazine, 2017

7
ニューノーマル (New Normal)
以前なら考えられなかったようなことが当たり前の
状態になることを意味する言葉
この言葉が使われるようになったきっかけは、2008年のリ
ーマンショックだそうです。当時の米国ではあらゆる経済
指標が少し前には考えられなかった異常な水準まで落ち
込み、こうした状態が一時的なものではなくこれからも長く
続く「新しい普通の状態」という意味で、ニューノーマルと
いう言葉が盛んに使われました。
(「朝日新聞グローブ 2017年12月3日号豊かさのニューノーマル」より)

8
ソフトウェア開発のニューノーマルの特徴
(1) 開発とテストはチームスポーツ
(2) データとアナリティクスの役割の増加
(3) テストと開発の協調(TestDev)の考え方の拡大
(4) 全て継続(Continuous everything)は全て自動化すること
(5) 稼働中テスト(Testing in production)は珍しいことではない
(6) より深いスキルセットが必須
(7) 自動化の拡大
(8) チーム全体の責任
(9) ほぼリアルタイムな測定やメトリクスが可能
(10) リスクの許容範囲の変化
[出典] Michael Sowers, The New Normal for Software Development and Testing, Better Software Magazine, 2017

今日、お話ししたいこと
1. ソフトウェア工学の歴史
2. テスト技術の歴史とニューノーマル
3. 次のニューノーマルに向けて
4. テストの未来!?
5. ニューノーマルを作り出せ!

10
ソフトウェア工学の歴史
歴史年表
ソフトウェア工学の歴史区分
ソフトウェア工学の歴史の振り返り

ソフトウェア工学、テスト技術年表
http://a-lifelong-tester.cocolog-nifty.com/Chronology/History_of_Software_TestingChronology_20120719_Japanese.pdf

12
ソフトウェア工学の歴史区分
 Capers Jones, “The Technical and Social
History of Software Engineering,” 2013
[出典] Capers Jones, "The Technical and Social History of Software Engineering," Addison-Wesley, 2013
1950年～1959年：デジタルコンピュータとソフトウェアの登場
1960年～1969年：ビジネスコンピュータ/ソフトウェアの台頭
1970年～1979年：コンピュータとソフトウェアによる富の創造
1980年～1989年：パーソナルコンピュータ/ソフトウェアの台頭
1990年～1999年：WWWの拡大と.comの台頭
2000年～2009年：ソーシャルネットワークの台頭と経済危機
2010年～2019年：クラウド(Cloud, Crowd), ブログ, ビッグデータ, 予測分析

13
1950 1980 19901960 1970 2000 2010 2020
▲ ▲ ▲
EDSAC(最初のﾉｲﾏﾝ型ｺﾝﾋﾟｭｰﾀ) IBM System/360 IBM System/370 Cray-1(スパコン)
▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲
UNIVAC1(世界初の商用ｺﾝﾋﾟｭｰﾀ) DEC PDP-1 DEC PDP-8 Apple PC IBM PC ▲ Apple Macintosh iPhone iPad
▲ ▲ ▲ Sun-1 ▲ ▲
IBM 701 IBM 704 Intel 4004MPU Sun SPARC Intel Pentium Pro
(科学演算用) ● ●
(Apple社設立) (Sun Microsystems社設立)
▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲
OS/360 UNIX CP/M MS-DOS UNIX System V Linux Windows NT ▲
(4004MPU用OS) Netware ▲ ▲ ▲ Android
▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ Windows 3.1 ▲ J2EE .NET ▲
SpeedCode FORTRAN FORTRAN COBOL LISP PL/I C言語 ▲ C++ ▲ Java ▲ Ajax
開発開始 ▲ ALGOL Smalltalk-72 Smalltalk-80 Eiffel ▲ ▲Internet Explorer Ruby on Rails
FLOW-MATIC ▲ Netscape ▲ ▲ ▲
● ● HTML/HTTP/WWW XML ● SOAP ● HTML5
(Microsoft社設立) (Free Software Foundation) (Apache Software Foundation) (Eclipse Foundation)
▲SAGE(防空管制システム) ▲ ● ● ▲ ▲
▲SABRE(航空座席予約システム) CompuServe America Online Amazon.com Amazon Web Services Amazon EC2
▲マーキュリー計画 (商用オンラインサービス) ● ● Google Docs & Spreadsheets
▲ジェミニ計画 Yahoo! Google ☆クラウド・コンピューティング
▲アポロ計画発表 ▲アポロ11号有人月面着陸 ● ●
eBay Salesforce.com
● ●
Facebook Twitter
コンピュータとソフト
ウェアによる富の
創造
1970年～1979年
パーソナルコン
ピュータ/ソフトウェ
アの台頭
1980年～1989年
ビジネスコンピュー
タ/ソフトウェアの台
頭
1960年～1969年
デジタルコンピュー
タとソフトウェアの
登場
1950年～1959年
ワールドワイドウェ
ブの拡大とドットコ
ムの台頭
1990年～1999年
ソーシャルネット
ワークの台頭
と経済危機
2000年～2009年
Clouds, Crowds,
ブログ, ビッグデー
タ, 予測分析
2010年～2019年

