QPS（Queries Per Second）とは？意味・測定・改善方法を徹底解説【ITパフォーマンスの重要指標】

2025 5/18

2025年5月18日 2025年5月18日

I. はじめに

A. QPSとは何か？ – 日常生活に潜むパフォーマンスの鍵

QPS（Queries Per Second）は、私たちのデジタルライフにおける快適さを支える、目に見えない重要な要素です。例えば、検索エンジンでキーワードを入力した瞬間に検索結果が表示されたり、お気に入りのオンラインゲームが遅延なくサクサク動いたり、動画ストリーミングサービスで高画質の映像が途切れることなく再生されたりする背後には、多くの場合、システムが高いQPSを効率的に処理できる能力が隠されています。QPSが高いシステムは、大量の同時アクセスや要求にも迅速に対応できるため、ユーザーはストレスを感じることなくサービスを享受できます ¹。このように、QPSは単に技術的な指標に留まらず、ウェブサイトの表示速度やアプリケーションの反応速度といった、私たちが日常的に体験するデジタルサービスの品質、すなわちユーザーエクスペリエンスに深く関わっているのです。

このQPSという概念を理解することは、サービスを提供する側にとってはシステムの性能を評価し改善するための指針となるだけでなく、サービスを利用する側にとっても、なぜ特定のサービスが快適に感じられるのか、あるいは不快に感じられるのかといった疑問を解き明かすための一助となり得ます。

B. この記事でわかること – QPSの全貌を解き明かす

本記事では、このQPSという指標について、初心者の方にも分かりやすく、かつ専門的な知識を求める方にもご満足いただけるよう、多角的に徹底解説します。具体的には、以下の内容を網羅しています。

QPSの正確な定義と基本的な概念
システムパフォーマンスにおいてQPSがなぜ重要視されるのか、その理由と具体的なメリット
QPSを実際にどのように測定するのか、その計算方法と役立つツール
QPSに影響を与える様々な要因（システム側、リクエスト側、外部要因など）
QPSを効果的に向上させるための具体的な戦略とテクニック
QPSと混同されやすいRPS（Requests Per Second）やTPS（Transactions Per Second）といった関連指標との明確な違いと使い分け
ウェブサーバー、データベース、検索エンジン、広告技術（アドテク）、データ分析、ベクトル検索など、様々な分野におけるQPSの活用事例
QPSの理解と最適化がSEO（検索エンジン最適化）に与える間接的な影響

この記事を読み終える頃には、QPSに関するあらゆる疑問が解消され、その重要性と活用方法について深く理解できるようになることを目指しています。

C. ご注意：IT分野のQPSと「QPS研究所」について

日本国内において「QPS」というキーワードで情報を検索すると、ITシステムの性能指標としてのQPSの他に、福岡県に拠点を置く宇宙開発ベンチャー企業である「株式会社QPS研究所」に関する情報も数多く表示されます ²。同社は小型SAR（合成開口レーダー）衛星の開発・製造やデータ提供を手掛けており、近年注目を集めている企業です ⁴。

本記事で取り扱うQPS（Queries Per Second）は、主に情報技術（IT）の分野で用いられる、サーバーやデータベースシステムが1秒間に処理できる問い合わせ（クエリ）の数を示す性能指標を指します。これは、株式会社QPS研究所とは全く異なる概念です。検索エンジンを利用する際や情報を参照する際には、文脈からどちらの「QPS」について言及しているのかを区別することが重要です。本記事では、IT分野におけるQPSに焦点を当てて解説を進めてまいります。この区別を明確にすることは、読者が求める情報へ正確にたどり着くため、またSEOの観点からも非常に重要となります。

II. QPS（Queries Per Second）の基本的な理解

A. QPSの正確な定義と読み方

QPSは、「Queries Per Second（クエリーズ・パー・セカンド）」という英語表現の頭文字を取った略語です ⁶。日本語では「キューピーエス」と読むのが一般的です ⁶。

その定義は、「検索システムやデータベースなどの情報システムが、1秒間に外部から受け付ける問い合わせ（クエリ）を処理できる件数」を示す指標です ⁶。具体的には、システムが平均して1秒間に1件のクエリを処理できる場合、そのシステムの処理速度は「1QPS」であると表現されます ⁶。この「クエリ」とは、データベースに対するデータの要求や、検索エンジンに対する検索キーワードの投入など、システムに対する何らかの情報処理要求を指します。QPSは、このような要求をシステムがどれだけ迅速に、そして大量に処理できるかという能力を定量的に示す、客観的な指標としての役割を担っています。

B. QPSが示すもの：システム処理能力の指標

QPSは、情報検索システム、例えば検索エンジンやデータベースなどが、1秒あたりに受信する情報要求（クエリ）の数を示し、そのシステムのトラフィック処理能力や全体的なキャパシティを測定するために広く用いられるオンラインメトリックです ⁹。QPSの値が高いほど、そのシステムはより多くの同時リクエストを効率的に処理し、迅速に応答できる能力があることを意味します ¹¹。

言い換えれば、QPSはシステムがどれだけの負荷に耐えうるか、多数のユーザーからの同時アクセスや頻繁な問い合わせに対して、どれだけ安定してサービスを提供し続けられるかという「処理能力の限界」や「許容量」を測るための重要なバロメーターとなります。この指標を監視・分析することで、システムの現在の健全性や運用効率を判断する一つの目安とすることができます。

さらに、QPSはシステム設計の初期段階から考慮されるべき重要な要素です。例えば、新しいウェブサービスを立ち上げる際に、予想されるアクセス数やデータ処理量に基づいて目標QPSを設定し、それに応じたサーバー構成やデータベース設計を行う必要があります。また、サービス運用中においては、QPSの変動を監視することで、システムのパフォーマンス低下の兆候を早期に発見したり、ユーザー数の増加に伴う将来的なシステム拡張（スケーリング）の必要性を予測したりするための基礎データとなります。このように、QPSはシステムのライフサイクル全体を通じて、その性能と安定性を維持・向上させるために不可欠な指標と言えるでしょう。

III. なぜQPSは重要なのか？

QPSがITシステムにおいて重要視される理由は多岐にわたります。それは単にシステムの処理速度を示すだけでなく、ユーザー体験の質、システムの拡張性、さらにはビジネスの成果にまで影響を及ぼすからです。

A. システムパフォーマンスにおけるQPSの役割

QPSは、システムが外部からの問い合わせやリクエストの流入（インカミングトラフィック）をどの程度効率的に処理できるかを理解するための基本的な手がかりを提供します ¹¹。システムが単位時間あたりにどれだけの問い合わせを処理できるかという直接的な処理能力を示すため、そのシステムのスケーラビリティ（拡張性）や性能限界を評価する上で極めて重要な指標となります ⁶。

例えば、QPSを測定・分析することで、システムが現在どの程度の負荷状況にあるのか、ピーク時にはどの程度の処理能力が求められるのかを具体的に把握できます。もし測定されたQPSがシステムの設計目標値を下回っていたり、予期せぬ低下を示したりした場合、それはシステム内に何らかの性能ボトルネック（処理の滞る箇所）が存在することを示唆している可能性があります。このように、QPSはシステムパフォーマンスの「診断ツール」としての役割を果たし、問題の早期発見と改善策の検討を促します。

B. ユーザーエクスペリエンス（UX）への影響

QPSの高さは、ユーザーエクスペリエンス（UX）の質に直接的な影響を与えます。高いQPSを維持できるシステムは、多数のユーザーからの同時アクセスや頻繁な問い合わせに対しても、迅速かつ安定的に応答することが可能です ⁶。これにより、ユーザーはウェブサイトの表示遅延やアプリケーションのフリーズといったストレスを感じることなく、快適にサービスを利用できます。結果として、ユーザー満足度の向上に繋がり、サービスの評価も高まります ¹。

逆に、QPSが低いシステムでは、リクエストの処理に時間がかかり、応答が遅くなりがちです。これはユーザーにとって大きなストレスとなり、最悪の場合、サービスの利用を諦めて離脱してしまう原因にもなりかねません。特に、情報検索やオンラインショッピングのように、即時性が求められるサービスにおいては、応答速度の遅れは致命的です。したがって、QPSはユーザーの満足度やサービスの継続利用意向を左右する「UX品質指標」と言えるでしょう。

