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STAR Software Testing Automation Research 株式会社サイバーエージェント 長田 卓 馬 モバイルアプリにおける 自 動テストの導 入 戦略

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STAR Software Testing Automation Research 2 自 己 紹介 長田 卓 馬 株式会社サイバーエージェント 21年度新卒 入 社 Flutter Engineer マイブームはバズレシピ系 YouTuber の動画 見 ながらの料理 • GitHub ID: ostk 0 0 6 9 • X ID: ostk 0 0 6 9

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STAR Software Testing Automation Research 3 プロダクト紹介

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STAR Software Testing Automation Research 4 プロダクト紹介

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STAR Software Testing Automation Research 5 本 日 のゴール WINTICKET での 自 動テストの導 入 プロセスを理解し いつでもプロダクトに 自 動テストの導 入 できる状態に 💪

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STAR Software Testing Automation Research 6 AGENDA 1. モバイルアプリのテスト戦略の 見 直しと 自 動テスト導 入 決定まで 2. 自 動テストの導 入 期について 3. 自 動テストのシナリオ拡張期 ・ 運 用 期について 4. 自 動テストを安定するまで運 用 してみて

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STAR Software Testing Automation Research 7 1. モバイルアプリのテスト戦略の 見 直しと 自 動テスト導 入 決定まで 1. テスト戦略 見 直しの背景 2. 既存のテスト体制を把握する 3. 過去のインシデントから改善点を把握する

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STAR Software Testing Automation Research 8 1.1. テスト戦略 見 直しの背景

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STAR Software Testing Automation Research 9 1.1. テスト戦略 見 直しの背景 テスト戦略を考える上で、プロダクトの性質や、 チームの体制、QA / QC の状態を理解することが 非 常に 大 切 ⚠

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STAR Software Testing Automation Research 1 0 1.1. テスト戦略 見 直しの背景 👨💻 👨💻 👨💻 👨💻 👨💻 👨💻 👨💻 機能開発チーム Platformチーム アプリチーム 機能開発をメインに担当 CI/CDや基盤など 機能開発以外を担当

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STAR Software Testing Automation Research 1 1 1.1. テスト戦略 見 直しの背景 👨💻 👨💻 👨💻 👨💻 👨💻 👨💻 👨💻 機能開発チーム SREチーム アプリチーム 機能開発をメインに担当 CI/CDや基盤など機能開発以外を担当 Platform チームの 2023 年以降のミッション 「アプリの可 用 性を向上させる」 👨💻 👨💻 👨💻

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STAR Software Testing Automation Research 1 2 1.1. テスト戦略 見 直しの背景 可 用 性とは... 可 用 性 (%) = 稼働時間 / (停 止 時間 + 稼働時間) 停 止 時間 (h) = 平均修復時間* x 3 6 5 日 x 2 4 時間 / 平均故障間隔* 平均修復時間 = 停 止 時間の合計 / 失敗の回数 平均故障間隔 = 稼働時間の合計 / 失敗の回数

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STAR Software Testing Automation Research 1 3 1.1. テスト戦略 見 直しの背景 2022 年の状況 • 変更障害率: 7.5 % （3/40） • 平均停 止 時間: 4.0 日 • 可 用 性: 96.8 %

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STAR Software Testing Automation Research 1 4 1.1. テスト戦略 見 直しの背景 2022 年の状況 • 変更障害率: 7.5 % （3/40） • 平均停 止 時間: 4.0 日 • 可 用 性: 96.8 % 2023 年以降の 目 標 • 変更障害率: 5 % • 平均停 止 時間: 3.0 日 • 可 用 性: 98.4 % →

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STAR Software Testing Automation Research 1 5 1.1. テスト戦略 見 直しの背景 目 標を達成するために

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STAR Software Testing Automation Research 目 標を達成するために 1 6 1.1. テスト戦略 見 直しの背景 📈 平均障害率を下げる • リリース前に問題を検知できる体制づくり • 既存のテスト体制の 見 直しを実施する

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STAR Software Testing Automation Research 目 標を達成するために 1 7 1.1. テスト戦略 見 直しの背景 📈 平均障害率を下げる 🕐 平均修復時間を下げる • リリース後に不具合を早期に検知したい • 既存のモニタリング体制の 見 直しを実施する • リリース前に問題を検知できる体制づくり • 既存のテスト体制の 見 直しを実施する

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STAR Software Testing Automation Research 目 標を達成するために 1 8 1.1. テスト戦略 見 直しの背景 本セッションではこちらはスキップ 📈 平均障害率を下げる 🕐 平均修復時間を下げる • リリース前に問題を検知できる体制づくり • 既存のテスト体制の 見 直しを実施する • リリース後に不具合を早期に検知したい • 既存のモニタリング体制の 見 直しを実施する

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STAR Software Testing Automation Research 目 標を達成するために 1 9 1.1. テスト戦略 見 直しの背景 本セッションではこちらはスキップ 📈 平均障害率を下げる 🕐 平均修復時間を下げる • リリース前に問題を検知できる体制づくり • 既存のテスト体制の 見 直しを実施する • リリース後に不具合を早期に検知したい • 既存のモニタリング体制の 見 直しを実施する FlutterKaigi 2 0 2 4 での登壇が YouTubeにアップロードされています https://www.youtube.com/watch?v=CE 0 NTGJLbS 8 &t= 3 0 2 4 5 s

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STAR Software Testing Automation Research 目 標を達成するために 2 0 1.1. テスト戦略 見 直しの背景 本セッションではこちらはスキップ 📈 平均障害率を下げる 🕐 平均修復時間を下げる • リリース前に問題を検知できる体制づくり • 既存のテスト体制の 見 直しを実施する • リリース後に不具合を早期に検知したい • 既存のモニタリング体制の 見 直しを実施する WINTICKETのアプリチームの技術戦略やこれまでに興味がある 方 は ぜひこちらも視聴いただけると嬉しいです https://www.youtube.com/watch?v=mzxKTsNmSBc&ab_channel=CyberAgentDevelopers

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STAR Software Testing Automation Research 2 1 1.2. 既存のテスト体制を把握する テストピラミッドについて End to End Test Integration Test Unit Test Manual Test Manual Test: 手 動で機能が正常に動くか End to End Test: シナリオを形成し、機能単位で アプリケーションが期待通りに実 行 されるか Integration Test: 複数のユニットが期待通りに実 行 されるか Unit Test: 単 一 クラスや関数が期待通りに実 行 されるか

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STAR Software Testing Automation Research 2 2 1.2. 既存のテスト体制を把握する WINTICKET の 自 動テスト導 入 前のテスト体制 End to End Test Integration Test Unit Test Manual Test Manual Test: QC、リリース前にアプリチームでの検証 End to End Test: 試験的に導 入 したシナリオがひとつ Integration Test: なし Unit Test: レイヤーによってカバレッジが 高 い箇所と 低い箇所が存在する

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STAR Software Testing Automation Research 2 3 1.2. 既存のテスト体制を把握する 🤔 Unit Test の拡充を進めるか… E 2 E Test の拡充を進めるか… 全く新しい道を模索するか… (そんなものはあるのか…?)

