【応用情報】「キャパシティプランニング」と「チューニング」の違いは？判断基準はたった1つの「時間軸」

2026年1月14日

応用情報技術者試験や高度試験で頻出の「キャパシティプランニング」。過去問を解いていて、「パフォーマンス・チューニング」や「リソース最適化」の選択肢と混同して間違えてしまったことはありませんか？

「どっちもシステムを良くすることじゃないの？」
そう思ってしまいがちですが、実はこの2つ、見ている「時間軸」が全く別物なのです。

今回は、分厚い専門書を読まなくても試験で正解を選べるようになる、「たった1つの判断軸」を紹介します。

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結論：違いは「現在」か「未来」か

結論から言うと、この2つの違いは以下の通りです。

パフォーマンス・チューニングとキャパシティ・プランニングの違い

パフォーマンス・チューニング
- 時間軸： 現在 (NOW)
- 目的： 今のシステムの不満（遅い・重い）を解消して「速くする」こと。
キャパシティ・プランニング
- 時間軸： 未来 (FUTURE)
- 目的： 将来のアクセス増を予測して、システムを「止めない（維持する）」こと。

試験問題で迷ったら、「これは今のスピードを上げたいの？それとも将来のパンクを防ぎたいの？」と自分に問いかけてみてください。

イメージで理解する「レストランの店長」

IT用語だと難しく聞こえるので、あなたが「人気レストランの店長」だと想像してみましょう。

ケース1：パフォーマンス・チューニング（現在）

お客様から「料理が出てくるのが遅い！」とクレームが入りました。
そこであなたは以下の対策を打ちました。

シェフの手順を見直して、調理スピードを上げる。
メニュー数を減らして、効率を良くする。

これがチューニングです。「今」あるリソース（シェフや厨房）の能力を最大限に引き出し、「速度（レスポンス）」を改善しています。

ケース2：キャパシティ・プランニング（未来）

来月はクリスマス。予約が殺到することが予想されます。
今のままでは席もシェフも足りず、お店が回りません（システムダウン）。そこであなたは計画を立てました。

去年のデータを元に、来客数を予測する。
今の座席数（現状）と見比べて、足りない分のテーブルを追加発注する。
クリスマスの期間だけバイトを増やす計画を立てる。

これがキャパシティプランニングです。「未来」の負荷に耐えられるように、現状を把握し、必要なリソースを計画（プランニング）しています。

実際の過去問で試してみよう

では、この「時間軸」の視点を使って、実際の過去問を解いてみましょう。

令和7年秋期応用情報技術者試験問14
キャパシティプランニングの目的の一つに関する記述のうち，最も適切なものはどれか。

ア応答時間に最も影響があるボトルネックだけに着目して，適切な変更を行うことによって，そのボトルネックの影響を低減又は排除することである。

イシステムの現在の応答時間を調査して，長期的に監視することによって，将来を含めて応答時間を維持することである。

ウソフトウェアとハードウェアをチューニングして，現状の処理能力を最大限に引き出して，スループットを向上させることである。

エパフォーマンスの問題はリソースの過剰使用によって発生するので，特定のリソースの有効利用を向上させることである。

選択肢の分析

それでは、各選択肢の内容を見ていきましょう。

ア：応答時間に最も影響があるボトルネックだけに着目して…影響を低減又は排除することである。
- 👉 × 不正解
- 「ボトルネック」「低減」は、今の遅さを解消するチューニングの話です。
イ：システムの現在の応答時間を調査して，長期的に監視することによって，将来を含めて応答時間を維持することである。
- 👉 ◎ 正解！
- 「現在を調査」し、「将来を含めて」「維持する」。まさにキャパシティプランニングの定義（未来の安定稼働）です。
ウ：ソフトウェアとハードウェアをチューニングして，現状の処理能力を最大限に引き出して，スループットを向上させることである。
- 👉 × 不正解
- 文中に堂々と「チューニング」と書いてありますね。これは今の性能向上（チューニング）の話です。
エ：パフォーマンスの問題はリソースの過剰使用によって発生するので，特定のリソースの有効利用を向上させることである。
- 👉 × 不正解
- これは「リソースの最適化」の話です。キャパシティプランニングの一部ではありますが、目的そのもの（将来の維持）ではありません。

まとめ：キーワードで瞬殺しよう

試験中に迷わないための「キーワード対比表」です。

項目	パフォーマンス・チューニング	キャパシティ・プランニング
視点	現在の改善	未来の予測
目的	高速化、レスポンス短縮	安定稼働、SLAの維持
キーワード	ボトルネック解消最適化 SQL改善	現状分析需要予測 (トレンド) サイジング (規模見積もり)