

岡田 康介
名前:岡田 康介(おかだ こうすけ) ニックネーム:コウ、または「こうちゃん」 年齢:28歳 性別:男性 職業:ブロガー(SEOやライフスタイル系を中心に活動) 居住地:東京都(都心のワンルームマンション) 出身地:千葉県船橋市 身長:175cm 血液型:O型 誕生日:1997年4月3日 趣味:カフェ巡り、写真撮影、ランニング、読書(自己啓発やエッセイ)、映画鑑賞、ガジェット収集 性格:ポジティブでフランク、人見知りはしないタイプ。好奇心旺盛で新しいものにすぐ飛びつく性格。計画性がある一方で、思いついたらすぐ行動するフットワークの軽さもある。 1日(平日)のタイムスケジュール 7:00 起床:軽くストレッチして朝のニュースをチェック。ブラックコーヒーで目を覚ます。 7:30 朝ラン:近所の公園を30分ほどランニング。頭をリセットして新しいアイデアを考える時間。 8:30 朝食&SNSチェック:トーストやヨーグルトを食べながら、TwitterやInstagramでトレンドを確認。 9:30 ブログ執筆スタート:カフェに移動してノートPCで記事を書いたり、リサーチを進める。 12:30 昼食:お気に入りのカフェや定食屋でランチ。食事をしながら読書やネタ探し。 14:00 取材・撮影・リサーチ:街歩きをしながら写真を撮ったり、新しいお店を開拓してネタにする。 16:00 執筆&編集作業:帰宅して集中モードで記事を仕上げ、SEOチェックやアイキャッチ作成も行う。 19:00 夕食:自炊か外食。たまに友人と飲みに行って情報交換。 21:00 ブログのアクセス解析・改善点チェック:Googleアナリティクスやサーチコンソールを見て数字を分析。 22:00 映画鑑賞や趣味の時間:Amazonプライムで映画やドラマを楽しむ。 24:00 就寝:明日のアイデアをメモしてから眠りにつく。
性能試験とは何か
性能試験はソフトウェアが実際に使われるときに、反応が速いかどうか、同時に多くの人が来ても落ちないかを確かめる作業です。英語では performance testing や load testing と呼ばれますが、日本語では性能試験とその仲間の用語をまとめて使います。
なぜ性能試験が大切か
サイトやアプリは急に人が増えると反応が遅くなったり落ちたりします。顧客が使えない状態が続くと信頼が下がり売り上げにも影響します。性能試験を事前に行うと、どのくらいのアクセスに耐えられるか、どこを改善すればよいかを知ることができます。
代表的な種類
ここでは代表的な性能試験の種類を簡単に紹介します。下の表を見てください。
測定する指標
性能試験でよく見る指標には次のようなものがあります。レスポンスタイムとは「リクエストを出してから応答が返るまでの時間」。スループットは「一定時間あたりに処理できるリクエストの数」。エラー率は「失敗した処理の割合」。CPU使用率、メモリ使用量、ネットワーク遅延などが重要です。これらを組み合わせて全体の健康状態を判断します。
実践の流れ
性能試験を実施する際の基本的な流れは次のとおりです。計画 → 設計 → 実行 → 分析 のサイクルを回します。
- 計画
- 対象の機能、想定利用者数、測定する指標を決めます。
- 設計
- どのようなシナリオでテストを行うかを決め、テストデータとツールを準備します。
- 実行
- 実際にテストを走らせ、結果を記録します。
- 分析
- 結果を読み解き、ボトルネックを特定して改善案を出します。
よくある誤解と対処法
性能試験は「速さだけを競うもの」ではありません。安定性、再現性、コストのバランスも大切です。急に速くなることより、一定の速度で安定して動くことが重要です。テストの環境を本番と近づけると、現実的な結果を得やすくなります。
実務での例
たとえばオンラインショッピングのサイトを想定します。1日あたりの想定来訪者数、1秒あたりのページリクエスト数、購入処理の成功率などを決めます。テンプレートのテストケースを作成し、段階的に負荷を上げていきます。最終的に「このサーバー構成で、月間のピーク時にも反応が遅くならない」という結論を得られれば、リリース準備が整います。
性能試験の同意語
- 性能評価
- 製品やシステムの性能を測定・評価すること
- 性能検証
- 仕様どおり機能するかを検証すること
- 性能測定
- 性能を数値で測定・把握すること
- ベンチマーク
- 標準的な比較基準や指標を用いて他製品と比較すること
- ベンチマークテスト
- ベンチマーク基準に沿って実施する性能テスト
- パフォーマンステスト
