AI時代　テストについて考える

テストの必要性と今後の方針

テストが必要な理由

受け入れテスト

外部（発注者・ユーザー）を無条件に信頼せず、受け入れ可能なレベルかをチェックする行為

研修・確認のような性質を持つ

テストコード（自動テスト）

境界値・カバレッジ・例外など、手動では通りにくいケースの検出

テストが書きやすい設計を強制されるため、コードの保守性が高まる

テストコード自体が仕様のドキュメントになり、リファクタリング時の気づきになる

手動テストの問題

実行のたびに人間のコストがかかる

属人化しやすい（誰がどこまで確認したか不明確）

プロダクトが成長するほどコストが増大し、回帰テストが現実的でなくなる

AIにテストコードを書かせることへの考え

メリット

境界値・カバレッジ・例外の網羅は人間より漏れが少ない

レガシーコードへのテスト追加を量的に推進しやすい

懸念点

AIがコードもテストも書くと、誤った前提があったとき両方が同じ方向に間違える

「テストが書きにくいから設計を見直す」という設計へのフィードバックループが失われる可能性がある

レガシーコードへの適用では、バグも仕様として固定してしまう「キャラクタリゼーションテスト」問題が起きやすい

レガシーコードへのテスト導入方針

目的を明確にしないと後で混乱する。目的によって使い方を分ける。

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目的 方針

リファクタリングの安全網 AIに任せて量を稼ぐのは合理的。キャラクタリゼーションテストでもよい

設計改善・仕様の明確化 人間がテストを書く過程に意味がある。AIは補助止まりにする

結論的な視点

AIにテストを書かせると、テストが存在するという事実は残るが、テストを書く過程で得られる設計へのフィードバックループが消える。

テストコード導入を推進するなら、チームで「このテストは何のために書くか」を先に合意しておくことが最重要。