特開 2024-130001 ソフトウェア検証装置、及びソフトウェア検証方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024130001

(43)【公開日】2024-09-30

(54)【発明の名称】ソフトウェア検証装置、及びソフトウェア検証方法

(51)【国際特許分類】

   G06F 11/36 20060101AFI20240920BHJP

【ＦＩ】

G06F11/36 184

【審査請求】未請求

【請求項の数】14

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023039456

(22)【出願日】2023-03-14

(71)【出願人】

【識別番号】000005108

【氏名又は名称】株式会社日立製作所

(74)【代理人】

【識別番号】110000176

【氏名又は名称】弁理士法人一色国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】鈴木 康文

(72)【発明者】

【氏名】川上 真澄

【テーマコード（参考）】

5B042

【Ｆターム（参考）】

5B042HH17

5B042HH18

5B042HH49

(57)【要約】      （修正有）

【課題】ソフトウェアの仕様を広くカバーし、かつ、コードカバレッジの高いテストケースを自動的に生成するソフトウェア検証装置及びソフトウェア検証方法を提供する。
【解決手段】ソフトウェア検証装置は、テストの対象であるソフトウェアの仕様情報から抽出した因子の組合せを網羅するテストケースを生成する仕様網羅テストケース生成部と、生成されたテストケースによるテストをソフトウェアに対して実行し、実行したテストケースにおけるソフトウェアのコードカバレッジ情報を生成するテスト実行部と、仕様網羅テストケース生成部で生成されたテストケースにおける因子又は当該因子の水準と、生成されたコードカバレッジ情報との関係に基づいて、コードカバレッジに係るテストケースよりもコードカバレッジを増加させる追加テストケースを生成する追加テストケース生成部と、を備える。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

プロセッサ及びメモリを有し、
テストの対象であるソフトウェアの仕様情報から抽出した因子の組合せを網羅するテストケースを生成する仕様網羅テストケース生成部と、
生成されたテストケースによるテストを前記ソフトウェアに対して実行し、実行したテストケースにおける前記ソフトウェアのコードカバレッジ情報を生成するテスト実行部と、
前記仕様網羅テストケース生成部で生成されたテストケースにおける因子又は当該因子の水準と、前記生成されたコードカバレッジ情報との関係に基づいて、前記コードカバレッジ情報に係るテストケースよりもコードカバレッジを増加させる追加テストケースを生成する追加テストケース生成部と、
を備えるソフトウェア検証装置。

【請求項2】

前記仕様網羅テストケース生成部は、
前記仕様情報から前記ソフトウェアの各因子、及び各因子が持つ水準を抽出し、抽出した因子の組合せに含まれる各因子それぞれが持つ各水準について、少なくとも１回テストが実行されるテストケースを生成する、
請求項１に記載のソフトウェア検証装置。

【請求項3】

前記追加テストケース生成部は、
生成されたコードカバレッジ情報に基づいて、前記コードカバレッジの増加に寄与する因子又は水準を特定することにより、追加テストケースを生成する、
請求項２に記載のソフトウェア検証装置。

【請求項4】

前記追加テストケース生成部は、
コードカバレッジの増加に寄与する１又は複数の因子を特定し、特定した因子に対する水準の種類を増やすことにより追加テストケースを生成する、
請求項３に記載のソフトウェア検証装置。

【請求項5】

前記追加テストケース生成部は、
コードカバレッジを増加させる対象のファイル又は関数を選択し、異なる水準を設定したテストケース間で、前記選択した対象に対しコードカバレッジの変化量が他の因子より大きい因子を、コードカバレッジの増加に寄与する因子として特定する、
請求項４に記載のソフトウェア検証装置。

【請求項6】

前記追加テストケース生成部は、
選択した因子の水準に関してコードカバレッジが他の水準より大きい水準を特定し、前記選択した因子及び前記特定した水準の組合せと、他の因子及び当該他の因子の水準の組合せとをテストの対象として含む追加テストケースを生成する、
請求項３に記載のソフトウェア検証装置。

【請求項7】

前記追加テストケース生成部は、
コードカバレッジを増加させる対象のファイル又は関数を選択し、選択した対象に対しコードカバレッジが他の水準より大きい水準を特定し、前記選択した因子及び前記特定した水準の組合せと、他の因子及び当該他の因子の水準の組合せとをテストの対象として含む追加テストケースを生成する、
請求項６に記載のソフトウェア検証装置。

【請求項8】

情報処理装置が、
テストの対象であるソフトウェアの仕様情報から抽出した因子の組合せを網羅するテストケースを生成する仕様網羅テストケース生成処理と、
生成されたテストケースによるテストを前記ソフトウェアに対して実行し、実行したテストケースにおける前記ソフトウェアのコードカバレッジ情報を生成するテスト実行処理と、
前記生成されたテストケースにおける因子又は当該因子の水準と、前記生成されたコードカバレッジ情報との関係に基づいて、前記コードカバレッジ情報に係るテストケースよりもコードカバレッジを増加させる追加テストケースを生成する追加テストケース生成処理とを実行する
ソフトウェア検証方法。

【請求項9】

前記情報処理装置が、
前記仕様網羅テストケース生成処理において、
前記仕様情報から前記ソフトウェアの各因子、及び各因子が持つ水準を抽出し、抽出した因子の組合せに含まれる各因子それぞれが持つ各水準について、少なくとも１回テストが実行されるテストケースを生成する、
請求項８に記載のソフトウェア検証方法。

【請求項10】

前記情報処理装置が、
前記追加テストケース生成処理において、
生成されたコードカバレッジ情報に基づいて、前記コードカバレッジの増加に寄与する因子又は水準を特定することにより、追加テストケースを生成する、
請求項９に記載のソフトウェア検証方法。

【請求項11】

前記情報処理装置が、
前記追加テストケース生成処理において、
コードカバレッジの増加に寄与する１又は複数の因子を特定し、特定した因子に対する水準の種類を増やすことにより追加テストケースを生成する、
請求項１０に記載のソフトウェア検証方法。

【請求項12】

前記情報処理装置が、
前記追加テストケース生成処理において、
コードカバレッジを増加させる対象のファイル又は関数を選択し、異なる水準を設定したテストケース間で、前記選択した対象に対しコードカバレッジの変化量が他の因子より大きい因子を、コードカバレッジの増加に寄与する因子として特定する、
請求項１１に記載のソフトウェア検証方法。

【請求項13】

前記情報処理装置が、
前記追加テストケース生成処理において、
選択した因子の水準に関してコードカバレッジが他の水準より大きい水準を特定し、前記選択した因子及び前記特定した水準の組合せと、他の因子及び当該他の因子の水準の組合せとをテストの対象として含む追加テストケースを生成する、
請求項１０に記載のソフトウェア検証方法。

【請求項14】

前記情報処理装置が、
前記追加テストケース生成処理において、
コードカバレッジを増加させる対象のファイル又は関数を選択し、選択した対象に対しコードカバレッジが他の水準より大きい水準を特定し、前記選択した因子及び前記特定した水準の組合せと、他の因子及び当該他の因子の水準の組合せとをテストの対象として含む追加テストケースを生成する、
請求項１３に記載のソフトウェア検証方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、ソフトウェア検証装置、及びソフトウェア検証方法に関する。

