*2020年4月、GitHubが料金プランの変更を発表しました。*料金プランの見直しにより、多くのGitHubの機能は無償提供されます。ここではGitHubの料金プランの違いについて、概要や有料プランと無料プランの機能の違いなど全体をカバーして解説していきます。

【参考】：[GitHub プランご紹介](https://github.co.jp/pricing.html)
【参考】：[GitHub Docs: GitHub のプラン](https://docs.github.com/ja/get-started/learning-about-github/githubs-plans)

*GitHubとは、ソースコードをホスティングする、ソフトウェア開発のプラットフォームを指します。*プロジェクト管理の中で、コードレビューを効率的に行い、開発生産性を高めることができます。チーム連携を想定しており、共同作業を効率的に行うことができます。

【参考】：[GitHub 日本語サイト](https://github.co.jp/)
【参考】：[GitHub](https://github.com/)

GitHubとは？メリットや使い方、Gitとの違いも徹底解説！

GitHubの使い方は？知っておきたい用語も併せて初心者向けに解説

*GitHubは共同作業を効率的に行うことができるため、ソースコードの品質向上に役立てることができます。*プロジェクト管理に必要な機能が提供され、作業はコードを見ながら行うことができます。

開発に必要なツールはマーケットプレイスから入手することができるので、ソフトウェア開発オーバーヘッドの削減が可能です。

【参考】：[GitHub Features: Write better code](https://github.com/features/code-review)
【参考】：[GitHub Features: Project planning for developers](https://github.com/features/issues)
【参考】：[GitHub Features: Built to grow](https://github.com/features/integrations)

### GitHubの無料プランと有料プランの概要

GitHubは、これまで個人向けに無料プランである「Free」と有料プランの「Pro」、企業向け「Enterprise」に分けてサービス提供していました。*「Free」と「Pro」では提供するサービスに違いがありましたが、2020年4月以降は基本機能を「Free」プランに開放し、個人と組織向けに無償化を進めています。*

チーム共同作業向けは、無料プラン「Free」に加えて有料の「Team」と「Enterprise」に整理されています。料金プランのページでは、無料の「Free」プラン、有料の「Team」「Enterprise」プランが紹介されています。

【参考】：[GitHub プランご紹介](https://github.co.jp/pricing.html)

*2024年4月現在、無料プランは個人・組織向けの「Free」が提供されています。*有料プランは、小規模プロジェクトを想定した組織向けの「Team」、大規模な組織向けの「Enterprise」に分類しサービス提供しています。

なお個人向け有料プランの「Pro」は、金額と容量を見直して引き続き提供されており、プランが完全になくなったわけではありません。

料金プランの詳細はDocsに掲載されています。同様に、Blogでは料金プランの選択方法が掲載されており、2020年4月の料金プランの変更点はFAQに掲載されています。

【参考】：[GitHub Docs: GitHub のプラン](https://docs.github.com/ja/get-started/learning-about-github/githubs-plans)
【参考】：[GitHub Blog: GitHub is free for teams](https://github.blog/2020-04-14-github-is-now-free-for-teams/)
【参考】：[GitHub Blog: GitHub Team or Free? How to choose the right plan](https://github.blog/2022-06-01-github-team-or-free-how-to-choose-the-right-plan/)
【参考】：[GitHub Docs: FAQ about changes to GitHub’s plans](https://docs.github.com/en/get-started/learning-about-github/faq-about-changes-to-githubs-plans)

*2020年4月の料金プラン変更により、多くのGitHubの機能は無償提供されます。*それらの機能は料金プラン共通機能として、全プランで同一内容が提供されます。ここからは、料金プラン共通機能や各プランごとの機能の違いについて解説していきます。

*GitHubでは、料金プランに関わらず共通機能を提供しています。*2020年4月の料金プラン見直しにおいては、共通機能を拡大しています。具体的には、次の機能を無料プラン、有料プラン関わらず提供しています。

