テスト ケースの設計例を使用したソフトウェア テスト手法
トーマス・ハミルトン
⚡ スマートサマリー
ソフトウェアテスト技術は、実行の必要性を減らしながらカバレッジを最大化し、構造化された手動手法によって捉えにくい条件を特定することで、より優れたテストケースの設計に役立ちます。境界値分析や同値分割法といったブラックボックスアプローチは、境界と分割に優先順位を付けることで効率的な検証を実現します。また、網羅的なテストの限界を補完し、コア原則に基づいて信頼性を高めます。
ソフトウェアテスト技術とは何ですか?
ソフトウェアテスト手法は、より優れたテストケースの設計に役立ちます。網羅的なテストは不可能であるため、手動テスト手法は、実行するテストケースの数を減らしながらテストカバレッジを向上させるのに役立ちます。また、手動テスト手法は、他の方法では認識が難しいテスト条件を特定するのに役立ちます。ソフトウェアテスト手法は、以下の種類に分類できます。
- 境界値分析
- 同値クラスの分割
- デシジョンテーブルベースのテスト
- 状態遷移
- 推測エラー
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ソフトウェアテスト技術の7つの原則
ソフトウェアテスト技術は、一連の原則に従ってテストプロセスを実施します。これらの7つの原則は、テスターがテストを効果的に計画、設計、実行するための指針となります。これらの原則により、テストが目的に沿って効率的に行われ、プロジェクト目標との整合性が保たれます。
ソフトウェアテスト技術の7つの原則は テストで欠陥の存在が判明、徹底的なテストは不可能、早期のテストで時間とコストを節約、欠陥 Clustering、農薬パラドックス、テストは状況依存、エラー不在の誤謬。 以下をクリックしてください くわしくはこちらから
AI は従来のソフトウェア テスト手法をどのように変革しているのでしょうか?
AIはソフトウェアテストに革命をもたらし、 自動化、予測、適応性。 それは可能にします 自動テストケース生成 LLMを用いた自然言語から、 自己修復スクリプト UIの変更に適応し、 予測欠陥分析 過去のデータに基づいてAIがサポート リスクに基づく優先順位付け、視覚テスト、 および 自律テスト実行 CI/CDパイプライン内で。 自然言語インターフェース、 テスターは会話形式でケースを作成し、ワークフローを加速できます。つまり、AIはテストを自動化します。 よりスマートに、より速く、より回復力のある、 手作業の労力を削減しながら、進化する最新のアプリケーション全体の精度とカバレッジを向上させます。
ソフトウェアテスト技術
境界値分析 (BVA)
境界値分析は、パーティション間の境界における検定に基づいています。これには、最大値、最小値、境界の内側または外側、標準値、および誤差値が含まれます。
経験的証拠は、多くの欠陥が中間値ではなく境界条件付近で発生することを示しています。これはBVAとも呼ばれ、境界値を検証するテストケースの選択肢を提供します。
このブラックボックステスト手法は、同じ入力範囲におけるエッジケースに焦点を当てることで、同値分割法を補完します。このソフトウェアテスト手法は、システムが境界値に対して正しく動作する場合、その範囲内のすべての値に対しても動作する可能性が高いという原則に基づいています。
境界値解析のガイドライン
- 入力条件が値 x と y の間に制限されている場合、テスト ケースは値 x と y だけでなく、x と y より上と下の値を使用して設計する必要があります。
- 入力条件が多数の値である場合、最小値と最大値をテストするテストケースを作成する必要があります。この場合、最小値と最大値を超える値と下回る値もテストされます。
- ガイドライン1と2を出力条件に適用します。これにより、期待される最小値と最大値を反映した出力が得られます。また、期待される値を下回る値または上回る値もテストします。
例：
Input condition is valid between 1 to 10 Boundary values 0,1,2 and 9,10,11
同値クラスの分割
同値クラス分割は、入力条件の集合を、類似した動作を引き起こすと予想されるグループに分割します。このソフトウェアテスト手法は、プログラムの入力ドメインを、テストケースを設計するためのデータのクラスに分割します。
このテストケース設計手法の背後にある概念は、各クラスの代表値を用いたテストケースは、同じクラスの他の任意の値を用いたテストケースと同等であるというものです。これにより、有効な同値クラスと無効な同値クラスを識別できます。
例：
入力条件は次の間で有効です。
1 to 10 and 20 to 30
したがって、5つの同値類が存在する。
--- to 0 (invalid) 1 to 10 (valid) 11 to 19 (invalid) 20 to 30 (valid) 31 to --- (invalid)
各クラスから値を選択します。つまり、
-2, 3, 15, 25, 45
さらに詳しく読む – 境界値分析と等価分割テスト
デシジョンテーブルベースのテスト
決定表は因果関係表とも呼ばれます。このソフトウェアテスト手法は、入力やイベントの組み合わせに応答する機能に用いられます。例えば、フォーム検証のシナリオでは、「送信」ボタンはすべての必須項目が入力された後にのみアクティブになります。
最初のタスクは、出力が入力の組み合わせに依存する機能を特定することです。入力の組み合わせセットが大きい場合は、それを小さなサブセットに分割します。これは、決定表の管理に役立ちます。