【背景技術】

【0002】

ソフトウェアの不具合を発見し、品質を向上させるためには、ソフトウェアに対してテストを実施することによりソフトウェアを検証する必要がある。ソフトウェアのテストケースの数が増大すると、テストを実施するためにかかる時間及び必要な計算資源が増えるため、少ないケース数で不具合を効率的に発見するテストケースを準備することが望ましい。しかし、そのような効率的なテストケースをソフトウェア開発者が設計し、実装すると、多くの工数がかかる、という課題がある。このような課題を解決するために、ソフトウェア検証のためのテストケースを自動的に生成する技術が開示されている。

【0003】

非特許文献１では、ＡＰＩ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）の仕様記述言語の一つであるＯｐｅｎＡＰＩを用いて記述されたインタフェース仕様情報からＰａｉｒｗｉｓｅ法（非特許文献１においてはＣｏｖｅｒｉｎｇ Ａｒｒａｙと記載されている）を用いて自動的にテストケースを生成する技術が開示されている。非特許文献１では、Ｐａｉｒｗｉｓｅ法を用いることにより、インタフェース仕様情報に定義されたＷｅｂＡＰＩパラメータの組合せを効率的に網羅したテストケースの生成することが開示されている。

【0004】

また、特許文献１には、ＵＭＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍｅｄ Ｍｏｄｅｌｉｎｇ Ｌａｎｇｕａｇｅ）のアクティビティ図から分岐条件を抽出し、分岐を網羅するようなテストケースを生成する技術が開示されている。特許文献１では、テストケースを実行することによってソースコード中のどの経路を通ったかを示すコードカバレッジを増加させるようなテストケースを生成することが開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【特許文献1】国際公開第２０１６／１７０９３７号

【非特許文献】

【0006】

【非特許文献1】Ｈｕａｙａｏ Ｗｕ，Ｌｉｘｉｎ Ｘｕ，Ｃｈａｎｇｈａｉ Ｎｉｅ，“Ｃｏｍｂｉｎａｔｏｒｉａｌ ｔｅｓｔｉｎｇ ｏｆ ＲＥＳＴｆｕｌ ＡＰＩｓ”， Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ４４ｔｈ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｓｏｆｔｗａｒｅ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ， Ｍａｙ ２０２２， ｐｐ．４２６－４３７．

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0007】

ソフトウェアの品質を評価するにあたり、テストを通じてソフトウェア仕様の組合せをどの程度まで網羅したかの仕様網羅度の観点による評価と、ソースコード中どの程度の割合のコードが実行されたかのコードカバレッジによる観点の評価とがある。

【0008】

上述した技術では、仕様の網羅とコードカバレッジとの両方を効率的に満たすようなテストケースを自動的に生成することが出来ないという課題がある。例えば、非特許文献１に開示された技術では、テストケース生成にあたりコードカバレッジは考慮されておらず、コードカバレッジを効率的に増加させるテストケースを生成することはできない。

【0009】

また、特許文献１に開示された技術では、ソースコード内部の分岐条件を記述したＵＭＬアクティビティ図を作成する必要があり、ソースコードの内容を深く理解した開発者でなければ作成することができないという課題がある。

【0010】

本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、ソフトウェアの仕様を広くカバーし、かつ、コードカバレッジの高いテストケースを自動的に生成することが可能なソフトウェア検証装置、及びソフトウェア検証方法を提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0011】

上記課題を解決するための本発明の一つは、プロセッサ及びメモリを有し、テストの対象であるソフトウェアの仕様情報から抽出した因子の組合せを網羅するテストケースを生成する仕様網羅テストケース生成部と、生成されたテストケースによるテストを前記ソフトウェアに対して実行し、実行したテストケースにおける前記ソフトウェアのコードカバレッジ情報を生成するテスト実行部と、前記仕様網羅テストケース生成部で生成されたテストケースにおける因子又は当該因子の水準と、前記生成されたコードカバレッジ情報との関係に基づいて、前記コードカバレッジ情報に係るテストケースよりもコードカバレッジを増加させる追加テストケースを生成する追加テストケース生成部と、を備えるソフトウェア検証装置である。

【発明の効果】

【0012】

本発明によれば、ソフトウェアの仕様を広くカバーし、かつ、コードカバレッジの高いテストケースを自動的に生成することができる。
上記した以外の構成及び効果等は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。

【図面の簡単な説明】

【0013】

【図1】本発明の第１の実施形態におけるソフトウェア検証装置の構成例を示す図である。

【図2】インタフェース仕様情報の一例を示す図である。

【図3】テストケースの一例を示す図である。

【図4】コードカバレッジ情報の一例を示す図である。

【図5】本発明の第１の実施形態におけるソフトウェア検証装置で行われる処理の流れを説明する図である。

【図6】本発明の第２の実施形態におけるソフトウェア検証装置の機能構成の一例を示す図である。

【図7】Ｐａｉｒｗｉｓｅ生成パラメータの一例を示す図である。

【図8】ソフトウェア検証装置で行われる処理の概要を説明する図である。

【図9】ソフトウェア検証装置で行われる処理の概要を説明する図である。

【図10】カバレッジ学習部が実行するパラメータ更新処理の一例を説明する処理フロー図である。

【図11】カバレッジ学習部が実行するパラメータ更新処理の他の例を説明する処理フロー図である。

【図12】テスト結果表示部が生成するテスト結果表示画面の一例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0014】

以下、図面を参照して、本発明の実施形態について詳細に説明する。以下の記載および図面は、本発明を説明するための例示であって、説明の明確化のため、適宜、省略および簡略化がなされている。本発明は、他の種々の形態でも実施する事が可能である。特に限定しない限り、各構成要素は単数でも複数でも構わない。
図面において示す各構成要素の位置、大きさ、形状、範囲などは、発明の理解を容易にするため、実際の位置、大きさ、形状、範囲などを表していない場合がある。このため、本発明は、必ずしも、図面に開示された位置、大きさ、形状、範囲などに限定されない。
以下の説明では、「テーブル」、「リスト」、「キュー」等の表現にて各種情報を説明することがあるが、各種情報は、これら以外のデータ構造で表現されていてもよい。データ構造に依存しないことを示すために「ＸＸテーブル」、「ＸＸリスト」等を「ＸＸ情報」と呼ぶことがある。識別情報について説明する際に、「識別情報」、「識別子」、「名」、「ＩＤ」、「番号」等の表現を用いるが、これらについてはお互いに置換が可能である。
同一あるいは同様な機能を有する構成要素が複数ある場合には、同一の符号に異なる添字を付して説明する場合がある。ただし、これらの複数の構成要素を区別する必要がない場合には、添字を省略して説明する場合がある。
また、以下の説明では、プログラムを実行して行う処理を説明する場合があるが、プログラムは、プロセッサ（例えばＣＰＵ、ＧＰＵ）によって実行されることで、定められた処理を、適宜に記憶資源（例えばメモリ）および／またはインタフェースデバイス（例えば通信ポート）等を用いながら行うため、処理の主体がプロセッサとされてもよい。同様に、プログラムを実行して行う処理の主体が、プロセッサを有するコントローラ、装置、システム、計算機、ノードであってもよい。プログラムを実行して行う処理の主体は、演算部であれば良く、特定の処理を行う専用回路（例えばＦＰＧＡやＡＳＩＣ）を含んでいてもよい。
プログラムは、プログラムソースから計算機のような装置にインストールされてもよい。プログラムソースは、例えば、プログラム配布サーバまたは計算機が読み取り可能な記憶メディアであってもよい。プログラムソースがプログラム配布サーバの場合、プログラム配布サーバはプロセッサと配布対象のプログラムを記憶する記憶資源を含み、プログラム配布サーバのプロセッサが配布対象のプログラムを他の計算機に配布してもよい。また、以下の説明において、２以上のプログラムが１つのプログラムとして実現されてもよいし、１つのプログラムが２以上のプログラムとして実現されてもよい。

