<p><!--
{
"title": "IPA午前Ⅱ:MTBF(平均故障間隔)の計算と信頼性評価",
"primary_category": "情報処理技術者試験",
"secondary_categories": [
"システム信頼性",
"品質管理"
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"tags": [
"IPA",
"午前Ⅱ",
"MTBF",
"信頼性",
"故障",
"可用性",
"ITサービスマネジメント"
],
"summary": "IPA午前Ⅱ試験によく出題されるMTBF(平均故障間隔)について、その定義、計算方法、およびシステム信頼性評価における役割を解説します。",
"mermaid": "graph TD\n A[システム運用開始] --> |稼働| B{正常稼働}\n B –> |故障1回目| C1{故障発生}\n C1 –> |復旧時間1| D1[システム復旧]\n D1 –> |稼働| B\n B –> |故障2回目| C2{故障発生}\n C2 –> |復旧時間2| D2[システム復旧]\n D2 –> |稼働| B\n subgraph 信頼性指標\n MTBF_label[MTBF: 平均故障間隔]\n MTTR_label[MTTR: 平均復旧時間]\n end\n B — 平均稼働時間 –> C1\n C1 — 平均停止時間 –> D1\n D1 — 平均稼働時間 –> C2\n C2 — 平均停止時間 –> D2\n\n style A fill:#DDEEFF,stroke:#3366BB,stroke-width:2px\n style D1 fill:#DDEEFF,stroke:#3366BB,stroke-width:2px\n style D2 fill:#DDEEFF,stroke:#3366BB,stroke-width:2px\n style B fill:#E6FFD6,stroke:#55AA00,stroke-width:2px\n style C1 fill:#FFD6D6,stroke:#AA0000,stroke-width:2px\n style C2 fill:#FFD6D6,stroke:#AA0000,stroke-width:2px”,
“verify_level”: “未検証”,
“tweet_hint”: “IPA午前Ⅱ対策!MTBF(平均故障間隔)の計算と信頼性評価について解説。システムの可用性を測る重要な指標を理解しよう。”,
“link_hints”: [
“IBM Documentation: Understanding MTBF”,
“IEC 60050-191:2001 – Dependability and quality of service”
]
}
–>
本記事は<strong>Geminiの出力をプロンプト工学で整理した業務ドラフト(未検証)</strong>です。</p>
<h1 class="wp-block-heading">IPA午前Ⅱ:MTBF(平均故障間隔)の計算と信頼性評価</h1>
<p>MTBF(平均故障間隔)は、修理可能なシステムが故障してから次に故障するまでの平均時間を示す信頼性指標であり、総稼働時間を故障回数で割ることで算出する。</p>
<div class="wp-block-merpress-mermaidjs diagram-source-mermaid"><pre class="mermaid">
graph TD
A["システム運用開始"] --> |稼働| B{"正常稼働"}
B --> |故障1回目| C1{"故障発生"}
C1 --> |復旧時間1| D1["システム復旧"]
D1 --> |稼働| B
B --> |故障2回目| C2{"故障発生"}
C2 --> |復旧時間2| D2["システム復旧"]
D2 --> |稼働| B
subgraph 信頼性指標
MTBF_label["MTBF: 平均故障間隔"]
MTTR_label["MTTR: 平均復旧時間"]
end
B -- 平均稼働時間 --> C1
C1 -- 平均停止時間 --> D1
D1 -- 平均稼働時間 --> C2
C2 -- 平均停止時間 --> D2
style A fill:#DDEEFF,stroke:#3366BB,stroke-width:2px
style D1 fill:#DDEEFF,stroke:#3366BB,stroke-width:2px
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style B fill:#E6FFD6,stroke:#55AA00,stroke-width:2px
style C1 fill:#FFD6D6,stroke:#AA0000,stroke-width:2px
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</pre></div>
<h3 class="wp-block-heading">信頼性指標としてのMTBFの重要性</h3>
<p>現代の情報システムにおいて、システムの安定稼働はビジネス継続性の要である。システムが一度停止すると、業務の中断、顧客信頼の失墜、経済的損失など、多大な影響が発生する。このため、システムの信頼性を定量的に評価し、改善していくことが不可欠となる。MTBF(Mean Time Between Failures:平均故障間隔)は、システムの信頼性を示す主要な指標の一つであり、修理可能なシステムやコンポーネントが故障してから、次に故障するまでの平均稼働時間を示す[1]。この指標は、システムの設計、運用、保守計画において重要な役割を果たす。</p>
<h3 class="wp-block-heading">MTBFの定義と目的</h3>
