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AIを組み込んだ製品は出力が揺らぎ、期待値を一意に定めにくいものが少なくありません。
そもそも答えが一つに定まらない難しい領域だからこそ、AIが用いられているとも言えます。

問題はそれをいかにテストするか、従来のように手順と期待結果を明確に定義する進め方は通用しにくくなります。
そこで弊社では、業務分析から「守るべき品質特性」を定め、
リスクの高い機能との交点を探索的に狙い撃つ独自手法「FaRSeT」を運用しています。
すべてを網羅するのではなく、見るべき品質リスクを見極めるテストの考え方を紹介します。

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宮崎大学大学院にて博士号（工学）を取得後、神奈川工科大学、東京科学大学を経て2020年より現職。ソフトウェアテスト、生体認証、モバイルセキュリティなどを専門に研究を続ける、ソフトウェア品質分野の研究者。NPO法人ソフトウェアテスト技術振興協会（ASTER）理事も務め、学術知見と業界実務の両面から知見を発信している。

2014年よりソフトウェアテストでエンジニアとしてのキャリアをスタート。キャリア当初から探索的テストを実践し、テスト計画～テスト実行までを幅広く経験。2020年よりテスト自動化部門を立ち上げ、E2Eテスト自動化の導入支援サービスを推進。独自手法FaRSeT®のサービス化や、AIを活用したQAサービスの企画・推進に従事。