【0015】

［第１の実施形態］
まず、本発明の第１の実施形態におけるソフトウェア検証装置及びソフトウェア検証方法について説明する。

【0016】

図１は、本発明の第１の実施形態におけるソフトウェア検証装置１００の構成例を示す図である。ソフトウェア検証装置１００は、１又は複数のコンピュータにより構成される情報処理装置により実現される。ソフトウェア検証装置１００は、自装置でユーザインタフェースを実装する構成例の他、適宜なネットワークを介して接続するユーザ端末をユーザインタフェースとして利用してもよい。この場合、ユーザ端末は、ソフトウェアの開発者又はテスタ等が操作する端末装置である。このユーザ端末は、具体的には、パーソナルコンピュータ、スマートフォン、又は、タブレット端末などである。

【0017】

ソフトウェア検証装置１００は、テストによる検証の対象のソフトウェア（以下、「対象ソフトウェア」とする。）のテスト環境に配置された情報処理装置である。ソフトウェア検証装置１００は、対象ソフトウェアのテストに必要な効率的なテストケースを自動的に生成し、生成したテストケースに基づいて実行したテストの結果を出力する。

【0018】

図示するように、ソフトウェア検証装置１００は、記憶装置２００、演算装置２５０、メモリ２６０、及び入出力装置２７０を備える。記憶装置２００、演算装置２５０、メモリ２６０、及び入出力装置２７０は、バスを介して相互に通信接続する。

【0019】

演算装置２５０は、記憶装置２００に保持されるプログラム２１０をメモリ２６０に読
み出すなどして実行し装置全体の統括制御を行なうとともに各種判定、演算及び制御処理を行なうＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）である。
また、メモリ２６０は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、またはＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）等の揮発性記憶素子で構成される。

【0020】

また、入出力装置２７０は、ユーザからのキー入力や音声入力を受け付け、また、処理データの表示を行う装置である。例えば、入出力装置２７０は、キーボード、マウス、タッチパネル、マイクなどの入力装置と、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ： Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）或いは有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ―Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイ等の表示装置又はプリンタ等の印字出力装置とからなる。また、入出力装置２７０は、適宜なネットワークと接続してユーザ端末との通信処理を担うネットワークインタフェースカードを含んでいてもよい。

【0021】

また、記憶装置２００は、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）やハードディスクドライブなど適宜な不揮発性記憶素子で構成される。記憶装置２００内には、本実施例のソフトウェア検証装置１００として必要な各機能を実現する為のプログラム２１０に加えて、対象ソフトウェアのソースコード１１、インタフェース仕様情報１２、後述するテストケース１１１、後述するテスト結果情報１２１、後述するコードカバレッジ情報１２２、及び後述する追加テストケース１４１が少なくとも記憶されている。

【0022】

ソフトウェア検証装置１００への入力には、対象ソフトウェアのソースコード１１、及びインタフェース仕様情報１２が含まれる。インタフェース仕様情報１２は、対象ソフトウェアのテストに用いる因子及び水準（因子の値）を生成するために必要な情報が含まれた仕様情報である。因子とは、ソフトウェアのテスト対象となるパラメータ及び要素の種類である。また、水準とは、その因子に入力が許される値又は値の代表値である。

【0023】

図２は、インタフェース仕様情報１２の一例を示す図である。図に例示するインタフェース仕様情報１２は、因子となる各パラメータ（「ＰａｒａｍＡ」及び「ＰａｒａｍＢ」）、各パラメータのそれぞれの型（ｔｙｐｅ）、各パラメータのそれぞれが取りうる値の範囲、及び、パラメータの数等が記載された情報である。例えば、パラメータ「ＰａｒａｍＡ」は、ｉｎｔ型であり、０以上の値である。

【0024】

例えば、ウェブサービスであればＯｐｅｎＡＰＩ仕様記述に基づく仕様記述を、インタフェース仕様情報１２として用いることができる。ＯｐｅｎＡＰＩ仕様記述から因子と水準を生成するための手法については非特許文献１に開示されている手法を用いることができる。

【0025】

続いて、図１に示すように、プログラム２１０は、仕様網羅テストケース生成部１１０、テスト実行部１２０、テスト結果表示部１３０、及び追加テストケース生成部１４０のそれぞれを実現するプログラムを含む。

【0026】

仕様網羅テストケース生成部１１０は、インタフェース仕様情報１２に基づき、対象ソフトウェアの仕様を網羅するようなテストケース１１１を生成する仕様網羅テストケース生成処理を実行する。

【0027】

図３は、テストケース１１１の一例を示す図である。図に例示するテストケース１１１では、因子「ＰａｒａｍＡ」に水準「０」が、因子「ＰａｒａｍＢ」に水準「ａ」が設定されている。

【0028】

テスト実行部１２０は、検証ソフトウェアのソースコード１１と仕様網羅テストケース
生成部１１０において生成されたテストケース１１１とを用いて、対象ソフトウェアに対するテストを実行するテスト実行処理を実行する。テスト実行部１２０は、テストを実行する際に、当該テストケースの実行によりソースコード１１中のどこの経路が実行されたかのコードカバレッジも合わせて取得する。これにより、テスト実行部１２０は、当該テストケースが成功したか否かの情報を含むテスト結果情報１２１、及び、当該テストケースにおけるコードカバレッジ情報１２２を含む情報を出力する。

【0029】

テスト結果情報１２１は、各テストケース１１１が成功（ＯＫ）したか失敗（ＮＧ）したかの情報、成功したテストケース１１１の件数、及び、失敗したテストケース１１１の件数等の情報を含む。

【0030】

図４は、コードカバレッジ情報１２２の一例を示す図である。コードカバレッジ情報１２２は、各テストケース１１１にける、ソースコード１１中の各ファイル及び各ファイルに含まれる各関数のコードカバレッジの情報を含む。図に例示するコードカバレッジ情報１２２は、ファイルＡのコードカバレッジ「７０％」、ファイルＢのコードカバレッジ「５０％」、及びファイルＣのコードカバレッジ「９０％」を含む。コードカバレッジとは、ソースコード１１がテストされた割合である。コードカバレッジの測定手法は、命令網羅、分岐網羅、条件網羅、複合条件網羅、又は、経路組合せ網羅等の、どの手法であってもよい。

