皆さんのJava開発チームは、テストの効率化やコードレベルのテストの手間を減らす方法を模索していますか？この記事では、自動化とAIを活用して、より高品質なコードを提供し、開発の生産性を向上させ、リリースまでの時間を短縮する方法をご紹介します。
ソフトウェアの品質を確保するためには、開発プロセスの初期段階で品質とセキュリティ対策を設計し実装することが最も効果的です。つまり、コードの品質とセキュリティに対するアプローチを最初から決め、開発中にベストプラクティスとして実装することが重要です。
初期段階では、回帰テストや単体テストを作成・実行し、コードベースの信頼性、安全性、高品質を確保します。ただし、これらのテストプロセスはエンジニアリングの時間とコストがかかり、開発の生産性に影響を与えることがあります。開発チームがコードの作成と、品質やセキュリティ、信頼性のテストと検証にかける時間のバランスを取るのに苦労するのはよくある話です。
そこで、ソフトウェアテストにAIを活用することで、テストの手間を大幅に削減し、チームの活動を加速・最適化できます。これにより、コードの生産性を維持または向上させることが可能です。
静的解析と単体テストを早期に実施するメリット
静的解析は、コードの品質を確保するために簡単に実行できる方法とされています。これは、開発プロセスに対する負担がほとんどなく大きなメリットが得られるためです。
一方、単体テストは少し手間がかかります。単体テストスイートの作成と保守には多くのエンジニアリング時間が必要で、そのためコストが高くなる傾向があります。しかし、静的解析と単体テストの両方は、ソフトウェアの品質を高めるために非常に重要です。これらの手法は、早期にコードの問題を発見し、修正することができるため、コストを上回るメリットがあります。
静的解析と単体テストを導入する一般的なメリットは次のとおりです。
- バグの早期発見によるコスト削減
開発の初期段階でバグや欠陥を見つけて対処することで、後半のデバッグや問題修正にかかるコストと労力を削減できます。早期に欠陥を特定することで、開発の後半での混乱を防ぎ、QAチームが発見した問題の根本原因を特定するために開発者が過去のコードを解析する必要が減ります。これにより、開発速度が維持され、効率が向上します。 - コード品質の向上
開発初期でのテストは開発者の責任を明確にし、よりクリーンで保守しやすいモジュール化されたコードを書く助けとなります。これにより、優れたソフトウェアアーキテクチャが確立され、コードカバレッジやコンプライアンス要件の迅速な達成、さらにはコーディング標準とデザインパターンの遵守が促進されます。 - 回帰テスト
コードレベルのテストは、新しいコードが追加または変更されても既存の機能が正常に動作し続けることを保証します。これにより、回帰バグ（コードの一部変更が他の部分に影響を与えるバグ）を防ぎます。効果的な単体テストを実施することで、大きな変更や追加があるたびにテストスイートを実行し、問題を早期に発見して修正コストを低減できます。 - コードの変更に対する自信
コードレベルの回帰テストスイートと静的解析が問題を警告してくれるため、開発者は自信を持ってコードの変更や新機能の追加ができます。 - デバッグの高速化
テストが失敗した場合、問題の具体的な箇所と性質が正確に特定されるため、問題の特定と解決が迅速に行えます。
初期のコード開発と検証におけるAIの影響
AI技術と機械学習（ML）技術は、テスト作業の効率化とスピードアップにおいて、開発チームに大きなメリットをもたらしていることが証明されています。これらの技術を活用することで、開発チームは静的解析や単体テストにかかる負担を減らすことができます。品質保証やテストにおけるAIとMLの具体的な利点を議論するためには、まずこれらのテスト作業が開発速度の低下や高いオーバーヘッドコストを引き起こす課題を分析する必要があります。
注目すべき静的解析の課題
静的解析には、ソフトウェアの品質、セキュリティ、および信頼性を向上させるという大きなメリットがあります。コード開発をほとんど中断することなく実行できるため、開発の初期段階で統合することが可能です。開発者はIDEで静的解析を実行しながら、コードを書く段階で欠陥を見つけ出し、大規模なコードベースに問題が入り込む前に修正することができます。