14
1950 1980 19901960 1970 2000 2010 2020
▲ ▲ ▲
▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲
▲ ▲ ▲ Sun-1 ▲ ▲
▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲
▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ Windows 3.1 ▲ J2EE .NET ▲
eBay Salesforce.com
● ●
Facebook Twitter
創造
1970年～1979年
アの台頭
1980年～1989年
頭
1960年～1969年
登場
1950年～1959年
ムの台頭
1990年～1999年
ワークの台頭
と経済危機
2000年～2009年
Clouds, Crowds,
タ, 予測分析
2010年～2019年
デジタルコンピュータとソフトウェ
アの登場
1950年～1959年

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1950 1980 19901960 1970 2000 2010 2020
▲ ▲ ▲
▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲
▲ ▲ ▲ Sun-1 ▲ ▲
▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲
▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ Windows 3.1 ▲ J2EE .NET ▲
eBay Salesforce.com
● ●
Facebook Twitter
創造
1970年～1979年
アの台頭
1980年～1989年
頭
1960年～1969年
登場
1950年～1959年
ムの台頭
1990年～1999年
ワークの台頭
と経済危機
2000年～2009年
Clouds, Crowds,
タ, 予測分析
2010年～2019年
1960年～1969年
ビジネスコンピュータ／ソフト
ウェアの台頭

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1950 1980 19901960 1970 2000 2010 2020
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▲ ▲ ▲ Sun-1 ▲ ▲
▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲
▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ Windows 3.1 ▲ J2EE .NET ▲
eBay Salesforce.com
● ●
Facebook Twitter
創造
1970年～1979年
アの台頭
1980年～1989年
頭
1960年～1969年
登場
1950年～1959年
ムの台頭
1990年～1999年
ワークの台頭
と経済危機
2000年～2009年
Clouds, Crowds,
タ, 予測分析
2010年～2019年
コンピュータとソフトウェアによる
富の創造
1970年～1979年

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1950 1980 19901960 1970 2000 2010 2020
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▲ ▲ ▲ Sun-1 ▲ ▲
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▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ Windows 3.1 ▲ J2EE .NET ▲
eBay Salesforce.com
● ●
Facebook Twitter
創造
1970年～1979年
アの台頭
1980年～1989年
頭
1960年～1969年
登場
1950年～1959年
ムの台頭
1990年～1999年
ワークの台頭
と経済危機
2000年～2009年
Clouds, Crowds,
タ, 予測分析
2010年～2019年
パーソナルコンピュータ／ソフト
ウェアの台頭
1980年～1989年