【0031】

テスト結果表示部１３０は、テスト実行部１２０が出力したテスト結果情報１２１及びコードカバレッジ情報１２２を含む内容を、開発者等のユーザが確認できるように画面に表示する。また、プロジェクトの開発状況を管理するためのプロジェクト管理ツールをユーザが使用している場合には、テスト結果表示部１３０は、プロジェクト管理ツールに情報を送信してもよい。

【0032】

追加テストケース生成部１４０は、テストケース１１１における因子又は当該因子の水準、及び当該テストケース１１１を用いて得られたコードカバレッジ情報１２２の関係に基づいて、コードカバレッジの増加に寄与する因子又は水準を特定することにより、コードカバレッジ情報１２２に係るテストケース１１１よりもさらにコードカバレッジを増加させる追加テストケース１４１を生成する追加テストケース生成処理を実行する。

【0033】

ソフトウェア検証装置１００は、構成する各機能を単一の情報処理装置内に配置する構成例の他、ネットワークを介して接続する複数の情報処理装置、または、クラウド上の計算資源にその機能を分散して配置してもよい。

【0034】

図５は、本発明の第１の実施形態におけるソフトウェア検証装置１００で行われる処理の流れを説明する図である。図示するように、まず、仕様網羅テストケース生成部１１０が、インタフェース仕様情報１２に基づき、対象ソフトウェアの仕様を網羅するようなテストケース１１１を生成する（Ｓ１１）。なお、この処理は、例えば、ソフトウェア検証装置１００にユーザから所定の入力がされた場合、又は所定のタイミング（例えば、所定の時刻、所定の時間間隔）等に開始される。例えば、仕様網羅テストケース生成部１１０は、ユーザが対象ソフトウェアのインタフェース仕様情報１２を指定してソフトウェア検証装置１００に読み込ませたときにこの処理を開始してもよい。

【0035】

例えば、仕様網羅テストケース生成部１１０は、インタフェース仕様情報１２に定義された因子と水準に対して、すべての組合せを網羅するテストケースを生成してもよいし、各因子に対してランダムに値を生成する方法によりテストケースを生成してもよい。また、効果的な組合せテストのテストケースを生成するための組合せテスト技法としては、直交表を用いる方法、又は、後述するＰａｉｒｗｉｓｅ法(Ａｌｌ－Ｐａｉｒ法)を用いる手
法などが知られており、仕様網羅テストケース生成部１１０は、こられの手法を用いてテストケースを生成してもよい。

【0036】

続いて、テスト実行部１２０は、対象ソフトウェアのソースコード１１を取得する（Ｓ１２）。そして、テスト実行部１２０は、Ｓ１１で生成したテストケース１１１と、Ｓ１２で取得した検証ソフトウェアのソースコード１１とを用いて、対象ソフトウェアに対するテストを実行する（Ｓ１３）。例えば、テスト実行部１２０は、ソースコード１１に対して、テストケース１１１における因子及び水準の組合せを初期値として設定し、これらの初期値を設定したソースコード１１を実行させる。

【0037】

テスト実行部１２０は、テストを実行する際に、当該テストケース１１１のコードカバレッジも合わせて取得し、テスト結果情報１２１とともにコードカバレッジ情報１２２を出力する。

【0038】

テスト実行部１２０にてコードカバレッジを取得する方法としては、ソースコード１１に対して、ソースコード１１中の各行にその行が実行されたか否かの情報をログに出力するコードを挿入するようなプログラム変換をおこなった上でテストを実行する方法がある。また、テスト実行部１２０は、プログラムの実行位置情報を取得できる機能を持つ演算装置２５０を用いることによりコードカバレッジを取得してもよい。

【0039】

続いて、テスト結果表示部１３０が、テスト実行部１２０が出力したテスト結果情報１２１及びコードカバレッジ情報１２２を含む内容を、画面に表示する（Ｓ１４）。

【0040】

一方、追加テストケース生成部１４０は、テストケース１１１及び当該テストケース１１１を用いて得られたコードカバレッジ情報１２２に基づいて、さらにコードカバレッジを増加させる追加テストケース１４１を生成する（Ｓ１５）。追加テストケース生成部１４０は、後述するＰａｉｒｗｉｓｅ法の生成パラメータを変更する手法のほか、例えば、コードカバレッジの増加に寄与する因子に対し水準の種類を増やす、又は、選択した因子の水準のうちコードカバレッジの増加に寄与する水準と、他の因子及び当該他の因子の水準の組合せとをテストの対象として含む追加テストケース１４１を生成してもよい。あるいは、追加テストケース生成部１４０は、ソースコード１１中のどこの経路が実行されたかのコードカバレッジ情報１２２に基づいて、実行されていない経路を実行する因子及びその水準を特定し、特定した因子及びその水準をテスト対象として含む追加テストケース１４１を生成してもよい。

【0041】

または、追加テストケース生成部１４０は、学習済みモデルを用いて追加テストケース１４１を生成してもよい。例えば、追加テストケース生成部１４０は、入力値を因子及び水準とし、出力値をコードカバレッジとするモデルを機械学習する。学習済みモデルは、例えば、ニューラルネットワーク、決定木、ランダムフォレスト、サポートベクターマシン（ＳＶＭ: Support Vector Machine）のアルゴリズムに基づき構築される。

【0042】

追加テストケース生成部１４０において追加テストケース１４１が生成されると、テスト実行部１２０が、生成された追加テストケース１４１に対してテストを実行し、テスト結果情報１２１及びコードカバレッジ情報１２２を生成する。追加テストケース１４１に対するテストの実行結果についてもテスト結果表示部１３０がその内容を表示する。

【0043】

また、追加テストケース１４１、および、当該追加テストケース１４１に対して生成されたコードカバレッジ情報１２２を用いて、追加テストケース生成部１４０においてさらに追加テストケース１４１を生成することも可能である。追加テストケース１４１の生成、および、生成した追加テストケース１４１に対するテスト実行は、所望のコードカバレ
ッジを得られるまで繰り返すことができる。また、ソフトウェア検証装置１００は、指定されたテスト実行時間に達するまで、追加テストケース１４１の生成及びその実行を繰り返してもよい。

【0044】

以上説明したように、本実施形態のソフトウェア検証装置１００は、テストの対象であるソフトウェアのインタフェース仕様情報１２から抽出した因子の組合せを網羅するテストケース１１１を生成する仕様網羅テストケース生成部１１０と、生成されたテストケース１１１によるテストをソフトウェアに対して実行し、実行したテストケース１１１におけるソフトウェアのコードカバレッジ情報１２２を生成するテスト実行部１２０と、テストケース１１１における因子又は当該因子の水準と、生成されたコードカバレッジ情報１２２との関係に基づいて、コードカバレッジ情報１２２に係るテストケース１１１よりもコードカバレッジを増加させる追加テストケースを生成する追加テストケース生成部１４０と、を備える。

【0045】

すなわち、本実施形態のソフトウェア検証装置１００は、インタフェースの仕様に従った因子の組合せを網羅したテストケースによるコードカバレッジ情報１２２を取得し、取得したコードカバレッジ情報１２２とテストケース１１１の因子又は水準とに基づいて、コードカバレッジを増加させる追加テストケースを生成することができる。これにより、ソフトウェアの仕様を広くカバーし、かつ、コードカバレッジの高いテストケースを自動的に生成することができる。

