# [プロジェクト名] テスト計画書

## 1. 文書情報
- **文書ID**: TP-[YYYY-MM-DD]-[VERSION]
- **作成日**: [DATE]
- **作成者**: [NAME]
- **承認者**: [NAME]
- **最終更新**: [DATE]

## 2. プロジェクト概要
### 2.1 目的
[プロジェクトの目的とビジネス価値を記載]

### 2.2 スコープ
- **対象システム**: [システム名とバージョン]
- **AI利用範囲**: [どの部分でAIを使用するか明記]
- **除外事項**: [テスト対象外の明確化]

### 2.3 ステークホルダー
| 役割 | 氏名 | 責任範囲 |
|------|------|----------|
| プロジェクトマネージャー | | |
| 開発リード | | |
| QAリード | | |
| AIエンジニア | | |

## 3. テスト戦略
### 3.1 全体アプローチ
- **基本方針**: [リスクベース/要件ベース等]
- **AI特有の考慮事項**: 
  - [ ] 非決定的動作への対応
  - [ ] 学習データの品質確認
  - [ ] モデルの説明可能性検証

### 3.2 テストレベル
| レベル | 目的 | 実施者 | AI関連の重点 |
|--------|------|--------|---------------|
| 単体テスト | | | AIモジュールの独立検証 |
| 結合テスト | | | AI/非AI境界の検証 |
| システムテスト | | | E2Eでの品質確認 |
| 受入テスト | | | ビジネス価値の検証 |

### 3.3 テストタイプ
- **機能テスト**
  - AI生成コードの正確性
  - エッジケース処理
  - エラーハンドリング
  
- **非機能テスト**
  - パフォーマンス（推論速度）
  - セキュリティ（プロンプトインジェクション対策）
  - 信頼性（再現性確保）
  
- **AI固有テスト**
  - バイアス検出
  - 説明可能性評価
  - ドリフト検出

## 4. リスク分析
### 4.1 技術的リスク
| リスク項目 | 影響度 | 発生確率 | 対策 |
|------------|--------|----------|------|
| AI出力の不安定性 | 高 | 中 | |
| 学習データの偏り | 高 | 高 | |
| 性能劣化 | 中 | 低 | |

### 4.2 プロジェクトリスク
[プロジェクト固有のリスクを記載]

## 5. リソース計画
### 5.1 人的リソース
- **必要スキル**:
  - [ ] AI/ML基礎知識
  - [ ] 従来型テスト技術
  - [ ] 自動化スキル

### 5.2 環境・ツール
| 種別 | 名称 | 用途 | 備考 |
|------|------|------|------|
| AI開発環境 | | | |
| テスト自動化 | | | |
| 品質分析 | | | |

### 5.3 データ準備
- **テストデータ種別**:
  - [ ] 正常系データセット
  - [ ] 異常系データセット
  - [ ] エッジケースデータ
  - [ ] プライバシー配慮済みデータ

## 6. スケジュール
### 6.1 マイルストーン
| フェーズ | 開始日 | 終了日 | 主要成果物 |
|----------|--------|--------|------------|
| 計画 | | | |
| 設計 | | | |
| 実装 | | | |
| 実行 | | | |
| 完了 | | | |

### 6.2 依存関係
[他チーム、外部要因との依存関係を明記]

## 7. 品質基準
### 7.1 開始基準
- [ ] AI学習完了
- [ ] 環境構築完了
- [ ] テストデータ準備完了

### 7.2 終了基準
- [ ] 全優先度1バグ解決
- [ ] カバレッジ目標達成（___%）
- [ ] AI品質指標達成
  - [ ] 精度: ___%以上
  - [ ] 再現率: ___%以上
  - [ ] F1スコア: ___以上

### 7.3 中断・再開基準
[重大問題発生時の対応基準]

## 8. 成果物
- [ ] テスト仕様書
- [ ] テスト結果報告書
- [ ] AI品質評価レポート
- [ ] 欠陥分析レポート
- [ ] 改善提案書

## 9. コミュニケーション計画
| 種別 | 頻度 | 参加者 | 内容 |
|------|------|--------|------|
| 日次会議 | | | |
| 週次報告 | | | |
| 品質レビュー | | | |

## 10. 承認
| 役割 | 氏名 | 署名 | 日付 |
|------|------|------|------|
| | | | |

# AIプロジェクト リスク評価シート

## プロジェクト情報
- **プロジェクト名**: 
- **評価日**: 
- **評価者**: 
- **評価対象フェーズ**: [要件定義/設計/実装/テスト/運用]

## リスクカテゴリ別評価

### 1. データ関連リスク
| ID | リスク項目 | 説明 | 影響度(1-5) | 発生確率(1-5) | リスクレベル | 対策 | 担当者 | 期限 |
|----|------------|------|-------------|---------------|--------------|------|--------|------|
| D01 | データ品質不良 | 学習データにノイズや欠損が含まれる | | | | | | |
| D02 | データ偏り | 特定グループの過少/過大表現 | | | | | | |
| D03 | データ漏洩 | 機密情報の不適切な使用 | | | | | | |
| D04 | データドリフト | 時間経過によるデータ分布の変化 | | | | | | |