さらに、この良好なユーザーエクスペリエンスは、単にユーザーを満足させるだけでなく、より広範なビジネス上の好影響をもたらす可能性があります。例えば、ウェブサイトの表示が速ければ、ユーザーはより多くのページを閲覧し、サイト内での滞在時間も長くなる傾向があります。これにより、提供される情報や商品に触れる機会が増え、結果としてコンバージョン率（成約率）の向上や広告収益の増加に繋がることも期待できます。また、快適な利用体験は、ユーザーのブランドに対する信頼感や愛着（ブランドロイヤルティ）を育むことにも貢献します。このように、QPSの最適化は、技術的なパフォーマンス改善に留まらず、間接的にビジネス全体の成長を支える基盤となり得るのです。

C. スケーラビリティ計画と負荷テストでの活用

QPSは、システムの将来的な成長を見据えたスケーラビリティ計画において、不可欠な情報を提供します。サービスの人気が高まりユーザー数やアクセス数が増加すると、システムにかかる負荷も増大します。QPSを継続的に監視し、そのトレンドを把握することで、企業は将来的に必要となるであろうインフラストラクチャの処理能力を予測し、適切なタイミングでシステムを拡張（スケールアウトまたはスケールアップ）するための計画を立てることができます ¹¹。

また、QPSは負荷テスト（ロードテスト）を実施する際の中心的なメトリックとなります。負荷テストとは、システムに対して意図的に高い負荷をかけ、実際の運用環境で想定されるピーク時のトラフィックや、それを超えるような極限状態において、システムがどのように振る舞うか（性能、安定性、応答時間など）を検証するテストです ¹¹。このテストを通じて、システムが処理できるQPSの限界点（飽和点や破綻点）を特定したり、特定のQPS値におけるリソース使用率（CPU、メモリ、ネットワークなど）を測定したりします。これにより、システムが設計通りの性能を発揮できるか、予期せぬボトルネックが存在しないかなどを評価し、必要に応じて改善策を講じることができます。

QPSは、システムの「将来性」と「耐久性」を予測し、計画するための羅針盤のような役割を果たします。もし負荷テストの結果、目標とするQPSを達成できない、あるいは低いQPSで性能が頭打ちになってしまう場合、それはシステム設計の根本的な問題、データベースクエリの非効率性、アプリケーションコードのバグ、あるいはインフラストラクチャの能力不足など、システム全体のアーキテクチャにおける何らかの課題が存在することを示唆しています。このように、QPSを基準とした負荷テストの結果は、システム全体の包括的なレビューや改善サイクルの開始点（トリガー）ともなり得るのです。

D. ビジネスにおけるQPSの価値（例：ECサイト、広告技術）

QPSは技術的な性能指標であると同時に、特にデジタルトランザクションが企業の収益に直接結びつくようなビジネス領域においては、その価値が経営指標としても認識されます。

例えば、オンラインショッピングを提供するECサイトの場合、ユーザーが商品を検索する機能は購買行動の入り口であり、その応答速度や安定性は売上に極めて大きな影響を与えます。検索結果の表示が遅かったり、高負荷時に検索機能が利用できなくなったりすれば、ユーザーは購入意欲を失い、競合サイトへ流れてしまう可能性があります。このようなシステムにおいて、高いQPSを維持し、快適な検索体験を提供することは、販売機会の損失を防ぎ、顧客満足度を高め、ひいては企業の競争力を強化することに直結します ⁶。

広告技術（AdTech）の分野でもQPSは極めて重要な役割を担っています。プログラマティック広告のエコシステムでは、ウェブページが表示される瞬間に、広告枠に対して多数の広告主（DSP: Demand Side Platform経由）からのリアルタイム入札が行われます。この際、広告枠を提供する媒体側（SSP: Supply Side Platform経由）は、DSPに対して多数の入札リクエストを送信します。広告主や広告代理店は、より多くの潜在顧客にリーチするために、高いQPSを処理できる（つまり、多くの入札機会を提供できる）広告ネットワークやアドエクスチェンジを通じて広告キャンペーンを実施することを望みます ¹⁰。QPSが高いプラットフォームは、それだけ多くの広告表示機会を扱える能力があること、そしてその需要レベルに応じたサービスを提供できるキャパシティがあることを示すため、広告取引の活性化に不可欠です ¹²。

これらの業界において、QPSはサービスの信頼性や取引量を担保する「ビジネス基盤指標」としての側面を強く持っています。さらにAdTechの文脈では、QPSキャップ（処理可能なQPSの上限値）という概念が存在します ¹²。SSPやDSPは、自社のインフラストラクチャコストや処理能力の限界から、連携するパートナーに対してQPSの上限を設定することがあります。このQPSキャップを超過するリクエストは処理されないため、パブリッシャー（媒体運営者）にとっては収益機会の損失に直結する可能性があります ¹²。興味深いのは、このQPSキャップが単にリクエストの量だけでなく、その「質」によっても左右される点です。例えば、入札率の低い（つまり、広告主からの応札が少ない）リクエストばかりを大量に送信するパブリッシャーに対しては、SSPがQPSの上限を引き下げる可能性があります ¹²。逆に、質の高い（入札が見込める）リクエストを効率的に送信することで、QPS上限の緩和や、限られたQPS枠内での収益最大化が期待できます ¹⁴。これは、AdTechにおけるQPS管理が、単なる技術的な処理能力の問題ではなく、エコシステム全体の効率性と収益性を考慮した、より複雑で戦略的な取り組みであることを示唆しています。

IV. QPSはどのように測定されるのか？

QPSを正確に把握することは、システムパフォーマンスの評価と改善の第一歩です。ここでは、QPSの基本的な計算方法と、測定に役立つ代表的なツールについて解説します。

A. QPSの基本的な計算方法

QPSの測定は、システムが特定の期間内にどれだけの数のクエリ（またはリクエスト）を処理したかを監視することによって行われます。基本的な計算手順は以下の通りです ¹¹。

測定期間の選定： まず、QPSを測定する時間枠を決定します。例えば、1分間、10分間、1時間など、目的に応じて適切な期間を選びます。
総リクエスト数のカウント： 次に、選定した測定期間内にシステムが受信し、処理を完了した総リクエスト（クエリ）数を正確に追跡・集計します。
QPSの算出： 最後に、集計した総リクエスト数を、測定期間の合計秒数で割ります。これにより、1秒あたりの平均リクエスト処理数が算出され、これがQPS値となります。

計算式：

QPS=総リクエスト数/測定期間（秒）

例えば、あるウェブサーバーが1分間（60秒）に600件のリクエストを処理した場合、そのサーバーのQPSは以下のように計算されます 11。

600 リクエスト/60 秒=10 QPS

この計算自体は非常にシンプルですが、実態を正確に把握するためには、測定する「期間」の選定が非常に重要です。なぜなら、多くのシステムでは、時間帯や曜日、特定のイベント（例：セール期間、ニュース速報時など）によってアクセス負荷が大きく変動するためです。例えば、ECサイトであれば、平日の昼間と週末の夜間、あるいは大型セール期間中ではQPSが数十倍から数百倍異なることも珍しくありません。したがって、システムの平均的なQPSを知りたいのか、ピーク時の最大QPSを知りたいのか、あるいは特定の条件下でのQPSを知りたいのかといった測定目的に応じて、適切な期間を選定し、複数回測定を行うことが、より信頼性の高いQPSデータを取得するための鍵となります。

また、日々のQPSから月間の総クエリ数を概算することも可能です。以下の計算式を用いることで、例えばDNSサービスの利用料金見積もりや、長期的なキャパシティプランニングに役立てることができます 16。

月間平均クエリ総数=QPS×60（秒/分）×60（分/時）×24（時/日）×30.41（月あたりの平均日数）

B. QPS測定に役立つ主要ツール

システムのQPSを正確に把握し、パフォーマンスのボトルネックを特定するためには、専門的なツールが不可欠です。これらのツールは、実際の負荷をシミュレートしたり、リアルタイムでメトリクスを収集・可視化したりする機能を提供します。以下に代表的なツールを紹介します。