【0046】

［第２の実施形態］
続いて、本発明の第２の実施形態におけるソフトウェア検証装置及びソフトウェア検証方法について説明する。

【0047】

本実施形態におけるソフトウェア検証装置１００の構成は、第１の実施形態におけるソフトウェア検証装置１００と同様であるため、その説明を省略する。また、本実施形態におけるソフトウェア検証装置１００においても、第１の実施形態と同様に、予め記憶装置２００に記憶されるプログラム２１０を演算装置２５０がメモリ２６０にロードして実行することにより、後述するＰａｉｒｗｉｓｅテストケース生成部１１５、テスト実行部１２０、テスト結果表示部１３０、及び後述するカバレッジ学習部１５０のそれぞれの各機能を実現する。なお、Ｐａｉｒｗｉｓｅテストケース生成部１１５が、仕様網羅テストケース生成部１１０に相当し、Ｐａｉｒｗｉｓｅテストケース生成部１１５及びカバレッジ学習部１５０が、追加テストケース生成部１４０に相当する。

【0048】

図６は、本発明の第２の実施形態におけるソフトウェア検証装置１００の機能構成の一例を示す図である。本図において、第１の実施形態のソフトウェア検証装置１００と同様の構成には同一の符号を付し、その説明を省略する。

【0049】

図示するように、ソフトウェア検証装置１００は、Ｐａｉｒｗｉｓｅテストケース生成部１１５、テスト実行部１２０、テスト結果表示部１３０、及びカバレッジ学習部１５０から構成される。また、第１の実施形態と同様に、ソフトウェア検証装置１００への入力には、対象ソフトウェアのソースコード１１、及びインタフェース仕様情報１２が含まれる。

【0050】

Ｐａｉｒｗｉｓｅテストケース生成部１１５は、インタフェース仕様情報１２から得られる因子と水準の情報、及びＰａｉｒｗｉｓｅ生成パラメータ１５１を用いて、Ｐａｉｒｗｉｓｅ法によりテストケース１１１を生成する。

【0051】

Ｐａｉｒｗｉｓｅ法は、指定された網羅度ｎに対してｎ因子網羅のテストケースを生成
する手法である。ｎ因子網羅とは、生成されるテストケース群により、検証対象の因子の任意のｎ因子の組合せに含まれるｎ因子が持つ各水準について、少なくとも１回テストが実行されることを意味する。例えば、１因子網羅とは、実行するテストケース群によって、テスト対象の各因子が持つ水準について、少なくとも１回テストが実行されるとことを意味する。同様に、２因子網羅とは、実行するテストケース群により、検証対象の因子の２因子の組合せに含まれる２因子のそれぞれが持つ各水準について、少なくとも１回テストが実行されることを意味する。

【0052】

Ｐａｉｒｗｉｓｅ法における網羅度ｎは、全因子に対して共通のｎを指定する他、因子ごとに異なる網羅度を指定することにより、特定の因子が含まれる場合の網羅度を増減することが可能である。Ｐａｉｒｗｉｓｅ法による具体的なテストケースの生成の手段については、特許第２８８２６８７号公報などに示された手法を用いることができる。例えば、Ｐａｉｒｗｉｓｅテストケース生成部１１５は、因子間の各関係に対してテストケースを列挙し、異なる関係に対するテストケースを結合して、単一のテストケースとする手法などによりテストケースを生成する。

【0053】

図７は、Ｐａｉｒｗｉｓｅ生成パラメータ１５１の一例を示す図である。Ｐａｉｒｗｉｓｅ生成パラメータ１５１は、各因子のそれぞれの網羅度および水準数の情報を含む。図に例示するＰａｉｒｗｉｓｅ生成パラメータ１５１では、因子である各パラメータ（ＰａｒａｍＡ，ＰａｒａｍＢ，ＰａｒａｍＣ，ＰａｒａｍＤ）のそれぞれに対し、水準数「４」及び網羅度「２」が設定されている。

【0054】

Ｐａｉｒｗｉｓｅ生成パラメータ１５１の初期値を設定する方法として、予め全ての因子に対して一定の網羅度および水準数を設定する方法の他、ユーザが個別に指定する方法を用いてもよい。

【0055】

カバレッジ学習部１５０は、テストケース１１１と、当該テストケース１１１を用いて得られたコードカバレッジ情報１２２との関係に基づいて、コードカバレッジ情報１２２に係るテストケース１１１よりもコードカバレッジを増加させるようにＰａｉｒｗｉｓｅ生成パラメータ１５１の値を更新する。カバレッジ学習部１５０の処理の詳細については後述する。

【0056】

Ｐａｉｒｗｉｓｅテストケース生成部１１５は、Ｐａｉｒｗｉｓｅ生成パラメータ１５１が更新されると、更新されたＰａｉｒｗｉｓｅ生成パラメータ１５１を反映してテストケース１１１を追加する。テスト実行部１２０は、追加されたテストケース１１１に対してテストを実行し、テスト結果情報１２１、及びコードカバレッジ情報１２２を生成する。

【0057】

追加されたテストケース１１１と当該追加されたテストケース１１１に対するコードカバレッジ情報１２２を用いて、カバレッジ学習部１５０においてさらにＰａｉｒｗｉｓｅ生成パラメータ１５１を更新することも可能である。テストケース１１１の追加、生成したテストケース１１１に対するテスト実行、及び、Ｐａｉｒｗｉｓｅ生成パラメータ１５１の更新は、所望のコードカバレッジを得られるまで繰り返すことができる。また、ソフトウェア検証装置１００は、指定されたテスト実行時間に達するまでテストケース１１１の追加及びその実行を繰り返してもよい。

【0058】

＜処理の概要＞
図８及び図９は、ソフトウェア検証装置１００で行われる処理の概要を説明する図である。ソフトウェア検証装置１００は、例えば、ソフトウェア検証装置１００にユーザから所定の入力がされた場合、又は所定のタイミング（例えば、所定の時刻、所定の時間間隔
）に、本図に示す処理を実行する。例えば、ソフトウェア検証装置１００は、ユーザが対象ソフトウェアのソースコード１１及びインタフェース仕様情報１２を指定してソフトウェア検証装置１００に読み込ませたときに、本図に示す処理を実行してもよい。

【0059】

まず、ソフトウェア検証装置１００のＰａｉｒｗｉｓｅテストケース生成部１１５が、インタフェース仕様情報１２から、テストの対象となる因子及び各因子が持つ水準を抽出する（図９のＳ９０）。図８に示す例では、Ｐａｉｒｗｉｓｅテストケース生成部１１５は、インタフェース仕様情報１２から、因子「paramA」及び因子「paramB」を抽出し、因子「paramA」が持つ水準「０」、「５０」、及び「１００」を抽出し、因子「paramB」が持つ水準「’’」、「’a’」、及び「‘bc’」を抽出している。