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1950 1980 19901960 1970 2000 2010 2020
▲ ▲ ▲
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▲ ▲ ▲ Sun-1 ▲ ▲
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▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ Windows 3.1 ▲ J2EE .NET ▲
eBay Salesforce.com
● ●
Facebook Twitter
創造
1970年～1979年
アの台頭
1980年～1989年
頭
1960年～1969年
登場
1950年～1959年
ムの台頭
1990年～1999年
ワークの台頭
と経済危機
2000年～2009年
Clouds, Crowds,
タ, 予測分析
2010年～2019年
ワールドワイドウェブの拡大と
ドットコムの台頭
1990年～1999年

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1950 1980 19901960 1970 2000 2010 2020
▲ ▲ ▲
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▲ ▲ ▲ Sun-1 ▲ ▲
▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲
▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ Windows 3.1 ▲ J2EE .NET ▲
eBay Salesforce.com
● ●
Facebook Twitter
創造
1970年～1979年
アの台頭
1980年～1989年
頭
1960年～1969年
登場
1950年～1959年
ムの台頭
1990年～1999年
ワークの台頭
と経済危機
2000年～2009年
Clouds, Crowds,
タ, 予測分析
2010年～2019年
ソーシャルネットワークの台頭と
経済危機
2000～2009年

20
テスト技術の歴史とニューノーマル
テストの歴史区分
ニューノーマルへの流れ
テスト技術のニューノーマル

21
ソフトウェアテストの歴史区分
 D. Gelperin and W. Hetzel,
“The Growth of Software Testing,” 1988
[出典] D. Gelperin and W. Hetzel, "The Growth of Software Testing," 1988
～1956年：デバッグ指向の時代
デバッグとテストは区別されていなかった
～1978年：論証指向の時代
テストはプログラムが仕様を満足していることを示すためのもの
～1982年：破壊指向の時代
テストはエラーをみつけるつもりでプログラムを実行する過程
～1987年：評価指向の時代
ライフサイクルを通じた評価活動の中にテストが位置付けられた
1988年～：予防指向の時代
ライフサイクルと並行して進められる予防指向のテストプロセス

22
テスト技法タイムライン
1950 1980 19901960 1970 2000 2010 2020
創造
1970年～1979年
アの台頭
1980年～1989年
頭
1960年～1969年
登場
1950年～1959年
ムの台頭
1990年～1999年
ワークの台頭
と経済危機
2000年～2009年
Clouds, Crowds,
タ, 予測分析
2010年～2019年
Concolic Testing
Program Testing
の教科書
デシジョンテーブル
をテストに利用
同値分割/
限界値分析
ドメインテスト
状態遷移テスト
原因結果グラフ
変異テスト
パス解析カバレッジ
データフローテスト
直交表テスト
Search-based Testing
ｻｲｸﾛﾏﾁｯｸ複雑度
Agile Testing
運用プロファイル
“Program Testing”と
いう用語の出現
評価
指向
論証指向
破壊
指向
デバッグ
指向
予防指向
これまでのテスト技法は
ハードウェア、ソフトウェア、
システムの進展との関係
はあまり見出せない
Pairwiseテスト
探索的テスト
Myersの書籍

