2025年における本番障害の増加：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。

創業者はそのグラフをRedditで公開しました。コミュニティはAI生成コード、エンジニアリング部門のリストラ、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。真相はおそらくこれらすべてが絡み合っていますが、データはますます一つの支配的な要因を指し示しています。

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、その検証インフラはそれに対応できる設計になっていませんでした。

データ

ThousandEyesは、グローバルな障害件数が2025年1月の1,382件から3月には2,110件へと増加——わずか2か月で53%増——したことを追跡しました。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、著者あたりのPR数はAIコーディングツールの普及により前年比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、問題も比例して増えています。

CodeRabbitによるGitHub PRの分析では、AI作成コードには論理的・正確性エラーが1.75倍多く含まれており——これは本番インシデントに最も直結するカテゴリです——セキュリティ上の問題は1.57倍、パフォーマンス問題では過剰なI/O操作が人間作成コードの8倍の頻度で発生することがわかりました。

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す。

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になった年です。GitHub Copilotは有料登録者数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になりました。Claude Code、Windsurfなどが市場に参入しました。Anthropicは自社コードの70〜90%がAI生成であると報告しました。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伝えられています。

この導入の波がコードの生産量を劇的に増加させました。しかし、大多数の組織におけるテスト、レビュー、および検証プロセスは変わらないままでした。人間のスピードに合わせて設計されたコードレビューのワークフローが、AIスピードの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ていたとしても、拡大したコードベースをカバーするよう更新されることはありませんでした。

結果として、より多くのコードが1行あたりの検証を減らしたまま本番環境に投入されています。障害データはその予測可能な帰結を反映しています。

障害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。テスト担当者の失敗ではなく、テストシステムが開発スピードに追いつけていないことの失敗です。

チームのコード生産量が3倍になってもテスト能力が変わらなければ、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はリスクを蓄積していきます。そのリスクはやがてインシデントへと変わります。

解決策はQAエンジニアを増員することではありません。経済的に成り立たず、時間もかかりすぎます。解決策は、コードの生産量に合わせてスケールする自動化テストです。

これが意味するのは、人間が手動で作成する必要のない自律的なテスト生成。人間が手動でトリガーしなくても、すべてのPRでテストを実行するCI/CDインテグレーション。開発のサイクルに合致した実行速度——30分ではなく5分以内——です。

TestSpriteはこれらすべてに対応します。コードベースと製品仕様からの自律的なテスト生成。すべてのPRに対するGitHubインテグレーション。5分以内のフルスタックテストスイート。テストインフラは、コードの生産量増加に合わせて自動的にスケールします。

障害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を必要としています。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、人間の努力を増やすだけでは逆転させることはできません。自動化された自律的なテストこそが、その解決策です。

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