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STAR Software Testing Automation Research 2 4 1.2. 既存のテスト体制を把握する 🤔 Unit Test の拡充を進めるか… E 2 E Test の拡充を進めるか… 全く新しい道を模索するか… (そんなものはあるのか…?) 過去の障害事例から注 力 ポイントを 見 つける 👀

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STAR Software Testing Automation Research 過去に障害が起きた Pull Request を分別する( 大小 問わず 9 件からまとめたもの) 2 5 1.3. 過去のインシデントから改善点を把握する 機能開発 依存更新 リファクタリング 不具合修正 概要 機能開発時に 見 つけられなかった 不具合や仕様の考慮漏れ Renovate や Dependabot による Package の依存更新時の不具合 既存のコードの改修から発 生 する不具合 既存からある機能の不具合の改修に伴う 副作 用 から発 生 する不具合 Feature Flag の利 用 発 生 件数 テスターによる QC の有無

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STAR Software Testing Automation Research 2 6 1.3. 過去のインシデントから改善点を把握する 過去に障害が起きた Pull Request を分別する( 大小 問わず 9 件からまとめたもの) 機能開発 依存更新 リファクタリング 不具合修正 概要 機能開発時に 見 つけられなかった 不具合や仕様の考慮漏れ Renovate や Dependabot による Package の依存更新時の不具合 既存のコードの改修から発 生 する不具合 既存からある機能の不具合の改修に伴う 副作 用 から発 生 する不具合 Feature Flag の利 用 発 生 件数 テスターによる QC の有無 ✅ ❌ ❌ ❌

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STAR Software Testing Automation Research 2 7 1.3. 過去のインシデントから改善点を把握する 過去に障害が起きた Pull Request を分別する( 大小 問わず 9 件からまとめたもの) 機能開発 依存更新 リファクタリング 不具合修正 概要 機能開発時に 見 つけられなかった 不具合や仕様の考慮漏れ Renovate や Dependabot による Package の依存更新時の不具合 既存のコードの改修から発 生 する不具合 既存からある機能の不具合の改修に伴う 副作 用 から発 生 する不具合 Feature Flag の利 用 発 生 件数 テスターによる QC の有無 ✅ ❌ ❌ ❌ ✅ ✅ ❌ ❌

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STAR Software Testing Automation Research 2 8 1.3. 過去のインシデントから改善点を把握する 過去に障害が起きた Pull Request を分別する( 大小 問わず 9 件からまとめたもの) 機能開発 依存更新 リファクタリング 不具合修正 概要 機能開発時に 見 つけられなかった 不具合や仕様の考慮漏れ Renovate や Dependabot による Package の依存更新時の不具合 既存のコードの改修から発 生 する不具合 既存からある機能の不具合の改修に伴う 副作 用 から発 生 する不具合 Feature Flag の利 用 発 生 件数 2 件 5 件 1 件 テスターによる QC の有無 ✅ ❌ ❌ ❌ ✅ ✅ ❌ ❌ 1 件

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STAR Software Testing Automation Research 過去に障害が起きた Pull Request を分別する( 大小 問わず 9 件からまとめたもの) 2 9 1.3. 過去のインシデントから改善点を把握する 機能開発 依存更新 リファクタリング 不具合修正 概要 機能開発時に 見 つけられなかった 不具合や仕様の考慮漏れ 既存のコードの改修から発 生 する不具合 既存からある機能の不具合の改修に伴う 副作 用 から発 生 する不具合 ✅ ❌ Feature Flag の利 用 発 生 件数 1 件 2 件 5 件 1 件 ❌ ❌ ✅ ✅ ❌ ❌ テスターによる QC の有無 QC を実施しておらず、注 力 ポイントになりそう👊 Renovate や Dependabot による Package の依存更新時の不具合

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STAR Software Testing Automation Research 起きた障害に対するテストの種別ごとに導 入 した際の効果 3 0 1.3. 過去のインシデントから改善点を把握する 機能開発 依存更新 リファクタリング 不具合修正 VRT - Unit Test Integration Test E 2 E Test - 🚧 2024 年 12 月 時点の WINTICKET のアプリチーム独 自 の判断によるものです 中 小 中 中 小 中 中 小 小 小 大 大 大 中

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STAR Software Testing Automation Research 🚧 2024 年 12 月 時点の WINTICKET のアプリチーム独 自 の判断によるものです 起きた障害に対するテストの種別ごとに導 入 した際の効果 3 1 1.3. 過去のインシデントから改善点を把握する 機能開発 依存更新 リファクタリング 不具合修正 VRT 大 - Unit Test Integration Test E 2 E Test 大 大 中 - 中 小 中 中 小 小 小 中 小 中 他のテスト 手 法よりも不具合防 止 の効果が 高 い📈

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STAR Software Testing Automation Research 現在(2022 年 8 月 )と注 力 した場合の差分を挙げる 3 2 1.3. 過去のインシデントから改善点を把握する 現在の網羅率 追加コスト VRT Unit Test Integration Test E 2 E Test 5 0 % 追加時の効果 9 0 % ~ 0 % 5 % 小 ~ 中 小 中 ~ 大 中 ~ 大 大 小 小 小 🚧 2024 年 12 月 時点の WINTICKET のアプリチーム独 自 の判断によるものです

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STAR Software Testing Automation Research 🚧 2024 年 12 月 時点の WINTICKET のアプリチーム独 自 の判断によるものです 現在(2022 年 8 月 )と注 力 した場合の差分を挙げる 3 3 1.3. 過去のインシデントから改善点を把握する 現在の網羅率 追加コスト VRT Unit Test Integration Test E 2 E Test 追加時の効果 5 0 % 9 0 % ~ 5 % 小 ~ 中 小 中 ~ 大 中 ~ 大 大 小 小 小 0 % 追加コストは 大 きいが、その分効果も期待できる💪

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STAR Software Testing Automation Research 3 4 1.3. 過去のインシデントから改善点を把握する まとめ 次の理由から、E 2 Eテストの強化に注 力 する ✅ 他のテスト 手 法に 比 べ、問題が多く発 生 する箇所（依存の更新、リファクタリング、バグ修正）への対 策が期待できる ✅ 追加コストは 高 いが、まだ網羅していない機能が多く、導 入 後の効果が 大 いに期待できる

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STAR Software Testing Automation Research 3 5 2. 自 動テストの導 入 期について 1. プロダクトに合うツール選定を 行 う 2. テスターによる 手 動テストとの差別化