さらに、静的解析はCI/CDパイプラインにも統合可能です。コードをソース管理システムにコミットするたびに、自動的にコードスキャンを実行できます。これにより、欠陥やメモリリーク、保守性の問題、コンプライアンス要件の不足などをバックグラウンドで簡単にチェックすることができます。
静的解析は、オーバーヘッドコストが低く、実施が簡単なベストプラクティスです。ただし、開発者を混乱させて生産性に影響を与えるような課題もあります。Jtestは、そのような課題を軽減し、静的解析のワークフローを最適化することで、開発者の作業効率を向上させ、迅速な修正プロセスを実現するよう設計されています。
ノイズの多い静的解析の結果の削減
品質とセキュリティを確保するためには、最初からコード開発プロセスとワークフローに静的解析を組み込むのが理想的です。しかし、多くの開発チームは、コード開発がかなり進んだ段階で静的解析を導入しています。
ルールセットやコードベースのサイズによっては、静的解析ツールが大量の検出結果やルール違反を生成することがあります。静的解析を導入したばかりのチームにとって、何千もの結果が返ってくると、圧倒されてしまい、導入への意欲が低下することがあります。このような状況は、混乱や落胆を招き、静的解析ツールの効果的な活用を妨げる可能性があります。
何を優先させるか
静的解析の結果が返ってきたとき、開発チームはどの指摘事項を優先すべきか判断するのが難しいことがあります。多くのツールには、各ルールに重要度レベルが設定されていますが、最終的には特定のコードベース、違反の場所、アプリケーションの種類、そしてソフトウェアの利用者に応じて優先順位を決める必要があります。
静的解析ルールの重要度分類はガイドラインとして役立ちますが、アプリケーションごとに異なるため、具体的な要件もそれぞれ異なります。そのため、どの違反を最初に修正するべきかを判断することは、時には難しいです。アプリケーションのニーズに基づいて適切な優先順位をつけることが重要です。
コンプライアンス要件の理解
多くの開発チームは、業界固有の要件やセキュリティ要件を満たすために静的解析を導入しています。静的解析ツールには、特定の標準に関連するルールの重要性を説明する文書が付属していることが多いですが、実際にコードを修正する方法を理解するのは難しく、時間がかかることがあります。すべての開発者が経験豊富なわけではありませんし、たとえベテランの開発者であっても、セキュリティやコーディング標準に関する特定のルールに従うことは難しい場合があります。違反が見つかったときに、どう修正すればよいか悩むことも少なくありません。
AIによる静的解析プロセスの最適化
ParasoftのJava開発者向け生産性向上ツールであるJtestは、通常、レポートと分析のためのParasoft DTPと一緒に提供されます。DTPは単なるレポートと分析のプラットフォームではなく、チームに次のような利点をもたらします。
- アプリケーション全体のコードカバレッジ分析
- ビルド間の比較による実用的な洞察
- 差分解析
- 静的解析違反の追跡
- コンプライアンスレポート機能
AIと静的解析を活用することで、DTPは開発チームに大きなメリットを提供します。具体的には、アプリケーションにとって最も重要な違反を特定し、その根本原因を評価します。そして、違反の修正には最も適した開発メンバーを割り当てることで、修正プロセスを迅速化します。
優先度の高い調査結果に焦点を当てる
Jtestの静的解析はCI/CDパイプラインと統合でき、解析結果をParasoft DTPに送信してレポート作成や傾向分析が行えます。DTPには機械学習（ML）ベースのウィジェットがあり、過去のユーザーのトリアージアクションに基づいて結果を分類します。ビルド間で特定の違反が優先され、他の違反が抑制または無視されると、内部のML AIがこれらの決定を分析し、この履歴データを保存して将来の優先順位付けに役立てます。
