Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Sign up for free
Menu
Search
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Pricing
Search
Sign in
Sign up for free
AIベース静的検査器の偽陽性率を抑える工夫3選
Search
Kuniwak
PRO
April 24, 2026
Programming
3k
8
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
AIベース静的検査器の偽陽性率を抑える工夫3選
Lint Night #4
https://lintnight.connpass.com/event/385142/
Kuniwak
PRO
April 24, 2026
More Decks by Kuniwak
See All by Kuniwak
仕様漏れ実装漏れをなくすトレーサビリティAI基盤のご紹介
orgachem
PRO
16
11k
要求定義・仕様記述・設計・検証の手引き - 理論から学ぶ明確で統一された成果物定義
orgachem
PRO
40
24k
DeNA での思い出 / Memories at DeNA
orgachem
PRO
8
3.7k
それ CLI フレームワークがなくてもできるよ / Building CLI Tools Without Frameworks
orgachem
PRO
18
4.8k
状態遷移図を書こう / Sequence Chart vs State Diagram
orgachem
PRO
4
810
テストケースの名前はどうつけるべきか?
orgachem
PRO
2
990
欠陥を早期に発見するための Software Engineer in Test とその重要性 / What is Software Engineer in Test and How they works
orgachem
PRO
22
5.1k
住宅を WebXR で評価しよう / Evaluating My Home by WebXR
orgachem
PRO
0
260
HOME VR
orgachem
PRO
1
880
Other Decks in Programming
See All in Programming
コンパウンドプロダクト開発のためのローカルプロセスマネージャー再発明 #layerxgo
izumin5210
0
660
20260828_品質と開発生産性を両立させる、AI時代のE2Eテストの考え方
magicpod
0
190
思考垂れ流し開発 ~音声入力 × AIエージェント × 開発ハーネスによる試行錯誤~
npostring
0
1.1k
Seeing Through Serverless: Observability for AWS Lambda with ADOT and CloudWatch Application Signals
seike460
PRO
1
130
GKE アップグレード前に知っておきたい Blue/Green と PDB の関係
stkk
0
160
「AI時代、配布するPythonコードをどう守るか: 難読化の実験と判断軸」 #PyconJP2026