・*コード管理*
パブリック・リポジトリとプライベート・リポジトリを制限なく提供します。

・*コードワークフロー*
コードビュー機能と、Pull Requestsを提供します。

・*コラボレーション*
パブリックリポジトリのコラボレータは、制限なく利用できます。また、Issues、プロジェクトテーブルとプロジェクトボード、マイルストーン、チームディスカッション、Organization・Teamの管理機能を提供します。

・*セキュリティとコンプライアンス*
Dependabot alert、ロールベースのアクセス制御、2要素認証の実施、監査ログ機能を提供します。

・*GitHub Marketplace*
GitHubAppsを無制限に利用できます。

・*サポート*
GitHubコミュニティによるサポートを受けることができます。

### 個人向け「Free」プランの主要機能

*個人向けの「Free」プラン「Free for personal accounts」では、上記共通機能を料金がかからず利用できます。*

加えて、パブリックリポジトリのデプロイ保護、500MBのGitHub パッケージストレージ、月間120時間のGitHub Codespacesコア、月間15GBのGitHub Codespaces ストレージが利用できます。

GitHub Actionでは、月間2,000分のCI/CD利用が可能で、公開リポジトリのデプロイ保護に対応します。

【参考】：[GitHub Docs: GitHub のプラン](https://docs.github.com/ja/get-started/learning-about-github/githubs-plans)

### 個人向け「Pro」プランの主要機能

個人向けの「Pro」プランは、個人向け「Free」プランに加えて、いくつかの追加サービスが受けられます。

具体的には、GitHub Actionが月間3,000分、2GBのGitHub パッケージストレージ、月間180時間のGitHub Codespacesコア、月間20GBのGitHub Codespaces ストレージが利用できます。加えてプライベートリポジトリの分析ツールなどが提供され、メールサポートが受けられます。

*月額料金は、7USドルから4USドルに引き下げられて提供されています。*

### 組織向け「Free」プランの主要機能

*組織向け「Free」プラン「Free for organization」では、共同作業を無制限に行うことができます。*個人向けの「Free」プランに加えて、グループ管理のためのチームアクセスコントロール、月間 2,000分のGitHub Action、500MBのGitHub パッケージストレージが提供されます。

### 組織向け「Team」プランの主要機能

組織向け「Team」プランは、組織向け「Free」プランに加えて、いくつかの追加サービスが受けられます。

具体的には、GitHub Actionが月間3,000分、2GBのGitHub パッケージストレージが個人向けの「Pro」プラン同様に提供されます。プライベートリポジトリの分析ツールや、メールサポートが受けられる点も「Pro」プランと共通です。

「Team」プランでは、GitHub Codespacesの利用やメンバーでの使用を想定して有効・無効を選択することができます。*料金は1ユーザあたり月額4USドルで、初年度は1か月分無料の年額44USドルのサブスクリプションとして提供されます。*

### 組織向け「Enterprise」プランの主要機能

組織向け「Enterprise」プランは、必要な機能とサポートがカバーされます。

具体的には、GitHub Actionが月間50,000分、50GBのGitHub パッケージストレージが提供されます。月間稼働率の99.9%がサービスレベル契約で保証されます。エンタープライズレベルのセキュリティ保護やコンプライアンス対応、デプロイ制御が可能です。

複数の組織でポリシーと課金を一元管理することも可能であり、プラン専用の手厚いサポートが受けられます。*料金は1ユーザあたり月額21USドルで、初年度は1か月分無料の年額231USドルのサブスクリプションとして提供されます。*

## GitHubの利用は無料プランから始めよう

GitHubでは2020年4月の料金見直しにより、多くの機能が無償提供されています。これから利用する方は、いきなり大規模なコード開発を進めるわけではないでしょう。**小規模なコード開発を進める場合は、まずは無料プランから始めると経済的にも有効な進め方と言えます。**

GitHubは、ソフトウェア開発のプラットフォームとして多くのデベロッパーに指示されています。多くの機能が提供されていますが、利用するには料金プランの違いを理解しておく必要があるでしょう。ここでは、GitHubの料金プランの概要や有料と無料の機能の違いを解説していきます。

