#38 ソフトウェアテストで使える「直交表」の基本と使い方 ☕️コーヒーショップの例でテスト作成を解説！

今回は、テスト技法の中でも数学的な裏付けを持つ「直交表」について解説します！直交表の定義や歴史（タグチメソッド）から、コーヒーショップのカスタマイズを例にした具体的なテストケースの作り方までを分かりやすく紹介。Pair-wise（2因子間網羅）との違いや、直交表を使う際の注意点など、テスト設計に役立つ実践的な知識が詰まったエピソードです。📌 今回のエピソードのポイント 直交表とは何か： すでに定義されている数学的に裏付けられた表であり、変数をテスト対象となるアイテムに置き換えることで、カバレッジ度合いを達成する組み合わせを生成できます。 直交表の具体的な使い方： コーヒーのカスタマイズ（量、処理、シロップ、トッピング）を例に、因子と水準の整理からテストケースへの割り当てまでをステップバイステップで解説します。 Pair-wiseとの違いと注意点： 直交表は2種類の因子の組み合わせが必ず「同じ回数」登場するためPair-wiseよりケース数が多くなる特徴があります。また、禁則がない「無則」の条件でのみ適用すべきという注意点も紹介します。📕 参考文献 ISTQBテスト技術者資格制度Advanced Level シラバス 日本語版 テストアナリスト Version2012.J01🕒 チャプター (00:00) オープニング (01:23) 直交表とは何か・JSTQBシラバスでの扱い (04:09) 主な直交表の種類（因子と水準） (05:20) 【具体例】コーヒーショップのカスタマイズで直交表を使ってみる (08:59) 直交表の特徴とPair-wise（2因子間網羅）との違い (11:50) 注意点：直交表は無則の時にのみ適用する (12:38) 感想コーナー（ネガティヴ・ケイパビリティについて） (14:28) お知らせ・エンディング📢 あなたのご意見をお聞かせください直交表を使ったテスト設計について、皆さんの現場での活用例や「ここが難しい！」といったお悩みがあればぜひ教えてください！感想コーナーへのコメントも大歓迎です。 X（旧Twitter）：ハッシュタグ #b_testing でのポストをお待ちしています。 お便りフォーム：⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠こちらからお気軽にどうぞ。⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ フォローのお願い：最新回を逃さないよう、Podcastアプリでのフォローをぜひお願いします！