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
役割分担して行うペアテスト / jasst21hokkaido
Search
Sponsored
·
SiteGround - Reliable hosting with speed, security, and support you can count on.
→
yoshitake_1201
July 09, 2021
Technology
390
0
Share
役割分担して行うペアテスト / jasst21hokkaido
JaSST'21 Hokkaidoでの資料です。
http://jasst.jp/symposium/jasst21hokkaido.html
yoshitake_1201
July 09, 2021
More Decks by yoshitake_1201
See All by yoshitake_1201
テストチームリーダーが3年前ぐらいからやっている メンバーと話す時間について話す/JaSST25Kyushu
yoshitake_1201
0
110
人間の特性に注目してテストする/TestNow
yoshitake_1201
0
73
6つのミスが起きる状況に 注目してテストする/testradio2025
yoshitake_1201
0
170
テスト版水平思考クイズ〜不具合から原因を想像しよう〜/xpjug2023
yoshitake_1201
1
1.4k
E2E自動テストの前に 手動テストを効率化するための自動化を行った話/stac2020
yoshitake_1201
1
3k
スプレッドシートはいいぞ / jasst20kyushu-sponsor-session
yoshitake_1201
0
520
スプレッドシートはいいぞ 2 / jasst20kyushu-lt-session
yoshitake_1201
0
730
テスト観点の共有会を やってみよう 〜WACATE 2019 冬 分科会〜/wacate2019winter_subcommittee
yoshitake_1201
0
1k
アジャイル・アジャイル開発って何?/すぐ聞く・チームの課題にする/20190423
yoshitake_1201
0
3.2k
Other Decks in Technology
See All in Technology
AI-DLCを活用した高品質・安全なAI駆動開発実践 / AI Driven Development
yoshidashingo
1
270
インフラが苦手でも大丈夫! 紙芝居 Kubernetes -WWGT 10周年編-
aoi1
1
310
Claude Codeを組織で使いこなす— サーバサイドAIエージェント運用の実践知
techtekt
PRO
0
140
AI Adaptable なテストを整える工夫 / Ways to Make Your Tests AI-Adaptable
bitkey
PRO
2
190
Agentic AI時代における メルカリのAIガバナンスとガードレール実装
naoichihara
17
17k
Unlocking the Apps
pimterry
0
140
関西に縁あるMicrosoft MVPsが語るCopilotの未来