2020年4月の料金プランの見直しにより、多くのGitHubの機能は無償提供されています

個人向けと組織向けに、無料プランと有料プランが提供されています

手始めに小規模なコード開発を進める場合は、無料プランから始めるのがおすすめです

GitHubの料金プランが変更され高騰？有料と無料の機能の違いも解説

## 自然言語処理と機械学習の関係性とは？

自然言語処理（NLP）と機械学習（Machine Learning）は、AI分野において欠かせない技術です。実は、両者は異なるものですが、その違いを知らない方も多いのではないでしょうか。

**自然言語処理とは、コンピュータが人間の言語を解釈し、生成する技術です。**

一方で、**機械学習はデータ学習を通してモデルを構築することを指します。**

本記事では、自然言語処理と機械学習の違いや、両者を活用した事例を詳しく解説します。自然言語処理や機械学習に興味がある方は、ぜひ本記事で理解を深めましょう。

自然言語処理（NLP）は、コンピュータが英語や日本語など、人間が日常的に使用する言語を理解し、操作する技術を指します。自然言語処理の技術は、実は昔からありましたが、後述する機械学習や深層学習などの進歩によって大きく発展しました。

*この自然言語処理を活用すれば、テキストから情報を抽出したり、文書をカテゴリ分けしたりできます。*その他にも感情分析をはじめとした幅広い活用方法があり、現在では自然言語処理を活用したAIツールも多く公開されています。

自然言語処理とは？注目される理由やできることをわかりやすく解説

*機械学習とはコンピュータがデータを学習し、パターンを抽出して予測モデルを構築する技術です。*機械学習のアルゴリズムには、教師あり学習や教師なし学習、強化学習などいくつかのアルゴリズムが存在しています。

エンジニアなら知っておくべき！機械学習とディープラーニングの違いとは？

## 自然言語処理と機械学習について

自然言語処理と機械学習の概要を把握したところで、次に両者の関係性について解説します。自然言語処理では、ChatGPTのようにテキスト解析やキーワード抽出などのタスクを実行します。このようなタスクを実行するためには、膨大なデータからパターンを抽出し、AIモデルを構築する必要があります。

**そして、このモデルを構築する際に機械学習の技術が求められます。**具体的には、機械学習を活用して膨大なデータを理解してパターンの抽出を行ったり、単語の関連性を分析したりします。

また、機械学習の技術でモデルをトレーニングすれば、テキスト以外のデータもトレーニングできます。

例えば、画像認識や音声認識、予測モデルの構築なども行えます。活用事例に関しては後述で詳しく解説しますので、参考にしてください。

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## 自然言語処理と機械学習を活用した具体例

**ここでは、自然言語処理と機械学習を活用した事例を紹介します。**自然言語処理と機械学習を活用した事例は数多くありますが、今回はビジネスでも活用できる活用事例に焦点を当てて紹介します。

*テキスト分類とは、テキストデータをカテゴリやクラスに分類する作業で、自然言語処理と機械学習を活用すれば自動でカテゴリ分けが可能です。*

例えば、スパムメールの判別や、ニュース記事をトピック別に分ける作業ができます。

*機械翻訳は、異なる言語のテキスト翻訳を自動化する技術です。*例えば、インターネット上に打ち込んだ英語を日本語に翻訳するツールなどは、機械翻訳の技術が使われています。

その他にも、テキストではなく音声を翻訳する機能やオンラインの通話システムでリアルタイムで翻訳するツールなども、機械翻訳が利用されています。

自動チャットボットは、テキストベースの対話を自動的に処理するシステムです。*ビジネスでよく利用されているのは、カスタマーサポート、バーチャルアシスタントなどが挙げられます。*