- システムの処理能力や応答性を検証するテスト
- パフォーマンス試験
- 性能を試すための試験全般
- 負荷試験
- 実際の、または想定以上の負荷をかけて性能を評価するテスト
- 負荷テスト
- 同義。高負荷条件下での耐性・性能を確認するテスト
- 応答性能評価
- 応答時間や遅延などの応答性能を評価すること
- 応答時間測定
- 応答時間を測定して性能を評価すること
- スループット評価
- 一定時間あたりの処理量(スループット)を評価すること
- スループット測定
- 処理量を定量的に測定すること
- ストレステスト
- 極端な負荷条件下での性能・安定性を検証するテスト
性能試験の対義語・反対語
- 機能テスト
- 性能試験が“速度・効率などの性能を検証”するのに対し、機能テストは“機能が仕様通り動くか”を検証します。使い方や機能の正確さを重視します。
- 仕様適合性テスト
- システムが要求仕様に適合しているかを検証するテスト。性能とは別の軸で、仕様との一致性を評価します。
- 実装検証テスト
- 設計・実装が正しく機能しているかを検証するテスト。機能・仕様の正しさを重視します。
- 非機能テスト
- 性能以外の品質特性を検証するテスト。可用性・セキュリティ・保守性など、性能とは別の観点を対象とします。
- 安定性検証
- 長時間や多条件下での動作の安定性を検証する試験。性能そのものより“安定して動くか”を重視します。
- 信頼性評価
- 故障しにくさ・復旧能力など、信頼性を評価するテスト・評価。性能とは別の品質観点です。
- 可用性テスト
- サービスが途切れず稼働しているかを検証するテスト。実利用時の可用性を中心に評価します。
- 耐障害性検証
- 障害時の挙動と回復能力を検証するテスト。性能の良し悪しより、障害時の耐性を評価します。
- セキュリティ検証
- セキュリティ要件が満たされているかを検証するテスト。機能性能とは別の重要な品質観点です。
- 使い勝手テスト
- ユーザーの操作性・使いやすさを評価する検証。性能評価とは異なるUXの観点を重視します。
性能試験の共起語
- 負荷試験
- システムに想定最大同時接続や高負荷をかけ、処理能力を測る基本の性能試験。
- ストレステスト
- 限界を超える負荷を与え、故障点・回復性を検証するテスト。
- パフォーマンス指標
- 性能を評価するための測定項目(応答時間、スループット、CPU使用率など)。
- 応答時間
- リクエストを受けてから応答が返るまでの時間。
- レイテンシ
- 信号の遅延。ネットワークや処理の遅さを表す指標。
- スループット
- 一定時間あたりの処理量・リクエスト処理数。
- ベンチマーク
- 標準と比較して性能を数値化・比較する基準テスト。
- 容量テスト
- 将来の利用拡大に耐えうる容量があるかを検証する。
- 長時間テスト
- 長時間連続して実行し、リークやメモリ消費の増大を検出する。
- 耐久テスト
- 長期間の安定動作を確認するテスト。
- ワークロード
- 実際の利用パターンを模した負荷。
- ワークロードモデル
- どのような負荷の組み合わせでテストするかの設計。
- ボトルネック検出
- 性能低下の原因となっている箇所を特定する作業。
- プロファイリング
- CPU時間やメモリ使用を詳しく分析する作業。
- キャッシュ効果
- キャッシュの有無で性能がどう変わるかを評価。
- データベース性能
- DBの問い合わせ応答や接続数などデータベース関連の性能。
- CPU使用率
- CPUの使用状況を測る指標。
- メモリ使用量
- アプリのメモリ消費量を測る指標。
- ディスクI/O
- ディスクの入出力性能を検証。
- ネットワーク帯域
- 通信帯域の使用量を測る指標。
- テスト自動化
- 同じ手順を自動で繰り返すことで再現性を高める。
- CI/CD統合
- 継続的インテグレーション/継続的デリバリーと性能テストを連携。
- テスト環境
- テスト用の環境設定全般。
- テストデータ
- 再現性のある現実的なデータを用意する。
- テスト計画
- 目的・範囲・実施手順・合格基準を整理した計画。
- KPI
- 重要業績評価指標。
- SLA適合性
- サービスレベル合意に対する適合性を検証。
- 自動化ツール
- JMeter、k6、LoadRunnerなど、負荷・性能を自動で生成・測定するツール。
- ベンチマークテスト
- 特定の基準に対して、性能を比較するテスト。
- スケーラビリティテスト
- 拡張性(水平/垂直)に対する性能を検証。