【0060】

続いて、Ｐａｉｒｗｉｓｅテストケース生成部１１５は、Ｐａｉｒｗｉｓｅ生成パラメータ１５１を用いて、Ｐａｉｒｗｉｓｅ法により因子網羅のテストケース１１１を生成する（図９のＳ１００）。図８に示す例では、テストケース１１１は、因子「paramA」に水準「０」を設定し、因子「paramB」に水準「’a’」を設定したテストケースを含む。

【0061】

続いて、テスト実行部１２０が、生成されたテストケース１１１に対してテストを実行し、テスト結果情報１２１、及びコードカバレッジ情報１２２を生成する（図９のＳ２００）。図８に示す例では、コードカバレッジ情報１２２は、ファイルＡのコードカバレッジが「７０％」であり、ファイルＢのコードカバレッジが「５０％」であり、ファイルＣのコードカバレッジが「９０％」であることを示している。

【0062】

続いて、テスト結果表示部１３０が、生成されたテスト結果情報１２１、及びコードカバレッジ情報１２２を含む、テストの実行結果を表す情報を画面に表示する（図９のＳ３００）。

【0063】

続いて、カバレッジ学習部１５０が、テストの終了条件を満たすか否かを判定する（図９のＳ４００）。例えば、カバレッジ学習部１５０は、コードカバレッジ情報１２２を参照し、全てのファイル又は関数のコードカバレッジが、予め設定された閾値（例えば、６０％等）以上である場合に、終了条件を満たすと判定してもよい。コードカバレッジと比較する閾値は、ユーザが予め設定する。或いは、カバレッジ学習部１５０は、最初にテストを実行してから、予め設定されたテスト実行時間が経過した場合に、終了条件を満たすと判定してもよい。テスト実行時間は、ユーザが予め設定する。或いは、カバレッジ学習部１５０は、Ｐａｉｒｗｉｓｅ生成パラメータ１５１の更新回数が、予め設定された閾値以上である場合に、終了条件を満たすと判定してもよい。更新回数と比較する閾値は、ユーザが予め設定する。或いは、カバレッジ学習部１５０は、ユーザから所定の入力を受け付けた際に、終了条件を満たすと判定してもよい。

【0064】

カバレッジ学習部１５０は、終了条件を満たさないと判定した場合（図９のＳ４００：Ｎｏ）、テストケース１１１と、当該テストケース１１１を用いて得られたコードカバレッジ情報１２２との関係を用いて、コードカバレッジを増加させるようにＰａｉｒｗｉｓｅ生成パラメータ１５１の値を更新するパラメータ更新処理を実行する（図９のＳ５００）。例えば、図８に示す例では、因子「paramA」の水準を変化させても、コードカバレッジの低いファイルＢのコードカバレッジに変化がなく、因子「paramB」の水準を変化させると、ファイルＢのコードカバレッジが増加する場合には、カバレッジ学習部１５０は、Ｐａｉｒｗｉｓｅ生成パラメータ１５１において、因子「paramB」に水準を追加する。その後、ソフトウェア検証装置１００は、図９のＳ１００の処理に戻る。

【0065】

一方、カバレッジ学習部１５０は、終了条件を満たすと判定した場合（図９のＳ４００：Ｙｅｓ）、本処理を終了する。

【0066】

このようにＰａｉｒｗｉｓｅ生成パラメータ１５１の値を更新することで、テストにおけるコードカバレッジを増加させることができる。
続いて、カバレッジ学習部１５０が実行するパラメータ更新処理の詳細について説明する。

【0067】

＜第１のパラメータ更新処理＞
図１０は、カバレッジ学習部１５０が実行するパラメータ更新処理Ｓ５００の一例を説明する処理フロー図である。本図に示す処理例では、テストケース１１１及びコードカバレッジ情報１２２を用いてＰａｉｒｗｉｓｅ生成パラメータ１５１中の水準数の値を更新する手法の一例を示している。本例では、カバレッジ学習部１５０は、コードカバレッジの増加に寄与する１又は複数の因子を特定し、特定した因子に対する水準の種類を増やすことにより追加テストケースを生成する。

【0068】

まず、カバレッジ学習部１５０は、コードカバレッジを増加させる対象となるファイル又は関数（以下、「対象ファイル又は対象関数」とする。）を決定する（Ｓ５０１）。対象ファイル又は対象関数を決定する方法としては、例えば、開発者、テスタ等のユーザが指定する方法、又は、予め設定したコードカバレッジ基準を満たしていないファイル若しくは関数を自動的に選択して決定する方法などがある。

【0069】

続いて、カバレッジ学習部１５０は、インタフェース仕様情報１２から抽出した因子を一つ選択する（Ｓ５０２）。

【0070】

続いて、カバレッジ学習部１５０は、選択した因子について異なる水準を設定したテストケース間で、対象ファイル又は対象関数のコードカバレッジの変化（差）を比較する。そして、カバレッジ学習部１５０は、異なる水準を設定した全てのテストケース間の組合せに対してコードカバレッジの変化量の総和を算出する（Ｓ５０３）。

【0071】

続いて、カバレッジ学習部１５０は、コードカバレッジの変化量を算出していない残りの因子（Ｓ５０３の処理を実行していない因子）があるか否かを判定する（Ｓ５０４）。

【0072】

カバレッジ学習部１５０は、残りの因子がある場合（Ｓ５０４：Ｙｅｓ）、それぞれの因子に対してコードカバレッジの変化量を算出するため、別の因子を選択し、Ｓ５０２及びＳ５０３の処理を繰り返す。

【0073】

一方、カバレッジ学習部１５０は、残りの因子がない（全ての因子のコードカバレッジの変化量を算出した）場合（Ｓ５０４：Ｎｏ）、各因子に対して算出したコードカバレッジの変化量の総和が最大となる因子を選択し、Ｐａｉｒｗｉｓｅ生成パラメータ１５１中の当該因子に対する水準数を１増加させる（Ｓ５０５）。その後、カバレッジ学習部１５０は、本第１のパラメータ更新処理を終了する。

【0074】

値が変化した際に、対象ファイル又は対象関数におけるコードカバレッジの変化が大きい因子については、その因子が新しい水準を持つテストケースが追加されると、既存のコードカバレッジとは異なるコードカバレッジを持つことによりコードカバレッジの率が増加することが期待される。そこで、第１のパラメータ更新処理では、カバレッジ学習部１５０は、最もコードカバレッジの変化量が大きい因子の水準数を増加させ、新しい水準が設定されたテストケースを生成することにより効率的にコードカバレッジを増加させる。

【0075】

なお、上述した処理例では、カバレッジ学習部１５０は、水準数を増加させる因子を１つ選択しているが、これに限らず、複数の因子の水準数を増加させてもよい。例えば、カ
バレッジ学習部１５０は、コードカバレッジの変化量が大きい順に、所定個の因子の水準数を増加させてもよいし、コードカバレッジの変化量が所定値以上の因子全ての水準数を増加させてもよい。また、水準数を増加させる値は１に限らず、２以上であってもよい。