AIはこれらのトリアージアクションから学習し、他の静的解析結果の優先順位付けについて推奨を行います。ノイズの多い違反レポートを含む静的解析結果を処理する際、違反が修正されるか無視されるかに基づいて簡単に分類できる方法があれば、修正プロセスを迅速化し、開発チームの負担を大幅に軽減できます。
根本原因分析による違反のクラスター化
DTPのアルゴリズムは、静的解析の違反を根本原因ごとに分析し、関連する違反をグループ化します。これにより、管理者は静的解析の違反クラスターを1人の開発者に割り当てることができ、その開発者が一度にすべての違反に対処することができます。これにより、修正作業が効率化され、開発チーム全体での作業の重複が減少します。
開発者の経験に応じて違反を割り当てる
DTPの機械学習（ML）は、ビルド間の傾向と優先順位付けのパターンを分析して、全体的な修正プロセスを最適化します。コードスキャンの結果がDTPに送信されると、各違反に対して品質タスクが作成され、そのコードを最後に編集した開発者に自動的に割り当てられます。
DTPのAIは、過去の優先順位付けの結果も分析し、各開発者がどのような種類の違反を修正する傾向があるかを把握します。違反の修正を割り当てる際に、その開発者が過去に修正した違反に基づいて、どの違反をその開発者に割り当てるべきかの推奨事項が管理者に提供されます。
生成AIで静的解析違反を修正する
Jtestは、LLMプロバイダーのOpenAIおよびAzure OpenAIと統合されており、AIが生成する修正を活用して違反の修正を効率化します。違反が見つかった場合、開発者は開発IDEで違反を選択し、AIに修正をリクエストできます。
AIはルールや違反、影響を受けるコード行を分析し、そのコードのコンテキストに基づいた修正案を生成します。開発者はこの修正案をレビューし、簡単にコードベースに適用できます。これにより、修正プロセスが迅速化され、経験の浅い開発者でも簡単にコードを修正できるようになります。また、AIが提案する修正から学ぶことで、開発者の専門知識も向上します。
注目すべき単体テストの課題
単体テストはソフトウェア開発における基本的なベストプラクティスです。強固な単体テストの基盤は、高品質なソフトウェアを保証し、欠陥の早期検出を可能にします。これにより、開発ライフサイクルの初期段階でコストを抑えて修正ができます。しかし、単体テストの実装と特定のコードカバレッジ目標の達成には、さらなるエンジニアリング時間が必要です。
開発組織にとって、単体テストは平均で40%のオーバーヘッドがかかるため、コストのかかる作業です。しかし、最近のAIの進歩により、ソフトウェア開発チームは単体テストに関連するオーバーヘッドコストを削減し、強固な単体テスト基盤がもたらす品質向上のメリットを享受できます。
単体テストはソフトウェアの健全性、品質、信頼性に非常に価値がありますが、開発チームは一連の課題や文化的な障壁を克服しなければなりません。以下に、単体テストの成功を阻む一般的な課題をいくつか示します。
時間を要する
結局のところ、開発者は新しいコードを書くことに時間を使いたいので、自分が作成したコードを検証するためのテストケースを作成し、保守することはあまり好みません。コードが複雑になると、テストケースの作成にかかる時間も増えてしまいます。
テスト対象コードを分離する
単体テストを行う際には、データベースや外部サービス、ファイルシステムなどの外部依存関係から確実に分離することが非常に重要です。これらの依存関係をモックやスタブに置き換えるには、技術的な知識が求められ、時間もかかります。多くの場合、Mockitoのようなモッキングフレームワークを理解する必要があります。もしコードが適切に分離されていないと、テスト結果が不正確になる可能性があります。
テストを保守する
テストを作成した後は、開発者はそのテストを回帰テストのために保守する必要があります。テストの保守は手間のかかる作業です。コードが変更されると、それに対応してテストケースを修正する必要があります。また、コードの変更によって既存の機能が損なわれていないことを確認するために、単体テストスイートを再実行する必要もあります。回帰テストスイートをクリーンな状態に保ち、維持することは、コードの変更によって既存の機能が損なわれていないことを確認するために必要な手順です。
