負荷テストの始め方：目標値設定からボトルネック特定まで

Published on: 2025-09-18 | Last updated: 2025-09-19

負荷テスト初心者でも3つだけ実践すれば進捗が見えるコツ集

まず目標値を2つ決めてからテスト開始―例えば『最大同時ユーザー100人』『レスポンス2秒以内』など。
最初に数値でゴールを決めると迷いづらいし、後で効果測定も楽。（3日後に最初の目標達成率が50％以上か確認）
負荷シナリオは30分以内でざっくり書き出してみる。細かい調整はあと回しでOK！
早めに全体像を可視化するとチーム内の食い違いも発見しやすい。（翌日までに関係者レビュー実施済なら合格）
ボトルネック候補は最初の5分間計測データから仮リスト化。ピンと来なくても遠慮せずメモする。
序盤から仮説立てることで無駄な再テスト減らせること多し。（1回目テスト後の調査箇所が3件以上残ってないか見る）
`思ったより結果バラバラ…`と感じたら設定条件を1個だけ変えて10分再計測—記録必須！
`条件ズレ`検証は一気に詰めず小刻みにやる方が安定傾向見つけやすい。（再試行2回以内で平均差10％未満ならOK）

どうやって全体フローを30秒で理解できる？

「シナリオ作成から環境整備、指標監視、そして結果の解析――この4つの流れを押さえておけば、負荷テストって全体イメージはほんとサクッと（30秒くらい？）掴めちゃうんじゃないかと思います。ま、いいか。例えばだけど、短期キャンペーンやるEC事業者さんなら高負荷に備える必要があって、その現場ノウハウ込みでどう最適解を見つけるか迷いやすいですよね。その場合は主に次の3パターンから選ぶ形になりがちです。

ひとつ目、「Amazon EC2 m7a.large」だと月額7,484円（2024年6月時点/Amazon公式）という設定でコスパ＆リソース柔軟性のバランスが良くて個人的にも注目かな。ただし、その都度チューニングして運用回しながら慣れる“最初の壁”は少々覚悟した方がいいかも。

ふたつ目、「Nutanix Cloud Clusters 3-Year Pro Bundle」の場合は月額51,750円（Nutanixパートナー経由）、CLI操作中心なので分散型負荷テストを爆速で回せたり、多拠点展開でも安定性には自信アリって感じ。でも中長期契約ありきなので初期費用や契約縛りについては一考ですね。こういう条件面―地味に響いてきます。

そして三つ目、物理派なら「DELL PowerEdge R660xs」が1台169,800円～（2024年6月/価格.com調べ）。これは性能重視タイプですが、OS構築やネットワーク設計などドキュメント化されていない工程も当然自己解決前提となります……ここだけ骨が折れそう？

結局ねぇ、何を選ぶにせよ要件・予算・運用体制によってベストな選択肢ってガラリと変わっちゃいます。「これが絶対」とはなかなか断言できないですね。

負荷テスト手順を3ステップで始めてみる

ちょっと寝起きの頭で申し訳ないんですが、「10,000リクエスト・15分以内でサッとスモークテスト→応答速度・エラー率確認」みたいな現場エピソードをベースに、私がいつもやる負荷テスト初動3ステップを順番にまとめますね。

1. **テストシナリオと目標の設定** 　今回は何を見る？──たとえば最大同時ユーザー数とか、許容エラー率5%未満ってあたりを文章化します。　具体例：セール本番想定で100名一斉アクセス、レスポンスは必ず2秒以下を目標、とか。　ポイント：目標と条件は忘れずにテキストorスプレッドシートへちゃんと書き残すのが大事。

2. **ツール選び＆ざっくり設定** 　私はJMeter派ですけど、まずインストール。上部メニューから「スレッドグループ」を選んで、「同時接続数（例えば100）」「リクエスト頻度（1秒10件とか）」「Ramp-Up期間（60秒）」なんかをポチポチ入れていきます。　確認するのは入力値が設定画面真ん中あたりにしっかり反映されてるかってことですね。

3. **スモークテストやってみる** 　さっき作ったシナリオファイルをJMeterで読み込ませて、画面左上の「開始」ボタン押すだけ。リクエスト総数「10,000件」、制限時間「15分以内」で始めます。ま、シンプルですよ。　一応チェックポイント：画面下側の実行状況が進捗表示になってて、完了したら「成功率」とか「完了」の通知がちゃんと出てるかを見ること。

4. **指標チェックと記録付け** 　終わったら結果レポート画面に切り替わるので、「応答速度」「エラー率」を数値でサラッと確認します（例：平均応答1.8秒、エラー率2%）。まあ自分はExcelまたはGoogleシートに日付・条件・指標なんか転記してますね。　注意する点としては、もし目標値超えちゃう遅延やエラーあればセル色を赤く、それ以外は緑色って条件付き書式入れとくと後から振り返りやすいです。

5. **ログ解析＆再設計ジャッジ** 　AWSなどクラウド環境では大体一週間ごとにログをダウンロードし、「5%以上のエラー率」が見つかった時点でもう一回設計or設定見直し対象って考えるようにしています（Google SRE Handbook 2023辺り参照）。　確認する部分：週次記録用シートには閾値超過の場合が明確に追記されているかも忘れずチェックしてくださいね。

ボトルネック特定に役立つ実践テクニック集

「複数サーバ分散」や「think time（人間的な待機挿入）」など、いわゆる現場ワザが、どれほどボトルネック特定の正確さに影響するか。これ、単なる負荷テストの枠をゆうに超えてくる話ですわ。ちょっと驚き。