すべての関数について、入力とそれに対応する出力の組み合わせをすべて網羅した表を作成する必要があります。これは、テスターが見落としている条件を特定するのに役立ちます。
意思決定表を作成する手順は次のとおりです。
- 入力を行に列挙する
- 列にすべてのルールを入力します
- 入力のさまざまな組み合わせをテーブルに記入します
- 最後の行では、入力の組み合わせに対する出力を書き留めます。
例:: 連絡フォームの送信ボタンは、エンドユーザーがすべての入力を完了した場合にのみ有効になります。
状態遷移
状態遷移技術では、入力条件の変化によってテスト対象アプリケーション（AUT）の状態が変化します。このテスト技術により、テスターはAUTの動作をテストできます。テスターは、様々な入力条件を順番に入力することで、この操作を実行できます。状態遷移技術では、テストチームはシステムの動作を評価するために、正と負の両方の入力テスト値を提供します。
状態遷移のガイドライン:
- 状態遷移は、テスト チームが限られた入力値のセットに対してアプリケーションをテストする場合に使用する必要があります。
- テスト チームがテスト対象のアプリケーションで発生する一連のイベントをテストする場合は、テスト ケース設計手法を使用する必要があります。
例：
以下の例では、ユーザーは3回以内に有効なパスワードを入力するとログインできます。1回目または2回目の試行で無効なパスワードを入力した場合、パスワードの再入力を求められます。ユーザーが3回連続して間違ったパスワードを入力した場合rd 時間が経つとアクションが実行され、アカウントがブロックされます。
状態遷移図
この図では、ユーザーが正しいPIN番号を入力すると、アクセスが許可された状態に移行します。以下の表は、上記の図に基づいて作成されています。
状態遷移表
| 正しいPIN | 間違った暗証番号 | |
|---|---|---|
| S1) 開始 | S5 | S2 |
| S2) 1st 試み | S5 | S3 |
| S3) 2nd 試み | S5 | S4 |
| S4) 3rd 試み | S5 | S6 |
| S5) アクセスが許可されました | – | – |
| S6) アカウントがブロックされました | – | – |
上記の表では、ユーザーが正しいPINを入力すると、状態は「アクセス許可」に遷移します。ユーザーが間違ったパスワードを入力すると、次の状態に移行します。ユーザーが同じ操作を繰り返した場合、次の状態に移行します。rd 時間が経つと、アカウントがブロックされた状態になります。
推測エラー
推測エラー テスターが経験と直感を用いてコード内のエラーを予測するソフトウェアテスト手法です。この手法は経験に大きく依存しており、テストアナリストは経験に基づいてテストアプリケーションの問題箇所を推測します。したがって、より正確なエラー推測を行うには、テストアナリストは熟練したスキルと経験を有していなければなりません。
この手法では、起こりうるエラーやエラーが発生しやすい状況をリストアップします。そして、テスターは テストケース これらのエラーを明らかにするためです。このソフトウェアテスト手法に基づいてテストケースを設計するために、アナリストは過去の経験を活用して条件を特定することができます。
誤り推測に関するガイドライン:
- テストでは、同様のアプリケーションをテストした以前の経験を使用する必要があります。
- テスト対象のシステムについての理解
- 典型的な実装エラーに関する知識
- 以前に問題があった領域を思い出す
- 履歴データとテスト結果を評価する
テスト手法の利点と限界
Advantages:
- テスト範囲を向上し、ソフトウェア機能のより広範な検証を保証します。
- リスクの高い領域やエラーが発生しやすい領域をターゲットにして、欠陥検出を強化します。
- Promo体系的なテスト設計により、冗長性と重複が削減されます。
- SDLC の早い段階で問題を特定し、プロジェクト全体のコストを削減するのに役立ちます。
- BVA や Equivalence Partitioning などの方法により複雑なテストを簡素化します。
- ソフトウェアの信頼性を高め、製品の品質に対する関係者の信頼を高めます。
制限事項：
- 完全な欠陥検出を保証する単一の技術はありません。
- 一部のテクニックは、テスターの経験と判断に大きく依存します。
- 統合、使いやすさ、または実際のパフォーマンスの問題を見落とす可能性があります。
- 時間とリソースの制約により、徹底した適用が制限される可能性があります。
- 特定の方法では自動化のサポートが制限されるため、スケーラビリティが低下します。
適切なテスト手法を選択するにはどうすればよいでしょうか?
適切なソフトウェアテスト手法を選択するには、効率性とカバレッジを確保するために、プロジェクトの詳細に合わせて調整する必要があります。開発モデル、リスク、リソースなどの要素が選択プロセスを導きます。経験豊富なソフトウェアテスターとして、私は常に複数の手法を組み合わせることを推奨しています。これにより、単一の手法への過度の依存を防ぐことができます。
- 目標に合わせる: 機能性、パフォーマンス、セキュリティのニーズなどの目標に合わせてテクニックをマッチングします。
- リスクを評価する: 対象を絞った検証のために、リスクベースの方法を使用して高リスク領域を優先します。
- 適合アーキテクチャとモデル: 反復型または多層システムでは、アジャイルに適したアプローチを選択します。
- バランス制約: 実現可能な実行のために、時間、予算、スキル、ツールを考慮してください。
