1つのプログラム（部品）がちゃんと動くか確かめるテストのこと
簡単な説明
単体テストってのは、「このコードちゃんと動く？」って1個ずつチェックするやつです。
作った人がすぐテストして、変なバグを早めに見つけるのが目的。
最近は自動でやってくれるツールもあって、便利になってます！
由来
ソフトウェア開発では、たくさんの部品（プログラム）を組み合わせて大きなシステムを作ります。そのため、部品ごとにちゃんと動くかを確かめる必要があります。
この「部品ごとの確認」が単体テスト（たんたいてすと）です。英語では「Unit Test（ユニットテスト）」と呼びます。1960年代のソフトウェア工学の発展とともに登場しました。
具体的な説明
単体テストとは、プログラムの1つの関数やモジュール（部品）が、設計通りに正しく動作するかを開発者自身がチェックするテストのことです。
開発の工程で早い段階（コーディング直後）に実施されます。
たとえば「消費税を計算する関数」があったとします。
def tax(price):
return price * 1.1この関数が「ちゃんと税金を計算してくれるか？」を確認するのが単体テストです。
pythonコピーする編集するassert tax(100) == 110
assert tax(200) == 220
このように、入力と期待される結果をセットでテストしていきます。
単体テストは「ホワイトボックステスト」の一種であり、内部の構造やロジックを意識してテストケースを設計します。
代表的なテスト手法には以下があります：
- 命令網羅（Statement Coverage）
- 分岐網羅（Branch Coverage）
- 条件網羅（Condition Coverage）
これらを使って、コード全体のテスト網羅率（Coverage）を評価し、不具合（バグ）を事前に発見します。
ある企業で、単体テストを自動化せずに手動で実施していた場合、バグ発生率が25%。
しかし、単体テストを自動化し、網羅率を90%以上にしたチームでは、バグ発生率が8%に低下しました。
つまり、テストの自動化と網羅性の確保が、品質向上に貢献するとわかります。
例文
「このプログラム、単体テスト通ってるから、安心して次の開発に進めるよ！」
疑問
Q: 単体テストは誰が行いますか？
A: 通常はプログラムを書いた開発者本人が行います。
Q: 単体テストと結合テストは何が違いますか？
A: 単体テストは1つの部品をテストし、結合テストは複数の部品の組み合わせをテストします。
Q: テストはすべて手動で行うのですか？
A: 最近では**自動化ツール（JUnitなど）**を使って効率的に行うことが一般的です。
Q: すべてのコードに単体テストを書く必要がありますか？
A: 理想はそうですが、重要な部分や複雑な処理に優先して書くことが多いです。
Q: テストコードも本番コードと同じくらい大切ですか？
A: はい、テストコードは品質保証のために非常に重要とされています。
理解度を確認する問題
次のうち、単体テストの説明として最も適切なものはどれか？
A. システム全体の動作を確認するテスト
B. 外部システムと連携するテスト
C. 個々のプログラム部品が仕様通り動くかを確認するテスト
D. 利用者の操作を模擬して行うテスト
正解： C
関連論文や参考URL
“An Empirical Study of Unit Testing in Open Source Projects”
結果： 単体テストの実施率が高いプロジェクトほど、バグ数が少なく、修正コストが低いことが判明しました。
解説： 単体テストは保守性と品質の指標にもなり、継続的な開発に貢献します。
Wang, H., Yu, S., Chen, C., Turhan, B., & Zhu, X. (2024). Beyond Accuracy: An Empirical Study on Unit Testing in Open-source Deep Learning Projects. arXiv:2402.16546.
研究概要：
9,129のオープンソース深層学習プロジェクトを分析し、単体テストの導入状況やその効果を調査しました。
主な結果：
- 68%のプロジェクトで単体テストが導入されていない。
- 単体テストを導入しているプロジェクトは、プルリクエストの受け入れ率が高い傾向にある。
Chen, J., & Movaghar, A. (2024). An Empirical Study of Unit Test Generation with Large Language Models. arXiv:2406.18181.
研究概要：
大規模言語モデル（LLM）を活用した単体テスト生成の効果を評価するため、17のJavaプロジェクトと5つのオープンソースLLMを用いて実証研究が行われました。
主な結果：
- LLMは従来の手法よりも高いコードカバレッジを達成。
- プロンプトエンジニアリングよりもファインチューニングの方が効果的。
Alshahwan, N., et al. (2024). Automated Unit Test Improvement using Large Language Models at Meta. arXiv:2402.09171.
研究概要：
Meta社では、LLMを活用して既存の単体テストを自動的に改善するツール「TestGen-LLM」を導入し、その効果を評価しました。
主な結果：
- 生成されたテストケースの75%が正しくビルドされ、57%が安定してパス。
- 25%のテストケースでコードカバレッジが向上。
- 開発者による受け入れ率は73%。
まとめ
単体テストとは、プログラムの1つの部品（関数やモジュール）が正しく動くかを確認するテストです。
主に開発者自身が実施し、設計通りの動作かどうかを入力と出力で検証します。
品質向上やバグの早期発見に役立ち、テスト自動化によって効率化も可能です。
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