単体テストのコードカバレッジ
一部の組織では、リリースの準備段階を評価するために、特定のコードカバレッジのレベルを達成することを義務付けています。商用ソフトウェアでは、通常は80%の行カバレッジが受け入れられ、要求される目標となっています。包括的なテストカバレッジを達成するには、すべてのコードパスとエッジケースをテストする必要がありますが、これは難しい場合もあります。多くの場合、チームはコードカバレッジのメトリクスを達成するために長いエンジニアリングの時間を費やします。
レガシーコード
レガシーコードとは、保守性が低い古いコードや、最新の品質とセキュリティ基準に対応していない古いコードのことを指します。よく手動でテストを行ったり、テストが断続的にしか実施されていないことが多いです。その中には、全てのテストケースが古いフレームワークに依存していて、すでに関連性がない可能性もあります。
レガシープログラムをリファクタリングやモダン化の対象とする際には、コードの変更により既存の機能が損なわれないよう、回帰テスト用の単体テストスイートの作成が重要となります。しかし、もしコードがベストプラクティスに従って書かれていない、または保守性が低い、あるいは過度に複雑である場合、開発チームが単体テストを作成することは一層困難となり、多大な時間を要する作業になります。
テストに対する抵抗
単体テストは時間がかかるため、開発組織はしばしば、テストケースの作成と保守に時間を割くか、新しいコードの作成と開発生産性の向上に重点を置くかの選択を迫られます。リリースまでの時間を短縮するために単体テストを犠牲にする組織は、その結果として本番環境でバグが発生するリスクを増大させるという賭けに出ることになります。
AIはどのように単体テストのオーバーヘッドを削減するのか
Parasoftは、AIと機械学習(ML)技術がテストピラミッド全体におけるテストケースの作成と保守にかかる時間を短縮できることを早くから認識していました。Javaプログラム向けのJtest単体テストアシスタントは、Parasoftの継続的品質テストプラットフォームで最初に導入されたAI搭載機能の一つです。
JtestのAI機能により、開発チームはコードの最大60%以上をカバーする単体テストスイートを迅速に生成できます。さらに、テストケースを拡張してカバレッジを広げたり、依存関係を迅速にスタブ化およびモック化したり、アサーションを簡単に追加したり、テストケースをパラメータ化したり、既存のテストケースを複製または変更したりすることが可能です。
さらに、ユーザーはJtestをOpenAIまたはAzure OpenAIアカウントと統合し、生成AI技術を活用して、開発者が記述した概要に基づいて非常に具体的な方法でテストケースをカスタマイズできます。JtestのAI機能の実装により、開発者は単体テストに関連するオーバーヘッドを削減しながら、アプリケーションの特定の要件に合わせてカスタマイズされた効果的で意味のあるテストケースを迅速かつ簡単に作成することができます。
JtestのAI機能は、開発者に次のようなメリットをもたらします。
- 単体テスト作成の高速化
新しいコードが作成される際、ベストプラクティスとしては開発と並行して単体テストを作成することが求められます。Jtestの単体テストアシスタントを使用すると、開発者はコード開発と同時に意味のある個別のテストケースを迅速に生成できます。単体テストアシスタントは、依存関係をモックまたはスタブ化する方法、回帰コントロール用のアサーションを追加する方法、テストを変更してコードカバレッジを向上させる方法など、ガイド付きで実用的な推奨事項を提供し、テストを簡単に拡張およびカスタマイズすることができます。開発者は、生成AIとLLMの統合を活用し、ユーザーが自然言語プロンプトで指示した具体的な方法でテストをカスタマイズすることによって、さらにテストケースを拡張できます。ParasoftのAI機能により、単体テストの作成速度は最大で2倍に向上することが実証されています。 - テストケースの保守
