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「リグレッション」という言葉を検索された方は、IT分野、特にシステム開発における「回帰テスト」について知りたいのではないでしょうか。

今回の記事では、

• 「リグレッション」の基本的な意味
• IT用語としての「回帰テスト」の重要性
• 具体的な内容
• 統計学で用いられる「回帰分析」との違い

まで、わかりやすく解説します。

リグレッション（Regression）の基本的な意味

「リグレッション（regression）」は、英語の一般的な言葉としては「後退」「退行」「逆戻り」といった意味を持ちます。

何かが元の状態やより悪い状態に戻る様子を表す際に使われます。

IT用語としてのリグレッション：回帰テスト

IT分野、特にソフトウェア開発やシステム開発においては、「リグレッション」は「回帰テスト（かいきテスト）」という形で重要な概念となります。

回帰テストとは？

回帰テストとは、ソフトウェアやシステムに変更（修正、機能追加、構成変更など）を加えた際に、既存の機能が意図せず壊れていないか（バグが再発していないか）を確認するために行うテストのことです。

回帰テストの目的

バグの再発防止: 過去に修正したバグが、新たな変更によって再び現れることを防ぎます。

既存機能への影響確認: 新しい変更が、既存の正常に動作していた機能に悪影響を与えていないかを確認します。

品質維持: ソフトウェアやシステムの品質を維持し、安定した動作を保証します。

回帰テストの重要性

システム開発は、常に変更と修正の繰り返しです。小さな変更一つが、予期せぬ場所に影響を与え、以前は正常に動作していた機能にバグを引き起こす可能性があります。

回帰テストを適切に行うことで、これらの潜在的な問題を早期に発見します。

手戻りを減らします。

最終的な製品の品質を高めることができます。

回帰テストの具体的な実施

回帰テストでは、一般的に以下のようなテストケースが用いられます。

過去にバグが発見され、修正された機能に関するテストケース: 再発していないか重点的に確認します。

変更の影響を受ける可能性のある機能に関するテストケース: 新しい変更が周辺機能に影響を与えていないか確認します。

主要な基本機能に関するテストケース: システム全体の安定性を確認します。

回帰テストは、手動で行われる場合と、自動化ツールを用いて効率的に行われる場合があります。

統計学におけるリグレッション：回帰分析

「リグレッション」という言葉は、統計学の分野でも「回帰分析（かいきぶんせき）」という重要な概念として登場します。

回帰分析とは？

回帰分析とは、ある変数（目的変数）と他の変数（説明変数）の間の関係性を分析し、予測モデルを作成するための統計手法です。

例えば、「広告費」という説明変数から「売上」という目的変数を予測したり、「気温」という説明変数から「アイスクリームの売上」という目的変数を分析したりする際に用いられます。

回帰テストとの違い

IT分野の「回帰テスト」と統計学の「回帰分析」は、どちらも「回帰（リグレッション）」という言葉を含みますが、その意味合いと目的は大きく異なります。

「リグレッション」は、一般的な英語としては「後退」などの意味を持ちますが、IT分野では「回帰テスト」として、システムやソフトウェアの品質を維持するために重要なテスト手法を指します。

一方、統計学においては「回帰分析」として、変数間の関係性を分析し予測モデルを作成するための手法として用いられます。

文脈によって意味が異なるため、注意が必要です。

この記事が、「リグレッション」の意味と、特によく使われる「回帰テスト」について理解を深める一助となれば幸いです。