1. Apache Benchmark (ab)
Apache Benchmark（ab）は、Apache HTTP Serverに同梱されているコマンドラインツールで、手軽にウェブサーバーの基本的な負荷テストとベンチマーク測定を行うことができます 11。指定したURLに対して、設定した総リクエスト数や同時接続数でリクエストを送信し、サーバーが1秒あたりに処理できたリクエスト数（QPSに相当）、リクエストごとの平均応答時間、成功したリクエスト数などを測定・表示します 17。
基本的な使用例としては、ab -n 1000 -c 100 http://example.com/ のようにコマンドを実行します。この例では、http://example.com/ に対して、100の同時接続レベルで合計1000リクエストを送信します 11。HTTPSサイトへの負荷テストや、POSTリクエストによるデータ送信を伴うテストも可能です 18。
abは導入が容易で、すぐにテストを開始できるため、開発段階での簡単な性能確認や、設定変更前後の比較などに適しています。
2. JMeter (Apache JMeter)
Apache JMeterは、より高度で複雑なパフォーマンステストを実施するために設計された、Javaベースのオープンソースソフトウェアです 11。HTTP/HTTPSだけでなく、FTP、JDBC、LDAP、SOAP/REST Webサービスなど、多様なプロトコルやアプリケーションに対応しています。
JMeterでは、GUIを通じてテスト計画（Test Plan）を視覚的に作成できます。このテスト計画には、スレッドグループ（仮想ユーザー数やテスト期間を設定）、サンプラー（実際にリクエストを送信する要素）、リスナー（テスト結果を収集・表示・分析する要素）などを組み込み、現実のユーザー行動に近い複雑なシナリオをシミュレートすることが可能です 19。QPS（スループットとして表示されることが多い）、応答時間、エラー率などの詳細なパフォーマンスメトリクスをリアルタイムで確認したり、レポートとして出力したりできます 20。
JMeterは機能が豊富で柔軟性が高いため、大規模システムの負荷テストや、詳細なパフォーマンス分析が求められる場合に強力な選択肢となります。
3. Nginxログ分析 (Nginx Log Analysis)
Nginxは非常に人気のある高性能ウェブサーバーであり、そのアクセスログには、サーバーが処理した全てのリクエストに関する詳細な情報が記録されています。このアクセスログを分析することで、特別なテストツールを実行することなく、実際の運用環境におけるQPSを把握することができます 11。
Nginxのログフォーマットをカスタマイズすることで、各リクエストの処理完了時刻、リクエストURL、ステータスコードに加え、リクエスト処理に要した時間（$request_time）や、Nginxがリバースプロキシとして動作している場合にはバックエンドのアプリケーションサーバーからの応答時間（$upstream_request_time）なども記録できます 21。これらのログデータを集計し、特定の時間間隔（例：1秒ごと、1分ごと）のリクエスト数をカウントすることで、QPSを算出できます。
ログ分析には、awkやgrepといったUNIXコマンドを用いた手動集計のほか、FluentdのようなログコレクターとElasticsearch、Kibana（ELK Stack/Elastic Stack）といったツール群を連携させて、ログを収集・集約し、QPSの推移をダッシュボードで可視化する方法もあります 22。既存のログデータを活用するため、過去のトレンド分析や、障害発生時の状況把握にも役立ちます。
4. Prometheus & Grafana
Prometheusは、オープンソースのシステム監視およびアラート通知ツールキットです。時系列データベースとして、設定されたターゲット（サーバー、アプリケーション、データベースなど）から定期的にメトリクスを収集・保存します 11。Grafanaは、収集されたメトリクスを視覚化するためのオープンソースの分析・監視プラットフォームです。Prometheusをデータソースとして連携させることで、QPS、レイテンシ、エラーレート、リソース使用率（CPU、メモリなど）といった多様なパフォーマンス指標を、リアルタイムで更新されるインタラクティブなダッシュボード上に表示できます 11。
この組み合わせは、特にマイクロサービスアーキテクチャやコンテナ環境といった動的なシステムにおいて、継続的なパフォーマンスモニタリング体制を構築する上で非常に強力です。QPSの急増や急減といった異常値を検知してアラートを発報する設定も可能であり、プロアクティブな問題対応に貢献します。

これらのツールはそれぞれ特徴や得意分野が異なります。例えば、手軽な一時的ベンチマークであればApache Benchmark、複雑なシナリオに基づいた詳細な負荷テストであればJMeter、過去のアクセス実績に基づいた分析であればNginxログ分析、本番環境での常時リアルタイム監視であればPrometheusとGrafana、といった使い分けが考えられます。測定の目的、対象システムの特性、必要な分析の深さ、そして利用可能なリソース（時間、スキル）などを総合的に考慮し、最適なツールを選択することが、QPS測定を成功させるための重要なポイントとなります。QPS測定ツールの選定は、単にQPSの値を知るという目的だけでなく、「どのような条件下で」「どの程度の精度で」「継続的に」QPSを把握し、それをどのようにシステム改善に繋げていくかという、より深いパフォーマンス分析戦略と密接に関連しているのです。

表1: QPS測定ツール比較

ツール名	概要	主な特徴	長所	短所	主な利用シーン
Apache Benchmark (ab)	Webサーバー用のシンプルなコマンドライン負荷テストツール ¹¹	特定URLへのリクエスト送信、同時接続数指定、基本的なパフォーマンス統計表示 ¹¹	手軽、導入が容易、迅速なテスト実行が可能	複雑なシナリオ作成不可、GUIなし、詳細な分析機能は限定的	開発中の簡易的な性能確認、設定変更前後の比較、基本的なQPS測定
JMeter	多様なプロトコルに対応した高機能なオープンソース負荷テストツール ¹¹	GUIによるテスト計画作成、複雑なシナリオシミュレーション、詳細な結果分析とレポート機能、プラグインによる拡張性 ¹⁹	高機能、柔軟性が高い、多様なテストに対応可能	学習コストが高い場合がある、大規模テストではリソースを消費する	Webアプリ、API、DB等の包括的な負荷テスト、パフォーマンステスト、ストレステスト
Nginxログ分析	Nginxのアクセスログを解析してQPSやその他のメトリクスを算出 ¹¹	既存ログの活用、リクエストタイム等の詳細情報取得可能($request_timeなど) ²¹、外部ツールとの連携(Kibana等) ²²	特別なテスト実行不要、実際のトラフィックに基づく分析が可能、過去データの分析も可能	リアルタイム性に欠ける場合がある、ログ形式や集計方法の知識が必要	本番環境のQPS傾向分析、障害調査、パフォーマンスチューニングのためのデータ収集
Prometheus & Grafana	Prometheus(時系列DB)とGrafana(可視化)を組み合わせた監視ソリューション ¹¹	リアルタイムメトリクス収集・表示、柔軟なダッシュボード作成、アラート機能、多様なエクスポーターによるデータ収集	リアルタイム監視に強い、高い可視性、スケーラブル、エコシステムが豊富	環境構築や設定にある程度の知識が必要、短期的なベンチマークには不向き	本番環境の常時パフォーマンスモニタリング、QPSのトレンド監視、異常検知とアラート、キャパシティプランニング

C. ベクトル検索におけるQPS測定の特殊性

近年、AI技術の進展に伴い、画像検索、推薦システム、自然言語処理などの分野で「ベクトル検索」が広く利用されるようになってきました。ベクトル検索とは、テキスト、画像、音声といった様々なデータを「ベクトル」と呼ばれる数値の配列に変換し、そのベクトル間の類似度を計算することで、関連性の高い情報を探し出す技術です。このベクトル検索を行うための専門データベース（ベクトルデータベース）の性能を評価する際にも、QPSは重要な指標となります。

ベクトル検索におけるQPSは、そのシステムが実際の運用環境に近い条件下で、1秒間に処理できる類似検索リクエストの数をベンチマークテストによって測定します ²³。この測定は、従来のキーワード検索やリレーショナルデータベースのQPS測定とは異なるいくつかの特殊性を持ちます。

まず、テストに使用するデータセットの特性がQPSに大きく影響します。具体的には、データセットに含まれるベクトルの総数（例：100万ベクトルから1億ベクトル）、各ベクトルの次元数（例：256次元から1024次元）、そしてクエリとして投入されるベクトルの特性などが考慮されます ²³。

次に、検索の「質」とのバランスが重要になります。ベクトル検索では、多くの場合、完全な一致を求めるのではなく、「近似最近傍探索（ANN: Approximate Nearest Neighbor Search）」と呼ばれるアルゴリズムが用いられます。これは、計算コストを抑えつつ、実用上十分な精度で類似アイテムを見つけ出す手法です。ANNアルゴリズムには、HNSW (Hierarchical Navigable Small World) や IVF (Inverted File Index) など様々な種類があり、それぞれ速度と精度のトレードオフが異なります ²³。例えば、検索の精度（再現率：Recall、本当に類似しているアイテムのうち、どれだけを見つけ出せたかの割合）を高めようとすると、より多くの計算が必要となりQPSが低下する傾向があります。逆に、QPSを追求するために検索範囲を絞りすぎると、精度が犠牲になる可能性があります。したがって、ベクトル検索のQPSは、単独の数値として評価されるのではなく、多くの場合、特定の精度目標（例：再現率95%以上）や許容レイテンシ（応答時間）といった他の制約条件のもとで測定・評価されます。

