渡辺喬之氏

本セッションではソフトウェアの開発者を対象に機械学習とデータサイエンスを用いたテスト運用の高度化についてお話します。 CI/CDパイプラインの中でテストの自動化は達成しているが以下のような問題があり、開発速度が上がらないというのは多くの開発者が直面している課題ではないだろうか。 - コードを数行変更しただけなのに関係のないテストのCIが通るまでプルリクエストがマージできない - 自分が変更したコードと関係ないコードのテストが Flaky でCIが時折失敗するため、テストをリトライする必要がある - 理由は不明だが何かを契機に携わっているプロジェクトのCIのテスト失敗率や実行時間が急激に増え、自分の書いたコードがなかなかリリースできない このような課題を解決する手法として、本セッションでは機械学習を用いたPredictive Test Selectionによる Shift LeftやShift Right及びテストの健全性を評価するさまざまなメトリクスを駆使した次世代のテストについてお話しします。