自動チャットボットに自動応答してもらうことで、企業はコストを削減することができます。

チャットボットとは？種類やメリットと効果的な選び方を解説

**自然言語処理に興味がある方は、本などで基礎知識を身につけた後、実際に自然言語処理を活用したアプリケーションを構築したり、AIモデルに触れたりすることをおすすめします。**

ここでは、自然言語処理を学ぶ方法について、具体的な方法を3つ紹介します。

自然言語の基礎から身につけたい方は、まず書籍で基礎知識を身につけましょう。*初心者向けの本も数多く出版されていますので、自分の読みやすい本を手に取ることをおすすめします。*

また、論文を読むことに抵抗がなければ、自然言語処理に関する論文を読むこともおすすめです。特に専門的な領域や、最新の情報を得たい場合は、インターネットなどで論文を検索して勉強してみましょう。

*自然言語処理を学ぶのであれば、Pythonの学習も必要です。*この理由は、自然言語処理の開発をする際にPythonのNLPライブラリを使うことが多いためです。

また、Pythonはデータサイエンスと機械学習の分野でも広く使われており、データの前処理や可視化、統計解析などもできます。一貫性を持たせて自然言語処理の開発ができるため、Pythonの基礎知識は理解しましょう。

以下では、自然言語処理でよく使われる代表的なNLPライブラリを紹介します。PythonでどのNLPライブラリを学習するか迷った時は、こちらを参考にしてください。

◾️ NLTK (Natural Language Toolkit)
NLTKは、PythonのNLPライブラリの中でも、特に代表的なものと言えます。NLTKではテキストデータのトークン化や品詞のタグ付け、構文解析、単語埋め込みなど基本的なNLPタスクを実行できます。

ちなみに品詞のタグ付けとは、テキストデータを単語などの文章の最小単位に分け、それぞれの単語に品詞の情報を付与することです。構文解析では、文章の構造を解析し、依存関係を学習します。これにより、言語モデルが文章中の単語や、フレーズの関係性を把握できるようになります。

また、サポートの幅広さだけではなく、ドキュメントが充実している点も魅力です。例えば、インストール方法や使用例も紹介されているため、これから学習を始める方には、おすすめのライブラリです。

【参考】：[NLTKドキュメント](https://www.nltk.org/)

◾️ spaCy
spaCyは処理スピードが高速な処理が魅力のNLPライブラリです。大規模なテキストデータを処理したい時には、spaCyがおすすめです。

spaCyでは、トークン化と品詞タグ付け、構文解析、単語ベクトル、固有表現認識などのタスクをサポートしています。

【参考】：[spaCy 公式](https://spacy.io/)

◾️ Transformers (Hugging Face Transformers)
Transformersは、BERT、GPT、XLNetなどの有名なモデルを提供しているのが大きな特徴です。これらのモデルはすでに事前学習されているため、1からモデルを構築するよりも短時間で言語モデルを構築できます。

公式ドキュメントではモデルの取り扱い方法や、タスクごとの使用例が紹介されています。Transformersを活用してPythonを学習する方は、公式サイトも参照してください。

【参考】：[Transformers 公式サイト](https://huggingface.co/docs/transformers/index)

◾️ Gensim
Gensimでは、トピックモデリングやテキストデータの特徴を抽出できます。トピックモデリングとは大規模なテキストから、テキスト内のトピックを抽出する手法を指します。

例えば、ニュース記事のトピックと言えばスポーツやエンターテインメント、政治などがありますが、トピックモデリングではテキストデータから単語の出現パターンを分析して、記事内のトピックを特定します。

この技術を利用すれば、テキスト文書のカテゴリー分類や文書検索の精度を向上できます。

Gensimの公式サイトにはチュートリアルも用意されていますので、興味のある方はこちらも参考にしてみましょう。

【参考】：[Gensim 公式サイト](https://radimrehurek.com/gensim/)
【参考】：[Gensim チュートリアル](https://radimrehurek.com/gensim/auto_examples/index.html#documentation)

