回帰テスト: 定義、タイプ、ツール

回帰テストとは

回帰テストは、変更後であっても、ソフトウェアが期待どおりに動作することを確認するプロセスです。

回帰とは、ソフトウェアの機能強化、パッチ、構成の変更のような新しいコードの変更が、意図しない副作用を引き起こしたり、以前は正しく動作していた既存の機能を壊したりする場合に発生する、特定のタイプのバグや問題のことです。回帰は、新しいコードと既存のコードの間で競合が発生するときに起こります。回帰テストは、こうしたバグや問題を特定して修正し、ソフトウェアの信頼性と製品の品質を維持するのに役立ちます。

回帰テストについて理解する

ソフトウェア開発チームの中には、定期的な回帰テストを省略し、代わりに重要な機能の 1 回限りのチェックに頼るチームもいるかもしれません。このアプローチは効率的に見えますが、小さなコード変更から発生する可能性のある予期せぬ問題を見逃してしまいがちです。小さな変更でさえ、プログラム内の一見無関係な機能に予期せぬ影響を与える可能性があるため、回帰テストは非常に重要です。

回帰テストでは、変更が意図したとおりに動作することを確認するだけでなく、以前の機能領域で意図しない結果が発生しないようにします。プロジェクト全体を通して開発された既存の機能テスト、ユニット テスト、インテグレーション テスト、ビルド検証テストから堅牢な回帰テスト スイートを構築すれば、エンジニアが予期せぬ問題を発見するのに役立ちます。自動テストツールは、何千ものテストケースがある複雑なプロジェクトであっても、エンジニアがこれらのテストを効率的に実行するのに役立ちます。回帰テストを使用して、各ソース コードの変更後に関連するコンポーネントを再テストすることは、継続的なソフトウェアの安定性を確保するうえで非常に重要です。

回帰テストが重要である理由

回帰テスト次のいくつかの理由から、ソフトウェア開発プロセスにおいて極めて重要な役割を果たします。

• 回帰の検出: 回帰テストは、機能性に影響を与えるソフトウェアの意図しない変更を特定するのに役立ちます。

• ソフトウェアの安定性の確保: 回帰テストでは、ソフトウェアの変更されていない部分を再テストすることによって、既存の機能性が期待どおりに動作していることを確認できます。

• 継続的インテグレーションの促進: コードの変更が頻繁に行われ、デプロイが迅速に行われる CI/CD 環境では、回帰テストは、新機能や修正が意図せずに既存の機能を破壊しないことを保証するうえで重要な役割を果たし、自信と信頼性のあるリリースを実現します。

• 生産性の向上: GitHub Copilot のような開発生産性を高めるリソースと組み合わせることで、効率的な回帰テストが問題を迅速に修正し、ソフトウェア開発のペースを加速します。

• 意図しない結果の防止: 回帰テストは、バグや回帰を発見するだけではありません。セキュリティや互換性の問題など、修正によってもたらされる予期せぬ結果や副作用を発見するのにも役立ちます。これにより、厄介な問題が発生する前に問題を早期に発見し、問題を緩和できます。

• ユーザーの信頼の維持: 一貫したソフトウェアの動作はユーザーの信頼を築き、回帰テストはこの一貫性を維持するのに役立ちます。

• アジャイル開発の支援: 変更が頻繁に発生するアジャイル開発では、回帰テストによって、こうした変更がソフトウェアに悪影響を与えないことを確認できます。

• デバッグ コストの削減: 回帰テストによってバグを早期に発見することで、デバッグのコストを大幅に削減できます。

回帰テストの実施方法

**ソフトウェア テスト担当者が (場合によっては開発者も) 回帰テストを行います。**このガイドでは、手順を追って回帰テストの実施方法を示します。

1. テストケースを特定する: 実行する必要のあるテストケースを特定します。これらは、以前に実行された機能テスト、統合テスト、システムテストのいずれかである可能性もあります。

2. テスト ケースを実行する: 選択したテストケースを実行します。テスト ケースの複雑さや利用可能なリソースに応じて、手動または自動テスト ツールを使用して実行します。

3. テスト結果を分析する: テストケースが実行されたら、その結果を分析して、不具合や不一致を特定する必要があります。

4. 失敗を修正する: テスト ケースが失敗した場合、その問題を修正する必要があります。これには、コードのデバッグ、必要な変更、再テストが含まれます。

5. 結果を文書化する: 最後に、回帰テストの結果を文書化します。これには、実行されたテスト ケース、その結果、特定され修正された問題点、今後のテストに対する見解や推奨事項が含まれます。