### 2. モデル関連リスク
| ID | リスク項目 | 説明 | 影響度 | 発生確率 | リスクレベル | 対策 | 担当者 | 期限 |
|----|------------|------|---------|-----------|--------------|------|--------|------|
| M01 | 過学習 | 訓練データへの過剰適合 | | | | | | |
| M02 | 汎化性能不足 | 新規データでの性能低下 | | | | | | |
| M03 | 説明可能性欠如 | 判断根拠の不透明性 | | | | | | |
| M04 | 敵対的攻撃 | 悪意ある入力への脆弱性 | | | | | | |

### 3. 実装関連リスク
| ID | リスク項目 | 説明 | 影響度 | 発生確率 | リスクレベル | 対策 | 担当者 | 期限 |
|----|------------|------|---------|-----------|--------------|------|--------|------|
| I01 | 統合複雑性 | AI/非AI要素の統合困難 | | | | | | |
| I02 | 性能問題 | 推論速度の要件未達 | | | | | | |
| I03 | スケーラビリティ | 負荷増大への対応不可 | | | | | | |
| I04 | 依存性管理 | 外部ライブラリの脆弱性 | | | | | | |

### 4. 運用関連リスク
| ID | リスク項目 | 説明 | 影響度 | 発生確率 | リスクレベル | 対策 | 担当者 | 期限 |
|----|------------|------|---------|-----------|--------------|------|--------|------|
| O01 | モニタリング不足 | 品質劣化の検出遅延 | | | | | | |
| O02 | 更新管理 | モデル更新時の品質低下 | | | | | | |
| O03 | インシデント対応 | AI起因の障害対応困難 | | | | | | |
| O04 | コンプライアンス | 規制要件の不遵守 | | | | | | |

## リスクマトリクス

# [プロジェクト名] 品質レポート

## エグゼクティブサマリー
### 品質状態: [🟢良好 / 🟡要注意 / 🔴要改善]

### 主要指標サマリー
| 指標 | 目標値 | 現在値 | 状態 | トレンド |
|------|--------|--------|------|----------|
| 全体品質スコア | | | | ↗️/→/↘️ |
| 機能テスト合格率 | | | | |
| AI精度 | | | | |
| 技術的負債 | | | | |

### 主要な成果
1. 
2. 
3. 

### 主要な課題と対策
1. 
2. 
3. 

## 1. テスト実行状況

### 1.1 テスト進捗
| テストレベル | 計画 | 実施済 | 合格 | 失敗 | 保留 | 進捗率 |
|--------------|------|--------|------|------|------|---------|
| 単体テスト | | | | | | % |
| 結合テスト | | | | | | % |
| システムテスト | | | | | | % |
| 受入テスト | | | | | | % |

### 1.2 カバレッジ分析
- **コードカバレッジ**: __%（目標: __%）
  - 文カバレッジ: __%
  - 分岐カバレッジ: __%
  - AI関連モジュール: __%
  
- **要件カバレッジ**: __%
  - 機能要件: __%
  - 非機能要件: __%
  - AI品質要件: __%

## 2. 欠陥分析

### 2.1 欠陥統計
| 優先度 | 新規 | 解決済 | 未解決 | 再オープン |
|--------|------|---------|--------|-------------|
| Critical | | | | |
| High | | | | |
| Medium | | | | |
| Low | | | | |

### 2.2 欠陥分布
- **コンポーネント別**
  - AIモジュール: __%
  - ビジネスロジック: __%
  - UI/UX: __%
  - その他: __%

- **原因別**
  - AI生成コード: __%
  - 人間作成コード: __%
  - 設計不備: __%
  - 要件不明確: __%

### 2.3 欠陥密度
- 全体: __件/KLOC
- AIコンポーネント: __件/KLOC
- 従来コンポーネント: __件/KLOC

## 3. AI品質メトリクス

### 3.1 モデル性能
| メトリクス | 訓練時 | テスト時 | 本番環境 | 備考 |
|------------|---------|----------|----------|------|
| 精度(Accuracy) | | | | |
| 精密度(Precision) | | | | |
| 再現率(Recall) | | | | |
| F1スコア | | | | |

### 3.2 運用品質
- **推論時間**: 平均__ms（p95: __ms）
- **スループット**: __req/sec
- **エラー率**: __%
- **ドリフト検出**: [正常/警告/異常]

### 3.3 説明可能性評価
- **グローバル説明可能性**: [高/中/低]
- **ローカル説明可能性**: [高/中/低]
- **監査証跡完全性**: __%

## 4. リスクと課題

### 4.1 技術的リスク
| リスク | 現在の状態 | 影響 | 対策状況 |
|--------|------------|------|----------|
| | | | |

### 4.2 品質改善提案
1. **短期（1-2週間）**
   - 
   
2. **中期（1-2ヶ月）**
   - 
   
3. **長期（3ヶ月以上）**
   - 

## 5. 次期アクション

### 5.1 今週の重点項目
1. 
2. 
3. 

### 5.2 要エスカレーション事項
- 

### 5.3 必要なサポート
- 

## 付属資料
- [ ] 詳細テスト結果
- [ ] 欠陥一覧
- [ ] パフォーマンステストレポート
- [ ] セキュリティ監査結果

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**作成者**: [名前]  
**作成日**: [日付]  
**配布先**: [配布リスト]