Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
ピラミッド、アイスクリームコーン、SMURF: 自動テストの最適バランスを求めて / Pyra...
Search
Takuto Wada
PRO
October 29, 2024
Programming
3.7k
10
Share
ピラミッド、アイスクリームコーン、SMURF: 自動テストの最適バランスを求めて / Pyramid Ice-Cream-Cone and SMURF
2024年10月29日(火)13:00 ~ 14:30
バルテス共催セミナー「開発失敗につながる偏ったテストしてませんか?プロが教える本当に考えるべきテストバランスのとり方」
Takuto Wada
PRO
October 29, 2024
More Decks by Takuto Wada
See All by Takuto Wada
2026年のソフトウェア開発を考える(2026/05版) / Software Engineering Scrum Fest Niigata 2026 Edition
twada
PRO
19
10k
予防に勝る防御なし(2025年版) - 堅牢なコードを導く様々な設計のヒント / Growing Reliable Code PHP Conference Fukuoka 2025
twada
PRO
50
33k
SQLアンチパターン第2版 データベースプログラミングで陥りがちな失敗とその対策 / Intro to SQL Antipatterns 2nd
twada
PRO
46
42k
AI時代のソフトウェア開発を考える(2025/07版) / Agentic Software Engineering Findy 2025-07 Edition
twada
PRO
191
130k
技術選定の審美眼(2025年版) / Understanding the Spiral of Technologies 2025 edition
twada
PRO
118
110k
The Clean ArchitectureがWebフロントエンドでしっくりこないのは何故か / Why The Clean Architecture does not fit with Web Frontend
twada
PRO
87
51k
組織に自動テストを書く文化を根付かせる戦略(2024冬版) / Building Automated Test Culture 2024 Winter Edition
twada
PRO
37
15k
組織に自動テストを書く文化を根付かせる戦略(2024秋版) / Building Automated Test Culture 2024 Autumn Edition
twada
PRO
15
7.7k
これまでと違う学び方をしたら挫折せずにRustを学べた話 / Programming Rust techramen24conf LT
twada
PRO
36
32k
Other Decks in Programming
See All in Programming
2026_04_15_量子計算をパズルとして解く
hideakitakechi
0
130
Symfony AI in Action - SymfonyLive Berlin 2026
chr_hertel
1
110
20年以上続くプロダクトでも使い続けられる静的解析ツールを求めて
matsuo_atsushi
0
130
[RubyKaigi 2026] Require Hooks
palkan
1
280
エラー処理の温故知新 / history of error handling technic
ryotanakaya
7
1.8k
Spec-Driven Development with AI Agents (Workshop, May 2026)
antonarhipov
2
290
Road to RubyKaigi: Play Hard(ware)
makicamel
1
530
AIを導入する前にやるべきこと
negima
2
320
Firefoxにコントリビューションして得られた学び
ken7253
2
150
Agentic Elixir
whatyouhide
0
440
Explore CoroutineScope
tomoeng11
0
160
なぜあなたのコードには「コシ」がないのか?〜AI時代に問う、最後まで美味しい設計と戦略〜 #phpconkagawa / phpconkagawa2026
shogogg
0
120
Featured
See All Featured
Design in an AI World
tapps
1
210
Exploring anti-patterns in Rails
aemeredith
3
350
HU Berlin: Industrial-Strength Natural Language Processing with spaCy and Prodigy
inesmontani
PRO
0
370
Utilizing Notion as your number one productivity tool
mfonobong
4
300
Applied NLP in the Age of Generative AI
inesmontani
PRO
4
2.2k
How to train your dragon (web standard)
notwaldorf
97
6.6k
The B2B funnel & how to create a winning content strategy
katarinadahlin
PRO
1
350
Digital Projects Gone Horribly Wrong (And the UX Pros Who Still Save the Day) - Dean Schuster
uxyall
0
1.3k
Context Engineering - Making Every Token Count
addyosmani
9
860
10 Git Anti Patterns You Should be Aware of
lemiorhan
PRO
659
62k
How to audit for AI Accessibility on your Front & Back End
davetheseo
0
350
Put a Button on it: Removing Barriers to Going Fast.