CI/CD ツールによる回帰テストの自動化

CI /CD ツールは、回帰テストを自動化するシームレスな方法を提供し、回帰テストをより効率的かつ効果的にします。

CI/CD ツールを利用すると、開発者は 1 日に数回、変更内容を共有リポジトリにインテグレーションできます。各インテグレーションは、問題を早期に検出するために、回帰テストを含む自動テストが行われます。テストが失敗した場合、CI/CD パイプラインは壊れ、開発者はすぐに問題を修正するよう警告されます。これにより、ソフトウェアは常にリリース可能な状態に保たれます。

CI/CD ツールで回帰テストを自動化することにより、時間を節約できるだけでなく、エンタープライズ アプリケーション開発プロセス中の一貫性と正確性が保証されます。ヒューマン エラーのリスクを排除し、より頻繁なテストが可能になるため、バグや回帰の早期発見につながります。

GitHub は、GitHub Actions と呼ばれるネイティブの CI/CD ツールを提供する、人気のあるプラットフォームの 1 つです。Actions では、CI/CD 環境内で回帰テストを自動化するための堅牢な機能を利用できます。これらのツールを利用することで、チームはコードがリポジトリにプッシュされるたびに実行される自動回帰テスト ワークフローを設定できます。

回帰テストのテクニックの種類

回帰テストは、ソフトウェア開発ライフ サイクル (SDLC) の重要な部分です。回帰テストはさまざまな形で提供され、それぞれが特定の目的を果たします。例:

• ユニット回帰テスト: (関数やメソッドのような) コードの特定の単位を、変更が加えられた後に再テストし、それが期待どおりに動作することを確認します。

• 部分回帰テスト: 変更されたシステムの特定の部分と、直接関連するコンポーネントをテストします。

• 完全回帰テスト: システム全体を再テストします。通常、より時間がかかります。システムに大きな変更が加えられた場合によく使用されます。

• 進歩的回帰テスト: 古い機能が期待どおりに動作することを確認しながら、新しい機能をテストします。

• 選択的回帰テスト: テスト スイート全体を実行するのではなく、変更によって影響を受ける可能性の高い特定のテスト ケースをテスト スイートから選択します。

• 自動化回帰テスト: 自動化されたテストツールを使って回帰テストを実行します。特に大規模なシステムでは、時間とリソースを節約できます。

• 手動回帰テスト: 手動で回帰テストを実行します。このテストはより時間がかかりますが、人間の判断が必要な複雑なシナリオのために必要なことがあります。

• 非機能回帰テスト: 変更が加えられた後に、パフォーマンスやユーザビリティのようなシステムの非機能的な側面をテストします。

回帰テストとスモーク テストの比較

回帰テストとスモーク テストは、2 つの異なるタイプのソフトウェア テストであり、それぞれがソフトウェア開発ライフ サイクルにおいて独自の目的を果たします。

開発者とソフトウェア テスト担当者は回帰テストを実施して、開発されテストされたソフトウェアが、修正や変更後も期待される性能を満たすことを確認します。これは、機能テストと非機能テストを再実行し、既存の機能が最近の変更によって影響を受けていないことを確認することも対象です。

一方、スモーク テストは高レベルのソフトウェアテストの一種であり、プログラムの最も重要な機能をテストし、それらが正しく動作することを確認します。通常、最も重要なソフトウェア アプリケーションが正しく動作しているかどうかを判断するために実施されます。

回帰テストは変更によって既存の機能が破壊されないことを確認するためのものですが、スモーク テストはシステムの重要な機能が期待どおりに動作していることを検証することに重点を置いています。

回帰テストとユニット テストの比較

回帰テストとユニット テストは、どちらもソフトウェア開発プロセスの重要な側面ですが、そのスコープと目的が異なります。

回帰テストは変更から生じる意図しない副作用に重点を置いていますが、単体テストはソフトウェア アプリケーショ ンの個々のユニットやコンポーネントを分離して検証することに重点を置いています。開発者がコーディング フェーズで実施するユニット テストは、関数、メソッド、クラスの正しさのいずれかを保証します。これらのテストは分離されており、通常、入力、出力、内部ロジックをチェックします。ユニット テストは、個々のコード ユニットの動作に信頼性を提供し、最小レベルでエラーを捕捉するのに役立ちます。