ニューノーマルへの流れ
▲ ▲
▲ iPhone iPad
IEEE 802.11(WiFi)
▲ ▲
Linux ▲ Windows NT ▲ ▲ ▲
Windows 3.1 ▲ J2EE .NET ▲ ▲ Android
Java Ruby on Rails Ajax
▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲
HTML/HTTP/WWW Netscape Internet Explorer XML ■ SOAP ■ Hadoop OpenStack HTML5
(Apache Software Foundation) (Eclipse Foundation)
● ● ● ★ ★ ★
Amazon Yahoo! Google Cloud Computing Industrie 4.0 Industrial Internet
● ● ● ● ● ● ●
eBay Salesforce LinkedIn Facebook Twitter Instagram Snapchat
● ● ● ● ● ●
SoueceForge ▲ Flickr YouTube Netflix Spotify Pinterest
iTunes (streaming) ● ●
Airbnb Uber
●
Bitcoin
▲ ▲ ▲ ▲ ▲
Booch法デザインパターン UML アスペクト指向 UML 2.0
▲ ▲ ▲
オブジェクト指向 Software Architecture ▲ ★ ▲ Microservices
ソフトウェア工学 XP アジャイル宣言 Scrum
▲ ◆ ▲
Junit TDD BDD
★ ★ ◆
Continuous Integration DevOps Continuous Delivery
▲ ▲ ▲
Hudson Jenkins Jenkins 2.0
● (Hudson名称変更) (パイプラインplugin)
▲ Github ▲ ▲ ▲
Amazon Web Services Microsoft Azure Docker Kubernetes
★ ◆ ★
▲ Agile Testing Agile Testing Continuous Testing
Component-based ▲ ▲ (Crispin & Gregory) ★
Testing Architecture-based Search-based testing ▲ Chaos Engineering
Testing Concolic testing (Netflix)
▲ ▲ ▲ ▲ ▲
XRunner ▲ WebTest QuickTest Selenium ★ Appium
WinRunner ◆ Testing as a Service ▲
LoadRunner Software Test Automation (Fewster & Graham) Chaos Monkey (Netflix)
20151995 2000 2005 2010
ハードウェア
ソフトウェア
サービス
開発技法
テスト技法
テストツール
開発ツール
実行環境
SMAC
・Social Media (SNS)
・Mobile
・Analytics (Big Data)
・Cloud
IoT
Agile
Testing
Continuous
Testing
Test
Automation
CI/CD
DevOps
Digital Business
・Sharing Economy
・FinTech, xxTech etc.
23

24
テスト技術のニューノーマル
計画実装ビルドテストデプロイリリース運用
継続的
インテグレーション
継続的デリバリー
継続的デプロイ
DevOps
アジャイル開発
Continuous Everything
継続的テスト(拡張)
継続的テスト
シフト・レフト・テスト
Shift Left Testing
シフト・ライト・テスト
Shift Right Testing

25
DevOpsと継続的テスト
Continuous Testing in DevOps
[出典] Dan Ashby, Continuous Testing in DevOps… https://danashby.co.uk/2016/10/19/continuous-testing-in-devops/

26
シフト・レフト・テスト (Shift left testing)
ライフサイクルの早い段階でテストを開始すること
Ｗモデル(開発の上流からテスト設計開始)と同様の発想
開発完了後のテスト実行を、もっと早い段階で、かつ自動
的に継続的に実施（Wモデルとは異なるアプローチ)
早い段階でテストを実行するために
コンポーネントがそろわない状況でもE2Eテストを実行する
ためのサービス仮想化技術/ツールの利用
GUI経由の機能のテストをAPI（Application Programming Interface）
レベルで行うAPI テストの採用

27
シフト・ライト・テスト (Shift right testing)
Testing in Production (TiP) とも呼ばれる
文字通り本番環境(in Production)で行われるテスト活動の総称
[出典] Cindy Sridharan, Distributed Systems Observability, 2018 O'Reilly Media

28
シフト・ライト・テスト (Shift right testing)
 カナリア・リリース(Canary release)
新旧2つのバージョンを同時に稼働させ、徐々に新バージョンを運用す
ることで、新バージョンに問題が無いことを確認しながら移行する
 A/Bテスト
デザインが異なる2つのWebページを用意し、ユーザーの利用状況の
測定結果に基づいてデザインや導線の良さを評価し最適化を図る
 モニタリング
アプリケーションの性能や応答時間などの監視や、稼働中システムの
動作結果から入力－出力結果を解析する
 Chaos Engineering
本番環境で意図的に障害を発生させ、システムの耐久性を確認する。
ネット動画配信のNetflix社では日常的に行われており、この手法を障
害注入テスト（FIT: Failure Injection Testing）と呼んでいる。Chaos
Monkeyなどのテストツール群が開発されている

