NTTデータは、グローバルでの活用を前提としたテストプロセス標準の策定や、先進的なテスト自動化ツールの開発を行う「Testing Global One Team(以下、TG1T)」をベースに、北米、欧州、アジア各地域のテストノウハウを結集して、最適なテストサービスをタイムリーに提供できる体制を強化したと発表した。 同社では、海外グループ会社共同でのR＆D活動によるソフトウエア品質およびテストの生産性の向上と、グローバルレベルでの協業によるビジネス機会の創出を目的として、2011年8月にNTTデータグループ横断でのワーキンググループ TG1Tを設立。それ以来、グローバル協業を前提としたソフトウエアテストプロセス標準の策定について、業界ドメインやテストの種類ごとに複数の標準を定めていくことを方針とし、これまでテスト自動化に関する標準プロセスを策定してきた。 また、表形式のテストスクリプトにより

対象読者 JavaScriptの基本をある程度理解している方 テストコードをこれから書こうと考えている方 JavaScriptのテスティングライブラリの分類 JavaScriptには、テストを記述するためのライブラリが多く用意されています。ライブラリには、大きく分けて「テスティングフレームワーク」と「アサーションライブラリ」があります。まずはこの2種類の違いについて説明します。 テスティングフレームワーク テストを記述する関数群を提供し、それらの関数を使って書かれたテストの結果を判定、集計した上で結果を表示する機能を持ちます。ブラウザでのテストの場合、ブラウザ上でグラフィカルにテスト結果を表示することもありますし、サーバサイドのJavaScriptであるNode.js向けにはコマンドラインで実行し、結果を表示する機能も持ちます。 アサーションライブラリ テスティングフレームワークは、テスト

表1に示した通り、ソフトウエアテスト実施時にテスト管理者が管理すべき項目は広範囲にわたります。テスト管理者はこれらの管理作業（進捗状況の確認や品質の分析など）に専念すべきですが、実際にはそのための情報収集などの雑多な作業に追われて時間が足りなくなり、十分な管理ができないことがしばしば起こります。テスト管理ツールを導入すれば、これらの管理作業を確実に、かつ効率良く行うことができます。 以下では、表1のテスト結果管理/テスト結果レポートツールで行うテスト結果管理作業のうち「進捗管理」と「品質管理」の自動化を、要件管理ツールで行うテスト分析作業のうち「要件管理」の自動化を取り上げます。 進捗管理の自動化 テストに限らず、システム開発では計画したスケジュール通りに作業が進んでいるかどうかを確認する進捗管理を行います。ここではテストプロセスの中から、テスト実行の進捗管理に絞って話を進めます。 一般的

前回までは、テストの作業に着目した分類でテスト自動化ツールを解説してきました。今回は視点を変えてテスト対象に着目します。取り上げるのはユーザーが急増しているスマートフォン（以下、スマホ）です。スマホ向けアプリケーション開発での実機を用いたGUIテストの自動化について、現状と問題点を示した後に、問題解決のためのツールを紹介します。 スマホ向けテストの現状と問題点 現在、スマホに代表されるモバイル市場が急速に成長を遂げており、今後もさらなる成長が予測されています。それに伴い、スマホ向けの新規システムの開発や従来システムのスマホ対応への要求が高まっています。 テストという観点で見た場合、スマホ向けアプリケーションが他と大きく異なるのは以下の二つの点です。 OSアップデートの多さ 対応機種の多さ そのため、アプリケーションはさまざまな環境で動作する必要があり、テストすべき環境のバリエーションも必然

前回は、テスト設計の一つのアプローチである「組み合わせテスト」の支援ツールについて紹介しました。今回は、テスト設計の別のアプローチとして、モデル化した設計情報からテストケースを作ることを支援するツールを紹介します。本稿ではこのアプローチを総称して「モデルベースドテスト（Model Based Testing）」と呼ぶことにします。 要件や設計をモデル化しテストケース作成 モデルベースドテストとは、その名の通りモデルを基にテストをするという考え方です。ここではテストケースの作成までを対象としますが、テストコードやテストスクリプトを作り、それらを使ってテスト実行を自動化するところまでを含めてモデルベースドテストという場合もあります。 モデルベースドテストでは、テスト対象となるシステムの要件や設計などをモデル化し、そのモデルからテストケースを作成します（図1）。