pkshadeck
PRO
2
190
Omarchy Tokyo やると聞いて UMPC 買ってセットアップしてきた
mtsmfm
0
130
Laravelのアプリケーションをどこにデプロイするか #ツナギメオフライン.9
akase244
0
120
AIを上手に使っていこうとしたら越境せざるを得なくなった話 〜実践1年で見えた境界を越えなければならない理由と進め方〜 / Crossing borders with AI
tomoyakitaura
4
1.1k
『寄り添うラジオ』をAIで作る 体験価値から逆算した、会話しないUXと品質設計
theoriatec2024
3
150
巨大モノリシックアプリ モダン化大作戦
ktcryomm
0
610
信頼性の目標を誰も求めてない
shubox
0
500
Featured
See All Featured
Typedesign – Prime Four
hannesfritz
42
3.2k
Paper Plane
katiecoart
PRO
3
53k
Lessons Learnt from Crawling 1000+ Websites
charlesmeaden
PRO
1
1.6k
A Tale of Four Properties
chriscoyier
163
24k
Jess Joyce - The Pitfalls of Following Frameworks
techseoconnect
PRO
1
410
Chrome DevTools: State of the Union 2024 - Debugging React & Beyond
addyosmani
10
1.3k
Thoughts on Productivity
jonyablonski
76
5.4k
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
32
3k
Rails Girls Zürich Keynote
gr2m
96
14k
The AI Revolution Will Not Be Monopolized: How open-source beats economies of scale, even for LLMs
inesmontani
PRO
3
3.7k
Fantastic passwords and where to find them - at NoRuKo
philnash
52
3.8k
Visualization
eitanlees
152
17k
Transcript
,VOJXBL 1.0 BU$PJODIFDL *OD "*ϕʔε੩తݕࠪثͷِཅੑΛ͑Δબ
Kuniwak ʹίΠϯνΣοΫגࣜձࣾʹೖࣾɻ ࠷ॳ4&5͕ͩͬͨͣͳ͔ͥ 1SPKFDU.BOBHFNFOU0 ffi DFSʹɻ IUUQTHJUIVCDPN,VOJXBL IUUQTYDPNPSHB@DIFN
͍͑ͨ͜ͱ "*ϕʔεͷMJOUࣗવݴޠͷՌΛѻ͑Δ "*ϕʔεͷMJOUِཅੑ͕ߴ͘ͳΓ͕ͪ ωΨςΟϒϓϩϯϓτ ਂࠁᮢ੍ޚ ܗࣜԽUIJOLJOH ِ͕ཅੑΛ͘Ͱ͖Δͱ͍͏ऑ͍ݟΛಘΒΕͨ 1 2
3
-JOUͷ͜Ε·Ͱͱ͜Ε͔Β
͜ͷൃදͰɺ-JOUΛՌΛೖྗʹܽؕΛ ݕ͢Δπʔϧͱ͢Δɻయܕతͳ-JOU ࣮Λೖྗʹಈ࡞͢Δɻ࠷ۙઃఆϑΝΠϧ ༷ॻʹର͢Δ-JOU͕ొ͖͍ͯͯ͠Δɻ