kasada
0
740
なぜハノーバーメッセに行くべきなのか 〜初参加だから語れること〜
tanakaseiya
0
190
Kaggle未経験社員をメダリストに育てる「AIドラゴン桜」
lycorptech_jp
PRO
0
680
Spring Boot における AOT Cache 活用テクニックと 起動時間改善事例
ntt_dsol_java
0
180
Anthropic AIネイティブ・スタートアップ構築のプレイブック を理解する
nagatsu
0
230
形式手法特論:公平性制約の位相的特徴づけ #kernelvm / Kernel VM Study Kansai 12th
ytaka23
1
640
Featured
See All Featured
GraphQLとの向き合い方2022年版
quramy
50
15k
Building Experiences: Design Systems, User Experience, and Full Site Editing
marktimemedia
0
520
HU Berlin: Industrial-Strength Natural Language Processing with spaCy and Prodigy
inesmontani
PRO
0
390
Stewardship and Sustainability of Urban and Community Forests
pwiseman
0
220
Code Review Best Practice
trishagee
74
20k
For a Future-Friendly Web
brad_frost
183
10k
Odyssey Design
rkendrick25
PRO
2
650
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
32
2.9k
Heart Work Chapter 1 - Part 1
lfama
PRO
7
36k
10 Git Anti Patterns You Should be Aware of
lemiorhan
PRO
659
62k
How to Build an AI Search Optimization Roadmap - Criteria and Steps to Take #SEOIRL
aleyda
1
2.1k
ピンチをチャンスに:未来をつくるプロダクトロードマップ #pmconf2020
aki_iinuma
128
55k
Transcript
ׂ୲ͯ͠ߦ͏ϖΞςετ ZPTIJUBLF@ TBF
ࣗݾհ w TBF!TJUP@ w גࣜձࣾ'VTJD ςετΤϯδχΞ w ZPTIJUBLF!ZPTIJUBLF@ w
גࣜձࣾ'VTJD ςετΤϯδχΞ݉ςετνʔϜϦʔμʔ
ࣗݾհ w TBF!TJUP@ w גࣜձࣾ'VTJD ςετΤϯδχΞ w ZPTIJUBLF!ZPTIJUBLF@ w
גࣜձࣾ'VTJD ςετΤϯδχΞ݉ςετνʔϜϦʔμʔ
ൃද͢Δ͜ͱ ɾҎԼͷׂʹΘ͚ͯϖΞςετͨ͠ͱ͖ͷޮՌ ɹɾςετ͠ଓ͚Δׂ ɹɾνέοτΛొ͢Δׂ ˞ຊൃදͰʮϖΞςετʯΛ ɹʮਓͰςετ͢Δ͜ͱʯͱ͍ͯ͠·͢
