JaSST'18 Tokyo 第１日

以下、参加セッション順に、個人的な所感を登稿します。

《A1）基調講演：Advances in Continuous Integration Testing at Goole》
全てのテストを自動化したことによって生じた新たな課題："flaky"（テスト結果の不安定さ）に対し、現実的なQCDを踏まえたアルゴリズムについて解説してもらえました。が、テスト自動化について知識0な私にとって、馬の耳に念仏状態。。BtoC向けWebサービスの開発って、これまで想像したこと無かったのですが、同じシステム開発をしているとは思えない位、私の会社（主なドメインはBtoB)と文化的に異なっていると感じました。toCとtoBの違いがあるにせよ、2、3周の遅れではないのか。。普段からCIにかかわっていると思われる聴構者が多く、そっちにも結構ショックを受けました。低コスト、スピーディ（当然、品質担保）なアプリ開発は時代の要請であるにもかかわらず、どの様な経緯で断念したかは分かりませんが、テスト自動化に誰も取り組もうとしなくなっ我が会社って、大丈夫なのか？！


《D2）UI自動テストツールとAI 〜AIを使った自動テストの今と未来》
当初から聴講してみたいと思っていたセッションの1つ。会場もいっぱいに入った上に、立ち見の人も結構いたので、JaSST参加者の感心度の高さがうかがえました。

セッションの流れは、以下の順で説明されました。
・Magic Podについて
  ・基本機能：2つの方式
  ・学習アルゴリズムと評価
  ・課題（遅い、精度低い）と対処法

・ソフトウェアテストでのAI活用
  ・各テストプロセスでの実現性
  ・不確実さの許容とAIの進化

印象的だったのは、AIだけでなくソフトウェアテストにも良く考察されていて、両分野の技術に精通されているとお見受けしました。もし自分が両方を極めたら、市場価値は高いだろうなぁと想像していたのですが、既にそう言う方がいらっしゃったと言う事です。また、どう学習されたかが現状ではブラックボックスのため、可視化する研究も進められているとのこと。やはり、統計学による範囲と確率を使った、定量的評価が必要と感じました。



《E3）静的解析とチーム間レビュープロセス》
アンケートにも書かせてもらいましたが、現在流通している（OSSも含む）他の静的コード解析ツールに対し、どの様な特徴の差異があり、それによってどう有意性があるのか、セッションの内容からでは分かりませんでした。
恐らく、静的解析を知らない人に向けた、営業さんによる商品説明ではなかったかと思います。


《チュートリアル3：JSTQB AL テストアナリストのシラバスでテストを学ぼう》
テストアナリスト向けの試験対策本がなかったため、ファウンデーションだけでいっかと言う気持ちであったが、本チュートリアルによって試験の内容やレベルを把握でき、シラバスを元に勉強すれば結構いけると思いました。但し、次の試験は1年後のため、まずは今夏のテストマネージャー向けに勉強しよっかな。