-JOU͜Ε·Ͱϧʔϧϕʔεͩͬͨɻ ϧʔϧϕʔεܾఆతͳ݁ՌΛಘΒΕΔར͕ ͋Γɺ͔࣮ͭߦίετ͕ۃΊ͍ͯ҆ɻ ͨͩ͠ݕࠪର͕ܗࣜԽ͞Ε͍ͯΔඞཁ͕͋ͬͨɻ
-JOU͜Ε·Ͱϧʔϧϕʔεͩͬͨɻ ϧʔϧϕʔεܾఆతͳ݁ՌΛಘΒΕΔར͕ ͋Γɺ͔࣮ͭߦίετ͕ۃΊ͍ͯ҆ɻ ͨͩ͠ݕࠪର͕ܗࣜԽ͞Ε͍ͯΔඞཁ͕͋ͬͨɻ
ͨͱ༷͑ॻܗࣜԽ͞Ε͍ͯͳ͍͜ͱ͕ଟ͍͕ ੩తݕ͍ࠪͨ͠ͱ͍͏χʔζ͋Δɻ ༨ஊɿ%F/"࣌ʹը໘ৼΔ͍༷ͷϧʔϧ ϕʔεͷํ๏ͰҰఆͷՌΛڍ͛ͨɻ͜ͷͱ͖ จࣈྻͷ෦ҰகͰఆ͍ͯͨ͠ɻ IUUQTTXFUEFOBDPNFOUSZ
--.ͷོʹΑΓ"*ϕʔεͷMJOU͕ຽओԽ͞Εͨɻ ͜ΕʹΑΓݕࠪର͕ܗࣜԽ͞Ε͍ͯͳͯ͘Α͘ͳͬͨɻ ͨͩ͠"*ϕʔεγʔυΛݻఆ͠ͳ͍ݶΓ݁Ռ͕ ඇܾఆతʹͳΓɺ͔࣮ͭߦίετ͕͔ͳΓߴ͍ɻ ͨͱ͑"*ϕʔεͷ࣮Εɾ༷ΕΛݕ͢Δ τϨʔαϏϦςΟج൫ສԁTIPU͔͔Δɻ IUUQTTQFBLFSEFDLDPNPSHBDIFNJOUSPEVDUJPOUPBUSBDFBCJMJUZBJQMBUGPSN
Ҏ߱ͷͷલఏ
ࠓճͷൃදͷݩͱͳͬͨࣄྫͭɿ γʔέϯεਤʢ༷ॻʣΛରͱ͢ΔMJOU ςετέʔεΛରͱ͢ΔMJOU έʔε" έʔε#
ਫ਼ධՁํ๏ શʢ/ʣʹ͍ͭͯ"*ධՁWTਓؒͷධՁͰ࣮ࢪ গͷαϯϓϧʢ/ʣʹ͍ͭͯํࣜʹ͍ͭͯ "*ධՁWTਓؒͷධՁͰ࣮ࢪ έʔε" έʔε# ͍ͣΕ࠶ࢼݧ࣮ࢪ͍ͯ͠ͳ͍ɻͦͷͨΊ͍ͣΕ࠶ݱੑ͕ ߴ͍͔Ͳ͏͔Θ͔Βͳ͍ɻࢼٻΉʂ ࢼ༻ϓϩϯϓτશจIUUQTHJTUHJUIVCVTFSDPOUFOUDPNDDLVOJXBL
EEGDEEFEEB
"*ϕʔεͷMJOUͷ
ِཅੑ
"*ϕʔεͷMJOUِཅੑ͕ߴِ͘ӄੑ͕͍ɻ ِӄੑΛ͘อͬͨ··ِཅੑΛ͍ͨ͘͠ɻ ِཅੑ͕ߴ͍ঢ়گ͕͘ଓ͘ͱগޮՌʹΑΓ MJOU͕৴༻͞Εͳ͘ͳΓMJOUͷഉআʹͭͳ͕ͬͯ͠·͏ɻ
༷ΛγʔέϯεਤͰදݱͨ͠έʔε"Ͱࢦఠͨ͠ ܽؕͷ͓Αِ͕ͦཅੑͩͬͨɻ ਓؒʹΑΔେ෯ͳख͕͠ඞཁͰେมͩͬͨɻ έʔε"
ِཅੑΛ͘͢ΔͨΊͷํ๏
ωΨςΟϒϓϩϯϓτ ਂࠁͰᮢ੍ޚ ܗࣜԽUIJOLJOH 1 2 3
ωΨςΟϒϓϩϯϓτ ਂࠁͰᮢ੍ޚ ܗࣜԽUIJOLJOH 1 2 3
ʮ999ܽؕͰͳ͍ͱ͢ΔʯͷΑ͏ʹܽؕͷ ఆٛΛڱΊΔจݴΛϓϩϯϓτʹՃ͑Δํ๏ɻ ςετέʔεΛݕࠪରͱͨ͠έʔε#Ͱ ͜ͷํ๏Ͱِཅੑˠ·ͰԼ͕ͬͨɻ
画面の期待画像は別途与えられているので「表示崩れがないこと」 「異常なく表示されること」「期待通りに表示されること」から表示崩 れイベントは十分特定可能とします。 操作手順や判断結果を 1 つに絞り込めなくとも、その差異がユーザ ーにとって重要でなければ許容してください。 1SPN QU
ਖ਼ղ ِӄੑ ِཅੑ ωΨςΟϒ ϓϩϯϓτͳ͠ 70% 0% 100% ωΨςΟϒ
ϓϩϯϓτ͋Γ 60% 29% 67% վળ
੩తݕࠪث։ൃͷॳظগͷαϯϓϧͰ ࣮ߦΛ܁Γฦ͠ɺωΨςΟϒϓϩϯϓτΛ ચ͍ग़͍ͯ͘͠ͱΑ͍ɻ
͜ͷΑ͏ͳαΠΫϧʹMMNίϚϯυͱ TIVGίϚϯυཱ͕ͭɻ MMNίϚϯυҎԼͷΑ͏ʹ͑Δɿ QSPNQUHFOcMMNNMMNNPEFM TIVGίϚϯυඪ४ೖྗ͔ΒٙࣅཚͰ ߦΛൈ͖ग़͢ίϚϯυɻ IUUQTHJUIVCDPNTJNPOXMMN