ൃදͷྲྀΕ w എܠ w ՝ w ׂΛΘ͚ͨϖΞςετͷઆ໌ w ׂΛΘ͚ͨϖΞςετͷޮՌ w
·ͱΊ
എܠ
ձࣾհ w גࣜձࣾ'VTJD w 8FCܥͷࣗࣾαʔϏεडୗ։ൃΛߦ͏Ԭͷձࣾ w ࣾһ໊΄Ͳ w ෳͷ։ൃϓϩδΣΫτ͕ฒߦՔಈ͍ͯ͠Δ w
ςετνʔϜ΄΅ͯ͢ͷϓϩδΣΫτͷςετΛߦ͏
ςετνʔϜհ w ֤ϓϩδΣΫτͷςετ͕ओͳׂ w ςετରΛૢ࡞ͯ͠ςετ͢Δ w ςετରͷϓϩάϥϜॻ͔ͳ͍ w ಉ࣌ظʹෳϓϩδΣΫτͷςετΛड͚࣋ͭ ɾΤϯδχΞ΄΅શһͱؔΘΔνʔϜ
ςετͷׂΓৼΓ ͓Βͤ Ϩγϐ Πϕϯτ ςετ͢Δ͜ͱ ͓Βͤ Ϩγϐ Πϕϯτ
ςετதͷ༷ࢠ w ଟ͘Λ୳ࡧతςετͷΑ͏ͳײ͡ͰਐΊ͍ͯΔ w ෆ۩߹Λݟ͚ͭΔͱόά݅ͰνέοτΛొ͍ͯ͠Δ w ෆ۩߹͕मਖ਼͞ΕͨΒͦͷ֬ೝߦ͏ ˞୳ࡧతςετ ɹςετ୲ऀ͕ςετΞΠςϜҎલͷςετͷ݁Ռͷࣝ ɹௐࠪใΛ༻ͯ͠ɺςετΛಈతʹઃܭɺ͓Αͼ࣮ߦ͢ΔςετΞϓϩʔνɻ
ɹ*452#(-044"3: IUUQTHMPTTBSZJTURCPSHBQQKQTFBSDI୳ࡧతςετ ΑΓҾ༻
ςετதʹඞཁͳ͜ͱΓ͍ͨ͜ͱ w γεςϜͷ͜ͱΛ ߟ͍͑ͨ w ෆ۩߹Λݟ͚͍ͭͨ ςετ࣮ߦ νέοτొ w
૬खʹ͑Δ w ใΛཧ͢Δ w ͕ࣗͨͪޙͰݟͯ Θ͔Γ͍͢Α͏ʹॻ͘ ŇP0 ŇP0
ςετதͷ՝ᶃ w γεςϜͷ͜ͱΛ ߟ͍͑ͨ w ෆ۩߹Λݟ͚͍ͭͨ ςετ࣮ߦ νέοτొ w
૬खʹ͑Δ w ใΛཧ͢Δ w ͕ࣗͨͪޙͰݟͯ Θ͔Γ͍͢Α͏ʹॻ͘ ŇP0 ŇP0 Γସ͕͑ ͍͠
ςετதͷܦݧ *TTVFॻ͘ ςετ͢Δ ςετ͢Δ ཧ ղ ࣌ؒ
ςετதͷ՝ᶄ *TTVFॻ͘ ςετ͢Δ ςετ͢Δ ཧ ղ ࣌ؒ ςετ͕ࢭ·Δ
ςετͷׂΓৼΓ ͓Βͤ Ϩγϐ Πϕϯτ ςετ͢Δ͜ͱ ͓Βͤ Ϩγϐ Πϕϯτ
ϖΞςετΛΖ͏ͱࢥ͖͔͚ͬͨͬ ͓Βͤ Ϩγϐ Πϕϯτ ςετ͢Δ͜ͱ ͓Βͤ Ϩγϐ Πϕϯτ ͓Βͤ
Ϩγϐ Πϕϯτ
ςετதͷ՝ᶅ ͓Βͤ Ϩγϐ Πϕϯτ ͓Βͤ Ϩγϐ Πϕϯτ ಉ͡λΠϛϯάͰ ಉ͡όά͕ݟ͔ͭΔ
ͲͪΒ͕ొ͢Δ͔ ܾΊͳ͍ͱ͍͚ͳ͍
๊͍͑ͯͨ՝ ᶃࢥߟΛΓସ͑Δͷ͕େม ɹɾςετ࣮ߦ㱻νέοτొ ᶄ*TTVFΛॻ͍͍ͯΔؒςετ͕ࢭ·Δ ɹɾཧղ͘ͳΔ ᶅϖΞςετͷ͏·͍Γํ͕Θ͔Βͳ͍ ɹɾීஈͳΒ͍Βͳ͔ͬͨΓͱΓ͕ൃੜ
ׂΛΘ͚ͨϖΞςετͷઆ໌
TBF ZPTIJUBLF ׂΛΘ͚ͯΈΔ w ςετ࣮ߦ͠ଓ͚Δ w ෆ۩߹Λݟ͚ͭͯ νέοτॻ͔ͳ͍ w
νέοτΛॻ͘ w ςετ͢Δ͚Ͳ νέοτΛॻ͘ͷ͕༏ઌ
ϖΞςετ͢Δ݅ w ͦΕͧΕผͷ1$Λ͍࣋ͬͯΔঢ়ଶ ɾεϓϨουγʔτΛ։͍͍ͯΔ νέοτΛॻ͘ͷʹ͏ ɾςετରΛ։͍͍ͯΔ w ྡΓ߹͍ͬͯΔঢ়ଶ ɾৗʹձ͕Ͱ͖Δ
ϖΞςετͷྲྀΕ ςετ։࢝ ςετ։࢝ ෆ۩߹ൃݟ νέοτॻ͘ ෆ۩߹ൃݟ νέοτॻ͘ TBF ZPTIJUBLF
ϖΞςετͷྲྀΕ ςετ։࢝ ςετ։࢝ ෆ۩߹ൃݟ νέοτॻ͘ ෆ۩߹ൃݟ νέοτॻ͘ ෆ۩߹ൃݟ TBF
ZPTIJUBLF
ϖΞςετͷྲྀΕ ςετ։࢝ ςετ։࢝ ෆ۩߹ൃݟ νέοτॻ͘ ෆ۩߹ൃݟ νέοτॻ͘ ෆ۩߹ൃݟ TBF
ZPTIJUBLF