kastner
60
4.2k
Transcript
ϐϥϛουɺΞΠεΫϦʔϜίʔϯɺ4.63' ࣗಈςετͷ࠷దόϥϯεΛٻΊͯ 5BLVUP8"%" 0DU !όϧςεڞ࠵ηϛφʔ !U@XBEB !UXBEB 📷🙆 🙆 !UXBEB
JEUXBEB
ͳͥࣗಈςετΛ ॻ͘ͷͩΖ͏͔
IUUQTXXX fl JDLSDPNQIPUPTNEHSPVQ ࣗಈςετΛॻ͘ओతࢦඪΛʮίετݮʯʹ͢Δͱɺظతʹࣗಈς ετͷֶशίετɺதظతʹอकίετʹΑͬͯࢥͬͨΑ͏ͳίετݮޮ Ռ͕ಘΒΕͣɺखಈςετʹΔͱ͍͏அΛͯ͠͠·͍͕ͪͰ͢ ࣗಈςετҎ֎ͷٕज़ࢪࡦͰίετݮΛओతʹ͢Δͱࣦഊ͕ͪ͠Ͱ͢ ΞϯνύλʔϯίετݮΛओతʹ͢Δ
IUUQTXXXPSFJMMZDPKQCPPLT ʰ(PPHMFͷιϑτΣΞΤϯδχΞϦϯάʱQ ࣗಈςετͷಈػৗʹมԽΛՄೳʹ͢ΔͨΊ
IUUQTUXJUUFSDPNUPLPSPUFOTUBUVT มߋ༰қੑͷߴ͍ιϑτΣΞʹΑΔΞδϦςΟͷ֫ಘ
ͯ͢ΛΞδϟΠϧͳܗͰػೳͤ͞Δʹɺ༏Εͨઃܭʹ͚ͨϓϥΫςΟεΛ ࣮ફ͢Δඞཁ͕͋Γ·͢ɻͱ͍͏ͷɺ༏ΕͨઃܭʹΑͬͯมߋ͕༰қʹͳΔͨ ΊͰ͢ɻͦͯ͠มߋ͕༰қͰ͋Δ߹ɺ͋ΒΏΔϨϕϧͰ᪳ͳ͘ௐ͕Մೳʹ ͳΔͷͰ͢ɻ ͦΕ͕ͦ͜ΞδϦςΟʔͱ͍͏ͷͳͷͰ͢ɻ ʰୡਓϓϩάϥϚʔୈ൛ʱQ ΞδϦςΟͷຊ࣭͋ΒΏΔϨϕϧͰ᪳ͳ͘มԽ͢Δ
ͳͥࣗಈςετΛॻ͘ͷ͔ 🙅 ίετΛݮ͢ΔͨΊ 🙆 ૉૣ᪳͘ͳ͘มԽ͠ଓ͚ΔྗΛಘΔͨΊ
৴པੑͷߴ͍࣮ߦ݁Ռʹ ͍࣌ؒͰ౸ୡ͢Δঢ়ଶΛอͭ͜ͱͰɺ ։ൃऀʹࠜڌ͋Δࣗ৴Λ༩͑ɺ ιϑτΣΞͷΛ࣋ଓՄೳʹ͢Δ͜ͱ ࣗಈςετͷత
৴པੑͷߴ͍࣮ߦ݁Ռʹ ͍࣌ؒͰ౸ୡ͢Δঢ়ଶΛอͭ͜ͱͰɺ ։ൃऀʹࠜڌ͋Δࣗ৴Λ༩͑ɺ ιϑτΣΞͷΛ࣋ଓՄೳʹ͢Δ͜ͱ ࣗಈςετͷత