͜Μͳײ͡ͰదͳߦΛධՁ͠ͳ͕ΒࢼߦࡨޡͰ͖Δɿ fi OEUBSHFUa cTIVGOa cUFFEFWTUEFSSa cYBSHTOQSPNQUHFOa cMMNNHQUTDIFNBTDIFNBKTPOa cKR
ωΨςΟϒϓϩϯϓτ ਂࠁͰᮢ੍ޚ ܗࣜԽUIJOLJOH 1 2 3
"*ʹਂࠁΛஅͤ͞ɺᮢΛઃఆ͢Δํ๏ɻ ςετέʔεΛରͱ͠ɺਂࠁΛஈ֊Ͱ"*ʹ ධՁͤͨ͞έʔε#Ͱɺ"*WTਓؒͷਂࠁ ૬ؔɺਖ਼ղɺޡࠩʶਖ਼ղɻ
"s e v e r i t y ": {
"t y p e ": "n u m b e r ", "d e s c r i p t i o n ": " 違反の深刻度。 1 : 低(誤解する可能性が 少ない) , 2 : 中(誤解する可能性がある) , 3 : 高(誤解する可能性 が高い) ", "m i n i m u m ": 1 , "m a x i m u m ": 3 , "m u l t i p l e O f ": 1 } +40 / 4DIFN B
"*aਖ਼ղ ܯࠂͳ͠ த ߴ ܯࠂͳ͠
த ߴ ߴͷΈʹߜΔͱ ޡܯࠂݮΒͳ͍͕ ॏཁͰͳ͍ܯࠂ͕ ݮΔ
ωΨςΟϒϓϩϯϓτ ਂࠁͰᮢ੍ޚ ܗࣜԽUIJOLJOH 1 2 3
ݕࠪରΛҰܗࣜԽ͔ͤͯ͞ΒɺܗࣜԽͨ͠ରʹ ͍ͭͯ൷ධͤ͞Δํ๏ɻ έʔε#Ͱ$41ͷ҆ఆࣦഊϞσϧʹ͓͚Δѱ͍ τϨʔεͱѱ͍ࣦഊͷαϯϓϧΛςετέʔεͱ ͍ͯ͠Δʢৄ͘͠ผࢿྉΛࢀরʣɻ IUUQTTQFBLFSEFDLDPNPSHBDIFNHVJEFMJOFTGPSSFRVJSFNFOUT EF fi OJUJPOTQFDJ
fi DBUJPOXSJUJOHEFTJHOBOEWFSJ fi DBUJPO
ࣗવݴޠจॻ ܗࣜతσʔλ ܗࣜతҧઆ໌ қ͍͠ҧઆ໌ --.ྖҬ ϢʔβʔྖҬ ܗࣜԽ ݕࠪ טΈࡅ͘
ςετέʔεΛݕࠪରͱͨ͠έʔε#Ͱɺ ܗࣜԽ͠ͳ͍ͷͱܗࣜԽ͢ΔͷΛൺֱ͢Δͱ ِཅੑWTͱͳͬͨɻ
次のテストケースの定義に当てはめて形式化したうえで、形式化されたモデルについて 違反事項を指摘してください。以降は C S P の安定失敗モデルに立脚します。テストは 正当性条件である、 実装の失敗集合 ⊆ 仕様の失敗集合
∧ 実装のトレース集合 ⊆ 仕様のトレース集合 を満たすことをサンプリングで検証します。テストケースはこのサンプルで、悪い失敗の 集合または悪いトレースの集合またはその組です。これは正当性条件と同値な命題である、 ( ∀ x . x ∉ 仕様の失敗集合 ⟶ x ∉ 実装の失敗集合 ) ∧ ( ∀ x . x ∉ 仕様のトレース集合 ⟶ x ∉ 実装のトレース集合 ) の全称命題のサンプルからなる集合ということです。 1SPN QU
指摘内容は C S P を知らない人にも伝わるよう、失敗やトレースといった 言葉を別の一般的な平易な言葉で言い換えてください。 1SPN QU
ܗࣜԽUIJOLJOHͷϓϩϯϓτશจɿ IUUQTHJTUHJUIVCVTFSDPOUFOUDPNDDLVOJXBL EEGDEEFEEB
ਖ਼ղ ِӄੑ ِཅੑ ܗࣜԽ͠ͳ͍ͷ 60% 29% 67% ܗࣜԽͨ͠ͷ 90%
0% 30% վળ
·ͱΊ "*ϕʔεͷMJOUࣗવݴޠͷՌΛѻ͑Δ "*ϕʔεͷMJOUِཅੑ͕ߴ͘ͳΓ͕ͪ ωΨςΟϒϓϩϯϓτ ਂࠁᮢ੍ޚ ܗࣜԽUIJOLJOH ِ͕ཅੑΛ͘Ͱ͖Δͱ͍͏ऑ͍ݟΛಘΒΕͨ 1 2
3