29
次のニューノーマルに向けて
変化を察知しよう
社会基盤の変化： Internet Trends
経営層の意識の変化： IBM Global C-suite Study
IT担当幹部の意識の変化： World Quality Report
テスターの現場の変化： State of Testing Survey

30
Internet Trends
[出典] http://www.kpcb.com/internet-trends
 Mary Meeker
元ウォールストリートの証券アナリスト
現在はベンチャーキャピタリストでクラ
イナーパーキンスのパートナー
インターネット分野の分析の第一人者
294スライド
あります!!

31
世界の49%がインターネット利用者
[出典] Internet Trends 2015, 2018 http://www.kpcb.com/internet-trends
1995年に1%未満(3,500万人)だった
利用者が2017年には49%(35億人超)に

32
1日のデジタルメディア利用時間 (米国)
[出典] Internet Trends 2018 http://www.kpcb.com/internet-trends
・年々増加の一途
・モバイルからの利用
時間が半分を超える

33
メディア利用時間 vs. 広告費 (米国)
モバイル広告の
ビジネスの余地
は大きい

34
決済チャネルの60%がデジタル

35
IBM Global C-suite Study
 IBMが2003年から隔年で実施している経営者層の調査
調査概要(2017年)
112ヶ国、20の業界の12,854人の経営者への
インタビュー
北アメリカ-3,144, 南アメリカ-1,032, ヨーロッパ-
3,457, 中東とアフリカ-1,014, 中国-1,585, アジ
ア太平洋-1,451, 日本-1,171
CEO-2,148, CFO-2,102, CHRO-2,139, CIO-
2,258, CMO-2,091, COO-2,116
6つの異なる役割の経営者の視点からの分析
CEOの視点：Plotting the platform payoff
CMOの視点：深化するマーケティングの使命
CHROの視点：
CIOの視点：超越する "I"
CFOの視点：Elevate your enterprise
COOの視点：Imagine - Operations that think
[出典] IBM - グローバル経営層スタディ http://www-935.ibm.com/services/jp-ja/studies/csuite/

36
経営者の意識の変化
 「人材・スキル」が大きく上昇
「市場の変化」が首位に返り咲き、「テクノロジー」は第2位。「人材・スキ
ル」が大きく上昇して第3位。新たな事業環境に適応できる人材や、先
進テクノロジーを使いこなす人材の重要性と価値が高まっているという
認識を反映した結果であろう。
[出典] IBM - グローバル経営層スタディ http://www-935.ibm.com/services/jp/ja/c-suite/

37
World Quality Report
 Capgemini, Sogeti, Micro Focusが2009年から毎年調査
調査概要
32ヶ国、1,700人のIT業務担当上級幹部への
インタビュー(41項目、2018年4月～5月に実施)
※従業員1,000人以上の企業の幹部
北米-345, ブラジル-79, 南欧-120, 英国/ｱｲﾙﾗ
ﾝﾄﾞ-150, Benelux-130, 西欧-299, ノルディック-
175, 東欧-92, 中東ｱｼﾞｱ-60, 中国/香港-85, シ
ンガポール-25, 日本-50, 豪州/NZ-90
CIO-27%, IT Directors-22%, QA/Testing
Manager-20%, VP Applications-18%,
CMO/CDO-7%, CTO/Product Head-6%
レポートの内容(72ページ)
品質保証とテストの最新動向
業種別分析
地域別分析
[出典] World Quality Report 2018-19 https://www.capgemini.com/service/world-quality-report-2018-19/
(※2016年まではHP)