回帰テストのベスト プラクティス

回帰テストを実施する際に従うべきベスト プラクティスを以下にいくつか示します。

• 整理されたテスト スイートを維持する: テスト ケースを構造化し、分類して、ナビゲーションと更新を容易にします。

• テスト ケースに優先順位をつける: リスクと重要性に基づいてテスト ケースをランク付けします。リスクの高い領域は最初にテストすべきです。

• 反復テストを自動化する: 自動化によって、特に反復的な回帰テストの時間とリソースを節約できます。

• CI/CD パイプラインにテストを組み込む: 回帰テストを継続的インテグレーション / 継続的デプロイ パイプラインに組み込むことで、問題を早期に発見できます。

• バージョン管理を使用する: バージョン管理システムを使用して、コラボレーションを促進し、変更を追跡します。

• 開発者とコラボレーションする: テスターと開発者のコラボレーション DevOps 環境を醸成して、包括的なカバレッジを確保します。

• 効果的な不具合追跡と報告を実践する: 堅牢な不具合追跡システムを使用して、問題の文書化、追跡、解決を行います。

• 徹底的にテスト ケース レビューを実施する: テスト ケースを定期的にレビューおよび更新して、関連性を維持します。

• 回帰テストのメトリクスを監視する: 主要なメトリクスを追跡して、回帰テストの有効性を評価します。

• 探索的テストを使用する: 複雑なシナリオの場合、探索的テストは、自動化されたテストで見逃された問題の発見に役立ちます。

• 専門家と連携する: ソフトウェア開発プロセスのあらゆる局面で、セキュリティ、コンプライアンス、透明性を優先する信頼できる組織と連携します。詳しくは、GitHub Copilot Trust Center をご覧ください。

回帰テストの課題と考慮事項

回帰テストは非常に重要ですが、以下のようないくつかの課題があります。

• 時間の消費: 回帰テストは特に大規模なシステムの場合、時間がかかります。

• 必要なリソース: 人員とインフラストラクチャの両面で、大規模なリソースが必要です。

• 適切なテスト ケースの選択: 回帰スイートに含める最も効果的なテスト ケースを特定することは困難である可能性があります。

• コストとカバレッジのバランス調整: テストのコストと包括的なカバレッジの必要性のバランスを取ることは困難です。

• CI/CD パイプラインとのインテグレーション: 回帰テストを CI/CD パイプラインに組み込むには、慎重な計画と調整が必要です。

• テスト データの管理: 適切かつ最新のテスト データを確保することは、しばしばハードルとなります。

• セキュリティのセーフガード: 脆弱性によって正常に進捗しなくなる可能性があります。サプライ チェーンの安全性を確保するために脆弱性を発見して修正することを目的とした GitHub のセキュリティ ツールを使うなど、効果的なセキュリティ対策を採用しましょう。

エンタープライズ アプリケーションの開発中にこれらの課題に対処することは、回帰テストの取り組みの効果を確実にするための鍵です。チーム メンバーは、GitHub コード レビュー ツールのようなリソースを使用して、コード品質を向上させ、ワークフローにきちんと適合するレビュー プロセスを作成できます。

回帰テストをソフトウェア開発ライフ サイクルに合わせる

回帰テストを ソフトウェア開発ライフ サイクル (SLDC) と合わせることは、回帰を防ぎ、ソフトウェアの安定性を維持し、高品質の製品を提供するうえで非常に重要です。ソフトウェア開発ライフ サイクルにより、ソフトウェアの修正、機能強化、バグ修正が、不注意に新しいエラーを引き起こしたり、以前に修正されたエラーを再び引き起こしたりしないようにできます。

SDLC プロセスの一環として、アプリケーション セキュリティ テスト (AST) では、アプリケーションをセキュリティ上の脅威に対してより堅牢であることを確認できます。AST は、ソース コードの弱点と脆弱性を特定するのに役立ちます。さらに、動的アプリケーション セキュリティ テスト (DAST) は、アプリケーション セキュリティ プログラムです。DAST はソフトウェア開発ライフ サイクル (SDLC) において、開発者が悪意のある攻撃によって利用される可能性のある脆弱性を検出することで、SDLC で開発者を支援します。

GitHub は、この連携をサポートするさまざまな製品とソリューションを提供しています。たとえば、GitHub Actions では、回帰テストを自動化し、CI/CD パイプラインにインテグレーションできます。これにより、回帰テストが一貫して実行され、結果がリアルタイムで報告されるようになり、チームは SDLC 全体を通じて高いソフトウェア品質を維持できるようになります。