10月公開の特集「テスト実装・実行の自動化」では、主に単体テストとGUIテストに焦点を当て、テストの実装や実行の自動化について解説しました。これらはテスト自動化の分野ではかなり成熟してきているものです。 今回からは、テスト実装・実行に比べてまだ発展途上である分野について、今後の展望も交えながら解説していきます。以下ではまず、「テスト設計の自動化」について紹介していきましょう。 6種類のテスト設計自動化ツール ソフトウエアテストのプロセスは、（1）テスト計画／管理、（2）テスト分析、（3）テスト設計、（4）テスト実装、（5）テスト実行、（6）テスト結果の評価、の六つのアクティビティーに分けることができます。今回対象とするテスト設計は、テスト分析によって洗い出されたテスト条件を、漏れがなく、かつ無駄のないテストケースへと落とし込んでいく作業を意味します。 テスト設計を自動化するツールは、その用

最近、ソフトウエア開発において注目を集めているキーワードの一つに「継続的インテグレーション（Continuous Integration、以下CIと略）」があります。今回は、CIを実現するツールと前回までに紹介した各種テスト自動化ツールとの連携によるテスト自動実行について紹介します。 CIとは、ソフトウエア開発においてコンパイルやテストといったビルド処理を一日に何度も実行することにより、フィードバックサイクルを短くし、品質を向上させる仕組みのことです。 CIを実施することにより、ソフトウエアの修正や変更によってコンパイルが通らなくなる不具合やデグレードなどを早期に発見できる上、その不具合がどの変更によって引き起こされたかを特定しやすくなります。そのため、品質の向上だけでなく、手戻り工数の削減も期待できます。 CIの実現においては、コンパイルからテスト実行までの流れ（ビルド）をなるべく短い時

前回は、テスターのGUI操作を自動化するツールとして、キャプチャーリプレイツールを紹介しました。今回は、キャプチャーリプレイツールによるテスト実行をより効率化するための「キーワード駆動テスト」について紹介します。 前回解説した通り、キャプチャーリプレイツールでは、テスト実行の一連の操作をスクリプトとして生成、実装します。『ソフトウェアテストの基礎』（Dorothy Graham他著、センゲージ ラーニング刊）によると、スクリプトの記述方法は、その再利用性に着目して表1の5段階のレベルに分類されます。

前回までは、単体テストを対象としたテスト実行およびテスト実装について、ツールによる自動化を解説しました。今回は、テスターによるGUI操作を伴うテストの自動化について紹介します。自動化には、キャプチャーリプレイツールと呼ばれるツールを利用します。 キャプチャーリプレイツールとは、「キャプチャー機能」「リプレイ機能」という二つの機能を備えるツールを指します。 ・キャプチャー機能 テスト対象となるシステムへのユーザー操作（キーボード入力、マウス操作など）を記録して、スクリプトとして保存する ・リプレイ機能 記録したスクリプトを用いて、何度も繰り返しテストを実行できる 以前のキャプチャーリプレイツールは、キャプチャー機能によって記録されるスクリプトにテスト対象の座標を利用していました。そのためGUIが少しでも変わると、スクリプトの修正が必要でした。その頃にツールを利用していた方は、今もそのようなイ

9月公開の連載「テスト自動化とツールの導入」では、テスト自動化の全体像、そして具体的なテスト自動化ツールとして静的解析ツールについて具体例を交えて解説しました。今月は、テスト作業の中核といえるテスト実行と、そのための準備作業となるテスト実装を自動化するツールについて、単体テストとGUIテストに分けて解説します。 今回は、単体テストの実行を自動化するツールと自動化した単体テスト実行の流れについて紹介します。単体テストの実行を自動化するツールは「ユニットテストフレームワーク」や「xUnit」と呼ばれます。xUnitはさまざまなプログラミング言語用のものが存在し、xUnitの「x」の部分には言語の頭文字などが入ります。Java用はJUnit、C用はCUnit、.NET対応言語用はNUnitといった具合です。 単体テストとは まずは、単体テストそのものについて触れておきます。単体テストの対象はソフ

システム開発において、安定稼働を支えるシステム品質の鍵を握るソフトウエアテスト。システムの大規模化や複雑化、デバイスの多様化などによってその作業負担は増える一方だ。手作業に頼ったテストが、結果としてシステムの品質低下や開発工期の増大を招く。ソフトウエアテストの専門家が、ツールを用いたテスト自動化のポイントを解説する。 テスト自動化とツールの導入

