AIBR プレミアム
拓海先生、最近うちの現場でもテストが追いつかないと言われてましてね。こういう論文で何が会社に役立つのか、要点を教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！今回の論文は、Formal Concept Analysis (FCA) 形式概念解析をテスト設計に使う話ですよ。端的に言えば、テストの組み合わせを減らし、重要な依存関係を見える化できるんです。大丈夫、一緒に整理していきますよ。
なるほど。要するにテスト項目を減らして効率化できると。とはいえ、現場のエンジニアは手作業でやってます。導入の工数と投資対効果が心配です。
素晴らしい着眼点ですね！投資対効果の観点で言うと、要点は三つです。1) 現在のテストケースの冗長を数学的に削ること、2) 回帰テストで失敗傾向を速やかに抽出すること、3) 既存の手作業知識を形式化して再利用できること。最初は専門家の入力が必要ですが、継続的には手戻りが減りますよ。
その専門家の入力というのは、現場のベテランにチェックリストを書かせるようなことでしょうか。それをシステムに落とすにはどれくらいの手間がかかりますか。
素晴らしい着眼点ですね！その通りで、まずは現状のテストケースと各ケースに紐づく属性（入力条件や前提、期待結果）を一覧にする作業が要ります。最初の“形式コンテキスト”作成は労力がかかりますが、テンプレート化してコピー出来るためスケールします。重要なのは最初の精度であり、そこを現場の知見で担保すれば後は機械が効率化できますよ。
これって要するに、ベテランの暗黙知を表にしてルール化し、それで無駄なテストを減らすということ？
その通りです！要点は三つに整理できます。第一に、Formal Concept Analysis (FCA) 形式概念解析はオブジェクトと属性の関係から“含意”を導く数学的手段であること。第二に、導かれた含意は「もしAならばB」の形でテスト設計を簡潔にすること。第三に、回帰テストで失敗したケース群から共通属性を抽出し、問題の広がりを俯瞰できることです。大丈夫、必ずできますよ。
回帰テストの分析で違いが出るのは魅力的です。現場の人間はそういう理屈は分かっても、ツール操作に抵抗があります。実際の運用イメージはどんな感じになりますか。
素晴らしい着眼点ですね！運用は段階的で良いです。まずは現行のテストログやテストケースをCSVやスプレッドシートに出して、属性列を追加するだけで形式コンテキストが作れます。その後、FCAツールで概念格子（concept lattice）を作成し、上位の概念や含意を抽出します。最初は週次でレビューし、含意が安定すれば自動化ルールに移行できますよ。
なるほど、段階的かつ現場が納得する形で進められるんですね。最後にもう一度、要点を私の言葉でまとめますと……
はい、ぜひお願いします。あなたの言葉で整理するとチームも動きやすくなりますよ。
分かりました。要するにベテランの経験を表にしてルールを作り、それで重複するテストを減らし、回帰で再発する問題の範囲を早く把握するということですね。まずは手元のテストケースを表にすることから始めます。
