ソフトウェアテストは、テスターや品質保証部門だけの仕事ではありません。単に不具合を見つけ出す以上の役割があるのです。本書は、そのような「ソフトウェアテストの広い役割を知ってほしい」と思って執筆しました。 　主な読者には、「開発経験は多少あるものの、テストについてはこれから」、あるいは「改めて知識を整理したい」というエンジニアの方々を想定。基本的な概念を体系的に示しつつ、新しいトピックスも含めることで、ソフトウェアテストの全体感を一冊で俯瞰できるようにしました。また、多くの先人たちの知見を紹介する一方、筆者たちが業務で行っている工夫を加え、読者が実践的な技法まで修得できるよう最大限努めました。 本書の執筆陣は、幅広い事業領域を持つ企業で、各々が複数の製品ドメインに携わってきた研究者や技術者です。社内外でテスト技術の普及活動にも携わってきました。それぞれが得意とするネタを持ち寄って、できる限り広範に、実践的な内容を盛り込みました。　（本書「まえがき」より抜粋して編集）

本書の主題は、「正解を定義できないからこそAIを使う」ことから生じる矛盾を乗り越え、読者がAIシステムをテストできるようになることです。従来行っていた正解に基づくテストは無効ですので、AIソフトウェア向けの新しいテストの方法を説明していきます。 ●想定読者 本書の想定読者は、AIソフトウェアのテスト方法がわからず困っている技術者や、AIシステムに品質問題が発生しないか心配な品質保証担当者、あるいは自社の業務にAIを導入したいけれど、知識不足に不安を抱いている事業担当者などです。 ●本書に必要な前提知識 ・ソフトウェア開発の基礎知識だけでよく、AI/機械学習やソフトウェアテストの専門知識は不要です。 ・4章から7章のチュートリアルは、Pythonを知らなくても体験できます。 ・集合演算や論理式には簡単な記号だけを使っており、高校初級程度の数学の知識があれば、より深く内容を理解できるでしょう。 ・数式やプログラムコードを読み飛ばしても、概要を理解できるよう構成しています。 ●主な構成 まず、AIの専門家でない方々に向けて、１章ではできるだけ平易に「AIとは何か？」の説明から始めます。続く２章では、AIシステムのテストの難しさと、考え方を説明します。３章からはいくつかのテスト技術について説明するとともに、テストを実行するためのソフトウェアの導入方法や実行例も含めながら詳しく解説することで、読者がAIソフトウェアのテストを実践できるようになることをめざします。 ◆「AI/Data Science実務選書」とは… AI開発とデータサイエンスのプラクティスを集め、実務家のスキル獲得／向上を力強く支援します。