ςετࣗಈԽͱاۀͷۀͷҼՌؔ IUUQTXXXBNB[PODPKQEQ ςετͷࣗಈԽʹ͓͍ͯɺ*5ύϑΥʔϚϯεͷ ༧ଌईͱͳΓ͏Δ͜ͱ͕໌ͨ͠ͷ࣍ͷͭ ৴པੑͷߴ͍ࣗಈςετΛඋ͑Δ͜ͱ ։ൃऀओମͰड͚ೖΕςετΛ࡞ɾཧ͠ɺ खݩͷ։ൃڥͰ؆୯ʹ࠶ݱɾमਖ਼Ͱ͖Δ͜ͱ ʰ-FBOͱ%FW0QTͷՊֶʱQʢ˞༁ΛҰ෦มߋʣ
IUUQTXXXBNB[PODPKQEQ ςετʹ߹֨ͨ͠ιϑτΣΞͰ͋ΕϦϦʔεՄೳɺෆ߹֨Ͱ͋Εॏେͳ ෆ۩߹͕͋ΔɺͱνʔϜ͕֬৴Ͱ͖ΔΑ͏ͳςετΛ࣮ࢪ͍ͯ͠Δ͜ͱ ޡݕʢِཅੑGBMTFQPTJUJWFʣݟಀ͠ʢِӄੑGBMTFOFHBUJWFʣ͕ଟ ͘ɺ৴པੑʹ͚ܽΔςετεΠʔτ͕͋·Γʹଟ͗͢Δ ৴པͷߴ͍ςετεΠʔτΛ࡞Γ্͛Δܧଓతͳྗͱ ࢿՁ͕͋Δ ৴པੑͷߴ͍ࣗಈςετΛඋ͑Δ͜ͱ
ʰ-FBOͱ%FW0QTͷՊֶʱQʢ˞༁ΛҰ෦มߋʣ
ޭͱࣦഊɺِཅੑͱِӄੑ IUUQTHJIZPKQEFWTFSJBMTBWBOOBMFUUFS Օॴͷಛఆͱम෮ σϓϩΠɺϚʔδ σϓϩΠɺϚʔδ Օॴͷಛఆͱम෮
৴པੑͷߴ͍࣮ߦ݁Ռʹ ͍࣌ؒͰ౸ୡ͢Δঢ়ଶΛอͭ͜ͱͰɺ ։ൃऀʹࠜڌ͋Δࣗ৴Λ༩͑ɺ ιϑτΣΞͷΛ࣋ଓՄೳʹ͢Δ͜ͱ ࣗಈςετͷత
Ϣχοτ ΠϯςάϨʔγϣϯ && ίετ ࣮ੑ ςετέʔε ߴ
ߴ ܾఆੑ ςετϐϥϛου
ςετϐϥϛουͱΞΠεΫϦʔϜίʔϯΞϯνύλʔϯ IUUQTXBUJSNFMPOCMPHJOUSPEVDJOHUIFTPGUXBSFUFTUJOHJDFDSFBNDPOF
ςετࣗಈԽͱاۀͷۀͷҼՌؔ IUUQTXXXBNB[PODPKQEQ ςετͷࣗಈԽʹ͓͍ͯɺ*5ύϑΥʔϚϯεͷ ༧ଌईͱͳΓ͏Δ͜ͱ͕໌ͨ͠ͷ࣍ͷͭ ৴པੑͷߴ͍ࣗಈςετΛඋ͑Δ͜ͱ ։ൃऀओମͰड͚ೖΕςετΛ࡞ɾཧ͠ɺ खݩͷ։ൃڥͰ؆୯ʹ࠶ݱɾमਖ਼Ͱ͖Δ͜ͱ ʰ-FBOͱ%FW0QTͷՊֶʱQʢ˞༁ΛҰ෦มߋʣ
IUUQTXXXPSFJMMZDPKQCPPLT ʰγεςϜӡ༻ΞϯνύλʔϯʱQ ͳͥΞΠεΫϦʔϜίʔϯʹͳͬͯ͠·͏ͷ͔ߏత
