AIBR プレミアム
拓海先生、最近うちの若いエンジニアが「テストの優先順位付けに機械学習を使えばCIのコストが下がる」と言っているのですが、正直ピンと来ないのです。要するに何が変わるのか端的に教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。結論を先に言うと、機械学習を使ったテストケース優先順位付けは、CI（Continuous Integration）で実行するテストの順序を賢く決めることで、早期に重要な不具合を見つけ、無駄なテスト実行を減らせるんですよ。
早期に見つけるとコストが下がるのはわかります。しかし現場の負担と投資対効果をどうやって見積もればいいですか。データの準備や運用の手間が怖いのです。
素晴らしい視点ですね！投資対効果は三点で見ると良いです。第一に導入コスト、第二にテスト実行時間の削減、第三に品質向上による不具合修正費用の低減です。これを小さなPoCで見極めるやり方が現実的ですよ。
PoCは理解しました。ただ、我々のデータは散らばっていて、品質情報も統一されていません。それでも学習モデルは使えますか。成功例はあるのでしょうか。
素晴らしい着眼点です！データの質が鍵ですが、完全なデータが無くても有用なモデルは作れます。過去のテスト履歴や変更履歴、テスト結果の有無など、最小限の特徴量でまず試し、段階的に整備していく手法が多くの事例で有効です。
それを聞くと安心しますが、実務ではモデルごとに評価がバラバラだと聞きます。どの指標で判断すれば現場に説明できますか。
素晴らしい着眼点ですね！説明可能な指標は二種類あります。ビジネス向けには「早期検出率」を、運用向けには「テスト実行コストの削減率」を使うと伝わりやすいです。これらはPoCで定量的に示せますよ。
ここで確認したいのですが、これって要するにCIのテストを『重要そうなものから実行する仕組み』をデータで学ばせるということですか？
その通りです！表現が的確ですね。要点を三つでまとめると、第一に過去データから『どのテストがバグを見つけやすいか』を学べること、第二に学んだ順序で回せば早く重要な不具合に当たること、第三に全体のテスト量を制限しても重要な問題を見逃しにくくなることです。
なるほど。では現場の導入は段階的に進め、まずは履歴データでモデルを作り、運用に合わせて改善していけば良いと。最後に、我々の現場で説明する際に使える短いまとめを教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！短いまとめはこれです。「過去のテストと変更履歴から優先順位を学び、重要なテストを先に回すことで早期に致命的な不具合を発見し、テストコストを下げる」。これをまず使ってください。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。ではまず小さなプロトタイプを回し、早期検出率と実行コスト削減率を測る。これって要するに『データで優先順位を決めて、重要なものを先に見る仕組みを導入する』ということですね。ありがとうございます、まずはそれを経営会議で説明してみます。
