脱Excel！ TestLinkでアジャイルにテストをする：エンジニアがお薦めする 現場で使えるツール10選（5）（5/6 ページ）

ITエンジニアの業務効率を改善するために、現役エンジニアが実際の現場で利用している便利ツールを、10回にわたり紹介します。

[あきぴー，＠IT]

【4−6】要件カバレッジの機能を使う

　TestLinkには、要件管理と要件カバレッジを解析する機能がある。要件をテストケースとひも付けできるため、システムが要件どおりに作られているか、テストで要件漏れが起きていないかを確認することに使える。

　下記の画面で要件の一覧を閲覧できる。ただし、TestLinkの要件は1階層の構造なので注意する。

図4−6−1　要件仕様ドキュメントの画面

　要件カバレッジは、下記の画面で確認できる。例えば、「テストケースによってカバーされない要件」をチェックすると、テストされない要件を発見できるので、要件にひも付くテストケースを作り直すことができる。特に、テスト設計やテストケースを作る際に効果的だと思う。

図4−6−2　要件仕様ドキュメント解析の画面

　筆者は、あらかじめTestLinkCnvMacro上で、要件管理IDを振った要件の一覧を作り、要件をテストケースのキーワードとしてひも付けている。理由は、TestLinkCnvMacroを使えば、数百の要件と数千のテストケースを一括インポートした際に、TestLink上で要件とテストケースをひも付けしてくれるからだ。

　例えば、例4−2−3　プロジェクト1のカート画面のテストケース（結合テスト）の要件は下記のように書けるだろう。

要件仕様−タイトル	小売システム
要件仕様−スコープ	小売システムの要件
要件リスト−要件名	1−1．1　（注：要件管理ID）
要件リスト−DOC-ID	1−1．1
要件リスト−タイトル	1−1．1
要件リスト−スコープ	カート画面/数量は数値のみ入力可能

例4−6−3　プロジェクト1のカート画面における要件の構造

図4−6−4　TestLinkCnvMacroの要件仕様作成の画面（結合テスト）

　要件をテストケースのキーワードとして紐付けした場合のもう1つの利点は、図4−5−1　全般的なテスト計画のメトリクスの画面のようにキーワード別に集計結果を表示してくれることだ。

　この機能を使えば、リアルタイムに要件のテスト網羅率を確認することができる。例えば、失敗したテストケースが発生した場合、その要件に紐付くテストケースをすべてブロックにする運用もできるだろう。

　また、要件カバレッジの詳細を表示する「要件に基づくレポート」の画面もあるので、目的に応じて使い分ければよいだろう。

図4−6−5　要件に基づくレポートの画面

【4−7】ビルドをCloseして、テスト仕様書を出力する

　すべてのテストケースが終了したら、ビルドをクローズして、テスト結果を変更不可とする。

　例えば、回帰テストを行う場合、2個目のビルドを作って引き続き実施すればよいだろう。TestLinkでは、ビルド単位にテスト結果を集計表示してくれるので、過去のビルドと実績を比較することもできる。

　また、「ビルド」にモジュールのビルド番号を振り直して、どのモジュールをテストし終えたのか、分かりやすくすればよいだろう。

図4−7−1　ビルドをCloseしたテスト実行画面

　テスト仕様書は下記の画面で、HTMLまたはWordで出力できる。

図4−7−2　テスト計画の印刷の画面

　TestLinkのフォーマットのテスト仕様書が不都合な場合は、TestLinkCnvMacroでテスト実施結果を取り込んで、Excelで加工すればよいだろう。

【4−8】TestLinkCnvMacroでテスト実績を分析する

　テスト計画の終了後、TestLinkにたまったテスト実績をTestLinkCnvMacroで分析すれば、プロセス改善の資料として扱える。

　TestLinkのテスト実績をTestLinkCnvMacroで取り込むには、下記の画面でXML出力する必要がある。

図4−8−1　テスト仕様のエクスポート画面

　TestLinkCnvMacroは下記の観点でテスト結果をグラフ化してくれる。例えば、テストの進ちょく報告には下記のグラフが使えるだろう。

図4−8−2　テスト結果の推移データ（テスト実施結果の累積グラフ）の画面

図4−8−3　要件カバレッジの推移データの画面

　また、テストチームの生産性は下記を見ればよいだろう。管理者は、日別や時間帯の単位でテスト工程の生産性を測定すれば、早期に是正対策を取りやすくなるだろう。

図4−8−4　時間帯別の試験結果データの画面

図4−8−5　曜日別の試験結果データの画面

　さらに、テスターの生産性は下記を見ればよいだろう。筆者の経験では、テスターの生産性も開発者と同様に大きな幅があるように思われる。

図4−8−6　試験者別時間当り実施数データの画面