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STAR Software Testing Automation Research 3 6 2.1. プロダクトに合うツール選定を 行 う 自 動テストのツールの種類 • SaaS ツールを利 用 する Eg: Autify for Mobile、MagicPod … • OSS ツールを利 用 する Eg: Appium、Maestro … • Plaform が提供しているツールを利 用 する Eg: integration_test、XCTest、Espresso …

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STAR Software Testing Automation Research 3 7 2.1. プロダクトに合うツール選定を 行 う 自 動テストのツールの種類 • SaaS ツールを利 用 する Eg: Autify for Mobile、MagicPod … • OSS ツールを利 用 する Eg: Appium、Maestro … • Plaform が提供しているツールを利 用 する Eg: integration_test、XCTest、Espresso …

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STAR Software Testing Automation Research 3 8 2.1. プロダクトに合うツール選定を 行 う 自 動テストのツールの 比 較 - Autify for Mobile ノーコードを使ったソフトウェアテスト 自 動化プラットフォーム。 https://autify.com/ja/mobile 2023 年 2 月 に Android に正式対応。プラットフォーム依存しないため、 Flutter 以外の iOS、Android、React Native での実 行 も可能。 社内での利 用 実績あり、WINTICKET でも Web で利 用 中。 選定にあたり、実際にトライアルで検証を 行 った。

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STAR Software Testing Automation Research 3 9 2.1. プロダクトに合うツール選定を 行 う 自 動テストのツールの 比 較 - Maestro シナリオ作成の 言 語として Yaml を採 用 したUIテストツール。 https://maestro.mobile.dev プラットフォーム依存しないため、Flutter 以外の iOS、 Android、React Native でも実 行 可能。 Yamlを採 用 することで、シンプルな記述でシナリオ作成が 可能となる。このツールは、"Maestro Cloud” と呼ばれる環境下で 実 行 可能。 ⚠ Maestro Cloud 上での実機での実 行 のサポートは現在なし

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STAR Software Testing Automation Research 4 0 2.1. プロダクトに合うツール選定を 行 う 自 動テストのツールの 比 較 - integration_test Flutter 公式から提供されるテストツールで、iOS の XCTest や Android のEspresso と同等の位置づけ。 https://docs. fl utter.dev/testing/integration-tests 記述はDartのみ可能。 初回のパフォーマンス向上を 目 的としたSkSL 生 成に、 実 行 シナリオを利 用 可能。

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STAR Software Testing Automation Research 4 1 2.1. プロダクトに合うツール選定を 行 う ツールに求める要件 🚧 開発環境の画像になります MUST • 頻繁に状態がかわる UI への対応 力 • 多種多様な環境での実 行 可能性 BETTER • エンジニアのシナリオ作成コストが低い • 運 用 にかかる費 用 が安い 💰

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STAR Software Testing Automation Research 4 2 2.1. プロダクトに合うツール選定を 行 う WINTICKET がツールに求める要件 頻繁に状態がかわる UI への対応 力 多種多様な環境での実 行 可能性 エンジニアのシナリオ作成コストが低い 運 用 にかかる費 用 が安い Autify for Mobile Maestro integration_test 🚧 2024 年 12 月 時点の WINTICKET のアプリチーム独 自 の判断によるものです

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STAR Software Testing Automation Research 4 3 2.1. プロダクトに合うツール選定を 行 う WINTICKET がツールに求める要件 頻繁に状態がかわる UI への対応 力 多種多様な環境での実 行 可能性 エンジニアのシナリオ作成コストが低い 運 用 にかかる費 用 が安い Autify for Mobile Maestro integration_test ❌ ✅ ✅ 🚧 2024 年 12 月 時点の WINTICKET のアプリチーム独 自 の判断によるものです

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STAR Software Testing Automation Research 4 4 2.1. プロダクトに合うツール選定を 行 う WINTICKET がツールに求める要件 頻繁に状態がかわる UI への対応 力 多種多様な環境での実 行 可能性 エンジニアのシナリオ作成コストが低い 運 用 にかかる費 用 が安い Autify for Mobile Maestro integration_test ❌ ✅ ✅ ❌ ❌ ✅ 🚧 2024 年 12 月 時点の WINTICKET のアプリチーム独 自 の判断によるものです

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STAR Software Testing Automation Research 4 5 2.1. プロダクトに合うツール選定を 行 う WINTICKET がツールに求める要件 頻繁に状態がかわる UI への対応 力 多種多様な環境での実 行 可能性 エンジニアのシナリオ作成コストが低い 運 用 にかかる費 用 が安い Autify for Mobile Maestro integration_test ❌ ✅ ✅ ❌ ❌ ✅ 🤔 ✅ ❌ 🚧 2024 年 12 月 時点の WINTICKET のアプリチーム独 自 の判断によるものです

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STAR Software Testing Automation Research 4 6 2.1. プロダクトに合うツール選定を 行 う WINTICKET がツールに求める要件 頻繁に状態がかわる UI への対応 力 多種多様な環境での実 行 可能性 エンジニアのシナリオ作成コストが低い 運 用 にかかる費 用 が安い Autify for Mobile Maestro integration_test ❌ ✅ ✅ ❌ ❌ ✅ 🤔 ✅ ❌ ✅ ❌ ✅ 🚧 2024 年 12 月 時点の WINTICKET のアプリチーム独 自 の判断によるものです

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STAR Software Testing Automation Research 🚧 2024 年 12 月 時点の WINTICKET のアプリチーム独 自 の判断によるものです 4 7 2.1. プロダクトに合うツール選定を 行 う WINTICKET がツールに求める要件 頻繁に状態がかわる UI への対応 力 エンジニアのシナリオ作成コストが低い 運 用 にかかる費 用 が安い Autify for Mobile ❌ Maestro integration_test ❌ 🤔 ✅ ❌ ✅ ❌ ✅ ❌ ✅ ✅ ✅ 作成コストは 大 きいが、他の条件を満たしている✅ 多種多様な環境での実 行 可能性

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STAR Software Testing Automation Research 4 8 2.1. プロダクトに合うツール選定を 行 う WINTICKET がツールに求める要件 頻繁に状態がかわる UI への対応 力 多種多様な実 行 環境での実 行 可能性 エンジニアのシナリオ作成コストが低い 運 用 にかかる費 用 が安い Autify for Mobile ❌ Maestro integration_test - 🚧 2022 年 8 月 当時の WINTICKET のアプリチーム独 自 の判断によるものです ❌ 🤔 ✅ ❌ ✅ ❌ ✅ ❌ ✅ ✅ ✅ 作成コストは 大 きいが、他の条件を満たしている✅ integration_test を 自 動テストのツールとして採 用 😎

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STAR Software Testing Automation Research 4 9 2.2. テスターによる 手 動テストとの差別化 🧑💻 「E 2 E Test は 手 動 QC の 自 動化をゴールにやるんですか？」