さらに、ベクトル検索のQPSは、インデックスの構築方法や検索時のパラメータ（例：IVFにおけるプローブ数、HNSWにおける探索深度など）によっても大きく変動します ²³。また、ハードウェアリソース、特にGPU（Graphics Processing Unit）による計算アクセラレーションや、NVMe SSDのような高速メモリストレージの利用も、QPSに大きな影響を与えます。クエリ設計においても、例えば検索対象を絞り込むためのメタデータフィルタリング（例：「商品カテゴリ = ‘エレクトロニクス’」といった条件をベクトル検索の前に適用する）を行うことで、検索空間を削減し、QPSを向上させることが可能です ²³。

このように、ベクトル検索におけるQPSは、データ、アルゴリズム、ハードウェア、クエリ設計といった複数の要素が複雑に絡み合って決定されます。その最適化は、単一の要素を改善するだけでなく、これらの要素間のトレードオフを理解し、ユースケース（例：ECサイトの推薦システムでは高いQPSと中程度の精度、医療診断支援では精度を最優先）に応じて最適なバランスを見つけ出す、多角的なアプローチが求められます ²³。

V. QPSに影響を与える要因

システムのQPSは、単一の要因によって決まるものではなく、サーバーの性能からデータベースの設計、ネットワークの状態、さらにはリクエストされるクエリの内容に至るまで、多岐にわたる要素が複雑に絡み合って決定されます。これらの要因を理解することは、QPSの低下原因を特定し、効果的な改善策を講じる上で不可欠です。

A. システム側の要因 (System-side factors)

システム内部の構成要素や設定がQPSに与える影響は非常に大きいです。

1. サーバーのスペックと構成 (Server specifications and configuration)
サーバーのハードウェアリソース、すなわちCPUの処理能力、メモリの搭載量、ディスクI/O（入出力）の速度などは、QPSの物理的な上限を決定する基本的な要素です 24。例えば、CPU性能が低いサーバーではクエリの計算処理に時間がかかり、メモリが不足しているとデータの一時保存領域が足りずに処理が遅延し、ディスクI/Oがボトルネックになるとデータの読み書きが追いつかなくなります。これらはすべて、1秒間に処理できるクエリ数を低下させる要因となります。
また、サーバーソフトウェア（OS、Webサーバー、アプリケーションサーバー、データベースサーバーなど）の設定もQPSに影響します。例えば、同時に処理できる接続数の上限値、スレッドプールやプロセス数の設定、各種バッファサイズ、タイムアウト値などが不適切であると、ハードウェアの性能を十分に引き出せず、QPSが頭打ちになることがあります 11。
2. データベース設計とクエリ効率 (Database design and query efficiency)
データベースの設計は、QPSに最も直接的な影響を与える要素の一つです。データベーススキーマ（テーブル構造、カラムのデータ型など）が適切に設計されているか、データ間の関連性が正規化によって整理されているか、そして最も重要な点として、クエリの実行計画を最適化するためのインデックスが効果的に作成・利用されているか、といった点がクエリの応答速度を大きく左右します 24。
非効率なクエリ（例：インデックスが効かない検索条件、不必要な大量データのフェッチ、複雑すぎるJOIN処理など）は、データベースに過大な負荷をかけ、個々のクエリ処理に長時間を要するため、システム全体のQPSを著しく低下させます。特に、大量のデータを集計・分析するような分析クエリは、特定の行を対象とする単純なCRUD（作成・読み取り・更新・削除）操作が中心のトランザクショナルデータベースのクエリと比較して、処理負荷が高く、高いQPSを達成するのが本質的に難しい傾向があります 24。
3. コードの品質とアルゴリズム (Code quality and algorithms)
アプリケーションを構成するプログラムコードの品質や、そこで用いられているアルゴリズムの効率性もQPSに影響します。処理時間を短縮するためには、計算量の少ない効率的なアルゴリズムと、適切なデータ構造を選択することが重要です 11。例えば、データ検索処理において、線形探索よりも二分探索やハッシュテーブルを用いた方が高速であるように、アルゴリズムの選択一つで処理性能は大きく変わります。
また、コード内に冗長な処理、メモリリーク、不必要なデータベースアクセスなどが存在すると、サーバーリソースを無駄に消費し、個々のリクエスト処理の遅延やシステム全体のQPS低下を招きます。アプリケーションコードの最適化は、サーバーへの負荷を軽減し、より多くのリクエストを効率的に処理するために不可欠です。
4. ネットワーク環境 (Network environment)
クライアントとサーバー間、あるいは分散システムにおけるサーバー間のネットワーク環境もQPSに影響を与える可能性があります。ネットワークの帯域幅が不足している場合、大量のリクエストやレスポンスデータを迅速に転送できず、通信の詰まりがQPSのボトルネックとなることがあります。また、ネットワーク遅延（レイテンシ）が大きい場合、リクエストがサーバーに到達するまで、あるいはレスポンスがクライアントに返るまでに時間がかかり、結果としてユーザーが体感する応答速度が悪化し、実質的なQPSが低下したように見えることがあります。特に、地理的に離れた場所との通信や、多数のマイクロサービスが連携して動作するようなシステムでは、ネットワーク性能の重要性が増します 23。

B. リクエスト側の要因 (Request-side factors)

システムに送信されるリクエスト（クエリ）自体の特性も、QPSを左右する重要な要因です。

1. クエリの複雑さ (Query complexity)
リクエストされるクエリの内容が単純か複雑かによって、サーバーの処理負荷は大きく変わります。例えば、データベースから特定のキーに基づいて1行のデータを取得するような単純なクエリは、一般的に高速に処理できます。一方、複数のテーブルを結合（JOIN）したり、複雑な条件でデータを絞り込んだり、集計関数やソート処理を伴うようなクエリは、より多くの計算リソースと時間を必要とするため、1秒あたりに処理できる件数（QPS）は低下します 24。
ベクトル検索の文脈では、完全一致検索（指定されたベクトルと完全に同じベクトルを探す）と近似最近傍探索（指定されたベクトルに「近い」ベクトルをある程度の誤差を許容して探す）では、後者の方が一般的に計算量は少なくなりますが、その中でも探索範囲や精度によってQPSは変動します 23。
2. データ量 (Data volume)
クエリが処理対象とするデータの量もQPSに大きな影響を与えます。同じ内容のクエリであっても、検索対象となるテーブルのレコード数が100万件の場合と10億件の場合では、データのスキャンや処理にかかる時間が大きく異なり、結果としてQPSも変動します 24。
ベクトル検索においては、データセットに含まれるベクトルの総数や、各ベクトルの次元数が大きいほど、検索に必要な計算量が増加し、QPSは低下する傾向にあります 23。

C. 外部要因（AdTechなど特定分野）(External factors – specific fields like AdTech)

自社システムの内部要因だけでなく、外部環境やビジネス上の制約がQPSに影響を与えるケースも存在します。特に広告技術（AdTech）の分野ではこの傾向が顕著です。

AdTechのエコシステムでは、SSP（Supply Side Platform）がパブリッシャー（ウェブサイト運営者など）の広告枠の入札リクエストを、複数のDSP（Demand Side Platform）に送信します。この際、SSPは個々のパブリッシャーのドメインから受け取る入札リクエストのQPSを監視しており、そのパブリッシャーの広告在庫の価値（例：広告のクリック率やコンバージョン率が高いかなど）や、DSP側からのフィードバック（例：このSSPからのリクエストは質が高いか低いかなど）、過去の取引実績、さらにはSSP自身のインフラストラクチャコストなどを総合的に判断して、パブリッシャーごとに受け入れるQPSに上限（QPSキャップ）を設けることがあります ¹²。同様に、DSP側も、接続している多数のSSPに対して、それぞれ処理可能なQPSの上限を設定することが一般的です ¹²。