⚡ 分散シナリオ実行
同時多台サーバで負荷シナリオを回す場合、本番環境並みのネットワーク遅延やインフラ構成由来の揺らぎまで浮き彫りになります。いや本当に、一台ローカルだけの計測だと見逃しも生まれるんですよね。このアプローチを取ることで、「あれ、なんでここ遅い？」系トラブル探索が体感半分以下にはなります。個人的にCDN絡みとかロードバランス確認したい時はよく使います。

⚡ スマートthink time設定
単純リクエスト連投じゃなく「一呼吸置いて」から次へ送る――これ、人間っぽさあるし、アクセス傾向の再現性がぐんと増しますわ。ゼロ秒ぶっぱとは比較にならないほど、異常値（いわゆるスパイク）的エラー再現までしっかり拾えちゃうから侮れません。キャンペーン集中・チケット争奪戦みたいなイベント場面では、本領発揮だと思う。

⚡ サンプリングA/B設計
複数パターンの負荷設計でA/B的に試して、それぞれ応答速度やエラー比率・CPU食い具合まで分単位ウォッチする。これ地味だけど重要。「全体平均」だけ追うよりピークや飛び抜け異常値掴む仕組み作っておけば、自動化された例外キャッチも格段に進む感じ。一斉処理とのバッティング監視や想定外障害察知にも良き。

⚡ 手順書・自動化テンプレート化
俗人的な運用脱却には絶対コレ。一度手順＆判定基準を綴っておくことで、「なんか抜けてた！」とかメンバー替え時も迷子になりづらいです。そのまま検証ツールやスクリプト類もまとめて管理しちゃえば再利用性アップ、新人さんへの引き継ぎ時にも非常に楽ですね……ま、いいか。

⚡ 可観測性指標取り込み
最近はもう応答時間・エラー率だけじゃ足りませんなぁ（遠い目）。監視ツール経由でリアルタイム統計――メモリー消費とかI/Oディレイなど細部可視化すると、不具合追跡もずっと早く決着つく気がしてます、と。一瞬で何がボトルネックなのかわかった日には思わずニヤッとしてしまいますよ。本当クラウド環境(AWS等)でも活躍度高めです。

なぜ結果が安定しない？よくあるQ＆A集まとめ

Q: 月額3,000円以内でクラウド環境（AWS等）を利用しているのに、負荷テスト結果が毎回バラつく原因は？
A: えーと、これ結構みんな悩むところですが、大体はテスト時のネットワーク遅延やキャッシュ状況が本番と違ったり、ユーザー行動の揺らぎが想定外に入ってくることが主な理由ですね。正直、同じシナリオを書いたとしても、VPC設計とかCloudFrontを挟むかどうかでCPUへの負荷なんて全然変わっちゃいます—過去にもそんな事例（AWS構成検証2019）が出てます。一例だけど、「あれ？今日はやけに速いな…」みたいな現象が起きたりします。対策としては、複数タイミングで手作業でも計測したりシナリオをランダムにしたりするチームは、誤差幅を30％未満まで収束させられてる印象です。

Q: 応答速度の“全体平均”だけを指標にしてはいけない理由は？
A: 実はね、「平均値」だけだとキャンペーンとか一時的ピークや突然の異常値スパイクを上手く吸収しちゃうので、本当にヤバい劣化サインを見逃しがちになるんですよ。Slack Japanでは平均レスポンスタイムじゃなく99パーセンタイル値＋エラー発生ポイントも記録して管理したところ、不意打ち障害の早期発見率がかなり上がったってTechブログ（2022）でも書かれてました。「うっかり大事な兆候見落とし…」なんてことも減りますよ。

Q: スクリプト完全自動化だけだと「運用現場で起こる事故」を再現できるか？
A: ま、難しいっすよね。現実には自動ツールだけ走らせても、本番レベルの権限制約だったりクラウド課金変動による怪しい挙動とか—案外拾えない部分多いです。「これ気づかなかった！」みたいな未検出事例もいろんな報告で確認されてます。それなら少し工数は増えるけど、一度マニュアル監査プロセスや権限切替え手順も混ぜておいたほうが安心感あります。

こうして眺めると、「理論通り回してOK！」とは言い切れなくて、その場ごとの空気や偶発的要素で結果数字って揺れるものだなーと改めて思います。ま、いいか。

失敗しやすい落とし穴とリスク対策リスト

最近「クラウドの費用がいきなり跳ね上がって請求ミスまで発展」みたいな話、正直よく耳にするんですよね。2022年あたりだと、国内スタートアップで実際そういう報告が複数ありまして、例えばAWSのリソース消費が急に増えて毎月の予算を軽く超えちゃうみたいな現象、それで平均4万円くらい不意の損失が出るパターンだったっぽいです（Techベンチャー協議会）。いや～ちょっと厄介。

もうひとつ見逃せないのは、属人化した運用ルールをそのまま放置している場合です。こうなると障害時の復旧がグダグダに遅れる要因にもなるんだよなぁ。事例で言えばSlack Japanの場合（2022年）、マニュアル頼り運用だと、なんと障害検知から対応完了まで通常より1.8倍も時間がかかったらしいですよ。

じゃあどうする？一番基本はやっぱり「予算上限アラート」と「自動的な権限制御」の２つを最初からちゃんとセットしとくこと。そして設計段階から知識共有できる手順も含めておけば、不意打ちみたいな損失や現場混乱をかなり防げます。ま、いいか。（※引用：Techベンチャー協議会）