単体テストとは

単体テストでは、アプリケーションの他の部分と統合される前に機能を確認できるように単体を分離します。

単体テスト・フレームワークには、即効性と長期的メリットの両方があります。短期的には、自動テストを実現して、より迅速な開発プロセスを促進します。長期的には、 ソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）の後半で必要なデバッグが少なくなるため、人件費を節約できます。

デバッグの必要性が減るのは、単体テストによってサポートされるコード品質が向上したためです。単体テストでは、開発プロセスのかなり早い段階で発生するエラーの先見的かつ慎重な検知が促進されます。個々の単体に集中することで、テスト担当者は、評価対象の個々のコードまたは行である「実行単体」に集中できます。

最終的な効果は、ソフトウェア・テストの早い段階でコード変更を明確に定義し、安全かつ早期に実施することで、より強固なコード基盤を構築することにあります。その結果、残存する可能性のある初期の陳腐化したレガシー・コードを置き換えることができます。

すべての種類のテストの中で、単体テストは「シフトレフト」分野の最も純粋な例と考えることができます。シフトレフト・テスト方法の目的は、左から右へ順番に進む、プロジェクトの想定されるタイムラインに基づいて、ソフトウェア・テストの特定の部分をSDLC内のより早い段階に再配置することです。

したがって、テスト担当者がソースコードの最小部分をいじる場合、それはプロジェクトの最も基礎的なレベルでの作業であり、プロジェクトのタイムラインでは最も左側に配置されます。事実、単体テストはシフトレフトを極限まで進め、実際のソフトウェア。エンジニアリングが行われる前に開始されることもあります。単体テストのある側面として、ソフトウェア開発者に潜在的な単体の問題を検討させ、設計の初期段階でそれらを頭の中で特定させることがあります。

ソフトウェア・テストの分野では、一定の特性と機能を共有すると思われる複数のタイプのテストがあります。

たとえば、単体テストと簡易テストの間に時々混乱が生じますが、理由は簡単にわかります。言葉からすると、この2つの用語は似たような意味を共有しているように思われるし、単体テストは単純なコード部分に焦点を当てていることがわかります。ただし、単体テストは基本的なコードの一部のテストに限定されていますが、簡易テストは、その名前にもかかわらず、かなり広範で複雑なテストである場合があります。

簡易テストは、統合テスト（コンポーネントがどの程度連携して機能するかを確認する）など、さまざまな目的に使用することもできます。簡易テストは、エンドツーエンドのテスト（システム全体のパフォーマンスを測定）の実施にも使用できます。その主な違いは、それぞれのテスト環境にあります。単体テストではコードを分離してテストすることを目指しますが、簡易テストではテストを行わない場合とそうでない場合があります。

幸いなことに、他のタイプのテストでは、曖昧さが大幅に減少します。たとえば、受け入れテストでは、ソフトウェア・システム全体を分析し、それがどの程度効果的にビジネス上の期待に応え、ユーザーの要件を満たしていると思われるかを分析します。受け入れテストは、SDLCの後半、回帰テスト（コードの変更によって機能にエラーが発生しないことを確認する）の直後、システム展開の前に行われます。

通常、単体テストと他のテスト タイプの最も大きな違いは、SDLC内の場所です。単体テストは、そのライフサイクルの早い段階で行う必要があります。もう1つの重要な違いは、コードが単独でチェックされているかどうかです。

単体テストには広く認められている5つのステップがあり、それらは順番に処理する必要があります。

テスト担当者はここで、分析する単体テスト・コードを選択します。これは関数、クラス、またはメソッドなどがあります。

次の選択肢は、それが手動テストか、使用可能な多くのフレームワークの1つによる自動単体テストかにかかわらず、実装するテストの種類です。

実際の単体テストに備えて、テスト担当者は、テスト・データ、依存関係、モック・オブジェクトなど、テストを実行するためのすべての要件をテスト環境が満たしているかどうかを確認する必要があります。この時点では、統合開発環境（IDE）を使用することが不可欠です。

IDEは、コードの作成、構築、テスト、デバッグに必要なすべてのツールが含まれた、一種の多目的スイス・アーマン・ブレードと考えるソフトウェア・アプリです。IDEは、単体テストの作成と実行をしやすくします。

テスト担当者は、単体テスト・フレームワークを選択し、使用するテスト・ケースを記述します。テストの開発と実行中に、コンパイラーはプログラミング言語で書かれたテストを実行可能なコードに変換します。テスト・ケースの実行後、テスト担当者はテストの結果を確認します。