はじめに 各地でTDD Boot Camp（TDDBC）が開催されるようになり、このところTDD（テスト駆動開発）が注目を浴びています。ただ、自分でも試してみようと思った時に目につく書籍や記事などは、Java、Ruby、PHPといった、いわゆるオープンソース系の言語ばかり。.NET Framework（Windows）で開発の仕事をしているとTDDは関係ないんだろうか、…とさえ思えてくるかもしれません。 しかし、そんなことはありません。.NET FrameworkでのTDDに必須のユニットテストフレームワークとして有名なNUnitの最初のバージョンは、Visual Studio .NET 2002がリリースされる以前の2001年に公開されています。.NET Frameworkは、生まれたときからTDDと共にあると言っても過言ではないでしょう。 この記事では、TDDとTDDBCについて簡単に

2011年10月4日、コベリティは、C/C++やJava、C#のソースコード解析ツールの新バージョン「Coverity Static Analysis 5.5」を発表しました。発見が難しく、誤動作の原因となるバグを効率よく検出できる同ツールの新バージョンでは、前バージョンに比べてコード解析速度が向上し、より広範囲な開発環境に対応できるよう強化が施されました。Coverity Static Analysisの特長や新機能から、ソースコード静的解析のメリットについて考えてみましょう。 テストケースの用意は不要。ビルド時に不具合を発見 「Coverity Static Analysis」は、C/C++やJava、C#の各言語で記述されたソースコードに含まれるバグを検出できるソフトウェア開発支援ツールです。大規模・複雑化するソフトウェア開発において、ソースコードの不具合は、出荷遅延や修正対応による

本記事では，ソフトウエア・テストの流れに沿って，その知識と手法を解説する。開発期間が短期化する一方，システムはより複雑化している。このような厳しい状況にもかかわらず，基本を押さえた上で，漏れのない的確なテストを整然と実施することが求められている。テストの手法を学ぶ前提として，テストの流れ，テストの目標，テスト管理という3つの基本知識を整理しておこう。 総論　3つの基本知識　“バグ取り”だけが目的ではない I　単体テスト　すべてのシステムで実施される基本的なテスト II　結合テスト　プログラムを組み合わせて仕様を満たしているか確認する III　システム・テスト　負荷の限界を知る IV　運用テスト　初期稼働のバグを摘出 V　テスト管理　データを基に先手を打つ この記事の目次へ戻る

情報処理推進機構（IPA）は、デジタルテレビなどのデジタル家電やブロードバンドルーターを対象に、「ファジング」という手法を用いて未知の脆弱性を検出する取り組みを2011年8月から開始した。ソフトウエア製品の脆弱性を検出する手法であるファジングの普及啓発を目的に、2012年の第1四半期（1～3月）に作成予定の「ファジング活用の手引き」に、取り組みの内容を反映する。既に家庭向けのブロードバンドルーターを対象にファジングを用いた検査を行っており、いくつかの脆弱性も検出されているという。取り組みの過程で検出した脆弱性は、機器メーカーにフィードバックする。 スマホやSTBなどの組み込みソフトが対象 「脆弱性」とは外部から悪用される恐れのあるソフトウエアの不具合を指す。脆弱性があると個人情報の流出などの原因になるほか、今後ネットに接続する家電製品が増えた場合に「極端な例で言うと、外部から機器に極度な負

EMMAとは Javaのカバレッジ測定ツール。On-the-flyモードとofflineモードの二つを持つ(詳細は後述)。 ダウンロードは以下から。 今回試したバージョンは2.0系 Eclipseプラグインとして、EclEmmaというプラグインも公開されている。 On-the-FlyモードとOfflineモード 簡単に言うと、OnTheFlyはファイルそのまま実行可能で、 Offlineモードは一旦既存のコードにEmmaのカバレッジ用のコードを埋め込んだファイルを吐き出した後に再実行が必要。 詳細は公式サイトの説明(英語)を見るべし。(概要はイントロに書いてある。) EMMA+JUnitをAntで実行するためには EMMA自体はJUnit自体に特別に対応しているわけではないので、 JUnit実行時にJUnitのパラメータであるjvmargを利用して引数を渡す必要がある。 なぜ、JUnitに

クラウドコンピューティングを活用した情報システムの利用がこれほど注目されているのなら、システムの開発現場におけるクラウド活用はもっと早く広がっていい──。日経SYSTEMSでシステム開発の現場向けの記事を担当する筆者としては、こう思う。クラウドコンピューティングについて考えるとき、開発環境という側面がどうも気になるのだ。 クラウドコンピューティングを活用したシステムの構築事例は急速に増えている。IDC Japanが今年6月に発表した調査結果によると、2011年の国内クラウドサービスの市場規模は、前年比45.6％増の660億円となる見込みだ。2010年～2015年の年平均成長率は41.3％で、2015年の市場規模は2557億円になると予測する。 上記の市場予測の数字は、「AaaS（Application as a Service）」「PaaS（Platform as a Service）」「