2025年の本番障害の増加：本当の原因とは

IsDown.appは2022年からグローバルなサービス障害を追跡しています。そのデータは不穏な事実を示しています。障害は毎年増加しており、2025年は過去最大の急増を記録しています。

創業者はそのチャートをRedditで共有しました。コミュニティはAI生成コード、エンジニアリング人員削減、オフショアアウトソーシング、システムの複雑化といった理論で反応しました。真実はおそらくこれらすべてですが、データが指し示す主要因は一つです。

AI生成コードが前例のない規模で本番環境に投入されています。そして、そのための検証インフラは整備されていませんでした。

データ

ThousandEyesのデータによると、グローバルな障害件数は2025年1月の1,382件から3月には2,110件へと増加し、わずか2か月で53%の増加を示しました。このパターンは年間を通じて不安定な上昇圧力を示していました。

Cortex Engineering Benchmark Reportによると、AIコーディングツールの普及により著者一人あたりのPR数が前年比20%増加した一方、プルリクエストあたりのインシデント数は23.5%増加しました。コードが増えた分、問題も比例して増加しています。

CodeRabbitのGitHub PRに関する分析によると、AIが作成したコードには人間が作成したコードの1.75倍の論理エラーおよび正確性エラーが含まれており、これは本番インシデントに最も直接的につながるカテゴリです。セキュリティの問題は1.57倍多く、パフォーマンスの問題では過剰なI/O操作が人間作成コードの8倍の割合で見られました。

1,000人以上のCIOおよびネットワークエンジニアを対象とした調査では、84%の企業がネットワーク障害の増加を報告しており、半数以上が2年間で10〜24%の増加を経験していました。

構造的な原因

障害の増加は単一の要因によるものではありません。しかし、そのタイミングは偶然ではありません。

2025年はAIコーディングツールが主流となった年です。GitHub Copilotは有料サブスクライバー180万人を突破しました。Cursorは一世代の開発者にとってデフォルトのIDEとなりました。Claude Code、Windsurfなど多くのツールが市場に参入しました。AnthropicはAI生成コードの割合が70〜90%に達したと報告しました。Spotifyの優秀な開発者たちは12月以来一行もコードを書いていないとも言われています。

この採用の波はコード出力を劇的に増加させました。しかし、多くの組織におけるテスト、レビュー、検証プロセスは変わらないままでした。人間のスピードで開発されることを前提としたコードレビューのワークフローが、AIのスピードで生み出されるアウトプットにそのまま適用されました。テストスイートが存在したとしても、拡大したコードベースをカバーするように更新されませんでした。

その結果、より多くのコードが十分な行単位の検証なしに本番環境へと投入されるようになりました。障害データはその予測可能な結果を反映しています。

障害のトレンドがテストについて示すもの

障害率の上昇は、根本的にはテストの失敗です。テスターの失敗ではなく、開発スピードに合わせてスケールできなかったテストシステムの失敗です。

チームのコード出力が3倍になっても、テスト能力が横ばいのままであれば、新しいコードの3分の2は十分な検証なしにリリースされます。その未検証のコードがリスクを蓄積し、やがてインシデントとなります。

解決策はQAエンジニアを増員することではありません。経済的にも現実的ではなく、対応に時間もかかりすぎます。解決策は、コード出力に合わせてスケールできる自動テストです。

具体的には、人間による作成を必要としない自律的なテスト生成、人間のトリガーなしにすべてのPRでテストを実行するCI/CD統合、開発サイクルに合致した実行速度（30分ではなく5分以内）が必要です。

TestSpriteはこれらすべてに対応しています。コードベースとプロダクト仕様からの自律的なテスト生成、すべてのPRへのGitHub統合、5分以内のフルスタックテストスイート。コード出力が増加するにつれて、テストインフラも自動的にスケールします。

障害のトレンドはシステム的な問題であり、システム的な解決策が必要です。指数関数的なコード量の増加によって引き起こされるトレンドを、人間の努力の増加で覆すことはできません。自動化・自律化されたテストこそが解決策です。

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