Pythonの機械学習ライブラリ厳選10選！メリット・デメリットも解説

### 自然言語処理でデータセットを作る

自然言語処理の基礎を身につけた後は、実際にデータセットを用意してみましょう。*データセットの作り方が気になる方も多いと思いますので、本記事ではNLPでデータセットを作成する一般的な方法を紹介します。*

まず、データセットに必要なデータを収集します。既存のデータベースからデータを抽出したり、APIからデータを取得したりして、任意の方法でデータ収集を行います。

データ収集が完了したら、データ前処理を行いましょう。この段階では、収集したデータをクリーニングして不要な情報を削除します。例えば、特殊文字の処理や、テキストを単語などに分割します。

また、データセットを教師あり学習で使う場合は、この後にラベリングを行います。ラベリングの作業では、文書がどのカテゴリに属するかをラベル付けします。

次にデータセットを、トレーニングデータ、検証データ、テストデータに分割します。それぞれのデータでは役割が異なり、例えばトレーニングデータではモデルの学習を行います。

一方で検証データではハイパーパラメータの調整、テストデータではモデル性能を評価します。最後にデータを任意のフォーマットで保存してデータセットの作成は完了します。

ここまでがデータセットの一般的な作り方です。実際に作業を行う際は、前述のNLPライブラリや、書籍なども参考にしてください。

## 自然言語処理と機械学習について学びを深めよう

自然言語処理と機械学習は、非常に密接に関わっています。テキスト分類やトピック抽出など、多くの自然言語処理を実行するにはモデルが必要不可欠です。**また、そのモデルを構築するときには、機械学習の技術が欠かせません。**

本記事を読んで自然言語学習に興味の湧いた方は、本記事で紹介した自然言語処理の学習方法などを参考にして、さらに学びを深めましょう。

機械学習が学べるおすすめの本12選！初心者から上級者まで厳選してご紹介！

自然言語処理は、コンピュータが人間の言語を理解、解釈し、生成する技術です。また、機械学習はデータ学習を通してモデルを構築することを指します。本記事では、この2つの技術の関係性や、自然言語処理の学習方法について詳しく解説します。

自然言語処理はコンピュータが人間の言語を理解して、文章などを生成する技術です

自然言語処理の言語モデルを構築するために、機械学習の技術は欠かせません

自然言語処理の学習をしたい場合は、PythonのNLPライブラリなどを学習しましょう

自然言語処理と機械学習とは？それぞれの意味と関係性を詳しく解説

## 単体テスト仕様書の作り方とは？

システム開発において、システムエラーを未然に防ぐために重要な工程を担う単体テストですが、この単体テストを行う上では仕様書の作成が必須です。では、この単体テスト仕様書はどのように作成するのでしょうか？

### ポイントや注意点を抑えて作成ツールを活用しよう

単体テストにおける仕様書の作り方として重要なのは、ポイントや注意点を抑えることです。

機能の洗い出しやレビューの実施などを行い、正しくテストが実施できていない場合はテスト観点が不足していないか、テスト観点がわかりづらくなっていないかなどに注意しましょう。

また、テスト工程は効率が重視される傾向があるため、仕様書をテンプレート化したり、Excelでの作業の場合は作成ツールを活用したりして業務効率化を図ります。単体テストは比較的新人の方に任されることが多いため、テスト工程を通じてシステム開発について知識を深められます。

**知識をより深めることは、今後のキャリアアップにおいても重要なステップです。**

<center>[エンジニア転職を成功させるため ぜひ*『マイナビIT エージェント』*をご活用ください！](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12_2)</center>

システム開発において必ず必要となる単体テストは、新人にとってスキルを磨く絶好の機会となります。当記事ではまず最初に、単体テストが含まれるシステム開発工程に関しての情報や、単体テストの概要、結合テストとの違いについて紹介します。

システム開発工程にはいくつかの種類があります。1番有名で多くの企業で採用されているのが「ウォーターフォールモデル」です。そのほかに「アジャイル開発」「スパイラルモデル」「プロトタイプモデル」といった開発手法も存在します。

