パフォーマンス・テストとは

主な基準には、速度（どれだけ速く動作するか）、安定性（クラッシュせずに動作するか）、拡張性（増加する負荷がどれだけスムーズに処理されるか）、応答性（ユーザーのプロンプトにどれだけ速く応答するか）などがあります。

ソフトウェア性能の概念はあらゆるコンピュータの使用の根底にあり、性能が低いと、質の高いユーザー・エクスペリエンスを提供するための組織の最善の努力が台無しになる可能性があります。開発者がパフォーマンス・テストを適切に監督しない場合、またはパフォーマンス・テストを十分な頻度で実行しない場合、パフォーマンスのボトルネックが発生する可能性があります。この状況は、予想される期間中における典型的なトラフィック負荷であってもシステムの処理能力を阻害する可能性があります。予期せぬピーク使用時にさらなる需要が生じると、問題はさらに深刻になります。

この課題は、企業の対外的なオペレーション全体を危険にさらす可能性があります。品質に対する定評を得るには、通常、長い期間を要します。しかし、システムやアプリケーションが信頼できる機能性を持って動作するかどうか、一般の人々が疑問を持ち始めると、評判に対してすぐに永久的な損害を与える可能性があります。エンド・ユーザーの忍耐力は、ますます限られたものになりつつあります。企業の評判が危険にさらされることが多いため、性能に関する問題が話題になる場合は、さまざまな面で重要な意味を持ちます。

まず、ほとんどのパフォーマンス・テスト・シナリオで使用される方法論を定義しましょう。6つの複数パートに分かれたステップで、一般的なパフォーマンス・テスト・プロセスを定義します。

パフォーマンス・テスト・プロセスの最初のステップでは、アプリケーションのパフォーマンス目標の概要など、有用なパラメーターの設定が含まれます。

次に、許容可能な性能基準（応答時間、スループット、リソース使用率、エラー率など）の構成要素を確立します。

またこの段階で、担当者が性能要件とビジネスの優先順位を適切にサポートするためにKPIを特定します。

すべてのテストをあらゆる状況で使用すべき、というわけではありません。開発者やその他のテスターは、テストが何の分析を意図しているのかを定義する必要があります。

まず、上位の使用シナリオを範囲設定し、実際のユーザーのやり取りを反映したテスト・ケースを設計します。次のステップは、テスト・プロセス中に使用されるテスト・データとワークロードを指定することです。

これらの変数をロックダウンした後、テスターは使用するパフォーマンス・テスト・ツール、テスト・スクリプト、およびテスト手法を選択します。このステップには、コードに基づく品質ゲートにより、後の本番手順へのアクセスを許可または拒否するプロセスであるゲーティングの設定が含まれます。

パフォーマンス・テストでは帯域幅も調べ、データ転送速度がワークロードのトラフィックを十分に処理できることを確認すします。

パフォーマンス・テスト・プロセスを正式に開始する前に、最後のステップを実行する必要があります。テスターは、システムの実際の本番環境を正確に模倣したテスト環境を構築し、テスト対象のソフトウェア・アプリケーション（AUT）がテスト環境内にデプロイされていることを確認します。

最終準備には、テスト中にシステムによって生成されたパフォーマンス・メトリクスを取得するための監視ツールの統合が含まれます。

ここまででテスト・パラメーターが明確に定義されたので、パフォーマンス・テストを実行します。テスターまたはテスト・オートメーションは、選択されたテスト・シナリオを実行し、それらのテストはパフォーマンス・テスト・ツールと共に使用されます。

テスターは通常、システムのパフォーマンスをリアルタイムで監視するため、スループット、応答時間、リソースの使用状況をチェックできます。テスト・シナリオ全体を通じて、テスターはパフォーマンスのボトルネックやテスト・メトリクスに反映されているその他のパフォーマンス関連の異常を監視します。