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STAR Software Testing Automation Research 5 0 2.2. テスターによる 手 動テストとの差別化 🧑💻 「E 2 E Test は 手 動 QC の 自 動化をゴールにやるんですか？」 A.「やりません🙅」

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STAR Software Testing Automation Research 5 1 2.2. テスターによる 手 動テストとの差別化 WINTICKET の QC 体制 変更差分のない コード 依存 Package の更新 新機能の コード アプリケーションコード全体 → → 開発 🧑💻 ✅ QC 実施 ❌ QC 実施なし ❌ QC 実施なし

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STAR Software Testing Automation Research 5 2 2.2. テスターによる 手 動テストとの差別化 WINTICKET の QC 体制 変更差分のない コード 依存 Package の更新 新機能の コード アプリケーションコード全体 → → 開発 🧑💻 ✅ QC 実施 ❌ QC 実施なし Flutter のバージョン更新、 FlutterFire や、RiverPod などの 大 きな依存は全機能 QC を実施 ✅ ✅ QC 実施

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STAR Software Testing Automation Research 5 3 2.2. テスターによる 手 動テストとの差別化 テスターによる 手 動テストとの差別化

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STAR Software Testing Automation Research 5 4 2.2. テスターによる 手 動テストとの差別化 テスターによる 手 動テストとの差別化 変更差分のない コード 依存 Package の更新 新機能の コード アプリケーションコード全体 → → 開発 🧑💻 ✅ QC 実施 ❌ QC 実施なし ❌ QC 実施なし

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STAR Software Testing Automation Research 5 5 2.2. テスターによる 手 動テストとの差別化 テスターによる 手 動テストとの差別化 変更差分のない コード 依存 Package の更新 新機能の コード アプリケーションコード全体 → → 開発 🧑💻 ✅ QC 実施 ✅ E 2 E Test でカバーする

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STAR Software Testing Automation Research 5 6 2.2. テスターによる 手 動テストとの差別化 メリット • 新機能開発のリソースを 自 動テストのシナ リオ作成でひっ迫させない • 自 動テストによる精度の限界を 手 動テストでカバー

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STAR Software Testing Automation Research 5 7 2.2. テスターによる 手 動テストとの差別化 メリット • 新機能開発のリソースを 自 動テストのシナ リオ作成でひっ迫させない • 自 動テストによる精度の限界を 手 動テストでカバー デメリット • シナリオ作成を忘れてしまう • 自 動テストでテスターさんの 検証コストをカバーできていない

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STAR Software Testing Automation Research 5 8 2.2. テスターによる 手 動テストとの差別化 メリット • 新機能開発のリソースを 自 動テストのシナ リオ作成でひっ迫させない • 自 動テストによる精度の限界を 手 動テストでカバー デメリット • シナリオ作成を忘れてしまう • 自 動テストでテスターさんの 検証コストをカバーできていない フロー化することでカバー 自 動テストの精度がテスターさんによる 手 動検証の精度を上回るのは無理だと判断

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STAR Software Testing Automation Research 5 9 2.2. テスターによる 手 動テストとの差別化 メリット • 自 動テストのシナリオ作成が 機能開発のリソースをひっ迫させない • 自 動テストによる精度の限界を 手 動テストでカバー デメリット • シナリオ作成を忘れてしまう • 自 動テストのシナリオでテスターさんの 検証コストをカバーできていない フロー化することでカバー 自 動テストの品質がテスターさんによる 手 動検証の品質を上回るのは無理だと判断 E 2 E Test は QC の 自 動化をせず、QC と並 走 して、 QC の範囲外の項 目 でのデグレ検知を 目 的として利 用 🤝

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STAR Software Testing Automation Research 6 0 3. 自 動テストの シナリオ拡張期 ・ 運 用 期について 1 . Test Matrix から注 力 ポイントを分析する 2 . Robot Pattern の採 用 とコーディングルールの制定 3 . OS の UI 箇所を触れるようにする 4. 機能別のシナリオ作成のやる ・ やらないの 判断基準、優先度を標準化 5. 不安定なシナリオへの対応策 6 . Hot Restart でのシナリオの実装を可能にする 7. 運 用 時のシナリオの実 行 頻度やその 方 法 8. 随時追加される機能のシナリオを どのように担保するか

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STAR Software Testing Automation Research Test Matrix とは ... E ff ort (テストに必要な労 力 ) と Con fi dence (テスト実 行 による信頼性) を図 示 したものです。 6 1 3 . 1 . Test Matrix から注 力 ポイントを分析する https://portal.gitnation.org/contents/testing-pyramid-makes-little-sense-what-we-can-use-instead https://semaphoreci.com/blog/testing-pyramid

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STAR Software Testing Automation Research Test Matrix とは ... E ff ort (テストに必要な労 力 ) と Con fi dence (テスト実 行 による信頼性) を図 示 したものです。 6 2 3 . 1 . Test Matrix から注 力 ポイントを分析する https://portal.gitnation.org/contents/testing-pyramid-makes-little-sense-what-we-can-use-instead https://semaphoreci.com/blog/testing-pyramid Low E ff ort High E ff ort High Con fi dence Low Con fi dence

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STAR Software Testing Automation Research 6 3 3 . 1 . Test Matrix から注 力 ポイントを分析する https://portal.gitnation.org/contents/testing-pyramid-makes-little-sense-what-we-can-use-instead https://semaphoreci.com/blog/testing-pyramid E ff ort • インストール: テストが実 行 できる環境の準備 • 作成: テスト作成の難易度や所要時間 • 実 行 : テスト スイートの実 行 にかかる時間 • デバッグ: 失敗時に問題の特定と修正のしやすさ • メンテナンス: 維持するために必要なコスト

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STAR Software Testing Automation Research 6 4 3 . 1 . Test Matrix から注 力 ポイントを分析する https://portal.gitnation.org/contents/testing-pyramid-makes-little-sense-what-we-can-use-instead https://semaphoreci.com/blog/testing-pyramid E ff ort Con fi dence • インストール: テストが実 行 できる環境の準備 • 作成: テスト作成の難易度や所要時間 • 実 行 : テスト スイートの実 行 にかかる時間 • デバッグ: 失敗時に問題の特定と修正のしやすさ • メンテナンス: 維持するために必要なコスト テストがもたらすアプリケーションの信頼性

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STAR Software Testing Automation Research 6 5 3 . 1 . Test Matrix から注 力 ポイントを分析する Test Matrix の E ff ort とは ... • インストール: テストが実 行 できる環境の作成時間 • 作成: テスト作成の難易度や所要時間 • 実 行 : テスト スイートの実 行 にかかる時間 • デバッグ: テスト失敗時に問題の特定と修正のしやすさ • メンテナンス: テストを維持するために必要なコスト https://portal.gitnation.org/contents/testing-pyramid-makes-little-sense-what-we-can-use-instead https://semaphoreci.com/blog/testing-pyramid Low E ff ort High E ff ort High Con fi dence Low Con fi dence Unit Test

