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【AWS Summit 2026】プロパティベーステストのセッションが面白かった
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目次
皆さんこんにちは！
サービスGの山内です！
今年も昨年に引き続きAWS Summitへ参加してきました。
参加したセッションの中で面白かった「Agentic AI時代のテスト手法:Kiroと始めるプロパティベーステスト」について、紹介したいと思います。
まずはまとめ
セッション内容をまとめると以下の通りです。
- Agentic AIが生成したテスト結果の妥当性を評価する方法として、プロパティベーステストが有効
- プロパティベーステストとは、入力値によらず成立することを確認するテスト
- Kiroはプロパティベーステスト手法を使っている
プロパティベーステストについて
プロパティベーステストの対照的なテストとして、エグザンプルベーステストという手法があります。
エグザンプルベーステストは、以下のような特定のテストケースに対して正しいかどうかを評価するテストです。
[テストケース]a + bの結果がaにbを足した値になっているかどうか
3 + 5 = 8 ⇒正しい
4 + 1 = 5 ⇒正しい
2 + 2 = 1 ⇒正しくない
プロパティベーステストでは、入力値によらず成立する性質を確認するテストです。
[テストケース]a + bであれば b + aとなる
3 + 5 = 5 + 3 ⇒正しい
4 + 1 = 1 + 4 ⇒正しい
エグザンプルベーステストの場合、例外となるテストケースを網羅できていないと、
エラーとなるパターンを検証できないことになってしまいますが、
プロパティベーステストでは、入力値をランダムに生成しながら、普遍的な性質を検証するため、
エグザンプルベーステストよりも網羅的にテストを実施でき、エグザンプルベーステストでは想定しづらいケースも含めて確認できます。
ただし、プロパティベーステストは、普遍的な性質を検証するため、テストケースを考えるのが難しいテストとなります。
それぞれのテストをまとめると以下となります。
| テスト手法 | メリット | デメリット |
|---|---|---|
| エグザンプルベーステスト | テストケースの作成が容易 | 例外ケースの取りこぼしが発生しやすい |
| プロパティベーステスト | エグザンプルベーステストよりもエラーの取りこぼしが少ない | テストケースの作成が難しい |
Kiroでは、こういったプロパティベーステストを実行することができるため、
エグザンプルベーステストで取りこぼしたケースに対応することができます。
セッションでも説明がありましたが、エグザンプルベーステスト、プロパティベーステストを組み合わせてテストを実行すると効果的なようです。
所感
AIのアウトプットの妥当性は、どのように確かめればいいのだろうと疑問に思っていましたが、
プロパティベーステストを使えば、妥当性を検証できると知りとても面白かったです。
Kiroはまだ触ったことがないので、これからどんどん触っていきたいです。
また、調べてみると、Kiroにおけるプロパティベーステストについて紹介している、公式ガイドがいくつかありました。
これらの記事を読み込んで理解を深めたいです。
おまけ
Summitにて、GravitonやNitroなどのCPUが展示されていました。
マネジメントコンソールでは、よく見るものが実物で展示されていると、感動しました。
この記事は私が書きました
山内 宏紀
記事一覧CloudFormationが好きです。 使っているギターはSGです。