次に、テスターはテスト・プロセス中に収集されたパフォーマンス・データを評価します。収集されたデータに目を通し、改善が必要なパフォーマンス領域を探します。

次に、テスターはこれらのテスト結果を、テスト・プロセスの最初のステップで確立されたパフォーマンス・ベンチマークと比較します。この比較を通じて、テスターは、テスト結果が予想されるパフォーマンスからどこで乖離し、どこでボトルネックが発生する可能性があるのかを知ることができます。

テスト・データの分析を通じて性能の問題を特定した後、開発者はコードを使ってシステムを更新します。コードの最適化、リソースのアップグレード、または構成変更を使用して、挙げられた性能の問題を軽減します。

変更を実装した後、開発者はソフトウェアのテスト・シーケンスを繰り返し、変更が正常に適用されたことを確認します。開発者は、結果が定義されたベンチマークと一致するまで、この手順を繰り返します。

パフォーマンス・テストは、システムまたはアプリケーションのアウトプットを内部で詳細までチェックするため、ソフトウェア開発チームがパフォーマンス・テスト手法の最も一般的なユーザーであることは自然な成り行きと言えます。この最初のユーザー グループには、開発者、品質保証（QA）エンジニア、 DevOpsチームなど、開発プロセスに積極的に関与する専門家が含まれます。それぞれがパフォーマンス・テストから独自の情報を取得します。

• 開発者はパフォーマンス・テストを使用して、ソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）の早い段階でパフォーマンスの問題を発見し、開発の変更に優先順位を付けることで、より効率的に変更を実施できます。

• QAチームはパフォーマンス・テストを利用して業務の情報源とし、アプリケーションの動作速度、機能の安定性、拡張機能がさまざまなワークロードで十分に機能しているかどうかを判断する際に役立っています。

• 継続的インテグレーションと継続的デリバリー（CD/CD）パイプライン内で作業するDevOpsチームは、パフォーマンス・テストを組み込んで、開発者による各変更によってシステムの動作が低下しないことを自動的に検証できます。

次のユーザー・グループは、開発者ではありませんが、それでもシステムのパフォーマンス管理を仕事の主要な要素として、現場レベルで働いています。

• プロジェクト・マネジャーは、パフォーマンス・テストを用いてリスクを評価し、システム変更によって生じうるシステムへの影響を測定します。

• 最高技術責任者（CTO）または同様の能力を持つ従業員は、変化する需要をどのように長期的な成長につなげられるのかを判断するために、パフォーマンス・テストを必要とします。

• 会社のオーナーは、収益源を守ることに全力を注ぎます。パフォーマンス・テストでは、読み込み時間が十分に早く、応答性の低いカスタマー・サービスが収益プロセスを妨げていないことが確認されています。

しかし、パフォーマンス・テストを実施するのは会社の経営陣だけではありません。多くの組織や企業では、あらゆる規模で、さまざまな目的でパフォーマンス・テストを頻繁に利用しています。

• 定期的に大量のトラフィックを経験する大企業は、アプリケーションが重いワークロードを処理できることを確認するためにパフォーマンス・テストを活用しています。このアプローチは、大規模なユーザーベースを持つオンライン・プラットフォームに大きく依存している企業にとって特に重要です。

• 中小企業（および新興企業）は、成長計画の取り組みの一環としてパフォーマンス・テストを必要としています。これらの組織は、パフォーマンス・テストを使用して、成長を成功させる能力に悪影響を与える可能性のある将来のボトルネックについて警告を行います。

• 新しいアプリケーション立ち上げの準備をしている（あらゆる規模の）企業は、現実世界の運用シナリオにおける問題を予測する手段として、パフォーマンス・テストに取り組むことが賢明です。重要なITシステムの変更を行う企業にも同じことが当てはまります。

• 金融機関は多大な責任を負い、業種・業務に対するさまざまな規制に直面しています。このような企業は、特にトランザクション量が多い時期に関連するベースライン標準を維持するために、パフォーマンス・テストを日常的に使用しています。

開発者は、特定の種類の結果データを導き出し、特定のストラテジーをサポートするために、さまざまな種類のパフォーマンス・テストを実行します。ここでは、最も一般的な種類のテストを紹介します。