これらのQPSキャップを超えたリクエストは、SSPやDSPによって処理されなかったり（スロットリング）、無視されたりするため、パブリッシャーにとっては広告収益の機会損失に繋がります。したがって、AdTech分野におけるQPSは、自社システムの技術的な処理能力だけでなく、取引先であるSSPやDSPのポリシーやシステム制限といった外部要因によっても大きく左右されるのです。

これらの要因を総合的に見ると、QPSは単一の要素で決まるのではなく、ハードウェア、ソフトウェア（データベース、アプリケーションコード）、ネットワーク、リクエストの特性、そしてビジネス上の制約といった複数の要素が相互に影響し合いながら決定されることがわかります。QPSを最大化しようとする際には、多くの場合、他の要素との間でトレードオフが発生することも理解しておく必要があります。例えば、ベクトル検索においてQPSを向上させるために近似検索の探索範囲を狭めると、検索結果の精度（再現率）が低下する可能性があります ²³。また、より多くのデータをキャッシュに保持してQPSを向上させようとすると、メモリコストが増加し、キャッシュ管理の複雑性も増します。これらのトレードオフを認識し、システムの目的やビジネス要件に応じて最適なバランス点を見つけ出すことが、実質的なQPS管理において重要となります。

さらに、これらの影響要因を深く理解することは、問題が発生してから対処するリアクティブなQPS管理だけでなく、システム設計の初期段階からQPSを意識したプロアクティブなアプローチを可能にします。例えば、将来的な拡張性を見越したスケーラブルなアーキテクチャの採用、効率的なデータモデリング、性能要件に合致したデータベース技術の選定などは、長期的に安定した高いQPSを維持するための基盤となります。

VI. QPSを向上させるための戦略

システムのQPSを向上させるためには、アプリケーションコードのレベルからインフラストラクチャ、さらには外部サービスとの連携に至るまで、多角的なアプローチが必要です。ここでは、代表的なQPS改善戦略について解説します。

A. コードとデータベースの最適化 (Optimizing code and databases)

システムの心臓部であるコードとデータベースの効率化は、QPS向上のための最も基本的な取り組みです。

1. 効率的なアルゴリズムとデータ構造の利用
プログラム内で使用されるアルゴリズムやデータ構造の選択は、処理速度に大きな影響を与えます。計算量が少なく、特定の処理に適したアルゴリズムを採用することで、個々のリクエストの処理時間を短縮し、結果として単位時間あたりに処理できるリクエスト数、すなわちQPSを向上させることができます 11。例えば、大量のデータの中から特定の要素を検索する場合、単純な線形探索よりも、データがソートされていれば二分探索を、そうでなければハッシュテーブルを利用する方が格段に高速です。開発時には、処理の特性をよく理解し、最適なアルゴリズムとデータ構造を選択することが求められます。
2. データベースインデックスの適切な利用
データベースにおけるインデックスは、本の索引のように、大量のデータの中から目的のデータを高速に見つけ出すための仕組みです。クエリの検索条件（WHERE句）や結合条件（JOIN句）、ソート条件（ORDER BY句）で頻繁に使用されるカラムに対して適切にインデックスを作成することで、データベースは全データをスキャンすることなく、効率的に対象データにアクセスできるようになり、クエリの実行速度が劇的に向上します 11。
ただし、インデックスは万能ではなく、むやみに作成するとデータの更新（INSERT、UPDATE、DELETE）時のオーバーヘッドが増加し、逆にパフォーマンスを低下させる可能性もあります。また、カーディナリティの低い（値の種類が少ない）カラムへのインデックスは効果が薄いなど、設計には注意が必要です。データベースの実行計画を分析し、ボトルネックとなっているクエリを特定した上で、効果的なインデックス戦略を立てることが重要です 24。
3. キャッシュ戦略の導入 (Caching Strategies)
キャッシュとは、一度取得したデータや計算結果を、より高速にアクセスできる場所（通常はメモリ上）に一時的に保存しておき、同じリクエストが再度あった場合に、元の低速な処理（例：データベースアクセス、複雑な計算）を省略して、保存しておいた結果を再利用する仕組みです。これにより、サーバーやデータベースへの負荷を大幅に削減し、応答時間を短縮することで、QPSの向上に大きく貢献します 11。
キャッシュには様々なレベルがあり、アプリケーション内でのローカルキャッシュ、RedisやMemcachedといった専用の分散キャッシュサーバーを利用する方法などがあります 25。また、AI分野では、同じプロンプトに対する応答をキャッシュする「Prompt Caching」や、クエリの意図（意味）に基づいて類似の過去応答を再利用する「Semantic Caching」といった高度なキャッシュ技術も登場しています 26。
キャッシュ戦略を導入する際には、何をキャッシュするか（データ、計算結果など）、どれくらいの期間キャッシュを有効にするか（TTL: Time To Live）、キャッシュがいっぱいになった場合にどのデータを削除するか（Eviction Policy: 削除ポリシー、例：LRU – Least Recently Used）、そしてキャッシュされたデータが古くなった場合にどう更新するか、といった点を慎重に設計する必要があります 25。キャッシュヒット率（リクエストがキャッシュで処理される割合）が高いほどQPS向上効果は大きくなりますが、キャッシュ容量には限りがあり、また、古いデータ（stale data）をユーザーに返してしまうリスクも伴います。QPS、コスト（メモリ、インフラ）、そしてデータの鮮度という要素のバランスを考慮し、システム要件に最適なキャッシュ戦略を構築することが求められます。

B. インフラストラクチャのスケーリング (Infrastructure scaling)

コードやデータベースの最適化だけでは対応しきれない高負荷に対応するためには、インフラストラクチャ自体の処理能力を向上させるスケーリングが必要になります。

1. 水平スケーリングと負荷分散（ロードバランシング）(Horizontal scaling and load balancing)
水平スケーリング（スケールアウト）とは、リクエストを処理するサーバーの台数を増やすことで、システム全体の処理能力を向上させるアプローチです 11。増やした複数のサーバーに対して、ロードバランサーと呼ばれる装置（またはソフトウェア）を用いて、外部からのアクセス（着信トラフィック）を均等または設定されたルールに基づいて振り分けます 27。これにより、1台のサーバーに負荷が集中することを防ぎ、システム全体のQPSを高めることができます。
ロードバランサーは、単にトラフィックを分散するだけでなく、各サーバーが正常に稼働しているかを監視するヘルスチェック機能も持ち合わせており、障害が発生したサーバーを自動的に振り分け対象から除外することで、システムの可用性（耐障害性）向上にも貢献します 28。Google Cloud Load Balancingのようなクラウドサービスでは、処理するリクエストレート（RPS/QPS）に基づいてトラフィックを分散するモードなどが提供されています 28。
水平スケーリングは、需要の増減に応じてサーバー台数を柔軟に調整できるため、伸縮性のあるシステムを構築する上で非常に効果的です。ただし、ロードバランサーの設定や、サーバー間で状態を共有する必要がある場合の設計（セッション管理など）には注意が必要です。チーム内でロードバランサーの利用目的（キャパシティ増加のためか、耐障害性向上のためか）の認識が異なっていると、期待した効果が得られない場合もあるため、明確な方針のもとで設計・運用することが重要です 27。
2. 垂直スケーリング (Vertical scaling)
垂直スケーリング（スケールアップ）とは、個々のサーバー自体の性能（CPU、メモリ、ストレージ、ネットワーク帯域など）をより強力なものに置き換えることで、1台あたりの処理能力を高めるアプローチです。例えば、CPUをよりコア数の多いものに変更したり、メモリ容量を増やしたりすることがこれに該当します。
垂直スケーリングは、既存のサーバー構成を大きく変更することなく、比較的容易に性能向上を見込める場合があります。しかし、1台のサーバーで向上できる性能には物理的な限界があり、また、高性能なハードウェアは高価であるため、コスト効率が悪くなる可能性があります。一般的には、水平スケーリングと組み合わせて、あるいは水平スケーリングが難しい特定のコンポーネント（例：一部のデータベース）に対して適用されることが多いです。

C. CDN（コンテンツデリバリーネットワーク）の活用 (Utilizing CDNs)

CDN（Content Delivery Network）は、ウェブサイトの静的コンテンツ（画像、CSSファイル、JavaScriptファイル、動画など）を、地理的に分散配置された多数のキャッシュサーバー（エッジサーバー）に複製・配信するネットワークサービスです。ユーザーがウェブサイトにアクセスすると、CDNはユーザーに最も近い場所にあるエッジサーバーからコンテンツを配信します 11。