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STAR Software Testing Automation Research 6 6 3 . 1 . Test Matrix から注 力 ポイントを分析する Test Matrix の E ff ort とは ... • インストール: テストが実 行 できる環境の作成時間 • 作成: テスト作成の難易度や所要時間 • 実 行 : テスト スイートの実 行 にかかる時間 • デバッグ: テスト失敗時に問題の特定と修正のしやすさ • メンテナンス: テストを維持するために必要なコスト https://portal.gitnation.org/contents/testing-pyramid-makes-little-sense-what-we-can-use-instead https://semaphoreci.com/blog/testing-pyramid Low E ff ort High E ff ort High Con fi dence Low Con fi dence プロジェクトの成熟に伴い、 機能追加だけだと少しずつ E ff ort が増加していく Unit Test

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STAR Software Testing Automation Research 6 7 3 . 1 . Test Matrix から注 力 ポイントを分析する Test Matrix の考え 方 を応 用 する 全ての機能のシナリオを導 入 したと仮定した際のE 2 E Testをそれぞれを図内に プロットし、E 2 E Test の課題点を把握する https://portal.gitnation.org/contents/testing-pyramid-makes-little-sense-what-we-can-use-instead https://semaphoreci.com/blog/testing-pyramid

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STAR Software Testing Automation Research 6 8 3 . 1 . Test Matrix から注 力 ポイントを分析する Test Matrix の考え 方 を応 用 する Unit Test、VRT Test、E 2 E Test それぞれを図内に プロットし、E 2 E Test の課題点を把握する https://portal.gitnation.org/contents/testing-pyramid-makes-little-sense-what-we-can-use-instead https://semaphoreci.com/blog/testing-pyramid Low E ff ort High E ff ort High Con fi dence Low Con fi dence Unit Test VRT Test

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STAR Software Testing Automation Research 6 9 3 . 1 . Test Matrix から注 力 ポイントを分析する Test Matrix の考え 方 を応 用 する Unit Test、VRT Test、E 2 E Test それぞれを図内に プロットし、E 2 E Test の課題点を把握する https://portal.gitnation.org/contents/testing-pyramid-makes-little-sense-what-we-can-use-instead https://semaphoreci.com/blog/testing-pyramid Low E ff ort High E ff ort High Con fi dence Low Con fi dence Unit Test VRT Test E 2 E Test E 2 E Test そもそも書けない ・ 書くのが難しいシナリオ →

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STAR Software Testing Automation Research 7 0 3 . 1 . Test Matrix から注 力 ポイントを分析する Test Matrix の考え 方 を応 用 する Unit Test、VRT Test、E 2 E Test それぞれを図内に プロットし、E 2 E Test の課題点を把握する https://portal.gitnation.org/contents/testing-pyramid-makes-little-sense-what-we-can-use-instead https://semaphoreci.com/blog/testing-pyramid Low E ff ort High E ff ort High Con fi dence Low Con fi dence E 2 E Test E 2 E Test そもそも書けない ・ 書くのが難しいシナリオ → E 2 E Test High E ff ort になってる原因 を改善し、E 2 E をLow E ff ort へ Unit Test VRT Test

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STAR Software Testing Automation Research 7 1 3 . 1 . Test Matrix から注 力 ポイントを分析する Test Matrix の考え 方 を応 用 する E 2 E Test の状況 • ✅ インストール: 特になし • ❌ 作成: 実装コストが 大 きいシナリオ、作成が難しいシナリオが存在する • ❌ 実 行 : 実 行 が不安定なシナリオが存在する • ❌ デバッグ: Hot Restart が使 用 できないため、問題の検出に 手 間がかかる • 🤔 メンテナンス: 機能追加/修正に伴うシナリオ修正が必要 https://portal.gitnation.org/contents/testing-pyramid-makes-little-sense-what-we-can-use-instead https://semaphoreci.com/blog/testing-pyramid

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STAR Software Testing Automation Research 7 2 3 . 1 . Test Matrix から注 力 ポイントを分析する Test Matrix の考え 方 を応 用 する E 2 E Test の状況 • ✅ インストール: 特になし • ❌ 作成: 実装コストが 大 きいシナリオ、作成が難しいシナリオが存在する • ❌ 実 行 : 実 行 が不安定なシナリオが存在する • ❌ デバッグ: Hot Restart が使 用 できないため、問題の検出に 手 間がかかる • 🤔 メンテナンス: 機能追加/修正に伴うシナリオ修正が必要 https://portal.gitnation.org/contents/testing-pyramid-makes-little-sense-what-we-can-use-instead https://semaphoreci.com/blog/testing-pyramid 特に改善に繋がりそうな 「作成」「実 行 」「デバッグ」 への改善策を考える

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STAR Software Testing Automation Research 7 3 3 . 1 . Test Matrix から注 力 ポイントを分析する 「作成」の E ff ort の課題 • 実装コストが 大 きいシナリオが存在する → 3.2. ロボットパターンの採 用 とコーディングルールの制定 • 作成が難しいシナリオが存在する → 3 . 3 . OS のUI 箇所を触れるようにする • シナリオを書いても High Con fi dence に繋がらないシナリオが存在する → 3.5. 機能別のシナリオ作成のやる ・ やらないの判断基準、優先度を標準化

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STAR Software Testing Automation Research 7 4 3 . 1 . Test Matrix から注 力 ポイントを分析する • 実 行 が不安定なシナリオが存在する → 3.6. 不安定なシナリオへの対応策 • Hot Restart が使 用 できないため、問題の検出に 手 間がかかる → 3 . 7 . Hot Restart でのシナリオの実装を可能にする 「実 行 」の E ff ort の課題 「デバッグ」の E ff ort の課題

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STAR Software Testing Automation Research 7 5 3 . 2 . Robot Pattern の採 用 とコーディングルールの制定 E 2 E Test のデザインパターン - Robot Pattern 🤖 テスト対象のセグメンテーション（eg. 画 面 ）ごとに Robot Object を 用 意し、テストコード上にテストの What（テストしたい振る舞いや仕様）を、Robot Object にテストの How（Tap や Enter Textなどのアク ションや期待値 比 較の実装）を実装する https://goyoki.hatenablog.com/entry/ 2 0 2 1 / 0 4 / 2 2 / 0 0 3 6 5 8 https://jakewharton.com/testing-robots/

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STAR Software Testing Automation Research 7 6 3 . 2 . Robot Pattern の採 用 とコーディングルールの制定 E 2 E Test のデザインパターン - Robot Pattern テスト対象のセグメンテーション（eg. 画 面 ）ごとに Robot Object を 用 意し、テストコード上にテストの What（テストしたい振る舞いや仕様）を、Robot Object にテストの How（Tap や Enter Textなどのアク ションや期待値 比 較の実装）を実装する https://goyoki.hatenablog.com/entry/ 2 0 2 1 / 0 4 / 2 2 / 0 0 3 6 5 8 https://jakewharton.com/testing-robots/ integration_test のみの実装と Robot Pattern を利 用 した実装を 比 較していく 👀