開発者とテスターは、パフォーマンス・テスト用に設計された多数のツールから選択できます。ここでは、最も人気の高いものをいくつか紹介します。

• JMeter：ApacheのJMeterアプリケーションは、ワークロードのパフォーマンス・テスト用に設計された人気のオープンソース・ソフトウェアです。このツールは、スレッド・グループを使用して仮想ユーザーを生成し、過剰なユーザー数を含む条件など、実際のユーザーが関与するトラフィック・シナリオを模倣できます。こうした極限的な状況は、テスト対象システム（SUT）を調査する際に指定されます。JMeterは、テスト対象システム（SUT）がユーザー・リクエストにどれだけ迅速に応答するかを測定する応答時間などの、価値的なテスト・メトリクスを提供します。また、エラー率（失敗した要求の割合）と、スループット（SUTが特定の時間枠内に処理できるリクエストの数を示す）も追跡します。

• LoadRunner：JMeterと同様に、LoadRunnerは膨大な数の仮想ユーザーを作成します。次に、LoadRunnerは、コンポーネント間のメッセージやユーザー・インターフェイスとのユーザー・インタラクションなど、これらの何百万もの仮想ユーザーに対して人工的なユーザー・アクティビティを生成します。このようなやり取りは、LoadRunnerが生成するテスト・スクリプトに保管されます。2025年の時点で、2,600社以上の企業が、パフォーマンス・テストとQA活動のツールとしてMicro Focus LoadRunnerを使用していると報告されています。

• RoadRunner：「PHP」はかつて「Personal Home Page」の略でしたが、「Hypertext Preprocessor」を意味する言葉に変化しました。現在では、サーバーサイド・スクリプト言語（開発者がクライアントのWebブラウザーではなくサーバー上でコードを実行することを意味する）を指します。オープンソースのRoadRunner（発音的に類似したLoadRunnerと混同しないこと）は、PHPアプリケーション・サーバーおよびプロセス・マネージャーとして機能します。ブート・ロード時間の必要性をなくし、遅延を制限することで、アプリケーションのパフォーマンスを合理化します。RoadRunnerは、同時に動作するJavaプログラムの動的分析フレームワークを実現します。RoadRunnerは、イベント・ストリームを評価するアプリケーション・プログラミング・インターフェース（API）を提供します。

コンピュータに関連するほぼすべての事柄と同様に、人工知能（AI）は現在、ソフトウェア・テストをまったく新しいレベルの効率に押し上げています。これにより、全体的なパフォーマンス・テスト・プロセスがより速く、より正確になり、自動化が容易になりました。

具体的には、AIは短いテスト・サイクルを採用できるため、テストの実行にかかる時間が短縮されます。また、AIの卓越した精度により、人間のテスターが見逃す可能性のある、より微妙なパフォーマンスの変化に気づくことができます。また、予測分析を通じて、AIは運用傾向と履歴データを評価し、次にボトルネックが発生する可能性のある場所と時期を予測できます。また、その予測的なシステム動作を活用し、それに基づいてテスト・パラメーターを調整することもできます。

しかし、これまでのところ、AIがパフォーマンス・テストのために行った最も重要なことは、自動化を可能にすることで大規模な取り組みを支援したことです。この自動化が際立っているのは、パフォーマンス・テスト・プロセスをすべて実行できる点です。

AIはテストの実施方法を自動化できるだけでなく、実行を目的としたテスト・スクリプトを作成することもできます。さらに、バックエンドでテスト結果を解釈し、問題の状況を修正するためのガイダンスを提供できます。

パフォーマンス・テストに対するAIの影響の中で最も興味深い、有望な影響の1つは、人間とAIのコラボレーションの増加です。このような取り組みによって、人間の本能と知識が依然として重要な役割を果たすことがわかります。実際、状況によっては、人間の衝動に従うことが依然として最も重要な指針となります。

一部の専門家は、将来のパフォーマンス・テストはこのハイブリッド・アプローチを採用することになると確信しています。このアプローチでは、コンピューターの思考や処理能力と、人間の文脈的感覚やニュアンスを組み合わせます。