ここでは、一般的なウォーターフォールモデルを例に流れを説明します。ウォーターフォールモデルは、下記のように、上流工程から下流工程に流れていくように実施されます。

**「要件定義→外部設計→内部設計→プログラミング→単体テスト→結合テスト→システムテスト→運用テスト→システム移行」**

さらに、開発対象が「インフラ」か「アプリ」であるかによって、多少工程は変わります。今回は「アプリのシステム開発」を基準にした単体テストについて紹介しましょう。

システム開発の工程とは？基本的な流れや略語の意味を解説！

システムテストとは？その手法やシステムテストの仕事に転職するには

運用テストと受入テストの違いとは？
相違点を理解してシステムの品質を高めよう！

**単体テストでは、プログラミングの対象単位であるモジュールごとに1つずつテストを行っていきます。**また、単体テストは、「UT工程」や「Unit Test」とも言い、メソッドなどの1つ1つの小さな単位ごとに行うテストのことを指します。1つの動作が正常にできているかをテストすることが目的です。

### 単体テストと結合テストの違い

「単体テスト」と「結合テスト」の違いについてわからなくなる人もいるでしょう。単体テストについては上述の通りです。結合テストとは、単体テストで正常を確認できたモジュールを複数組み合わせ、正常に稼働できているかの検証を実施します。

**結合テストは、「CT工程」や「Combined Test」とも言い、複数のモジュールを組み合わせて行うテストです。**単体テストで正常が確認できたモジュールも複数結合させた場合に正常に動作するのか、想定外の状況でも要件定義した通りシステム要件が満たされているか、を検証するのが目的となっています。

システム開発の工程の「単体テスト」と「結合テスト」の違いを徹底解説！

### 単体テストは新人に任されやすい業務

**単体テストは新卒入社した社員が任されやすい業務です。**理由としては、プロジェクトの理解、仕様書の読みこみ、プログラムの解析などができないと単体テストは実施できないので、システム開発に関する知識を深めるいい機会になるためです。

また、他の工程である設計や、結合テストよりも必要なスキルが少なくて済み、大きな問題が発生するリスクが低いことも理由として挙げられます。

<center>[開発案件の多い求人情報もアリ！？ 『マイナビIT AGENT』で転職相談を受けてみる](https://mynavi-agent.jp/it/lp/029.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12_2)</center>

## 単体テストを担当するエンジニア職とは

前述の通り、単体テストは比較的新人のエンジニアが任されやすい業務ですが、実はテスト業務を専門とするIT職が存在します。今回は、その業務を担うテストエンジニアについて、概要や気になる年収について情報をまとめました。

**テストエンジニアが任される業務内容は、「単体テスト」から「システム移行」までのテスト工程を担当することが多いです。**近年ではテスト自動化ツールを活用することで、作業負担を減らす手法が増えており、今後はテスト関連の知識のみならず、そういったツールについても知見を求められるでしょう。

テストエンジニアは、仕事を通じてバグの修正やトラブル対処方法を身に付けられるため、システム開発のために必要な知識やスキルを得るにはおすすめの職種です。

テストエンジニアとは？テスターとの違い・向いている人・将来性を解説

テストエンジニアの年収についてですが、ここでは類似職種である「品質管理／QA／QC」の年収例を参考として紹介します。

「マイナビエージェント 職種図鑑」での「品質管理／QA／QC」の平均年収は526万円（※2023年8月執筆時点）、経済産業省2017年発表の「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」から近い職種の（顧客サポート/ヘルプデスク）を参考にすると、平均年収390万円と分かりました。

国税庁2020年発表の「民間給与実態統計調査」における民間企業平均年収は433万円なので、品質管理／QA／QCは調査媒体によって年収にバラつきがあることが分かります。