<p>MTBFは、システムが故障から復旧した後、次に故障するまでの平均的な時間を指す。これは、システムがどれだけ安定して稼働できるか、つまりシステムの「持ちの良さ」を示す指標と言える[3]。MTBFが長ければ長いほど、そのシステムは信頼性が高く、頻繁に故障しないと評価される。MTBFは、主に以下の目的で利用される。</p>
<ul class="wp-block-list">
<li><p><strong>システム設計の評価</strong>:設計段階で予測MTBFを計算し、目標信頼性レベルを満たしているかを確認する。</p></li>
<li><p><strong>製品選定の基準</strong>:複数の製品やコンポーネントを比較する際に、信頼性の指標として用いる。</p></li>
<li><p><strong>保守計画の策定</strong>:MTBFに基づいて予備部品の在庫計画や予防保守のスケジュールを立てる。</p></li>
<li><p><strong>システムの可用性予測</strong>:MTTR(Mean Time To Repair:平均復旧時間)と組み合わせることで、システムの可用性(稼働率)を計算する[4]。</p></li>
</ul>
<p>MTTRは、故障発生からシステム復旧までの平均時間を指し、システムの保守性を示す指標である。MTBFとMTTRを組み合わせた可用性の計算式は以下の通りである。</p>
<p>可用性 = MTBF / (MTBF + MTTR)</p>
<h3 class="wp-block-heading">MTBFの計算方法と具体例</h3>
<p>MTBFは、観測期間におけるシステムの総稼働時間と故障回数を用いて計算される。基本的な計算式は以下の通りである[3][4]。</p>
<p>MTBF = 総稼働時間 / 故障回数</p>
<p>ここで、「総稼働時間」は、観測期間中にシステムが正常に動作していた全時間の合計である。「故障回数」は、観測期間中に発生した故障の総数である。</p>
<p><strong>計算例:</strong></p>
<p>あるサーバーシステムを2024年1月1日から2024年6月30日までの6か月間(約182日)観測したとする。この期間中に、以下の故障が発生した。</p>
<ul class="wp-block-list">
<li><p>2024年2月10日 10:00 – 12:00 (2時間停止)</p></li>
<li><p>2024年4月5日 09:00 – 13:00 (4時間停止)</p></li>
<li><p>2024年5月20日 14:00 – 16:00 (2時間停止)</p></li>
</ul>
<p>総観測時間 = 182日 × 24時間/日 = 4368時間
総停止時間 = 2時間 + 4時間 + 2時間 = 8時間
総稼働時間 = 4368時間 – 8時間 = 4360時間
故障回数 = 3回</p>
<p>この場合のMTBFは以下のように計算される。</p>
<p>MTBF = 4360時間 / 3回 ≈ 1453.33時間</p>
<p>したがって、このサーバーシステムのMTBFは約1453.33時間となる。これは、平均して約1453.33時間ごとに一度故障が発生する可能性があることを示している。</p>
<div class="codehilite">
<pre data-enlighter-language="generic">def calculate_mtbf(total_uptime_hours: float, num_failures: int) -> float:
"""
MTBF(平均故障間隔)を計算する関数。
Args:
total_uptime_hours (float): システムの総稼働時間(時間単位)。
num_failures (int): 観測期間中の故障回数。
Returns:
float: 計算されたMTBF値(時間単位)。
故障回数が0の場合、無限大(float('inf'))を返す。
計算量: O(1)
メモリ使用量: O(1)
"""
if num_failures <= 0:
return float('inf') # 故障が一度も発生しなかった場合、MTBFは無限大と見なせる
return total_uptime_hours / num_failures
# 例: 上記のサーバーシステムのデータ
total_uptime = 4360.0 # 時間
failures = 3
mtbf_value = calculate_mtbf(total_uptime, failures)
print(f"MTBF: {mtbf_value:.2f} 時間") # 出力: MTBF: 1453.33 時間
</pre>
</div>
<h3 class="wp-block-heading">まとめと活用要点</h3>
<ul class="wp-block-list">
<li><p><strong>信頼性の指標</strong>: MTBFは、修理可能なシステムの信頼性を示す重要な指標であり、故障間の平均稼働時間を表す。</p></li>
<li><p><strong>計算式</strong>: 総稼働時間を故障回数で割ることで算出される。</p></li>
<li><p><strong>保守計画</strong>: MTBFは、予防保守のスケジュールやスペア部品の在庫管理に活用される。</p></li>
<li><p><strong>可用性との関係</strong>: MTTR(平均復旧時間)と組み合わせてシステムの可用性を評価できる。</p></li>
<li><p><strong>具体日付</strong>: 上記の計算例では、2024年1月1日から2024年6月30日までの約6か月間のデータを使用している。</p></li>
</ul>
<hr/>
<p><strong>参考文献:</strong>
[1] IEC 60050-191:2001 (International Electrotechnical Vocabulary – Dependability and quality of service). <em>Accessed 2024年7月28日</em>.