これにより、以下の効果が得られます。

応答速度の向上： ユーザーと物理的に近いサーバーからコンテンツが配信されるため、ネットワーク遅延が大幅に削減され、ウェブページの表示速度が向上します。
オリジンサーバーの負荷軽減： 静的コンテンツの配信処理がCDNのエッジサーバーにオフロードされるため、本来のウェブサーバー（オリジンサーバー）は、動的コンテンツの生成やデータベースアクセスといった、より重要な処理にリソースを集中できます。これにより、オリジンサーバーの実質的なQPSが向上します ¹¹。

CDNは、特にグローバルに展開しているサービスや、画像・動画などの大容量コンテンツを多用するウェブサイトにおいて、ユーザーエクスペリエンスの向上とオリジンサーバーの負荷軽減、ひいてはQPS向上に非常に有効な手段です。

D. サーバー設定の最適化 (Optimizing server configuration)

Webサーバー（例：Apache, Nginx）、アプリケーションサーバー（例：Tomcat, Unicorn）、データベースサーバー（例：MySQL, PostgreSQL）などの各種サーバーソフトウェアには、パフォーマンスに影響を与える多数の設定パラメータが存在します。これらの設定を、システムの特性や予想される負荷状況に合わせて最適化することで、既存のハードウェアリソースを最大限に活用し、QPSを引き出すことが可能です 11。

例えば、最大同時接続数、スレッド数やプロセス数、各種バッファのサイズ、タイムアウト値、Keep-Alive設定などが代表的な調整項目です。これらの値を適切に設定しないと、リソースが十分に活用されなかったり、逆にリソースを使い果たしてシステムが不安定になったりする可能性があります。

AdTechの分野では、DSPが連携するSSPからの入札リクエスト数を制御するために、QPSスロットリング（例：国別のQPS上限設定、全体的なQPS上限設定）といった、より能動的なサーバー側でのQPS制御設定を行うこともあります 29。

サーバー設定の最適化は、専門的な知識を要する場合もありますが、QPS改善において見過ごせない重要なステップです。

E. 非同期処理の導入 (Implementing asynchronous processing)

非同期処理とは、時間のかかる可能性のある処理（例：ファイルの読み書き、外部APIへのリクエスト、データベースへの複雑なクエリなど）を実行する際に、その処理の完了を待たずに次の処理へ進むプログラミングモデルです 11。従来の同期処理では、ある処理が完了するまで後続の処理は待機状態（ブロッキング）となるため、その間、サーバーのリソース（スレッドなど）が占有されてしまい、他のリクエストを受け付けることができませんでした。

非同期処理を導入することで、時間のかかる処理をバックグラウンドで実行させ、その間にメインのスレッドは他のリクエストを処理できるようになります。これにより、サーバーはより多くのリクエストを同時に効率よく処理できるようになり、システム全体のスループット、すなわちQPSが向上します。特に、I/Oバウンド（ディスクアクセスやネットワーク通信が処理時間の大半を占める）な処理が多いシステムにおいて、非同期処理はQPS向上に大きな効果を発揮します。

F. AdTechにおけるQPS最適化 (QPS Optimization in AdTech)

広告技術（AdTech）の分野におけるQPS最適化は、単に処理できるリクエストの量を増やすだけでなく、「どのリクエストを優先的に処理するか」という「質」の側面が極めて重要になります。前述の通り、SSPやDSPは相互にQPS制限を設けているため、限られたQPS枠の中でいかに収益性の高い広告取引を実現するかが課題となります。

このため、AdTechにおけるQPS最適化では、DSPへのリクエストレートをインテリジェントに管理・調整し、広告配信の効率と広告キャンペーンの効果を最大化することを目指します 14。具体的には、過去のデータや機械学習モデルを用いて、入札が見込める（つまり価値の高い）リクエストを予測し、そのようなリクエストを優先的にDSPに送信します。逆に、入札の可能性が低い「スパム」的なリクエストはフィルタリングして送信を抑制することで、DSP側の負荷を軽減し、QPS枠を有効活用するとともに、インフラコストの削減にも繋げます 14。AY Traffic Shapingのような専門ソリューションは、機械学習を活用してこのような高度なトラフィックシェーピングを行い、フィルレート（広告表示率）の向上や収益増を実現する事例も報告されています 14。

AdTechにおけるQPS最適化は、技術的なパフォーマンス向上とビジネス上の収益最大化を両立させるための、データ駆動型かつ戦略的な取り組みと言えます。将来的には、リアルタイムのトラフィックパターン（例：ライブスポーツイベント中の広告リクエスト急増など）により動的に対応できるよう、静的なQPS制限から、より柔軟でダイナミックなQPS管理へと進化していく可能性があります。そのためには、広告リクエストに含まれるシグナル（ユーザー属性、閲覧コンテンツ情報など）の可視性や正確性を高め、機械学習モデルがより高度なトラフィックキュレーションを行えるようにするための、エコシステム全体の透明性向上が求められています 15。

表2: QPS改善テクニック概要

カテゴリ	手法	主な効果（QPSへの影響）	考慮事項・トレードオフ
コード・DB最適化	効率的なアルゴリズム・データ構造	個別リクエストの処理時間短縮、CPU負荷軽減	実装・変更コスト、アルゴリズム選択の専門知識
	データベースインデックスの最適化	クエリ実行速度の大幅向上、DB負荷軽減	インデックス設計の知識、更新処理のオーバーヘッド増の可能性、ストレージ消費
	キャッシュ戦略の導入	DB・サーバー負荷の大幅削減、応答速度向上	キャッシュ容量のコスト、データ鮮度の管理（TTL、更新戦略）、キャッシュヒット率への依存
インフラストラクチャ	水平スケーリング（ロードバランシング）	システム全体の処理キャパシティ向上、耐障害性向上	サーバー台数増によるコスト増、ロードバランサー設定・管理の複雑性、セッション管理の考慮
	垂直スケーリング	個別サーバーの処理能力向上	スケールアップの物理的・コスト的限界、単一障害点のリスク（対策が必要）
外部連携・配信	CDNの活用	オリジンサーバー負荷軽減、静的コンテンツ配信高速化	CDN利用コスト、動的コンテンツへの効果は限定的、キャッシュ制御の複雑さ
サーバー設定・処理方式	サーバー設定の最適化	既存リソースの最大限活用、同時接続数増加	設定パラメータの専門知識、システム特性に合わせた調整が必要、誤設定のリスク
	非同期処理の導入	I/O待ち時間の有効活用、システム全体のスループット向上	アプリケーション設計の複雑化、デバッグの難易度上昇の可能性
AdTech特化	インテリジェントなQPSスロットリング	価値の高いリクエスト優先処理、QPS枠の有効活用、収益向上	機械学習モデルの精度、データ分析基盤の必要性、エコシステムパートナーとの連携

VII. QPSと関連指標：RPS、TPSとの違い

QPS（Queries Per Second）はシステムの処理能力を測る重要な指標ですが、類似の文脈でRPS（Requests Per Second）やTPS（Transactions Per Second）といった指標も用いられます。これらの指標はそれぞれ異なる側面を捉えており、適切に使い分けることがシステムパフォーマンスを正確に理解する上で重要です。

A. RPS（Requests Per Second）とは？

RPSは「Requests Per Second（リクエスツ・パー・セカンド）」の略で、日本語では「リクエスト毎秒」と訳されます。これは、クライアント（例：ウェブブラウザ、スマートフォンアプリ）からサーバーに対して送信される要求（リクエスト）を、サーバーが1秒間にどれだけ処理できるかを示す指標です ⁶。特に、ウェブサーバーやAPIサーバーのように、HTTPリクエストを受け付けて応答を返すような、いわゆる要求-応答型のシステムにおいて、その処理能力を測るためによく用いられます ⁶。

多くの場合、QPSとRPSは非常に近い意味合いで使われ、文脈によってはほぼ同義として扱われることもあります ³¹。例えば、あるウェブサーバーが1秒間に100件のHTTPリクエストを処理できる場合、そのサーバーの性能は「100 RPS」と表現されます。

B. TPS（Transactions Per Second）とは？

TPSは「Transactions Per Second（トランザクションズ・パー・セカンド）」の略で、日本語では「トランザクション毎秒」と訳されます。これは、システムが1秒間に完了できる「ビジネストランザクション」の数を示す指標です ⁶。