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STAR Software Testing Automation Research 7 7 3 . 2 . Robot Pattern の採 用 とコーディングルールの制定 Robot Pattern のサンプル - integration_test の標準的な実装 https://goyoki.hatenablog.com/entry/ 2 0 2 1 / 0 4 / 2 2 / 0 0 3 6 5 8 https://jakewharton.com/testing-robots/

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STAR Software Testing Automation Research 7 8 3 . 2 . Robot Pattern の採 用 とコーディングルールの制定 Robot Pattern のサンプル - integration_test の標準的な実装 https://goyoki.hatenablog.com/entry/ 2 0 2 1 / 0 4 / 2 2 / 0 0 3 6 5 8 https://jakewharton.com/testing-robots/ アプリの起動 Username と Passwordの 入力 + ログインボタンのタップ “Success” の 文 字が 見 えるか照合

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STAR Software Testing Automation Research 7 9 3 . 2 . Robot Pattern の採 用 とコーディングルールの制定 Robot Pattern のサンプル - Robot Pattern を利 用 した Robot Class のサンプル https://goyoki.hatenablog.com/entry/ 2 0 2 1 / 0 4 / 2 2 / 0 0 3 6 5 8 https://jakewharton.com/testing-robots/

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STAR Software Testing Automation Research 8 0 3 . 2 . Robot Pattern の採 用 とコーディングルールの制定 Robot Pattern のサンプル - Robot Pattern を利 用 した Robot Class のサンプル https://goyoki.hatenablog.com/entry/ 2 0 2 1 / 0 4 / 2 2 / 0 0 3 6 5 8 https://jakewharton.com/testing-robots/ Robot Class の定義 Tester Class を Wrap する形で それぞれのアクション関数を作成

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STAR Software Testing Automation Research 8 1 3 . 2 . Robot Pattern の採 用 とコーディングルールの制定 Robot Pattern のサンプル - Robot Pattern を利 用 した Robot Class のサンプル https://goyoki.hatenablog.com/entry/ 2 0 2 1 / 0 4 / 2 2 / 0 0 3 6 5 8 https://jakewharton.com/testing-robots/ 画 面 ごとの Robot Class を宣 言 し、 その後アクション関数を呼び出す

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STAR Software Testing Automation Research 8 2 3 . 2 . Robot Pattern の採 用 とコーディングルールの制定 Robot Pattern のサンプル - Robot Pattern を利 用 した Robot Class のサンプル https://goyoki.hatenablog.com/entry/ 2 0 2 1 / 0 4 / 2 2 / 0 0 3 6 5 8 https://jakewharton.com/testing-robots/ コード量 自 体はあまり変化はないが、 可読性が上がっているのがわかる 👀

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STAR Software Testing Automation Research 8 3 3 . 2 . Robot Pattern の採 用 とコーディングルールの制定 E 2 E Testのデザインパターン - Robot Pattern 最終的に Robot Pattern の考えをベースに以下の形で落ち着いた • Robot Class を PageDriver Class と PageFindable Class に分割 • 認証やオンボーディング画 面 などの 一 連の動作の流れを共通化するための FlowDriver Class を作成

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STAR Software Testing Automation Research 8 4 3 . 2 . Robot Pattern の採 用 とコーディングルールの制定 Robot Class を PageDriver Class と PageFindable Class に分割

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STAR Software Testing Automation Research 8 5 3 . 2 . Robot Pattern の採 用 とコーディングルールの制定 E 2 E Testのデザインパターン - Robot Pattern 最終的に Robot Pattern の考えをベースに以下の形で落ち着いた • Robot Class を PageDriver Class と PageFindable Class に分割 • 認証やオンボーディング画 面 などの 一 連の動作の流れを共通化するための FlowDriver Class を作成 Robot Class 同様、アクション関数を定義し、 呼び出すための Class Driver Class が利 用 するコンポーネントの 定義を集約し、管理するための Class

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STAR Software Testing Automation Research 8 6 3 . 2 . Robot Pattern の採 用 とコーディングルールの制定 一 連の動作の流れを共通化するための FlowDriver Class の作成

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STAR Software Testing Automation Research 8 7 3 . 2 . Robot Pattern の採 用 とコーディングルールの制定 一 連の動作の流れを共通化するための FlowDriver Class の作成 複数の PageDriver を保持し、 共通化するための関数を定義する

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STAR Software Testing Automation Research 8 8 3 . 2 . Robot Pattern の採 用 とコーディングルールの制定 PageDriver Class、PageFindable Class、FlowDriver Class のまとめ

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STAR Software Testing Automation Research 8 9 3 . 2 . Robot Pattern の採 用 とコーディングルールの制定 PageDriver Class、PageFindable Class、FlowDriver Class のまとめ アーキテクチャで縛る • PageDriver と PageFindable の役割を細分化することで、 コンポーネントの指定が明確になり、重複が排除される • FlowDriver の作成により、オンボーディングや認証などの フローを部分的に共通化することが可能に

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STAR Software Testing Automation Research 9 0 3 . 2 . Robot Pattern の採 用 とコーディングルールの制定 PageDriver Class、PageFindable Class、FlowDriver Class のまとめ アーキテクチャで縛る コーディングルールで縛る • PageDriver と PageFindable の役割を細分化することで、 コンポーネントの指定が明確になり、重複が排除される • FlowDriver の作成により、オンボーディングや認証などの フローを部分的に共通化することが可能に • PageDriver と PageFindable は1対1の関係を徹底し、 PageDriver が別の Page の PageFindable を参照することを禁 止 した • PageFindable で指定しているコンポーネントが何か、 実装者以外に理解しにくいので、ドキュメントコメントの追加を ルール化した

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STAR Software Testing Automation Research 9 1 3 . 3 . OS の UI 箇所を触れるようにする integration_test は Flutter 内部にはアクセス可能だが Native 部分へのアクセスができない integration_test はアプリを含む Flutter へのアクセスが可能で、 カスタマイズ性が 非 常に 高 い。しかし、 ネイティブの要素（例：iOS の許可ダイアログ、通知ダイアログ） へのアクセスはできない。これにより、通知の開封シナリオや Google 、 Facebook などの認証 SDK を利 用 した認証機能のシナリオ作成が 困難になる。同様に、Webview の操作も困難になる。 🚧 開発環境の画像になります

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STAR Software Testing Automation Research 9 2 3 . 3 . OS の UI 箇所を触れるようにする Patrol を利 用 する Patrol は LeanCode 社によって開発された integration_test の拡張ライブラリ。 https://github.com/leancodepl/patrol OSの許可ダイアログはもちろん、 ホームボタンやダークモードの切り替えなど、 OSの機能の操作を可能にする。 詳細: https://patrol.leancode.co/native/feature-parity