- 計測手法
- どの指標をどう計測するかの方法論。
性能試験の関連用語
- 性能試験
- システムが要件を満たすかを総合的に評価するテスト。応答時間、スループット、資源使用量、安定性などを同時に測定します。
- 負荷テスト
- 想定される最大利用量より高い負荷をかけ、性能の限界やスケーラビリティを検証するテスト。
- ストレステスト
- 限界を超える負荷を長時間かけて、崩れ方や回復性を観察するテスト。
- スパイクテスト
- 短時間で急激に負荷を増やし、急変に対する耐性を評価するテスト。
- 耐久性テスト
- 長時間の連続動作でメモリリークや資源枯渇が発生しないかを検証するテスト。
- 安定性テスト
- 長時間運用時の安定性を確認し、性能の変動や資源消費の増大を観察するテスト。
- 応答時間
- リクエストを受けてから処理結果が返るまでの時間。ユーザー体験の要となる指標です。
- レイテンシ
- データが伝わるまでの遅延時間。ネットワークや処理の待ち時間を含みます。
- スループット
- 一定時間あたりに処理できるリクエスト数やトランザクション量の総量。
- RPS
- Requests Per Second。1秒あたりのリクエスト数を表す指標。
- TPS
- Transactions Per Second。1秒あたりのトランザクション数を表す指標。
- ベンチマーク
- 標準的な性能指標で他のシステムと比較するための測定。公平な比較条件を使います。
- ベースライン
- 現状の安定した性能値を基準として設定する値。後の改善の土台になります。
- キャパシティプランニング
- 将来の需要を見越して必要なリソース量を計画・用意する活動。
- パフォーマンス指標
- 評価対象となる指標の総称。例として、応答時間、スループット、エラーレートなどが挙げられます。
- 測定基準
- 性能評価の際の計測方法・閾値・条件など、評価の基礎となるルール。
- テスト環境
- 性能テストを行うための独立・隔離された環境。実運用環境に極力近づけることが望ましいです。
- テストデータ
- テストで使用するデータ。現実の利用分布を再現できるよう準備します。
- テストケース
- 検証したい機能や条件を具体化した試験のシナリオ。
- ロードジェネレーター
- 負荷を人工的に作り出すツール。JMeter、Gatling、Locust などが代表例。
- 負荷生成ツール
- 負荷を生み出す機能・ツールの総称。
- APM
- Application Performance Management。アプリケーションのパフォーマンスを横断的に監視・分析する手法・ツール。
- モニタリング
- 実行中のシステム性能を継続的に観測・記録する活動。
- プロファイリング
- コードレベルでの性能分析。CPU時間や呼び出し頻度、メモリ割当を特定します。
- TTFB
- Time To First Byte。サーバーが最初のバイトを返すまでの時間。
- キャッシュヒット率
- キャッシュからデータがヒットした割合。高いほどデータ取得が速くなります。
- キャッシュミス率
- キャッシュがデータを欠いた割合。低いほど良い影響を与えます。
- メモリ使用量
- 実行中のアプリが消費している総メモリ量。
- GC Pause
- ガーベジコレクションによる処理一時停止時間。長いと応答に影響します。
- ガーベジコレクション
- 不要になったオブジェクトを自動で解放する仕組み。停止時間や頻度が性能に影響します。
- ボトルネック
- 性能を制約している要因。特定して改善対象とします。
- スケーラビリティ
- 負荷が増えたときに、リソースを追加して性能を維持できる能力。
- クラスタリング
- 複数ノードで処理を分散させる構成。負荷分散と耐障害性を向上させます。
- 分散トレーシング
- 分散システムでリクエストの流れを追跡・可視化する手法。
- SLA
- Service Level Agreement。性能・可用性の最低限の合意条件を定義する契約。
- SLA遵守
- 定められたSLAを満たす状態を維持・報告すること。
- 実環境テスト
- 本番環境に近い条件で行うテスト。実運用の挙動を検証します。
- ピーク負荷
- 最も高い負荷状態。容量計画やスケーリング方針の判断材料となります。
- 再現性
- 同じ条件・データで同じ結果を再現できること。信頼性の指標として重要です。
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