**テストエンジニアとして今後年収をアップさせるには、スキルアップやキャリアを積んでシステムエンジニアなどにキャリアアップする方法がおすすめです。**また、資格取得にチャレンジしてみると、昇進や転職の際に有利に働くでしょう。

【参考】：[マイナビエージェント 職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/14.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12_2)
※【平均年収 調査対象者】2020年1月～2020年12月末までの間にマイナビエージェントサービスにご登録頂いた方
【参考】：[IT関連産業における給与水準の実態① ~ 職種別（P7）](https://warp.da.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/11623215/www.meti.go.jp/press/2017/08/20170821001/20170821001-1.pdf)
【参考】：[民間給与実態統計調査-国税庁](https://www.nta.go.jp/publication/statistics/kokuzeicho/minkan2020/pdf/002.pdf?_fsi=AZhJ8QDV&_fsi=AZhJ8QDV)

## 単体テスト仕様書を作成する際に大切なポイント3つ

**単体テスト仕様書は、単体テストを実施する際に使用するドキュメントです。**そのため、開発するシステムの品質を上げるためにも、作成担当者には責任が伴う重要な役割を担っています。

システム開発では単体テスト仕様書のほかに、プロジェクト計画書や要件定義書、結合テスト仕様書などさまざまなドキュメントが存在します。単体テストの成否は、単体テスト仕様書の出来にかかっているといっても過言ではありません。

ここからは、品質の高い単体テスト仕様書を作るポイントを3つ紹介します。

要件定義書とは？仕様書との違いや書き方のポイントを解説

単体テストの仕様書では、テストの際に必要な全ての機能を徹底的に洗い出しましょう。要件定義書や設計書、そしてプログラミング担当者とコミュニケーションを取り、単体テストする機能を洗い出します。*それにより、プログラミングすべきものができていなかったなど、機能の漏れが見つかる可能性もあるでしょう。*

ただし、システム開発を行う上で、コスト、納期、品質のバランスが重要です。そのため、洗い出したテスト項目を全て実施することができないことも頭に入れておきましょう。

### テスト観点と方法を明確にわかりやすく示す

前述の通り、単体テストの担当者は新人の場合が多いため、戸惑うことなく単体テストが行える単体テスト仕様書を作る必要があります。*そのために、誰もが実施することができるテストの観点や方法を作成するのが大切です。*

単体テスト仕様書を作成する際には、テスト実施者にとって分かりやすい観点を一覧などにしてまとめます。例えば、検索する機能の場合は、「正常にデータを取得することができたか確認すること」がテスト観点になります。

網羅性を高め、項目の漏れのない仕様書を作成するためには、全体像を縦横の項目に分けた表であるマトリクスを使用するのも効果的です。

そして、テストケースは、テスト観点を用いて作成されます。テスト実施担当者が、機能の内容を全て理解できていないエンジニアや新人である場合を想定してみましょう。SIer企業などは、テスト担当者をプロジェクトの途中から雇うこともあります。

SIerとSESの違いとは？見分け方を解説！働くならどっちがいい？

単体テスト仕様書は、要件定義書や設計書から作られることが多いです。テスト観点を作成し、まとまった時点で、要件定義を行った人や、設計者にレビューをしてもらいましょう。*レビューを実施することで、気付かなかったテスト観点の漏れを防ぐことができます。*

また、開発者の立場だけではなく、顧客側の立場で、テスト観点を洗い出すことも有効な方法です。システム開発は、チームで行っていきます。わからないことがあったら、コミュニケーションを積極的に取りましょう。

以上の、単体テスト仕様書を作成する際のポイントは単体テスト工程で大切なポイントです。業務でも役立つことでしょう。

システム開発のスケジュール管理方法や立て方・使えるスキルを紹介！

## 仕様書を作成する上で注意すべき2点

単体テスト仕様書によっては、システム側には問題がないものの、単体テスト担当者が正しくテストを実施することができず、正常な出力結果が得られていない、といった場合もよくあります。