最後に、後続のステップが1つ残っています。テスト・ケースのいずれかが失敗した場合、テスト担当者はコードをデバッグし、その根本原因を確認してから、問題を解決する必要があります。その後、再度単体テストを実行して、コード内のバグが修正されていることを確認します。

開発者がテストを作成してテストを実行する場合、特定のニーズに応じて、さまざまなテスト・ツールを利用できます。

• Jest：JavaScriptおよびReactコンポーネントをテストするためのJavaScriptフレームワーク。Jestの属性の1つは、評価対象のコード全体の割合を含むコード・カバレッジをレポートする便利な方法です。もう1つは、「ゼロ構成」でテストを実施することに重点を置いていることです。これにより、セットアップ時間が最小限に抑えられ、開発者は好きなときにすぐにテストの作成を開始できます。Jestは使い方が簡単で、開発者に人気が高いと考えられています。

• JUnit：JUnitは、Javaコンポーネントをテストするための Java ™フレームワークです。JUnitを使用する利点としては、コードの組織の改善、エラーの検知、コード修復の強化などが挙げられます。さらに、ソフトウェアの品質向上とテスト・プロセスの簡素化を支援することで知られています。JUnitは主に単体テストに使用されますが、（システム全体の）統合テストと機能テストにも使用できます。

• Mocha： Mochaは、JavaScriptコードをテストするためのオープンソース・フレームワークです。Mochaは、テストを確立およびグループ化するための組織ツールである「テスト」と「テスト・スイート」の構造に基づいて、テストの自動化と実行を可能にします。Mochaのフレームワークは多用途であると考えられており、さまざまなテスト・ニーズに適応できます。もう1つのMochaの利点は、テストの結果を徹底的にレポートするため、開発者はテストの失敗を検知し、デバッグの取り組みを開始できることです。

• NUnit：NUnitは、オープンソース・テスト・フレームワークのひとつで、.NETプラットフォームとその関連言語（C#、VB.NET、F#など）と連携するように設計されています。テスト手法を確立し、テスト前のセットアップ・コードとテスト後のクリーンアップ・コードを処理するテスト属性に元に単体テストを提供します。NUnitは、予想されるコード動作の検証に役立つさまざまな表明法を提供し、テストのバッチ実行にNUnitコンソール・ランナーを使用します。

• Pytest：Pytestは、Pythonテストを作成、実行するためのフレームワークです。その汎用性は、単体テスト、統合テスト、エンドツーエンド・テスト、機能テストでの使用に表れています。その主なメリットは、テストのパラメーター化のためのサポートが組み込まれているため、テスト・コードを複製することなく、同じテストを異なる設定やインプットで実行できることです。また、テスト目的でモック・オブジェクトを作成するなど、簡単なモックやパッチ適用（モック・オブジェクトを実際のオブジェクト、関数、またはメソッドに一時的に置き換える）もサポートしています。

• xUnit： やはり人気の高いオープンソース単体テスト・フレームワークであるxUnitは、通常、C#プログラミング言語に関連する開発に使用されます。xUnitは特に単体テストを目的として設計されているため、テスト・コンポーネント用に分離されたコード実行環境を提供する点で優れています。xUnitは、テストの作成を簡素化する直感的で理解しやすい構文でも高く評価されています。さらに、他のテスト・ツールとうまく統合して、シームレスな運用ワークフローを実現します。

これらのテスト戦略が示すように、単体テストは、テストに対して深く関与した実践的なアプローチを表します。

すべてのコンピューティングと同様に、人工知能（AI）は単体テストに強力な新しい速度やその他のメリットをもたらします。ここでは、AIが単体テストを変革している例をいくつか紹介します。

• テスト作成の迅速化：AIは人間の作業よりも短時間で一連の単体テストを作成できるため、開発チームは製品リリース・サイクルに悪影響を与えることなく、必要なテストを完了することができます。

• テスト範囲の拡大：AIは、人間のテスト担当者が見落としかねないエッジ・ケースを巧みに検出します。ただし、AIの最も驚くべき機能は、コード変更パターンから学習できる「自己修復」テストを生成できることです。そのため、時間が経ってもテストの関連性が維持されます。

• 高度なテスト分析：AIは、過去のデータとコードパターンを使用して、差し迫ったテストの失敗を突き止めるテスト失敗予測分析のような、複雑なテストを実行する能力を解き放ちます。同様に、AIは根本原因分析を可能にし、テスト失敗の根本原因を特定します。

• 継続的なフィードバック：AIが単体テストを推進することで、開発環境やDevOps、CI/CD パイプラインとの強力な統合を容易に実現できるようになります。その統合により、テスト担当者は継続的にフィードバックを受け取ることができ、より迅速な開発サイクルを実現できます。