【0076】

＜第２のパラメータ更新処理＞
図１１は、カバレッジ学習部１５０が実行するパラメータ更新処理Ｓ５１０の他の例を説明する処理フロー図である。本図には、図１０に示す第１のパラメータ更新処理とは異なる処理例を示している。本図に示す処理例では、テストケース１１１及びコードカバレッジ情報１２２を用いてＰａｉｒｗｉｓｅ生成パラメータ１５１中の網羅度の値を更新する手法の一つを示している。本例では、カバレッジ学習部１５０は、選択した因子の水準に関してコードカバレッジが他の水準より大きい水準を特定し、選択した因子及び特定した水準の組合せと、他の因子及び当該他の因子の水準の組合せとをテストの対象として含む追加テストケースを生成する。

【0077】

まず、カバレッジ学習部１５０は、コードカバレッジを増加させる対象ファイル又は対象関数を決定する（Ｓ５１１）。対象ファイル又は対象関数を決定する手法は、上述したＳ５０１と同様であるため、説明を省略する。

【0078】

続いて、カバレッジ学習部１５０は、インタフェース仕様情報１２において定義されている因子を一つ選択する（Ｓ５１２）。因子を選択する方法としては、開発者、テスタ等のユーザが指定する方法、第１のパラメータ更新処理において水準の更新対象となる因子を選択する方法と同様の方法、又は、ランダムに選択する方法、などがある。

【0079】

続いて、カバレッジ学習部１５０は、選択した因子が持つ水準を一つ選択する（Ｓ５１３）。
そして、カバレッジ学習部１５０は、選択した水準が設定されたテストケースの、対象ファイル又は対象関数のコードカバレッジの総和を算出する（Ｓ５１４）。

【0080】

続いて、カバレッジ学習部１５０は、選択した因子に、コードカバレッジの総和を算出していない残りの水準（Ｓ５１４の処理を実行していない水準）があるか否かを判定する（Ｓ５１５）。

【0081】

カバレッジ学習部１５０は、残りの水準がある場合（Ｓ５１５：Ｙｅｓ）、それぞれの水準に対してコードカバレッジの総和を算出するため、別の水準を選択し、Ｓ５１３及びＳ５１４の処理を繰り返す。

【0082】

一方、カバレッジ学習部１５０は、残りの水準がない（選択した因子の全ての水準のコードカバレッジの総和を算出した）場合（Ｓ５１５：Ｎｏ）、各水準に対して算出したコードカバレッジの総和が最大となる水準を選択する。そして、カバレッジ学習部１５０は、選択した水準を持つ因子に対して、Ｐａｉｒｗｉｓｅ生成パラメータ１５１中の網羅度を、水準を選択した水準とする制約の下で、１増加させる（Ｓ５１６）。その後、カバレッジ学習部１５０は、本第２のパラメータ更新処理を終了する。

【0083】

例えば、因子の値によって呼出す関数を変更するようなソースコードにおいては、当該因子に特定の値を指定した場合には、他の因子の値を変化させても呼出し先の関数のコードカバレッジは一切増えないケースも多い。一方で、既存のテストケースでコードカバレッジが比較的大きい水準に対しては、当該水準を維持したままで他の因子の値を変化させるとカバレッジが増加することが期待される。そこで、本第２のパラメータ更新処理では、カバレッジ学習部１５０は、コードカバレッジの総和量がもっとも大きい水準を固定した上で網羅度を上げることにより、当該水準を持つテストケースを追加し、効率的にコー
ドカバレッジを増加させる。

【0084】

なお、上述した処理例では、カバレッジ学習部１５０は、コードカバレッジの総和が最大となる水準を持つ因子の網羅度を増加させているが、これに限らず、コードカバレッジの総和が最大となる水準を固定するという制約の下で、複数の因子（例えば、全ての因子）の網羅度を増加させてもよい。また、網羅度を増加させる値は１に限らず、２以上であってもよい。

【0085】

図１０に示す第１のパラメータ更新処理、及び、図１１に示す第２のパラメータ更新処理は、カバレッジ学習部１５０が実行する処理の一例であり、これらに限られるものではない。例えば、カバレッジ学習部１５０における処理は、第１のパラメータ更新処理、及び、第２のパラメータ更新処理の両者を含んでもよい。

【0086】

また、カバレッジ学習部１５０における処理は、ランダムフォレスト、ディープニューラルネットワーク、サポートベクターマシンなどを含む機械学習アルゴリズムにより、更新するパラメータを決定してもよい。

【0087】

（テスト結果表示画面）
図１２は、テスト結果表示部１３０が生成するテスト結果表示画面６００の一例を示す図である。本図に示す表示例では、４種類の因子（ｐａｒａｍＡからｐａｒａｍＤ）のインタフェースを持つソフトウェアに対して、初期のＰａｉｒｗｉｓｅ生成パラメータ１５１として全因子に水準数４、網羅度２が指定された場合の結果を表示している。

【0088】

テスト結果表示画面６００は、基本テストケース結果表示領域６１０、及び追加テストケース結果表示領域６２０を備える。

【0089】

基本テストケース結果表示領域６１０は、初期のＰａｉｒｗｉｓｅ生成パラメータ１５１を用いてＰａｉｒｗｉｓｅ法により生成された基本テストケースに対するテストの結果を表示する領域である。図示するように、基本テストケース結果表示領域６１０は、パラメータ表示領域６１１、テスト結果表示領域６１２、及びコードカバレッジ表示領域６１３を備える。

【0090】

パラメータ表示領域６１１は、初期のＰａｉｒｗｉｓｅ生成パラメータ１５１の各因子（パラメータ）の水準数及び網羅度を表示する領域である。本表示例では、全ての因子の水準数が「４」であり、網羅数が「２」である。

【0091】

テスト結果表示領域６１２は、各基本テストケースそれぞれに対しテストを実行した結果、成功（ＯＫ）したテストケースの件数と、失敗（ＮＧ）したテストケースの件数とを表示する領域である。本表示例では、５０件の基本テストケースが生成され、すべてのテストケースが成功していることが、テスト結果表示領域６１２に表示されている。

【0092】

コードカバレッジ表示領域６１３は、対象ソフトウェアのソースコード１１を構成する各ファイル及び各関数のそれぞれに対するコードカバレッジ（単位は「％」）を表示する領域である。本表示例では、コードカバレッジの目標を６０％としており、テスト結果表示部１３０は、コードカバレッジの目標を満たしていないファイル及び関数のコードカバレッジを、コードカバレッジ表示領域６１３において太字で強調表示している。これにより、ユーザは、コードカバレッジが目標を達していないファイル又は関数を容易に把握することができる。

【0093】

また、本例では、カバレッジ学習部１５０は、コードカバレッジの目標を満たしていな
いファイル又は関数を、コードカバレッジを増加させる対象ファイル及び対象関数として自動的に選択する。なお、コードカバレッジを増加させる対象ファイル又は対象関数をユーザに選択させる方法の場合には、カバレッジ学習部１５０は、テスト結果表示画面６００において、対象ファイル又は対象関数の選択入力をユーザから受け付けてもよい。

【0094】

追加テストケース結果表示領域６２０は、カバレッジ学習部１５０により更新されたＰａｉｒｗｉｓｅ生成パラメータ１５１を用いてＰａｉｒｗｉｓｅ法により新たに生成された追加テストケースに対するテストの結果を表示する領域である。図示するように、追加テストケース結果表示領域６２０は、更新パラメータ表示領域６２１、追加テスト結果表示領域６２２、及び更新コードカバレッジ表示領域６２３を備える。