ここからは、単体テストを作成する際に注意するポイントを2つ紹介します。

システム側に不備がないテストで結果が正常ではないというような問題は、単体テスト仕様書にて、テストが必要な機能を十分に洗い出しできていない場合に起こります。

また、要件定義書や設計書のインプットが十分にできていないことでも発生するでしょう。*テスト観点が不足していると、テストケースが足りない状態となり、機能が正しく動作しているかどうかテストできないまま、次の工程へ進んでしまうことになりかねません。*

### テスト観点の表現がわかりづらい、ズレている

*単体テスト仕様書の「テスト観点」がわかりづらく、曖昧なテストケースを作ってしまうことも、問題が発生する要因です。*また、テスト観点がシステム要件とズレてしまうと、単体テストをきちんと実施できたとしても、要件通りの正常な動作かどうか、わかりかねる結果となってしまう可能性があります。

以上の、単体テスト仕様書を作成する際の注意点を頭に入れておくことで、実際の業務でも活かすことができるでしょう。

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## 単体テスト仕様書の作成は面倒くさい？

単体テスト仕様書の作成において「面倒くさい」という声はよく聞かれます。結論から言うと、*テストエンジニアという職種もあるように、単体テストが「面倒くさい」と感じるかどうかは人によって分かれるでしょう。*

これは、テストが「面倒くさい」と言われる理由が、単純作業の繰り返しであること、無駄な作業が多く効率が悪いことが多いためです。これらを解消するには、前述した作成時のポイントや注意点に注力する必要があります。

### 単体テストの効率をアップさせる方法

テスト工程は、効率が重要視されます。なぜなら、テストはあくまで仕様書に基づいた単純作業であり、膨大な量のテスト項目がある場合もあるため、1つ1つの作業に工数を多くかけてしまうと、テスト全体のコストが大きくなってしまうからです。

単体テストにかかる工数の例としては、単体テスト仕様書作成工数やレビュー工数などが挙げられます。

**単体テストの効率を上げるには、単体テスト仕様書のテンプレート化が1つの方法です。**テンプレート化することで、テスト効率が作成者の能力に依存するようなことが減り、品質の偏りも減少します。メンテナンスするためのコストの問題もあるので、案件によって使い分けましょう。

また、エクセル作業の場合、不要な作業が発生することも多いです。そのため、できる限り、無駄な作業を省くための作成ツールなども開発されています。工数を減らすためには、作成ツールの利用も検討することも大切です。

おすすめのテスト自動化ツールには、以下のようなものがあります。必要に応じて活用してみましょう。

【参考】：[Autify](https://autify.com/ja/)
【参考】：[MagicPod](https://magicpod.com/)
【参考】：[mabl](https://www.mabl.com/ja/)

他にも、開発の前例を参考にしてみるなど、効率を上げる方法はさまざまです。プロジェクトに合った効率化を図りましょう。

## 仕様書はわかりやすさと効率を意識した作成が肝心

単体テストはシステム開発の工程の中の1つで、未然にシステムエラーを防ぐ大切な役割を果たします。この記事では、知識やスキルを磨くいい機会であるため、新人に任されやすい業務であることも紹介し、単体テスト仕様書を作成する上でのポイントと注意点、効率化の方法についても解説しました。

テスト観点・方法を明確に定めたテスト仕様書を作成することで、効率的かつ的確なテストを実施することができます。**単体テストを適切に実施することができれば、プログラムの問題を早い段階で見つけることができ、手戻りを減らすことも可能であるため、コスト削減にも繋がります。**

今後テストエンジニアとして邁進していきたい、あるいはテストエンジニアからキャリアアップしていきたい場合は、自分に合う企業への転職がおすすめです。その際、転職エージェントを活用することで、優良企業と出会いやすくなるでしょう。

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「単体テスト」はシステム開発の工程の中の1つで、未然にシステムエラーを防ぐ大切な役割を果たしています。また、知識やスキルを磨くいい機会であるため、新人に任されやすい業務です。この記事では、単体テストの詳細と、仕様書を作成する上でのポイントを紹介します。

単体テストの定義や結合テストとの違いについて

単体テスト仕様書の作り方のコツ

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