risk-based-testing

リスクベーステスト

<default_to_action> テストを計画したり、テストリソースを割り当てたりする場合：

1. コンポーネントごとにリスクを特定します（発生確率と影響をそれぞれ1～5で評価）
2. 優先順位を付けます：クリティカル（20以上）→ 高（12～19）→ 中（6～11）→ 低（1～5）
3. 工数を割り当てます：クリティカルに60％、高に25％、中に10％、低に5％
4. 継続的に再評価します：本番インシデントが発生したらリスクを引き上げ、コードが安定していれば引き下げます </default_to_action>

クイックリファレンスカード

使用する場面

• スプリント／リリースのテスト戦略を計画するとき
• 最初に自動化する対象を決めるとき
• 限られたテスト時間を割り当てるとき
• テストカバレッジの判断根拠を示すとき

リスクスコア別の工数配分

スコア	優先度	工数	アクション
20-25	クリティカル	60%	包括的なテストを複数の手法で実施
12-19	高	25%	徹底的にテストし、自動化を優先
6-11	中	10%	標準的なテストを実施し、基本的な自動化を行う
1-5	低	5%	スモークテストと探索的テストのみ

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リスクに応じたテストの深度

await Task("Risk-Based Test Generation", {
  critical: {
    features: ['checkout', 'payment'],
    depth: 'comprehensive',
    techniques: ['unit', 'integration', 'e2e', 'performance', 'security']
  },
  high: {
    features: ['auth', 'user-profile'],
    depth: 'thorough',
    techniques: ['unit', 'integration', 'e2e']
  },
  medium: {
    features: ['search', 'notifications'],
    depth: 'standard',
    techniques: ['unit', 'integration']
  },
  low: {
    features: ['admin-panel', 'settings'],
    depth: 'smoke',
    techniques: ['smoke-tests']
  }
}, "qe-test-generator");

ステップ3：動的に再評価する

// Production incident increases risk
await Task("Update Risk Score", {
  feature: 'search',
  event: 'production-incident',
  previousRisk: 9,
  newProbability: 5,  // Increased due to incident
  newRisk: 15         // Now HIGH priority
}, "qe-regression-risk-analyzer");

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MLを活用したリスク分析

// Agent predicts risk using historical data
const riskAnalysis = await Task("ML Risk Analysis", {
  codeChanges: changedFiles,
  historicalBugs: bugDatabase,
  prediction: {
    model: 'gradient-boosting',
    factors: ['complexity', 'change-frequency', 'author-experience', 'file-age']
  }
}, "qe-regression-risk-analyzer");

// Output: 95% accuracy risk prediction per file

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エージェント連携のヒント

メモリ名前空間

aqe/risk-based/
├── risk-scores/*        - Current risk assessments
├── historical-bugs/*    - Bug patterns by area
├── production-data/*    - Incident data for risk
└── coverage-map/*       - Test depth by risk level

フリート連携

const riskFleet = await FleetManager.coordinate({
  strategy: 'risk-based-testing',
  agents: [
    'qe-regression-risk-analyzer',  // Risk scoring
    'qe-test-generator',            // Risk-appropriate tests
    'qe-production-intelligence',   // Production feedback
    'qe-quality-gate'               // Risk-based gates
  ],
  topology: 'sequential'
});

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CI/CDとの統合

# Risk-based test selection in pipeline
- name: Risk Analysis
  run: aqe risk-analyze --changes ${{ github.event.pull_request.files }}

- name: Run Critical Tests
  if: risk.critical > 0
  run: npm run test:critical

- name: Run High Tests
  if: risk.high > 0
  run: npm run test:high

- name: Skip Low Risk
  if: risk.low_only
  run: npm run test:smoke

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関連スキル

• agentic-quality-engineering - リスクを考慮するエージェント
• context-driven-testing - コンテキストがリスクに影響
• regression-testing - リスクベースの回帰テスト選定
• shift-right-testing - 本番環境の情報をリスクに反映

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覚えておくこと

エージェントを使う場合： エージェントは過去のデータに基づいてMLでリスクを算出し、リスクに適したテストを選び、本番環境からのフィードバックに応じてスコアを調整します。大規模環境で動的なリスクプロファイルを維持するには、エージェントを活用してください。