ここでの「トランザクション」とは、単一の単純な処理ではなく、一連の複数の操作がまとまって初めて意味を持つ、論理的な作業単位を指します ³²。例えば、銀行システムにおける口座振込処理（残高確認、出金処理、入金処理、履歴記録など一連のステップ）や、ECサイトにおける商品購入処理（在庫確認、カート更新、決済処理、注文確定、通知送信など）がこれに該当します。これらのトランザクションは、関連する全ての操作が成功して初めて完了とみなされ、途中でいずれかの操作が失敗した場合には、通常、それまでの処理が取り消される（ロールバックされる）ことでデータの一貫性が保たれます。

データベースの文脈では、TPSは1秒間に成功裏に処理され、その結果が永続的にストレージにコミット（確定保存）された、完全なトランザクションの数を測定します。1つのトランザクションは、内部的に1つ以上のデータベースクエリ（読み取りや書き込み）を含むことが一般的です ³³。

C. QPS、RPS、TPSの比較と使い分け

QPS、RPS、TPSは、いずれもシステムの処理能力を示す指標ですが、測定対象とする「単位」が異なります。

QPS (Queries Per Second): 主にデータベースや検索エンジンが1秒間に処理できる「クエリ（問い合わせ）」の数を指します ⁶。データアクセス層の性能評価に用いられます。
RPS (Requests Per Second): 主にWebサーバーやAPIサーバーが1秒間に処理できる「リクエスト（HTTPリクエストなど）」の数を指します ³²。リクエスト受付層やアプリケーション処理層の性能評価に用いられます。
TPS (Transactions Per Second): システムが1秒間に完了できる「ビジネストランザクション（一連の業務処理）」の数を指します ³²。システム全体のビジネス処理能力の評価に用いられます。

これらの指標の関係性は、システムのアーキテクチャや処理内容によって異なります。

一般的に、1つのビジネストランザクション（TPSの単位）は、ユーザーから見ると1つの操作かもしれませんが、システム内部では複数のHTTPリクエスト（RPSの単位）に分割されて処理されることがあります。そして、その個々のHTTPリクエストは、さらに複数のデータベースクエリ（QPSの単位）を発行することがあります。

例えば、ユーザーがECサイトで「商品Aをカートに入れる」という操作（1トランザクション）を行ったとします。この操作は、

クライアントからサーバーへ「カート追加リクエスト」（1リクエスト）が送信されるかもしれません。
サーバー側では、このリクエストを受けて、 a. 商品Aの在庫を確認するクエリ（1クエリ） b. ユーザーのカート情報を更新するクエリ（1クエリ）をデータベースに対して実行するかもしれません。この場合、1 TPS = 1 RPS = 2 QPS（在庫確認とカート更新の合計）のような関係が成り立つ可能性があります。ただし、これは非常に単純化した例であり、実際にはもっと複雑な関係になることが多いです。例えば、1つのページ表示リクエスト（1 RPS）が、ページを構成するために必要な複数のデータ（商品情報、関連商品、レビューなど）を取得するために、内部的に10個のクエリ（10 QPS）を発行するケースも考えられます ³⁴。

したがって、一般的には、TPSは最も上位のビジネスロジックレベルの指標であり、RPSが中間的なアプリケーションレベル、QPSが最も下位のデータアクセスレベルの指標と捉えることができます。このため、通常、1つのトランザクションは複数のリクエストやクエリを含むため、TPSの値はRPSやQPSの値よりも小さくなる傾向があります ³³。ただし、非常にシンプルなシステム、例えば1つのリクエストが1つのクエリに直接対応し、それが1つのトランザクションとみなせるような場合には、QPS、RPS、TPSの値が等しくなることもあり得ます ³²。

これらの指標の違いを理解することは、システムパフォーマンスのボトルネックを特定する上で非常に重要です。例えば、RPSは高いのにTPSが低い場合、個々のリクエスト処理自体は高速であるものの、トランザクションを構成する一連の処理フローのどこか（例えば、外部システムとの連携部分や、複雑なビジネスロジックの実行部分）に時間がかかっている可能性が考えられます。逆に、データベースのQPSが低いことが、アプリケーションのRPSやシステム全体のTPSの性能を頭打ちにしている根本原因であるケースも頻繁に見られます。

どの指標を重視すべきかは、評価対象のシステムや、何を明らかにしたいかという目的によって異なります。「検索エンジンのデータ検索能力」を測りたいのであればQPSが、「Webサーバーがどれだけのアクセスに耐えられるか」を知りたいのであればRPSが、「オンラインバンキングシステムが1秒間に何件の振込処理を完了できるか」を評価したいのであればTPSが、それぞれより適切な指標となります。多くの場合、これらの指標を単独で見るのではなく、組み合わせて多角的に分析することが、システム全体のパフォーマンス特性を正確に理解するための鍵となります。

表3: QPS・RPS・TPS比較表

指標	正式名称 (英語)	測定対象	主な利用文脈	具体例	関連性・階層
QPS	Queries Per Second	1秒間に処理できるクエリ（問い合わせ）の数 ⁶	データベース、検索エンジンなどのデータアクセス性能評価	DBへの商品情報検索クエリ数/秒	最も基本的な処理単位。1 RPSや1 TPSが複数のQPSを含むことがある。
RPS	Requests Per Second	1秒間に処理できるリクエスト（HTTP等）の数 ⁶	Webサーバー、APIサーバーなどのリクエスト処理能力評価	Webサーバーへの商品ページ表示リクエスト数/秒	QPSより上位の概念。1 TPSが複数のRPSを含むことがある。1 RPSが複数のQPSを含むことがある。 ³⁴
TPS	Transactions Per Second	1秒間に完了できるビジネストランザクションの数 ⁶	システム全体のビジネス処理能力、エンドツーエンドの性能評価	ECサイトでの注文完了トランザクション数/秒、銀行での振込完了トランザクション数/秒	最も上位のビジネス概念。通常、1 TPSは複数のRPSやQPSから構成される。 ³³

VIII. 様々な分野でのQPS

QPSは、その基本的な定義である「1秒あたりのクエリ処理数」という概念の汎用性から、IT分野の多岐にわたるシステムやサービスで性能指標として活用されています。伝統的なシステムから最新の技術基盤に至るまで、QPSがどのように利用されているか、具体的な分野ごとに見ていきましょう。

A. ウェブサーバーとデータベース

QPSが最も古典的かつ直接的に適用される分野が、ウェブサーバーとデータベース管理システム（DBMS）です ⁶。ウェブサーバーにおいては、クライアントからのリクエストに応じて動的コンテンツを生成するためにデータベースへの問い合わせが発生する場合、そのデータベースが1秒間にどれだけのクエリを処理できるか（QPS）が、ウェブサーバー全体の応答性能や処理能力に大きく影響します。データベース自体の性能指標としてもQPSは広く用いられ、特定のワークロード条件下でどの程度のクエリ処理能力を持つかを示すために参照されます ⁸。

B. 検索エンジン

Google、Bing、Yahoo! JAPANといった大規模な検索エンジンにとって、QPSはシステムの根幹をなす性能指標の一つです。検索エンジンは、ユーザーが入力した検索キーワード（クエリ）に対して、膨大なインデックスデータの中から関連性の高い情報を瞬時に探し出し、結果として表示する必要があります。世界中から絶え間なく寄せられる検索リクエストを処理するため、検索エンジンは極めて高いQPSを処理できる能力が求められます ⁹。QPSの高さは、検索結果の表示速度、ひいてはユーザー満足度に直結します。

C. 広告技術（アドテク）

広告技術（AdTech）の分野、特にプログラマティック広告のエコシステムにおいて、QPSは極めて重要な役割を果たします。ウェブページやアプリの広告枠が表示されるたびに、SSP（Supply Side Platform）は接続している多数のDSP（Demand Side Platform）に対して、リアルタイムで入札リクエスト（ビッドリクエスト）を送信します。この文脈でのQPSは、SSPがDSPに対して1秒間に送信できる入札リクエストの数を意味します 10。

DSP側は、受け取るリクエストが多すぎると自社システムの処理能力を超えてしまうため、SSPごとにQPSの上限（QPSキャップ）を設定することが一般的です。このQPS制限は、SSPや、そのSSPに広告在庫を提供しているパブリッシャー（媒体運営者）の収益機会に直接影響を与えるため、QPSの管理と最適化が非常に重要になります 12。単に多くのリクエストを送るだけでなく、入札の可能性が高い「質の高い」リクエストを効率的に送信することで、限られたQPS枠内での収益を最大化し、コストを削減し、広告キャンペーンの効果を高めるためのQPS最適化戦略が追求されています 14。

