何度か、TEFで話題になったのですが、その時は、興味がなかったり、買おうと思っても在庫切れ（古書を含め）もしくは高額で買えなかったのですが、先月、Amazonで1,500円で中古があったので購入しました。中古ですが、読んだ形跡が無く、とてもきれいな本でラッキーでした。 ウェブ系システムのテスト方法を、広く、そして具体的に書いてある本でした。 具体的、そう、この本の良いところはそのままテストケースに落とせるんじゃないかと思えるくらい具体的に書いてあることです。例えば、パフォーマンステストの節でユーザのグルーピングを勧めているのですが、そこまでは他の本にも書いてあります。ところが、具体性の度合いが異なります。ちょっと比較してみましょう。 『アート・オブ・アプリケーション パフォーマンステスト』（こちらも良書です）では、 ユーザ種別には、例えば、監督者、顧客、コールセンターオペレータやチームリーダなどがある。ユーザ種別を決めることは、通常、トランザクションの規模が大きいか小さいかを決定する。例えば、監督者よりはコールセンターオペレータの方が人数が多いため、監督者は一歩引いた管理業務のみを処理しようとする。それに対し、オペレータは顧客からの大量の問い合わせを処理する。 とあります。 一方、本書では 　もう１つの方法として、ユーザベースのプロファイルを利用した作業負荷の決定方法が挙げられる。この方法では、同時接続ユーザ数、異なるタイプ別のユーザの割合、およびユーザの動作によって作業負荷を変化させる影響力を持つ。各タイプのユーザは、システムの異なる機能を異なったスピードと頻度で利用するからである。 　ユーザベースのプロファイルを利用する場合には、人間の行動を考慮に入れることが重要である。たとえば、ページ内において読む/考える/入力する時間を判断する場合、このページにユーザはどれだけの間とどまるのかを予想しなければならない。 　リピータのユーザは、アプリケーションに親しんでいくにつれて、新規ユーザよりも素早く操作しがちである。同様に、ユーザによっては、辛抱強さの度合いも異なってくる。これは、ユーザがシステムからの応答を得られない場合、どれくらいの時間でリクエストをキャンセルするかに影響すうる。 　作業負荷を決定する場合には、システムのユーザを異なるカテゴリに分類することが有益である。同様に、アプリケーションを正確にテストするには、予想したユーザの良い組み合わせを作ることが重要である。応答時間が増加するにつれて、ユーザのキャンセル操作に関してもテストを実施することが重要となってくる。ユーザの有益なグルーピング例を以下に示す。 　・ グループ別ユーザの割合 　・ 操作の早さ別のユーザの割合 　・ 辛抱強さ別のユーザの割合 　・ 利用するアプリケーションの分野に関する知識別のユーザの割合 　・ アプリケーションに対する精通度合い別のユーザの割合 　・ 接続スピード別のユーザの割合 具体的と書いたレベルが違うというのが分かりますよね。 初心者から上級者まで、ウェブ系のテストをする方は、自身の作成したテストケースと比較しながら読むととても参考になる思います。