IUUQTXXXUIPVHIUXPSLTDPNSBEBSUFDIOJRVFTCSPBEJOUFHSBUJPOUFTUT &&ςετͷաࢿ5FDIOPMPHZ3BEBSͰʮ)0-%ʯʹϨʔςΟϯά͞Εͨ
IUUQTXXXUIPVHIUXPSLTDPNSBEBSUFDIOJRVFTCSPBEJOUFHSBUJPOUFTUT ςετࣗಈԽͷྗশࢍʹ͢Δ͕ɺࢲ͕ͨͪޮՌతͰͳ͍ͱߟ͑Δൣͳ౷߹ςετ ʢ˞&&ςετʣʹաࢿ͍ͯ͠Δ৫Λଟ͘ݟ͔͚Δɻ ͜ͷΑ͏ͳςετɺඞཁͳΠϯϑϥɺσʔλɺαʔϏεΛͯ͢උ͑ͨϑϧػೳͷςετ ڥΛඞཁͱ͢ΔͨΊɺ໌Β͔ʹίετ͕͔͔Δɻ ͜ΕΒͯ͢ͷґଘؔͷదͳόʔδϣϯΛཧ͢Δʹɺ͔ͳΓͷௐΦʔόʔϔου͕ ඞཁͱͳΓɺϦϦʔεαΠΫϧ͕͘ͳΓ͕ͪͰ͋Δɻ ࠷ޙʹɺςετͦͷͷ͕੬͘ʹཱͨͳ͍͜ͱଟ͍ɻྫ͑ɺςετ͕ࣦഊͨ͠ͷ͕৽͠ ͍ίʔυͷ͍ͤͳͷ͔ɺόʔδϣϯͷෆҰகʹΑΔґଘؔͷ͍ͤͳͷ͔ɺڥͷ͍ͤͳͷ͔ Λஅ͢Δʹ࿑ྗ͕͔͔ΓɺΤϥʔϝοηʔδ͕ΤϥʔͷݪҼΛಥ͖ࢭΊΔॿ͚ʹͳΔ͜ͱ
΄ͱΜͲͳ͍ɻ ͜ΕΒͷ൷ɺࣗಈԽ͞ΕͨʮϒϥοΫϘοΫεʯ౷߹ςετΛҰൠతʹࢹ͍ͯ͠Δ͜ ͱΛҙຯ͢ΔͷͰͳ͍͕ɺΑΓ༗༻ͳΞϓϩʔνɺࣗ৴ͱϦϦʔεසͷόϥϯεΛͱ ΔͷͰ͋Δͱߟ͑Δɻ &&ςετͷաࢿ5FDIOPMPHZ3BEBSͰʮ)0-%ʯʹϨʔςΟϯά͞Εͨ
4.63'େ͖Ίͷࣗಈςετ܈ͷઃܭ࣌ʹߟྀ͖͢τϨʔυΦϑ IUUQTUFTUJOHHPPHMFCMPHDPNTNVSGCFZPOEUFTUQZSBNJEIUNM S: 動作スピード M: 保守性 U: リソース使用率 R: 信頼性(決定性、安定性)
F: 忠実性(本番環境との類似度) 中心から離れるほど高スコア
৴པੑͷߴ͍࣮ߦ݁Ռʹ ͍࣌ؒͰ౸ୡ͢Δঢ়ଶΛอͭ͜ͱͰɺ ։ൃऀʹࠜڌ͋Δࣗ৴Λ༩͑ɺ ιϑτΣΞͷΛ࣋ଓՄೳʹ͢Δ͜ͱ ͝ਗ਼ௌ͋Γ͕ͱ͏͍͟͝·ͨ͠