作成した単体テストは、回帰テストで継続的に使用できるように保守する必要があります。コードベースに変更が加えられた場合、その変更に対応するためにテストケースを更新する必要があります。Jtestは実行時にテストを分析し、テストケースの更新方法や安定性向上に関する推奨事項を開発者に提供することで、保守作業を効率化します。さらに、開発者はParasoftの新しい生成AI機能を使用して、変更したい内容を説明し、それに基づいてAIにテストケースのリファクタリングを指示できます。これにより、テストケースの長期的な保守が容易になります。 - レガシーテストケースのモダン化
Jtestの新しい生成AI機能を使用すると、開発チームは既存のテストケースを簡単にリファクタリングし、最新のフレームワークに更新することができます。例えば、あるコードベースが数年間変更されておらず、新しいチームがアプリケーションをモダン化するために参加した場合、既存のテストケースを回帰コントロールに利用するのは非常に有効です。しかし、テストケースが古い形式で作成されている場合、最新のフレームワークに移行するためにエンジニアリング時間を費やしてリファクタリングする必要があります。Jtestの生成AI機能を使用すれば、開発者はテストケースのリファクタリング方法をAIに簡単に伝えることができ、モダン化プロセスを効率化できます。 - テストフィードバックの高速化
単体テストスイートの規模が大きく、数千のテストケースで構成されている場合、テストスイートの実行に時間がかかることがあります。その結果、テスト実行からのフィードバックを待つ間にデバッグやテストケースの保守作業が遅れることがあります。Parasoft Jtestのコアコンポーネントであり、Parasoft Continuous Quality Testing Platform全体に統合されているテスト影響度分析を使用することで、開発チームとテストチームはコード変更の影響を受けるテストケースだけを実行できます。これにより、実行する必要があるテストスイートのサイズが縮小され、フィードバックループが高速化されます。
AIのもたらすメリットにより、開発チームは課題を軽減し、時間のかかるタスクを自動化できます。その結果、堅牢な単体テスト基盤が提供するソフトウェア品質の向上を享受しながら、単体テストの実践を容易に加速し、オーバーヘッドコストを削減することができます。
Javaソフトウェアテストの最適化とコードレベルのテストオーバーヘッドの削減
Parasoft Jtestは、テストプラクティスを最適化し、コードレベルのテスト活動に伴うオーバーヘッドを削減したい開発チームにとって、非常に強力なソリューションです。Jtestは開発者にとって前向きなテスト体験を提供します。開発者はテストケースを簡単かつ迅速に作成、保守、実行できるだけでなく、静的解析を実行して報告された違反に対処することができるため、新しいコードの開発により多くの時間を割くことができます。
AIがテストと品質重視のプラクティスを最適化することで、チームはより高品質なコードを提供し、開発の生産性を向上させ、市場投入までの時間を短縮し、より高い信頼性を持ってリリースすることが可能になります。
※この記事は、開発元Parasoft社 Blog 「Transform Java Code-Level Testing With Automation & AI」2023年11月8日の翻訳記事です。
※記事中のリンクはParasoft社のページから、同様のTechMatrixのページへ変更いたしました。
Jtestは、テスト工数の大幅削減とセキュアで高品質なJavaシステムの開発を強力にサポートするJava対応テストツールです。4,000個以上のコーディング規約をもとにソースコードを静的に解析し、プログラムの問題点や処理フローに潜む検出困難なエラーを検出します。さらに、JUnitを用いた単体テストについて、作成、実行、テストカバレッジ分析、テスト資産の管理といった単体テストに係る作業をサポートし、単体テストの効率化を促進します。