AI時代に品質とテストの本質をつかむには、どこに視点を置けばよいのか。その視点を共有し、以降の章で扱う内容の全体像を確認します。

品質とは何か、品質を管理するとはどういうことかを整理します。不具合が起きない ≠ 品質が良い、という前提から要求と品質の関係を確認し、狩野モデルやISO/IEC25010といった体系的なモデルの活用、AI時代の上流工程で何が起こるのかを扱います。そのうえで顧客満足を上げるためには何が必要かを押さえ、予防を基本思想とする品質管理と、品質活動への投資まで進みます。

闇雲にテストしても成果は出せないという点から、テストの目的と視点を確認します。仕様どおりか確認するだけではまったく足りない理由を、どんなユーザーが、何を目的に、どのように使うのかという観点で捉え直します。要求分析マトリクスを題材とした確認は演習で行います。

生成AIを活用した開発工程での品質を整理します。AIが生成したコードの品質、AI生成ドキュメントの品質、RAG品質、プロンプト品質という観点ごとに、何を見て良否を判断するのかを確認します。

テストプロセスの全体像を俯瞰し、テスト計画・設計・実装・実施・分析・対策・報告という流れのなかで、それぞれの工程が何を次に渡すのかを確認します。あわせてそれぞれのフェーズで作るテストドキュメントと、ドキュメントテンプレートの活かし方、構成管理と変更管理、ドキュメントを作る余裕が無い時の対応、仕様の曖昧さを探し出すテスト対象の分析までを扱います。

テストが上手くいくかどうかは、多くがテスト計画で決まります。テスト計画書で明らかにする事項を確認し、テストするところだけでなくテストしないところも決めるという考え方を押さえます。リソースの配分とどこに重点を置くか、テストの組み立て、テストの終了基準までを扱います。

なぜテスト設計が必要なのか、設計しないとどうなるのかを確認し、テスト設計プロセスとテスト設計書を学びます。テスト設計に生成AIを活用するポイントも扱います。そのうえでテスト設計をテスト手順に落とし込み、環境構築やテストデータの準備といったテスト実施の準備まで進みます。

テスト実施の事前準備には何があるかを確認し、複数作業のバランスの取り方を押さえます。テスト実施で一番大切なのは正確性であるという前提と、五感をフルに活用する見方、計画どおりか・品質の状況はどうかという状況報告を扱います。インシデントレポートは何のためにあるか、インシデント管理のライフサイクルを学び、インシデントレポートには何をどう書くかは演習で行います。

テスト報告はなぜ必要かを確認し、テスト報告では何を、どう書くかを学びます。大事なのは、報告のストーリー作りであるという観点を扱います。