[2] ISO/IEC 15288:2023 (Systems and software engineering — System life cycle processes). <em>Accessed 2024年7月28日</em>.
[3] IBM Documentation: “Understanding MTBF”. IBM. <em>Updated 2024年6月15日</em>. <a href="https://www.ibm.com/docs/en/spss-predictive-maintenance/1.1.2?topic=concepts-understanding-mtbf">https://www.ibm.com/docs/en/spss-predictive-maintenance/1.1.2?topic=concepts-understanding-mtbf</a>
[4] Wikipedia: “Mean time between failures”. Wikimedia Foundation. <em>Last edited 2024年7月20日</em>. <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Mean_time_between_failures">https://en.wikipedia.org/wiki/Mean_time_between_failures</a></p>
|稼働| B{正常稼働}\n B –> |故障1回目| C1{故障発生}\n C1 –> |復旧時間1| D1[システム復旧]\n D1 –> |稼働| B\n B –> |故障2回目| C2{故障発生}\n C2 –> |復旧時間2| D2[システム復旧]\n D2 –> |稼働| B\n subgraph 信頼性指標\n MTBF_label[MTBF: 平均故障間隔]\n MTTR_label[MTTR: 平均復旧時間]\n end\n B — 平均稼働時間 –> C1\n C1 — 平均停止時間 –> D1\n D1 — 平均稼働時間 –> C2\n C2 — 平均停止時間 –> D2\n\n style A fill:#DDEEFF,stroke:#3366BB,stroke-width:2px\n style D1 fill:#DDEEFF,stroke:#3366BB,stroke-width:2px\n style D2 fill:#DDEEFF,stroke:#3366BB,stroke-width:2px\n style B fill:#E6FFD6,stroke:#55AA00,stroke-width:2px\n style C1 fill:#FFD6D6,stroke:#AA0000,stroke-width:2px\n style C2 fill:#FFD6D6,stroke:#AA0000,stroke-width:2px”,
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“IEC 60050-191:2001 – Dependability and quality of service”
]
}
–>
本記事はGeminiの出力をプロンプト工学で整理した業務ドラフト(未検証)です。
IPA午前Ⅱ:MTBF(平均故障間隔)の計算と信頼性評価
MTBF(平均故障間隔)は、修理可能なシステムが故障してから次に故障するまでの平均時間を示す信頼性指標であり、総稼働時間を故障回数で割ることで算出する。
graph TD
A["システム運用開始"] --> |稼働| B{"正常稼働"}
B --> |故障1回目| C1{"故障発生"}
C1 --> |復旧時間1| D1["システム復旧"]
D1 --> |稼働| B
B --> |故障2回目| C2{"故障発生"}
C2 --> |復旧時間2| D2["システム復旧"]
D2 --> |稼働| B
subgraph 信頼性指標
MTBF_label["MTBF: 平均故障間隔"]
MTTR_label["MTTR: 平均復旧時間"]
end
B -- 平均稼働時間 --> C1
C1 -- 平均停止時間 --> D1
D1 -- 平均稼働時間 --> C2
C2 -- 平均停止時間 --> D2
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信頼性指標としてのMTBFの重要性
現代の情報システムにおいて、システムの安定稼働はビジネス継続性の要である。システムが一度停止すると、業務の中断、顧客信頼の失墜、経済的損失など、多大な影響が発生する。このため、システムの信頼性を定量的に評価し、改善していくことが不可欠となる。MTBF(Mean Time Between Failures:平均故障間隔)は、システムの信頼性を示す主要な指標の一つであり、修理可能なシステムやコンポーネントが故障してから、次に故障するまでの平均稼働時間を示す[1]。この指標は、システムの設計、運用、保守計画において重要な役割を果たす。
MTBFの定義と目的
MTBFは、システムが故障から復旧した後、次に故障するまでの平均的な時間を指す。これは、システムがどれだけ安定して稼働できるか、つまりシステムの「持ちの良さ」を示す指標と言える[3]。MTBFが長ければ長いほど、そのシステムは信頼性が高く、頻繁に故障しないと評価される。MTBFは、主に以下の目的で利用される。
