目次

表紙
本書情報および正誤表のWebページ
日本語版の刊行にあたって── 翻訳・監修者による前書き
推薦のことば
目次
図表一覧
略語
用語
序文
翻訳・監修者まえがき　《高橋 寿一》
第1章　イントロダクション　《Rex Black》
1-1　AIテストの課題
1-2　まとめ
第2章　 信用できるAIと品質　《Adam Leon Smith》
2-1　AIに対する信用
2-2　AIの品質問題
2-2-1　 問題1 動作仕様のないAIシステム（自動化）
2-2-2　 問題2 不確かな回答
2-2-3　 問題3 複雑なデータを扱う
2-2-4　 問題4 システムの複雑性
2-2-5　 問題5 自己最適化
2-2-6　 問題6 人間の能力とAI
2-2-7　 問題7 バイアス／2-2-8　 問題8 変化（ドリフト）
2-2-9　 問題9 自動化バイアス
2-3　AIソフトウェアの品質測定モデル／2-3-1　機能適合性
2-3-2　コンテキストの網羅性と完全性
2-3-3　柔軟性と適応性／2-3-4　堅牢性
2-3-5　透明性と説明可能性
2-3-6　社会的・倫理的リスクの軽減
2-3-7　制御性
注意 利用時品質／2-4　AIの品質規制
2-4-1　一般データ保護規則（GDPR）／2-4-2　EUのAI規制案
2-5　まとめ
第3章　 品質とバイアス　《James Harold Davenport》
3-1　バイアス定義の推論と帰結
注意 2つのうち1つを選ぶ
3-2　日常生活におけるバイアス
3-2-1　価格は本質的に偏っている（価格バイアス）
3-2-2　ターゲティング広告のバイアス
3-3　意図しないバイアス／3-3-1　データのバイアス
3-3-2　過去データのバイアス
3-3-3　ラベルのバイアス
3-3-4　データ処理のバイアス
3-3-5　人間のバイアス
3-4　シンプソンのパラドックス
監修・補足 シンプソンのパラドックス
監修・補足 合格率と男女比のパラドックス
3-5　まとめ
第4章　 機械学習システムのテスト　《Adam Leon Smith》
4-1　テスト担当者の役割
4-2　機械学習の性質
4-2-1　テストレベル
監修・補足 マイクロサービス間のエンドツーエンドテスト
4-3　テストのメトリクス／注意 パフォーマンスという言葉について
監修・補足 混同行列
4-4　テスト技術／4-4-1　組み合わせテスト
監修・補足 105 通りのテストケース／4-4-2　ニューロンカバレッジ
監修・補足 ニューロンカバレッジ
4-4-3　経験ベースのテスト
4-4-4　メタモルフィックテスト
監修・補足 メタモルフィックテスト
4-4-5　A/Bテスト／4-4-6　専門家の活用
4-4-7　敵対的テスト／4-4-8　バックツーバックテスト
4-5　AI固有の特性をテストする／4-5-1　自己最適化システム
4-5-2　自律システム／4-5-3　 アルゴリズムバイアス、サンプリングバイアス、不適切なバイアス
4-6　非決定論的システム
4-7　透明性、説明可能性、解釈可能性
4-8　まとめ
第5章　 AIベースのテストの自動化　《Jeremias R??ler》
5-1　品質保証
5-1-1　オラクル問題
5-2　マニュアルテストと自動テスト
注意 本章で扱う自動化
5-3　ユニットテストの自動化
5-3-1　ユニットテストのテストオラクル
5-3-2　前提条件とパラメータ
5-3-3　プロトコルと内部状態
5-3-4　テストコード生成
5-3-5　明確な焦点と意図
5-3-6　ユニットテストにおけるAI――まとめ
5-4　UIレベルのテストの自動化／5-4-1　UIテストのためのテストオラクル
5-4-2　前提条件、パラメータ、再現性、相互運用性
5-4-3　モンキーテスト
5-4-4　テストの選択と優先順位付け
5-4-5　UIオブジェクトの識別と識別子の選択
5-4-6　ビジュアルテストの自動化／5-4-7　UIレベルのテスト自動化――概要
5-5　ソフトウェア品質保証における他のタスクへのAIの適用／5-5-1　バグの管理／5-5-2　異常検知
5-5-3　リスク予測とバグ推定／5-5-4　手動テストの工数見積もり／5-5-5　バグ分析
5-5-6　AIを他の仕事に応用する――まとめ／5-6　テスト支援ツールの評価
5-6-1　AIベースのテストアプローチのメトリックス
5-6-2　ツールベンダーの主張を評価する
5-6-3　投資利益率（ROI）
5-6-4　テストケース作成ツールの評価
5-6-5　評価ツールのサポート――まとめ
5-7　AIにとって今後も困難が予想される課題
5-8　まとめ
第6章　 ソフトウェアテストのオントロジー　《Joanna Isabelle Olszewska》
6-1　オントロジーについて
6-1-1　コンピュータサイエンスにおけるオントロジー
6-2　オントロジーとAI
6-2-1　ソフトウェア工学におけるオントロジー／6-3　ソフトウェアテストのためのオントロジー利用
6-3-1　 例1 ウェブサービスオントロジーのためのソフトウェアテスト
6-3-2　 例2 OntoTestオントロジー
6-3-3　 例3 ソフトウェアテストオントロジー（統合オントロジー）
6-3-4　 例4 ソフトウェアテストオントロジーの参照オントロジー
6-3-5　 例5 AI-Tオントロジー
6-4　オントロジー駆動のソフトウェアテスト動向／6-4-1　オントロジー要件
6-4-2　オントロジーの説明可能性
6-4-3　オントロジーアプリケーション
6-5　まとめ
第7章　 デジタルツインのメタバースにおけるシフトライトテスト　《Jonathon Wright》
7-1　テストのシフトライトアプローチ
7-1-1　シフトライトとシフトレフトの比較
7-2　コグニティブエンジニアリング原理
7-2-1　コグニティブエンジニアリング分野
7-3　シフトライトにおけるデジタルツインコンセプト
7-4　［ケーススタディ］パンデミック時に地域社会の安全を支援する
7-4-1　COVID-19の接触追跡プラットフォームのテスト
7-5　［ ケーススタディ］スマートシティのデータ交換――メタバースにおけるテスト／7-5-1　メタバースのコンセプトを現実世界のテストに応用
7-6　メタバースへの移行
7-6-1　 ゲーミフィケーション、無限の組み合わせを有するポケモンGOの教訓
7-7　革命より進化
7-8　まとめ
翻訳・監修者あとがき　《高橋 寿一》
著者紹介
原書発行元のBCS（英国コンピュータ協会）について／翻訳・監修者紹介
参考文献
索引
奥付