計算学習理論によるランダムテストセットサイズの上限評価

（Bounding Random Test Set Size with Computational Learning Theory）

田中専務

拓海先生、お聞きしたいのですが、ランダムにテストを回していると「いつ止めてよいか」が分からず、現場も困っております。単に回数を増やすだけでは費用対効果が悪く、何か指標はありませんか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です。一緒に整理すれば、ランダムテストの「必要な回数」を理論的に見積もれる考え方があるんですよ。要点を三つでまとめると、(1) 理論的な上限を与える、(2) 実務での評価につなげられる、(3) 投資対効果の判断材料になる、です。

田中専務

理論的に上限が出せると聞くと心強いです。ただ、理論と現場の乖離が怖い。テスト対象のソフトウェアの性質や運用プロファイルが違えば、使えないのではないですか。

AIメンター拓海

その疑問も的確ですね！まずここで使う枠組みは、Probably Approximately Correct (PAC、概ね正しいことを保証する学習枠組み)の考え方を借ります。要は、どの程度の確信度でどの程度のエラー率を許容するかを決めれば、必要なサンプル数の上限が計算で出せるのです。

田中専務

これって要するに、テスト回数の上限を数学的に示せるということ？現場には「何回やれば十分か」をはっきり示したいのです。

AIメンター拓海

はい、まさにその通りです！ただし前提条件があります。運用で想定する入力分布（operational profile、運用プロファイル）をある程度代表的に想定する必要があり、その上で確信度(1−δ)と許容誤差εを決めると、サンプル数の上界が導けます。実務ではこのプロファイル設定が肝心です。

田中専務

プロファイルの作り方が分からないと困ります。うちの現場は古いシステムと新しいUIが混在しており、代表的な入力が何かすぐには分かりません。どう整備すればよいですか。

AIメンター拓海

安心してください。実務的には三段階で進めます。第一に、現状のログや利用データから運用プロファイルを推定する。第二に、そのプロファイルに基づきランダムテストを実行し、経験誤差(empirical error、経験的誤差)を観察する。第三に、理論の上界と実測を比較して妥当性を検証する。これで現場にも納得を得られます。

田中専務

投資対効果の話に戻しますが、必要なテスト回数が理論的に分かっても、実際の実行コストとどう照らし合わせるべきでしょうか。数学は分かっても現場で回せる予算が問題です。

AIメンター拓海

素晴らしい現実的な視点です！要点は三つです。第一に、理論上の上限は保守的であることが多く、実務では実測で早期停止できる場合が多い。第二に、上限を基準に段階的にリソース配分を決められる。第三に、見積もり誤差に対する感度分析を行えば、予算と品質のトレードオフが明確になります。

田中専務

分かりました。では最後に私の理解を整理します。今回の考え方は、運用プロファイルを定め、許容誤差と確信度を設定すれば、必要なランダムテスト数の上限が計算でき、実測と照合して早期停止や予算配分ができるということでよろしいですか。

AIメンター拓海

素晴らしいまとめです！その理解で完全に合っていますよ。大丈夫、一緒に進めれば必ずできますよ。