Metamorphic Relationだと「こう変化する」みたいなパターンが分かってる必要があると理解した。確かにそのパターンを見つけるの大変そう #jasstkansai
2022-06-25 10:46:53バグを作り込まない技術は進化してきたと思うけど、それがユーザーにとって嬉しいかどうかの定義はほんと難しいなと思います(だからリリースまでを短くしてこまめにフィードバックをもらう努力をしている) #jasstkansai
2022-06-25 10:49:48@kawikita @kV2Sr7fAFzIVhb3 「頭の中で自動的に…」を言語化(形式知化)することがポイントで、それができることで広がりと進化が期待できる… #jasstkansai
2022-06-25 10:50:41#jasstkansai 本来、テストで見たいのは、やりたいことの実現性の確認と仕様通り動くことの確認。 で、両者バランスよく見ていく必要があったんだけど、前者は推論、推測が必要になり、難度が高いので、後者ばっかり一生懸命やってきたのが今までの世界。
2022-06-25 10:54:09過去の結果からグラフの予測線を作るって話を聞いて真っ先にゴンペルツ曲線を思い出した。。。。 #jasstkansai
2022-06-25 10:56:18#jasstkansai AI検証など仕様で解を示せなくなり、妥当性からあるべき姿かの検証にシフトしていっているのが今と捉えている。
2022-06-25 10:56:35#jasstkansai 検証の難度高いな。ゴッドハンドや経験則など資質って言葉で探針的に見てきたことを、数学的なアプローチで定量的に検証が必要になる。 テスターのハードル高くなるな。
2022-06-25 10:59:02網羅性と同値分割を得意とするテストスペシャリストには、パラダイムが変わってるのでしんどそう。これが本当のグレーボックステストかな。 #jasstkansai
2022-06-25 11:02:14#jasstkansai テストオラクルが無いのでは無くあって、目に見える形にするために、分解、理解、再構築して考えるのが必要なんだな。 AIもその他もテストしてるが刺さるなぁ。
2022-06-25 11:04:57メタモルフィックテスティング、アプリケーションの入力や状況に対して、いろいろな発想が求められるのかなぁ。 #jasstkansai
2022-06-25 11:11:25どのみち幅広い知識量と連想力が必要になるってことなんだろうなぁ・・と思いつつ聴いてる あと、品質がどうかだけじゃなくて、うまく使ってもらえるかも大事だと思う。人事系とかの話を聴いてそう思った。 #jasstkansai
2022-06-25 11:12:49AIのデータは、本当にドメイン知識に詳しくないといけない気がするのよなぁ。そして、専門知識がいるものの場合、専門家による判断もいるのだろうし。 どこまでがソフトウェアエンジニアが関われるのか #jasstkansai
2022-06-25 11:18:39オンライン学習とかしていると、ある時点から差別ともとらえられる結果になっちゃうこととかありそう。。。 #jasstkansai
2022-06-25 11:20:54公平性の問題は、新規のサービスだとテストでは見逃しそうですね。リリース後も継続的に結果の分析が必要。 #jasstkansai
2022-06-25 11:21:10