38
品質保証とテストの最新動向 (目次)
 ITのキー・トレンド
QAとテストの素晴らしい新世界
 人工知能
QAとテストの戦闘力増幅手段(force multiplier)
 テスト自動化
QAとテストの成熟度にとって唯一最大の成功要因
 品質保証の組織
採用の拡大、新しい課題、テストセンター(CoE)からの脱却
 テストデータと環境の管理
QAとテストの進捗を妨げる最大の障害
 品質保証の効率とコスト抑制
QAとテストのコストは安定化の兆候があるが、新しい技術への投資の波が期
待される
[出典] World Quality Report 2018-19 https://www.capgemini.com/service/world-quality-report-2018-19/

39
State of Testing Survey
 PractiTest社のJoel Montvelisky氏とTea-Time with
Tester誌のLalit Bhamare氏による調査(2013～)
第５回調査の概要(2018年1月～2月に実施)
回答者数：1,433人強(83ヶ国)
ヨーロッパ/ロシア-34%, インド-22%, 米国/カナダ
-19.5%, アジア(インド以外)-7%, 中東-4.5%, ｵｰｽﾄ
ﾗﾘｱ/ﾆｭｰｼﾞｰﾗﾝﾄﾞ-3.5%, ラテンアメリカ-3.5%, アフ
リカ-3%
回答者テスト経験: 1年未満-10.5%, 1～2年-11%,
2～5年-24.5%, 5～10年-25.5%, 10年以上-28.5%
主なレポート内容 (31ページ)
プロフィール, テストの組織(位置付け, 規模, 文
書化, ｱﾌﾟﾛｰﾁ), テストプロセス(ﾂｰﾙ, 開発ﾓﾃﾞﾙ,
CI/CD,自動化)
トレーニング/スキル/成長, テストの現在と未来,
キャリアと自己啓発
[出典] State of Testing https://qablog.practitest.com/state-of-testing-report-2018/

40
開発モデル
 アジャイルが一般化、DEVOPSがじわじわと広がってきた

41
開発モデル
 CI(継続的統合)/CD（継続的デリバリー)の導入状況
CI/CDはゆっくりと導入が進んでいる
201720172017
20172017

42
テストのアプローチと方法論
 どのようなテスト手法が使われているか
毎年8割以上の回答者が探索的テストと回答
2018年にスクリプトテストの回答が何故か増加
モブテストを用いているとの回答も出始めている
NEW!

43
テストの未来!?
AIは次のニューノーマル?
テスト自動化の第三の波
AIを利用したテストツール
テスト自律性レベル

テスト自動化の第三の波
AIを利用したテスト自動化ツール
第一の波
WinRunner, Silk Test, QTP
などのベンダー
第ニの波
Seleniumの登場
第三の波
AIと機械学習を利用した
ツールにより次の段階へ
[出典] Joe Colantonio, https://www.joecolantonio.com/7-innovative-ai-test-automation-tools-future-third-wave/

設立数年のスタートアップ企業により活況化
No. ツール名会社名国設立年ファンド状況
1 Acellere Acellere ドイツ 2009年 Early Stage Venture
2 Apimetrics Apimetrics 米国 2014年 Seed
3 AppAchhi AppAchhi インド 2015年 -
4 Applitools Eyes Applitools イスラエル 2013年 Late Stage Venture
5 Appvance IQ Appvance 米国 2012年 Early Stage Venture
6 Autify Autify 日本 2016年 -
7 Autonomiq Autonomiq 米国 2018年 -
8 DeepCode DeepCode スイス 2016年 Seed
9 Diffblue Cover DiffBlue 英国 2016年 Early Stage Venture
10 Eggplant AI Eggplant 英国、米国 2008年 -
11 Functionize Functionize 米国 2015年 Seed
12 Mabl Mabl 米国 2017年 Early Stage Venture
13 Magic Pod TRIDENT 日本 2012年 -
14 Perfecto Perfecto イスラエル、米国 2006年 M&A
15 ReTest ReTest ドイツ 2016年 -
16
SOAtest Smart API
Test Generator
Parasoft 米国 1987年 -
17 test.ai test.ai 米国 2015年 Early Stage Venture
18 TestComplete SmartBear Software 米国 2009年 -
19 Testim.io Testim 米国 2014年 Early Stage Venture