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STAR Software Testing Automation Research 9 3 3 . 3 . OS の UI 箇所を触れるようにする JavaScript の document.querySelector を使い、WebView へのアクセス WINTICKETでは、WebViewのパッケージに fl utter_inappwebview を採 用 している。 fl utter_inappwebview には evaluateJavascript() という関数があり、JavaScriptの実 行 が可能。 Special Thanks to https://github.com/mj-hd ❤ https://inappwebview.dev/docs/webview/javascript/injection

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STAR Software Testing Automation Research シナリオを書くべきか、書かないべきかの判断について Test Matrix のページで 言 及した通り、シナリオごとに 見 ると、 高 い信頼性につながる シナリオと、それにつながりにくいシナリオが存在する。 9 4 3.4. 機能別のシナリオ作成のやる ・ やらないの判断基準、優先度を標準化 High Con fi dence に繋がりにくいシナリオ例: • ユーザーが閲覧することしかできない競輪選 手 の詳細画 面 • 利 用 規約などの機能を持たない画 面

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STAR Software Testing Automation Research シナリオを書くべきか、書かないべきかの判断について Test Matrix のページで 言 及した通り、シナリオごとに 見 ると、 高 い信頼性につながる シナリオと、それにつながりにくいシナリオが存在する。 9 5 3.4. 機能別のシナリオ作成のやる ・ やらないの判断基準、優先度を標準化 High Con fi dence に繋がりにくいシナリオ例: • ユーザーが閲覧することしかできない競輪選 手 の詳細画 面 • 利 用 規約などの機能を持たない画 面 主な理由: • OS や端末によって動作に差異が 生 まれづらい • インタラクションがないので複雑なロジックを 持たないことが多い • ユーザーができることが少ないので不具合に 繋がりづらい

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STAR Software Testing Automation Research シナリオを書くべきか、書かないべきかの判断について Test Matrixのページで 言 及した通り、 シナリオごとに 見 ると、 高 い信頼性につながる シナリオと、それにつながりにくいシナリオが存在する。 9 6 3.4. 機能別のシナリオ作成のやる ・ やらないの判断基準、優先度を標準化 High Con fi dence に繋がりにくいシナリオ例: • ユーザーが閲覧することしかできない競輪選 手 の詳細画 面 • 利 用 規約などの機能を持たない画 面 Low E ff ort High E ff ort High Con fi dence Low Con fi dence E 2 E Test E 2 E Test そもそも書けない ・ 書くのが難しいシナリオ →

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STAR Software Testing Automation Research シナリオを書くべきか、書かないべきかの判断について Test Matrixのページで 言 及した通り、 シナリオごとに 見 ると、 高 い信頼性につながる シナリオと、それにつながりにくいシナリオが存在する。 9 7 3.4. 機能別のシナリオ作成のやる ・ やらないの判断基準、優先度を標準化 High Con fi dence に繋がりにくいシナリオ例: • ユーザーが閲覧することしかできない競輪選 手 の詳細画 面 • 利 用 規約などの機能を持たない画 面 Low E ff ort High E ff ort High Con fi dence Low Con fi dence E 2 E Test E 2 E Test そもそも書けない ・ 書くのが難しいシナリオ → 書く E 2 E Test 書かない E 2 E Test

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STAR Software Testing Automation Research 9 8 3.4. 機能別のシナリオ作成のやる ・ やらないの判断基準、優先度を標準化 Test Case Prioritization を 用 いて評価指標を作成する 各シナリオの実施 ・非 実施を評価するために、それぞれに重み付けを 行 う。 この重み付けの項 目 を決定する際に、Test Case Prioritizationの考え 方 を参考にした。

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STAR Software Testing Automation Research 9 9 3.4. 機能別のシナリオ作成のやる ・ やらないの判断基準、優先度を標準化 Test Case Prioritization (TCP) について コードカバレッジ、機能のリスクや重要性、コストなどの様々な要素に基づき、テストスイート内のテス トケースに優先順位をつけるプロセス。 TCP には多種多様な優先順位付けの考え 方 が存在する。 https://www.browserstack.com/guide/test-case-prioritization 🧠 Coverage-Based TCP Risk-Based TCP Requirements-Based TCP History-Based TCP Cost-Aware-Based TCP

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STAR Software Testing Automation Research WINTICKET で 採 用 したTest Case Prioritization たくさんの TCP が存在する中で 4 項 目 に絞り、各項 目 4段階の計16点で評価する。 売上へのリスク 事業信頼へのリスク 手 動検証にかかるコスト 実装コスト TCP 投票機能やチャージ機能など 金 銭に関わる機能ほど重い基準 ユーザーや公営競技主催者である地 方 公共団体の信 用 を失うリスクがあるかどうか 手 動検証にかかるシナリオほど 自 動化した時の価値が 高 いため 実装コストが 高 すぎるものはメンテコストや開発者のモチベーション低下に 繋がるため 概要 1 0 0 3.4. 機能別のシナリオ作成のやる ・ やらないの判断基準、優先度を標準化 https://www.browserstack.com/guide/test-case-prioritization Risk-Based TCP Risk-Based TCP Cost-Aware-Based TCP Cost-Aware-Based TCP

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STAR Software Testing Automation Research 1 0 1 3.5. 不安定なシナリオへの対応策 E 2 E Test における不安定とは E 2 E Testは、その性質上、実際のAPIを叩くために結果の取得に時間がかかるケースや、タップや 入力 する 対象の要素の検出に失敗することが稀にある。 これらの不安定性を解消するための3つのアプローチを紹介する。

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STAR Software Testing Automation Research 1 0 2 3.5. 不安定なシナリオへの対応策 1. 期待した Widget が表 示 されたかの確認には expect() ではなく 独 自 の拡張関数を利 用 する

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STAR Software Testing Automation Research 1 0 3 3.5. 不安定なシナリオへの対応策 期待した Widget が表 示 されたかの確認には expect() ではなく 独 自 の拡張関数を利 用 する expect() だと実 行 のタイミングでそのコンポーネントの 有無で結果を決めてしまうが、waitFor() を使うことで 一 定時間待つことができる 一 定時間の間、コンポーネントを探し続け、 発 見 できなかった場合は TimeoutException を throw する

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STAR Software Testing Automation Research 1 0 4 3.5. 不安定なシナリオへの対応策 2. 画 面 遷移を待機する拡張関数の実装

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STAR Software Testing Automation Research 1 0 5 3.5. 不安定なシナリオへの対応策 画 面 遷移を待機する拡張関数の実装 Findable は 画 面 の Class を T とした BaseFindable を継承する waitUntilVisible() を作成し、 自身 のWidgetが表 示 されている ことを保証する関数を作っていく