【0095】

更新パラメータ表示領域６２１は、更新されたＰａｉｒｗｉｓｅ生成パラメータ１５１の各因子（パラメータ）の水準数及び網羅度を表示する領域である。テスト結果表示部１３０は、初期のＰａｉｒｗｉｓｅ生成パラメータ１５１から変更した水準数又は網羅度を、太字及び下線で表示する。これにより、ユーザは、更新されたＰａｉｒｗｉｓｅ生成パラメータ１５１の値を容易に確認することができる。本例では、因子「ｐａｒａｍＢ」の水準数が「４」から「５」に増加したこと、及び、因子「ｐａｒａｍＣ」の網羅度が「２」から「３」に増加したことが、更新パラメータ表示領域６２１の表示によりわかる。

【0096】

追加テスト結果表示領域６２２は、各追加テストケースそれぞれのテストを実行した結果、成功（ＯＫ）したテストケースの件数と、失敗（ＮＧ）したテストケースの件数とを表示する領域である。本表示例では、３０件の追加テストケースが追加され、すべてのテストケースが成功していることが、追加テスト結果表示領域６２２に表示されている。

【0097】

更新コードカバレッジ表示領域６２３は、基本テストケースと追加テストケースとを合わせた、対象ソフトウェアのソースコード１１を構成する各ファイル及び各関数のそれぞれに対するコードカバレッジを表示する領域である。本表示例では、追加テストケースによりファイル「ｆｉｌｅＡ」および当該ファイル中の関数のコードカバレッジが増加し、６０％以上のコードカバレッジが実現されたことが、更新コードカバレッジ表示領域６２３に示されている。

【0098】

テスト結果表示画面６００に表示される情報は、上記に限られるものではなく、例えば、関数の各行に対してテストケースにより実行されたか否かを示す行単位のコードカバレッジ情報などを含んでも良い。

【0099】

また、テスト結果表示画面６００に含まれる情報は、入出力装置２７０を介して画面に表示される、もしくは、レポートとして紙面に印刷される他、ネットワークを介して電子メールとして送られる方法等により開発者等のユーザに通知されてもよい。

【0100】

また、テスト結果表示画面６００において各項目を強調表示する態様は、上述したものに限られない。例えば、テスト結果表示部１３０は、背景色又は文字色を変更することにより、各項目を強調表示してもよい。

【0101】

以上説明したように、本実施形態のソフトウェア検証装置１００は、インタフェース仕様情報１２からソフトウェアの各因子、及び各因子が持つ水準を抽出し、抽出した因子の組合せに含まれる各因子それぞれが持つ各水準について、少なくとも１回テストが実行される因子網羅テストのテストケース１１１を生成する。

【0102】

このような構成により、複数因子の組合せについて、取り得る値の組合せを効率よく網羅したテストケース１１１を自動的に生成することができる。

【0103】

また、本実施形態のソフトウェア検証装置１００は、生成されたコードカバレッジ情報１２２に基づいて、コードカバレッジの増加に寄与する因子又は水準を特定することにより、追加テストケースを生成する。

【0104】

このような構成により、コードカバレッジの増加に寄与する因子又は水準に基づいて、追加テストケースを生成することができる。よって、コードカバレッジを増加させる追加テストケースを、より効率的に生成することができる。

【0105】

また、本実施形態のソフトウェア検証装置１００は、コードカバレッジの増加に寄与する１又は複数の因子を特定し、特定した因子に対する水準の種類を増やすことにより追加テストケースを生成する。

【0106】

上述したように、コードカバレッジの増加に寄与する因子については、新しい水準を設定したテストケースが追加されると、コードカバレッジが増加することが期待される。よって、コードカバレッジの増加に寄与する因子の水準の種類を増やすことで、コードカバレッジを増加させる追加テストケースを、より効率的に生成することができる。

【0107】

また、本実施形態のソフトウェア検証装置１００は、コードカバレッジを増加させる対象のファイル又は関数を選択し、異なる水準を設定したテストケース１１１間で、選択した対象に対しコードカバレッジの変化量が他の因子より大きい因子を、コードカバレッジの増加に寄与する因子として特定する。

【0108】

このような構成により、対象のファイル又は関数のコードカバレッジの増加に寄与する因子をより精度よく特定することができる。これにより、対象のファイル又は関数のコードカバレッジを増加させる追加テストケースを効率よく生成することができる。

【0109】

また、本実施形態のソフトウェア検証装置１００は、選択した因子の水準に関してコードカバレッジが他の水準より大きい水準を特定し、選択した因子及び特定した水準の組合せと、他の因子及び当該他の因子の水準の組合せとをテストの対象として含む追加テストケースを生成する。

【0110】

上述したように、コードカバレッジが比較的大きい水準に対しては、当該水準を固定したまま他の因子の値を変化させると、コードカバレッジが増加することが期待される。よって、コードカバレッジが大きい水準を含む追加テストケースを生成することで、コードカバレッジを増加させる追加テストケースを、より効率的に生成することができる。

【0111】

また、本実施形態のソフトウェア検証装置１００は、コードカバレッジを増加させる対象のファイル又は関数を選択し、選択した対象に対しコードカバレッジが他の水準より大きい水準を特定し、選択した因子及び特定した水準の組合せと、他の因子及び当該他の因子の水準の組合せとをテストの対象として含む追加テストケースを生成する。

【0112】

このような構成により、対象のファイル又は関数のコードカバレッジの増加に寄与する水準をより精度よく特定することができる。これにより、対象のファイル又は関数のコードカバレッジを増加させる追加テストケースを効率よく生成することができる。

【0113】

本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲内で、任意の構成要素を用いて実施可能である。以上説明した実施形態や変形例はあくまで一例であり、発明の特徴が損なわれない限り、本発明はこれらの内容に限定されるものではない。また、上記では種々の実施形態や変形例を説明したが、本発明はこれらの内容に限定
されるものではない。本発明の技術的思想の範囲内で考えられるその他の態様も本発明の範囲内に含まれる。

【0114】

例えば、本実施形態の各装置が備えるハードウェアの一部は、他の装置に設けてもよい。

【0115】

また、ソフトウェア検証装置の各プログラムは他の装置に設けてもよいし、あるプログラムを複数のプログラムからなるものとしてもよいし、複数のプログラムを一つのプログラムに統合してもよい。

【符号の説明】

【0116】

１１ ソースコード
１２ インタフェース仕様情報
１００ ソフトウェア検証装置
１１０ 仕様網羅テストケース生成部
１１１ テストケース
１１５ Ｐａｉｒｗｉｓｅテストケース生成部
１２０ テスト実行部
１２１ テスト結果情報
１２２ コードカバレッジ情報
１３０ テスト結果表示部
１４０ 追加テストケース生成部
１４１ 追加テストケース
１５０ カバレッジ学習部
１５１ Ｐａｉｒｗｉｓｅ生成パラメータ
２００ 記憶装置
２１０ プログラム
２５０ 演算装置
２６０ メモリ
２７０ 入出力装置
６００ テスト結果表示画面

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】