どのテスト作業にAIが利用されているのか
静的解析/
コード解析
テスト自動
生成
テスト実行
ビジュアル
の検証
テスト自動
修復
テスト実行
状況監視
性能/テスト
結果分析
1 Acellere ○
2 Apimetrics ○
3 AppAchhi ○
4 Applitools Eyes ○
5 Appvance IQ ○ ○
6 Autify ○
7 Autonomiq ○
8 DeepCode ○
9 Diffblue Cover ○
10 Eggplant AI ○
11 Functionize ○
12 Mabl ○ ○ ○
13 Magic Pod ○ ○
14 Perfecto ○
15 ReTest ○
16 SOAtest ○
17 test.ai ○ ○ ○
18 TestComplete ○ ○
19 Testim.io ○ ○
No. ツール名
AI利用機能のテスト適用分野

自動運転レベル
0 運転自動化なし
1 運転支援
アクセル、ブレーキ、ハンドル操作のうち１
つを自動化
2 部分運転自動化
アクセル、ブレーキ、ハンドル操作のうち複
数を自動化
3 条件付運転自動化
すべての運転を自動化するが、緊急時は
運転手が操作
4 高度運転自動化
一定の環境や条件の下ですべての運転を
自動化
5 完全運転自動化すべての運転を自動化
[参考] 自動車技術会, JASO TP 18004:2018 自動車用運転自動化システムのレベル分類及び定義 http://www.jsae.or.jp/08std/

Test Autonomy Levels
Jason Arbon氏の定義
[出展] Jason Arbon, Test Autonomy Levels, https://blog.appdiff.com/test-autonomy-levels-7de7967d030e
"Unassisted"
"Hands On"
"Hands Off"
"Eyes Off"
"Mind Off"
"Human Tester Optional"

テスト自律性レベルの定義の比較

50
ニューノーマルを作り出せ!
The best way to predict the future
is to invent it.
Alan Kay (1971)
「未来を予測する最善の方法は、それを発明することだ」

51
発想のヒント
変化を察知しよう
社会やビジネス環境の変化
求められる品質・技術の変化
最新動向の把握（世界に目を向けよう）
テスト技術の発想の引き出しを拡げよう
ニューノーマルの技術のすべてが新しいわけではない。
歴史も発想のヒント
テストは"知恵の総合格闘技"
様々な分野の技術を駆使して進化させよう。

52
アイデアの源流
アジャイルの源流は1971年!?
(C) Keizo Tatsumi 2019[出典] ICSE 2018基調講演より

様々な分野のアイデアの活用
テスト技法の発想のベース
テスト技法ベース技術
デシジョンテーブルテストシステム設計技術
同値分割、限界値分析経験則、数学
原因結果グラフハードウェア論理回路の試験技術
状態遷移テスト有限オートマトン
直交表/Pairwiseテスト実験計画法(統計学)、数学
制御フローテストグラフ理論、ハードウェアモニター
データフローテストコンパイラのプログラム最適化技術

"自分"のためにプロになれ！
トヨタ自動車・豊田社長の2019年年頭あいさつ
[出典] INSIDE TOYOTA #1 豊田章男からのメッセージ https://www.youtube.com/watch?v=vJ8DsIiSb-U
『皆さんは、自分のために、自分を磨き続けて下さい。
トヨタの看板が無くても、外で勝負できるプロを目指して下さい。』
『私たちマネージメントは、プロになり、どこでも闘える実力を付
けた皆さんが、それでもトヨタで働きたいと、心から思っていただ
ける環境を作りあげていくために、努力してまいります。』

55
自分を磨き続けましょう
ご清聴ありがとうございました

ソフトウェアテストの歴史と近年の動向

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