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
テスコンU30 発表資料
Search
riririusei99
December 01, 2020
Programming
1.7k
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
テスコンU30 発表資料
riririusei99
December 01, 2020
More Decks by riririusei99
See All by riririusei99
JaSST Tokyo'21
riririusei99
0
1.4k
AutifyMeetUp-2nd
riririusei99
0
3k
マトリクス組織におけるリーダシップとは
riririusei99
0
110
JaSSTRejectConf
riririusei99
0
2.7k
JaSST'19 Hokkadio
riririusei99
0
2.6k
QuALiTy
riririusei99
1
740
Automation;Test
riririusei99
0
200
AgileQANight
riririusei99
0
3.1k
QualityUpNight!
riririusei99
0
4.3k
Other Decks in Programming
See All in Programming
なぜ関数型プログラミングで「型」と「証明」が語られるのか #fp_matsuri
kajitack
3
860
スマートグラスで並列バイブコーディング
hyshu
0
290
1B+ /day規模のログを管理する技術
broadleaf
0
140
act2-costs.pdf
sumedhbala
0
110
Haskell/Servantを通してWebミドルウェアを捉え直す
pizzacat83
1
550
吝嗇家のためのAI活用 / AI development for miser - ChatGPT + Issue Driven Development
tooppoo
0
180
エンジニアと一緒にテストコードの設計と実装を改善した話
mototakatsu
0
260
その問い、本当に正しいですか?AI時代のエンジニアに必要な哲学と認知科学 / ai-philosophy-cognitive-science
minodriven
14
6.9k
ローカルLLMでどこまでコードが書けるか -縮小版 / How much code can be written on a local LLM Shortened
kishida
2
190
OSINT for SRE: 学術論文とポストモーテムから探る システム障害の共通パターン / SRE NEXT 2026
tomoyk
1
3.6k
Hatena Engineer Seminar #37「言語モデルの活用に関する研究」
slashnephy
0
520
使用 Meilisearch 建立新聞搜尋工具
johnroyer
0
140
Featured
See All Featured
Applied NLP in the Age of Generative AI
inesmontani
PRO
4
2.4k
Agile that works and the tools we love
rasmusluckow
331
22k
AI Search: Where Are We & What Can We Do About It?
aleyda
0
7.7k
Bash Introduction
62gerente
615
220k
RailsConf & Balkan Ruby 2019: The Past, Present, and Future of Rails at GitHub
eileencodes
141
35k
Visualization
eitanlees
152
17k
BBQ
matthewcrist
89
10k
The Curious Case for Waylosing
cassininazir
1
430
Writing Fast Ruby
sferik
630
63k
GitHub's CSS Performance
jonrohan
1033
470k
The MySQL Ecosystem @ GitHub 2015
samlambert
251
13k
What’s in a name? Adding method to the madness
productmarketing
PRO
24
4.1k
Transcript
王バーフロー テスト設計コンテスト’20 U-30クラス 決勝戦プレゼンテーション 2020/09/26
目次 はじめに(チーム紹介テストチームの位置付け) 設計課題について説明 アピールポイント おわりに(感想)
チーム紹介 • チーム名:王バーフロー* ◦ QAエンジニア・開発エンジニア5人 ◦ 全員が自社開発の企業で働いているエンジニア • 「実際に手を動かしテスト設計をする機会を得たい!」という目的のもと集 まった
集合の号令 この結果、有志の4名が集まりました!
テストチーム・メンバー紹介 @kana_QAE 金髪の脱獄王 @TaoBabubb 石油王 @riririusei99 王宮在住、スニー カー好きQAエンジニ ア @__yumechi
普通のバックエンド エンジニア平王 @cocoeyes02 リーダー
テスト全体の流れ テストプロセスはJSTQBを参考に以下と定義した 1. テスト計画 2. テスト要求分析 3. テストアーキテクチャ検討 4. テスト設計
&テスト実装
テスト実装までのプロセスと成果物のイメージ 要求分析 テスト 計画 アーキテク チャ 設計 テスト 設計 テスト
実装 テスト計画書 品質目標 (NeverMustWant 分析) コンテナ モデリング図 テストケース テスト手順 & トレーサビリティの強化
テスト計画- チームの位置付け • 会社全体は30人 • 自社開発 • QAチームは10人 • SW・HW5人ずつ
テスト計画-自社開発の組織 「品質の確保」と「製品の出荷」のバランスを取ること • 十分なテストを行いたいが、きちんとリリースして顧客に価値を提供するこ とを求められる • テスト計画でそれぞれのテストの優先順位・実行順位を決めることでテスト の総量を場合によってコントロールできるようにした
テスト要求分析 • テスト要求事項を抽出 • カテゴライズして優先順位を定める
テスト要求分析 -テスト要求事項を抽出- マインドマップを使い、テスト要求事項(顧客が求める目的など)を抽出
テスト要求分析 -カテゴライズして優先順位を定める- 抽出したテスト要求事項をカテゴライズする • Never(あってはならない) • Must(できなければならない) • Want(あったらいいな) Never->Must->Want
の順で製品の品質要求を確認。 共通認識を作成した。
テストアーキテクチャ設計
• 仕様書に書かれているテスト要求を満たすテストを用意 テスト詳細設計 テストタイプ 概要 その他 スモークテスト HW要求を確認するテスト 要求カバレッジに対応 シナリオテスト
操作要求を確認するテスト 要求カバレッジに対応 エラーシナリオテスト エラーや誤った操作の場合のシナリオ をまとめたテスト 要求カバレッジに対応 状態遷移テスト ユーザからみた振る舞いを確認するテ スト
テスト実装 • トレーサビリティに関して ◦ テストに対応する要求番号をテスト仕様書に記載した ◦ その結果、要求仕様カバレッジをとることができた • 今回のシステムテストの段階で96%の要求カバレッジをとるようにテストを 行った
アピールポイント • 自社のQAチームとしてどういったテストを作るか考えた • 過去の資料を参考にテストアーキテクチャ設計について学んだ • フルリモートで課題を作成した • JIRA・Confluence・Discodeを使った •
異なるバックグラウンドのメンバーでテストプロジェクトを進めた • インセプションデッキを作った
感想 • 個人的には勉強に使った時間だったり、手を動かす機会を久々に持ったの でよかったです(riririusei99) • 普段人にお任せしていたテスト工程を学ぶ、とても良い機会でした! (__yumechi)