D. データ分析プラットフォーム

ビジネスインテリジェンス（BI）ツールやリアルタイムダッシュボード、大規模データウェアハウスなど、データ分析プラットフォームにおいてもQPSは重要な性能指標です。これらのシステムでは、ユーザーが対話的にデータを探索したり、複雑な分析クエリを実行したりします。特に、多数のユーザーが同時にシステムを利用し、迅速なレスポンスを期待するようなユースケースでは、分析データベースが高いQPS、すなわち多数の同時クエリを低遅延で処理できる能力を持つことが求められます 9。

Apache Druidのようなデータベースは、このようなリアルタイム分析や高QPSのクエリ処理に特化して設計されており、大量のデータに対する高速な集計やフィルタリングを得意としています 24。

E. ベクトル検索

AI技術の発展に伴い注目されているベクトル検索の分野でも、QPSはシステムの性能を評価するための主要な指標の一つです。ベクトルデータベースは、テキスト、画像、音声などの非構造化データを高次元のベクトルとして表現し、そのベクトル間の類似度に基づいて検索を行います。例えば、画像による類似画像検索や、ユーザーの嗜好ベクトルに基づいた商品推薦システムなどで利用されます。

この文脈でのQPSは、ベクトルデータベースが1秒間に処理できる類似検索リクエストの数を示します。前述の通り、ベクトル検索のQPSは、使用するインデックスアルゴリズム（例：HNSW、IVF）、ハードウェア構成（特にGPUの利用）、クエリの設計（例：フィルタリング条件の有無）、そして求められる検索精度（再現率）とのバランスなど、多くの要因に影響されます 23。

これらの例からもわかるように、QPSはITシステムの性能を測る普遍的な指標として、その重要性を増しています。そして、各分野の特性に応じて、単に「処理できる量」としてのQPSだけでなく、「どのように効率的に、価値の高いクエリを処理できるか」という質的な側面も合わせて評価される傾向が強まっています。例えば、AdTechでは収益性の高いリクエストを優先的に処理する能力、ベクトル検索では精度と速度のバランス、分析プラットフォームでは対話的な操作を可能にする応答性が、QPSと並んで重視されるのです。

IX. QPSを理解し、最適化するためのSEO的視点

QPSという技術的なパフォーマンス指標は、一見するとSEO（検索エンジン最適化）とは直接的な関係がないように思えるかもしれません。しかし、QPSの改善がもたらすウェブサイトのパフォーマンス向上は、間接的にSEOへ好影響を与える可能性があります。

A. QPS改善がSEOに与える間接的な好影響

Googleをはじめとする検索エンジンは、ユーザーにとって価値の高い情報を提供するとともに、快適な利用体験を提供しているウェブサイトを高く評価する傾向にあります。QPSが高いシステムは、リクエストに対して迅速に応答できるため、ウェブサイトの表示速度の向上や、アプリケーションの応答性の改善に繋がります ⁶。

サイトの表示速度は、Googleが公式にランキング要因の一つとして挙げている「Core Web Vitals（コアウェブバイタル）」にも含まれる重要な要素です。表示が速く、操作がスムーズなウェブサイトは、ユーザーエクスペリエンス（UX）を向上させます。優れたUXは、ユーザーの直帰率（サイトを訪れてすぐに離脱してしまう割合）の低下、ページ滞在時間の延長、サイト内での回遊率の向上といった好ましい行動指標に繋がりやすく、これらは検索エンジンがサイトの品質を評価する上で間接的なシグナルとなり得ます。

したがって、QPSの改善は直接的なSEOランキング要因ではないものの、それがもたらす「高速なレスポンス」→「良好なユーザーエクスペリエンス」→「ユーザーエンゲージメントの向上」という連鎖を通じて、検索エンジンからの評価を高め、結果として検索順位の向上に貢献する可能性があるのです。

B. 本記事のSEO戦略：キーワード選定、構造化、E-E-A-T考慮

本記事自体も、QPSという専門的なトピックに関して、読者にとって有益な情報を提供すると同時に、検索エンジンからも適切に評価されることを目指して作成されています。そのために、以下のSEO戦略を意識しています。

キーワード選定： 読者がQPSについて情報を探す際に用いるであろう検索キーワードを想定し、それらを記事のタイトル、見出し、本文中に自然な形で盛り込んでいます。例えば、「QPSとは」「QPS 意味」「QPS 測定」「QPS 改善方法」「QPS 目安」「RPS TPS 違い」といったキーワード群がターゲットとなります ¹。
構造化と網羅性： 記事全体を論理的な構成（導入、基本理解、重要性、測定方法、影響要因、改善戦略、関連指標との比較、分野別活用、SEO的視点、まとめ）とし、各セクションに見出しタグ（H1, H2, H3など）を適切に使用することで、内容の階層構造を明確にしています ³⁶。これにより、読者は情報を追いやすく、検索エンジンも記事の内容を理解しやすくなります。また、QPSに関する情報を幅広く網羅することで、ユーザーの多様な検索意図に応えることを目指しています。
E-E-A-Tの考慮： Googleがコンテンツの品質を評価する上で重視するE-E-A-T（Experience: 経験、Expertise: 専門性、Authoritativeness: 権威性、Trustworthiness: 信頼性）を高めることを意識しています ³⁷。本記事では、国内外の多数の技術文書や専門家の解説記事（リサーチマテリアルとして提供された情報源）を参照し、正確かつ詳細な情報を提供することで、専門性と信頼性を担保しています。また、QPS研究所といった類似用語との区別を明確にしたり、具体的なツールや改善策を提示したりすることで、読者にとって実用的で信頼できる情報源となることを目指しています。

技術的な内容を分かりやすく、かつ網羅的に解説し、読者の疑問やニーズに応える質の高いコンテンツを提供することは、専門分野におけるSEOにおいて特に重要です。本記事がQPSに関する信頼性の高い情報源として検索エンジンや読者に認識されることで、検索ランキングの向上だけでなく、ウェブサイト全体の権威性向上にも貢献することが期待されます。

X. まとめ

本記事では、ITシステムのパフォーマンスを測る重要な指標であるQPS（Queries Per Second）について、その基本的な定義から重要性、測定方法、影響要因、改善戦略、関連指標との違い、そして様々な分野での活用事例に至るまで、幅広く解説してまいりました。

A. QPSの重要性の再確認

QPSは、システムが1秒間に処理できる問い合わせの数を示すシンプルな指標でありながら、その値はシステムの処理能力、ユーザーエクスペリエンスの質、そしてビジネスの成果にまで深く関わっています。QPSを理解し、適切に測定・分析することは、システムが現在の負荷に耐えうるか、将来の成長に対応できるかといったキャパシティに関する重要な洞察を与えてくれます ¹¹。高いQPSを維持することは、ユーザーにストレスのない快適なサービスを提供し、顧客満足度を高める上で不可欠です。特に、ECサイトや広告技術のように、システムの応答性能が直接収益に結びつく分野においては、QPSの最適化はビジネスの競争力を左右する要素とも言えます。

B. 継続的な監視と改善の勧め

QPSの最適化は一度行えば完了というものではありません。ビジネスの成長に伴うユーザー数の増加、新しい機能の追加、システム環境の変化など、QPSに影響を与える要因は常に変動します。したがって、高性能で安定したウェブアプリケーションやITシステムを維持するためには、QPSを継続的に監視し、必要に応じて改善策を講じていくという、地道な取り組みが求められます 11。

本記事で紹介した各種測定ツールや改善戦略を活用し、自社のシステムの特性やビジネス目標に合わせてQPSを管理していくことで、より堅牢で効率的なウェブインフラストラクチャを構築・維持することができるでしょう。

QPSは静的な数値ではなく、動的な目標として捉えるべきです。ビジネスの成長段階や市場の要求、技術の進化に合わせて、QPSの目標値そのものを見直し、常にシステムパフォーマンスの最適化を目指すという積極的な姿勢が、これからのデジタル社会においてますます重要になってきます。デジタルトランスフォーメーションが加速する現代において、QPSのようなパフォーマンス指標への深い理解と適切な管理は、技術者だけでなく、ビジネスに関わるすべての人々にとって、競争優位性を確立し、持続的な成長を達成するための鍵となるでしょう。