νέοτΛॻ͘ྲྀΕ جຊܗ ෆ۩߹ൃݟ ɾλΠτϧΛॻ͘ ɾεΫγϣΛషΔ ɾखॱΛॻ͘ ɾಈ࡞݁ՌΛॻ͘ ɾظ݁ՌΛॻ͘ ొ͢Δ
TBF ZPTIJUBLF
εϓϨουγʔτͷΠϝʔδ TBF
εϓϨουγʔτͷΠϝʔδ ZPTIJUBLF
εϓϨουγʔτͷΠϝʔδ
༨ஊ εϓϨουγʔτΛ͏ཧ༝ w ϝϞˠొͷաఔ͕ͱָͬͯ w ొΕΛݮΒͤΔ w ϝϯόʔ͕ݟ͚ͭͯΔใΛΔͷ͕͔ΜͨΜ w ͦͷଞ৭ʑ
ɾίϐϖָ͕(ZB[Pͱͷ૬ੑ͕͍͍ϑΥʔϚοτมߋ͍͢͠
ϖΞςετͷྲྀΕ ςετ։࢝ ςετ։࢝ ෆ۩߹ൃݟ νέοτॻ͘ ෆ۩߹ൃݟ νέοτॻ͘ TBF ZPTIJUBLF
νέοτΛॻ͘ྲྀΕ جຊܗ ෆ۩߹ൃݟ ɾλΠτϧΛॻ͘ ɾεΫγϣΛషΔ ɾखॱΛॻ͘ ɾಈ࡞݁ՌΛॻ͘ ɾظ݁ՌΛॻ͘ ొ͢Δ
TBF ZPTIJUBLF
νέοτΛॻ͘ྲྀΕ ผύλʔϯ" ෆ۩߹ൃݟ ɾखॱΛॻ͘ ɾಈ࡞݁ՌΛॻ͘ ɾظ݁ՌΛॻ͘ ొ͢Δ TBF ZPTIJUBLF
λΠτϧΛॻ͘ εΫγϣΛషΔ
νέοτΛॻ͘ྲྀΕ ผύλʔϯ# ෆ۩߹ൃݟ ɾखॱΛॻ͘ ɾಈ࡞݁ՌΛॻ͘ ɾظ݁ՌΛॻ͘ ଞͷύλʔϯΛࢥ͍ͭ͘ TBF ZPTIJUBLF
λΠτϧΛॻ͘ ύλʔϯΛࢼ͢
͍ΖΜͳύλʔϯ w ͭͷෆ۩߹ʹ͍ͭͯɺύλʔϯಈ࡞Λࢼ͍ͨ͠ w νέοτొதʹՃͷใ͕ཉ͍͠ w ൃੜ͕݅Θ͔Βͳ͍ݱʹૺ۰
TBF ZPTIJUBLF େࣄʹͯ͠Δ͜ͱ w ςετҎ֎ͷ͜ͱʹ ࢥߟΛׂ͔ͳ͍Α͏ʹ ͍ͯ͠Δ w TBF͞Μ͕ྑ͍ײ͡ʹ
ςετΛ͠ଓ͚Δ
ׂΛΘ͚ͨϖΞςετͷޮՌ
๊͍͑ͯͨ՝ ᶃࢥߟΛΓସ͑Δͷ͕େม ɹɾςετ࣮ߦ㱻νέοτొ ᶄ*TTVFΛॻ͍͍ͯΔؒςετ͕ࢭ·Δ ɹɾཧղ͘ͳΔ ᶅϖΞςετͷ͏·͍Γํ͕Θ͔Βͳ͍ ɹɾීஈͳΒ͍Βͳ͔ͬͨΓͱΓ͕ൃੜ
ᶃࢥߟΛΓସ͑Δͷ͕େม w γεςϜͷ͜ͱΛ ߟ͍͑ͨ w ෆ۩߹Λݟ͚͍ͭͨ ςετ࣮ߦ νέοτొ w
૬खʹ͑Δ w ใΛཧ͢Δ w ͕ࣗͨͪޙͰݟͯ Θ͔Γ͍͢Α͏ʹॻ͘ ŇP0 ŇP0 Γସ͕͑ ͍͠
ᶃࢥߟΛΓସ͑Δͷ͕େม ςετ࣮ߦ νέοτొ w ૬खʹ͑Δ w ใΛཧ͢Δ w ͕ࣗͨͪޙͰݟͯ
Θ͔Γ͍͢Α͏ʹॻ͘ ͚Δ͜ͱͰ ղܾ w γεςϜͷ͜ͱΛ ߟ͍͑ͨ w ෆ۩߹Λݟ͚͍ͭͨ ŇP0 ŇP0 TBF ZPTIJUBLF
ᶄ*TTVFΛॻ͍͍ͯΔؒςετ͕ࢭ·Δ *TTVFॻ͘ ςετ͢Δ ςετ͢Δ ཧ ղ ࣌ؒ ςετ͕ࢭ·Δ
ᶄ*TTVFΛॻ͍͍ͯΔؒςετ͕ࢭ·Δ TBF ςετ͢Δ ཧ ղ ࣌ؒ
ᶅϖΞςετͷ͏·͍Γํ͕Θ͔Βͳ͍ ͓Βͤ Ϩγϐ Πϕϯτ ͓Βͤ Ϩγϐ Πϕϯτ ಉ͡λΠϛϯάͰ ಉ͡όά͕ݟ͔ͭΔ
ͲͪΒ͕ొ͢Δ͔ ܾΊͳ͍ͱ͍͚ͳ͍
ࠓޙͷ՝ w ϓϩδΣΫτͱͷ૬ੑ ɾ͜ͷΓํͰ͋Μ·ΓޮՌ͕ͳ͍ͷ͋Δ w ϖΞʹͳΔਓͷ૬ੑ ɾͦͦϖΞͰΔΑΓɺਓͰΔํ͕͖ͬͯਓ͍Δ w ϦϞʔτͰΔ߹ɺୡ͕͘͠ͳΔ͜ͱ͕͋Δ ɾʮ͋ΕͦΕʯͰ௨ͯͨ͜͡ͱ͕௨͡ͳ͘ͳΔ
·ͱΊ
·ͱΊ w ҎԼͷׂʹΘ͚ͯϖΞςετͨ͠ͱ͖ͷޮՌ ɹɾςετ͠ଓ͚Δׂ ɹɾνέοτΛొ͢Δׂ w ׂΛΘ͚Δͱྑ͍͜ͱ ɾࢥߟΛΓସ͑ͳͯ͘Α͘ͳΔ ɾςετ͕ࢭ·͍ͬͯΔ͕࣌ؒݮΔ ɾผʑͷࢹ͔ΒςετͰ͖Δʁ