システム設計の評価:設計段階で予測MTBFを計算し、目標信頼性レベルを満たしているかを確認する。
製品選定の基準:複数の製品やコンポーネントを比較する際に、信頼性の指標として用いる。
保守計画の策定:MTBFに基づいて予備部品の在庫計画や予防保守のスケジュールを立てる。
システムの可用性予測:MTTR(Mean Time To Repair:平均復旧時間)と組み合わせることで、システムの可用性(稼働率)を計算する[4]。
MTTRは、故障発生からシステム復旧までの平均時間を指し、システムの保守性を示す指標である。MTBFとMTTRを組み合わせた可用性の計算式は以下の通りである。
可用性 = MTBF / (MTBF + MTTR)
MTBFの計算方法と具体例
MTBFは、観測期間におけるシステムの総稼働時間と故障回数を用いて計算される。基本的な計算式は以下の通りである[3][4]。
MTBF = 総稼働時間 / 故障回数
ここで、「総稼働時間」は、観測期間中にシステムが正常に動作していた全時間の合計である。「故障回数」は、観測期間中に発生した故障の総数である。
計算例:
あるサーバーシステムを2024年1月1日から2024年6月30日までの6か月間(約182日)観測したとする。この期間中に、以下の故障が発生した。
2024年2月10日 10:00 – 12:00 (2時間停止)
2024年4月5日 09:00 – 13:00 (4時間停止)
2024年5月20日 14:00 – 16:00 (2時間停止)
総観測時間 = 182日 × 24時間/日 = 4368時間
総停止時間 = 2時間 + 4時間 + 2時間 = 8時間
総稼働時間 = 4368時間 – 8時間 = 4360時間
故障回数 = 3回
この場合のMTBFは以下のように計算される。
MTBF = 4360時間 / 3回 ≈ 1453.33時間
したがって、このサーバーシステムのMTBFは約1453.33時間となる。これは、平均して約1453.33時間ごとに一度故障が発生する可能性があることを示している。
def calculate_mtbf(total_uptime_hours: float, num_failures: int) -> float:
"""
MTBF(平均故障間隔)を計算する関数。
Args:
total_uptime_hours (float): システムの総稼働時間(時間単位)。
num_failures (int): 観測期間中の故障回数。
Returns:
float: 計算されたMTBF値(時間単位)。
故障回数が0の場合、無限大(float('inf'))を返す。
計算量: O(1)
メモリ使用量: O(1)
"""
if num_failures <= 0:
return float('inf') # 故障が一度も発生しなかった場合、MTBFは無限大と見なせる
return total_uptime_hours / num_failures
# 例: 上記のサーバーシステムのデータ
total_uptime = 4360.0 # 時間
failures = 3
mtbf_value = calculate_mtbf(total_uptime, failures)
print(f"MTBF: {mtbf_value:.2f} 時間") # 出力: MTBF: 1453.33 時間
まとめと活用要点
信頼性の指標: MTBFは、修理可能なシステムの信頼性を示す重要な指標であり、故障間の平均稼働時間を表す。
計算式: 総稼働時間を故障回数で割ることで算出される。
保守計画: MTBFは、予防保守のスケジュールやスペア部品の在庫管理に活用される。
可用性との関係: MTTR(平均復旧時間)と組み合わせてシステムの可用性を評価できる。
具体日付: 上記の計算例では、2024年1月1日から2024年6月30日までの約6か月間のデータを使用している。
参考文献:
[1] IEC 60050-191:2001 (International Electrotechnical Vocabulary – Dependability and quality of service). Accessed 2024年7月28日.
[2] ISO/IEC 15288:2023 (Systems and software engineering — System life cycle processes). Accessed 2024年7月28日.
[3] IBM Documentation: “Understanding MTBF”. IBM. Updated 2024年6月15日. https://www.ibm.com/docs/en/spss-predictive-maintenance/1.1.2?topic=concepts-understanding-mtbf
[4] Wikipedia: “Mean time between failures”. Wikimedia Foundation. Last edited 2024年7月20日. https://en.wikipedia.org/wiki/Mean_time_between_failures
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