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STAR Software Testing Automation Research 1 0 6 3.5. 不安定なシナリオへの対応策 画 面 が表 示 されるまで待機することで 安定性の向上につながる

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STAR Software Testing Automation Research 1 0 7 3.5. 不安定なシナリオへの対応策 https://cloud.google.com/sdk/gcloud/reference/ fi rebase/test/android/run#--num- fl aky-test-attempts 3 . Firebase Test Lab の num- fl aky-test-attempts を利 用 する WINTICKETでは、E 2 E Test の実 行 環境としてFirebase Test Labを使 用 している。 Firebase Test Labには実 行 時のオプションとして num- fl aky-test-attempts があり、 これを 用 いて上限回数を設定することができる。 設定した回数までシナリオを再実 行 し、全て失敗した場合のみテスト失敗と判定する。

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STAR Software Testing Automation Research 1 0 8 3 . 6 . Hot Restart でのシナリオの実装を可能にする ローカル環境で fl utter drive を使 用 せず fl utter run で実 行 する E 2 E Test は、 fl utter run を使っても実 行 可能。 これにより、Hot Restart を 用 いた開発が可能となる。 この機能は Patrol v 1 . 1 でも利 用 可能。 また、類似のパッケージとして fl utter_convenient_test でも利 用 可能。

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STAR Software Testing Automation Research 1 0 9 3.7. 運 用 時のシナリオの実 行 頻度やその 方 法 E 2 E Test の実 行 頻度について 当初はCommitごとの実 行 を理想としていたが、Commitごとのテストでは以下の問題が 生 じた 😫 テストが並列に実 行 されるため、 一 定数のテストアカウントを 用 意する必要がある 😫 競輪やオートレースのレースが開催されていない時間帯でもテストが実 行 される 😫 全シナリオの通しテストにかかる時間だけ、マージキューが蓄積し開発体験が低下する

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STAR Software Testing Automation Research 1 1 0 3.7. 運 用 時のシナリオの実 行 頻度やその 方 法 E 2 E Test の実 行 頻度について 当初はCommitごとの実 行 を理想としていたが、Commitごとのテストでは以下の問題が 生 じた 😫 テストが並列に実 行 されるため、 一 定数のテストアカウントを 用 意する必要がある 😫 競輪やオートレースのレースが開催されていない時間帯でもテストが実 行 される 😫 全シナリオの通しテストにかかる時間だけ、マージキューが蓄積し開発体験が低下する これら全てに対応するのは困難と考え、 定期実 行 への切り替えを決断。 ↓

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STAR Software Testing Automation Research 1 1 1 3.7. 運 用 時のシナリオの実 行 頻度やその 方 法 E 2 E Test の実 行 頻度について 最終的には以下の体制を採 用 • 毎 日 午前中に全てのシナリオを iOS / Android それぞれで実 行 • 全体のシナリオを半分に分けて2回にわけて実 行 • シナリオが失敗した時にはランダムでメンバーにメンション • OS の網羅性を担保するために、 午後には実 行 環境を変えて実 行 成功した時の Slack 通知例 失敗した時の Slack 通知例

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STAR Software Testing Automation Research 1 1 2 3.8. 随時追加される機能のシナリオをどのように担保するか E 2 E Test のシナリオ作成フローを機能開発時に組み込む QCチームと連携し、QCチームが作成した項 目 書をアプリチームに共有。 これをアプリチームのエンジニアがシナリオ実装の指針とし、シナリオの品質を担保する。 PR Unit Test VRT レビュー マージ QC リリース 🛠 🤖 👀 🧑🔧 ✈ シナリオ作成 E 2 E Test

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STAR Software Testing Automation Research 1. メリット 2. デメリット 3. まとめ 1 1 3 4. 自 動テストを安定するまで 運 用 してみて

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STAR Software Testing Automation Research 1 1 4 4.1. 自 動テストを安定するまで運 用 してみて - メリット • 事前にエラー ・ デグレを検知し、障害を未然に防ぐことができている ✅ • SkSLの 自 動 生 成が可能 📲 • 実際のAPIを使 用 するため、ユニットテストでは検知できないエラーを発 見 できる 👀 • アプリだけでなく、Server のデグレ検知にもつながる💻 • 初期の段階では効果を感じにくいが、 長 期的にはリソースの節約につながる 📈 メリット

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STAR Software Testing Automation Research 1 1 5 4.1. 自 動テストを安定するまで運 用 してみて - メリット 障害を未然に防いた実例 • FlutterFire の Version 更新に伴う認証基盤のデグレ • Server の デグレ検知 • 新機能開発時の考慮漏れ メリット

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STAR Software Testing Automation Research 1 1 6 4.1. 自 動テストを安定するまで運 用 してみて - デメリット • 機能作成時にシナリオ作成が必要となり、リソースを圧迫する 😫 • エンジニアのシナリオ作成の学習コスト 高 い 👨🎓 • Robot Pattern や E 2 E Test の実装に馴染みのないエンジニアが多い • 既存のアプリ内で特定の画 面 やコンポーネントを探すのに 手 間がかかる • テストが失敗した場合、他の作業を優先せず修復にあたる必要があり、メンテナンスコストが 高 い • 初期導 入 のコストが 高 い 🔧 • 費 用 がかかる💰 デメリット

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STAR Software Testing Automation Research 1 1 7 4.1. 自 動テストを安定するまで運 用 してみて - デメリット 以下の内容が今後の注 力 ポイントになると考えています。 • 自 動テストが落ちた時により素早く修正できる状態 ・文 化の形成が必要 🧑🎓 • シナリオ数の増加に伴う 自 動テストの実 行 の並列化や 高 速化 🔄 今後

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STAR Software Testing Automation Research 1 1 8 4.3. 自 動テストを安定するまで運 用 してみて - まとめ • 自 動テストの導 入 にはツールの選定、運 用 体制の構築に 至 るまで、全ての段階でプロダクトの現状分析 が重要 📈 • 自 動テストにより事前に障害を検知することが可能だが、その効果を実感するまでには時間がかかる ⏰ • Flutter での E 2 E Test は学習コストが 高 いものの、便利なツールが次々と登場している 🔥 • WINTICKET では、今後もシナリオを増やし、より堅牢かつ、メンテナンス性の 高 い体制を 構築していく予定 🏃 まとめ

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STAR Software Testing Automation Research 1 1 9 4.3. 自 動テストを安定するまで運 用 してみて - まとめ メリットもデメリットもたくさんに存在しますが、最も難しかったのは「E 2 E Test をアプリチーム全体で 理解し、このツールを継続的にメンテナンスしていく意識を持ってもらうこと」でした。 幸運なことに、私は協 力 的なチームメンバーに恵まれ、初期段階から積極的にシナリオの追加や継続的な メンテナンスに協 力 してもらえました。本当に感謝しています 🙇 感想

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STAR Software Testing Automation Research 1 2 0 ご清聴ありがとうございました 🙌