明日から使える PICT 入門ガイド

目的

明日から即実戦投入できるように、Microsoft 製 OSS PICT の概要と使い方を集中解説します。
本稿を読めば「モデルファイル作成 → pict 実行 → シート共有」までひと通り流せます。

1. PICT とは？

Pairwise Independent Combinatorial Testing の略。
指定した t-wise（デフォルト 2‑wise）で 全組合せを最小行数に圧縮してくれる CLI ツール。
制約（IF〜THEN など）、重み付け、事前シード固定など現場要件に便利な機能が充実。
追い付きやすい： モデルファイルはシンプルなテキスト、実行は 1 コマンド、生成は数 ms〜数百 ms。

参考 : Microsoft/PICT GitHub レポジトリ, “PICT User Guide” (PDF)

2. インストール & セットアップ

2.1 CLI 本体

# macOS / Linux (Homebrew)
brew install pict

# Windows
choco install pict   # or GitHub Releases の zip を展開

# Python 包 (サーバー用途)
pip install pypict   # pict バイナリ同梱 wheel

2.2 VS Code 拡張（GUI 補助）

Marketplace で "VSCode PICT" を検索→インストール。
.pict ファイルのシンタックスハイライトとモデル検証が可能。

3. モデルファイルの作り方

# login.pict
OS:        Windows, macOS, Linux
Browser:   Chrome, Firefox, Edge
Lang:      JP, EN

# 無効組合せ除外
IF [OS] = "macOS" THEN [Browser] <> "Edge";

書式 : パラメータ名: 値1, 値2, ... を 1 行ずつ。
コメントは #。
制約文は SQL ライクで読みやすい。

n‑wise 組合せ数を手計算してみる

以下の 3 パラメータを例に 2‑wise と 3‑wise の理論組合せ数を求めてみます。

Parameter	値数
OS	3 (Windows / macOS / Linux)
Browser	3 (Chrome / Firefox / Edge)
Language	2 (JP / EN)

2‑wise（ペアワイズ）

ペアの取り出し方は 3C2 = 3 通り。
各ペアの値直積：
- OS × Browser → 3 × 3 = 9
- OS × Language → 3 × 2 = 6
- Browser × Language → 3 × 2 = 6
合計 9 + 6 + 6 = 21 ペア

PICT の出力は 21 ペアを およそ 6 行 でカバーします。

3‑wise

取り出しは 3C3 = 1 通り（3 パラメータ全取り）。
値直積は 3 × 3 × 2 = 18 通り。

PICT ならこの 18 通りを 12 行前後 に圧縮可能です（モデル順やシードで前後）。

「n」を上げると理論ペア数は指数的に増えるため、実務では 基本 2‑wise＋ハイリスク部のみ 3‑wise という運用が多いです。

4. テストケース生成フロー

# 4.1 ペアワイズ生成
pict login.pict > cases.tsv

# 4.2 3‑wise（/o:3） + 統計表示
pict login.pict /o:3 /s

/s で 理論ペア数と生成行数を事前チェック。
出力は タブ区切り TSV。スプレッドシートにドラッグ＆ドロップで貼り付け可。

5. Python からの自動活用

5.1 `subprocess` で直接呼び出し

import csv, subprocess, pathlib

# --- パス設定 ---
model = pathlib.Path('login.pict')
output = pathlib.Path('cases.tsv')

# --- pict 実行 ---
subprocess.run(['pict', str(model)], check=True, stdout=output.open('w'))

# --- 読み込み＆pytest 展開 ---
cases = list(csv.DictReader(output.open(), delimiter='\t'))

def idfn(row):
    return f"{row['OS']}-{row['Browser']}-{row['Lang']}"

import pytest
@pytest.mark.parametrize('row', cases, ids=idfn)
def test_login(row):
    # row は辞書型
    ...

5.2 `pypict` ラッパー使用

from pypict import pict
model_text = """OS: Windows, macOS; Browser: Chrome, Firefox"""
for row in pict(model_text):
    print(row)  # => ['Windows', 'Chrome'] など

CI/CD に組み込むなら subprocess で TSV をアーティファクト化するのが簡単。
pytest のパラメータ化と相性抜群 → テスト関数は 1 つで済み、ケースは増殖しても保守コスト増えない。

6. 何が効率化できるか？

組合せ爆発の手計算から解放：6 パラメータ・各 4 値なら理論 2‑wise ペア = 180。pict は 10 行前後 で網羅。
仕様変更耐性：モデルファイルを書き換えて再生成するだけ。手修正ゼロ。
再現性確保：/r:固定シード で毎回同じ行順 → 差分レビューがクリーン。
テスト失敗パターン固定：シード行 (/e:seed.tsv) で不安定ケースを必ず含める。

7. ベストプラクティス & Tips

値は同値分割後の代表値に絞る → pict 生成行を最小化。
業務ルールはすべて制約に落とす → 出力後の手動フィルタリングは禁忌。
3‑wise 以上はリスク基準で：全パラメータを 3‑wise にすると行数が急増。高頻度障害領域だけ別モデルに分割。
モデル名 = 機能名 で管理 → Git に置いて PR レビューで仕様も共有。

8. よくあるハマりポイント

症状	原因例	解決策
行数が思ったより多い	ネガティブ値 `~` を多用 → 対象値扱い	値を具体化、制約で除外
無効組合せが混ざる	制約不足 or 誤記	`/s` 出力を読み、IF 文追加
TSV が壊れる	モデルにタブ文字混入	値区切りを `,` か `;` に統一

9. 参考リンク

Microsoft GitHub – PICT: https://github.com/microsoft/pict
Jacek Czerwonka, “Pairwise Testing in Practice,” IEEE Software, 2009.
Blog: “Pairwise Testing – Why & How” by Hexawise.

おわりに

pict は「少ないテストで広いバグ網を張る」ための武器。モデルファイルさえ書けば明日からでも回せます。まずは 2‑3 パラメータで動かして行数の圧縮率を体感してください。