故障率曲線（バスタブ曲線） は、ITシステムや電子機器のライフサイクルにおける故障傾向を視覚化した重要なモデルです。
この記事では、バスタブ曲線の基本構造、3つの異なるフェーズ、そしてそれがどのように機器の信頼性評価やメンテナンス戦略に活かされるかを詳しく解説します。
IT業界で製品設計や運用保守に関わる方にとって、理解しておくべき必須知識です。
故障率曲線（バスタブ曲線）とは？
バスタブ曲線の定義と構造
故障率曲線（Failure Rate Curve） とは、時間の経過に伴う機器の故障率をグラフで表したもので、その形状が横から見た浴槽（バスタブ）に似ていることから 「バスタブ曲線（Bathtub Curve）」 と呼ばれます。
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横軸：時間（稼働開始時点からの経過時間）
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縦軸：故障率（Failure Rate）
この曲線は、以下の3つの主要なフェーズに分けられます。
初期故障期（Infant Mortality Period）
稼働開始直後のこの期間では、初期不良による故障率が高く、時間と共に急激に低下します。
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主な原因：設計ミス、製造工程の不良、組み立てミスなど
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対策：バーンインテスト（Burn-in Test）や初期検査の徹底
偶発故障期（Random Failure Period）
ある程度の時間が経過すると、故障率は一定水準で安定します。
このフェーズでは、偶発的な要因が主な故障原因となります。
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例：外部衝撃、電源障害、ソフトウェアバグなど
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特徴：信頼性指標（MTBF: Mean Time Between Failures）の計算に適した期間
摩耗故障期（Wear-out Failure Period）
稼働開始から長期間経過すると、部品の摩耗や劣化により故障率が再び上昇します。
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主な原因：経年劣化、部品の寿命、消耗品の性能低下
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対応策：予防保守、寿命診断、定期交換スケジュールの設計
IT業界におけるバスタブ曲線の応用
ハードウェアのライフサイクル管理
サーバーやネットワーク機器などの保守計画や交換タイミングの決定に活用されます。
たとえば、データセンターでは、バスタブ曲線を基にして最適なリプレースタイミングを予測します。
信頼性工学（Reliability Engineering）との連携
FTA（Fault Tree Analysis） や FMEA（Failure Mode and Effects Analysis） といった手法と併用することで、製品開発段階から信頼性を高める設計が可能になります。
DevOpsやSRE（Site Reliability Engineering）との関連
運用中のシステム障害ログの分析により、どのフェーズにあるかを推定し、インフラ更新やリファクタリングの判断材料にすることができます。
まとめ
故障率曲線（バスタブ曲線） は、IT機器のライフサイクル全体を通じて故障傾向を理解するための基本的かつ重要なツールです。
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初期故障 → 設計・製造プロセスの改善が重要
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偶発故障 → 安定稼働を前提にMTBFを活用
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摩耗故障 → 予測保守と交換戦略が鍵
このモデルを正しく理解し、適切に応用することで、製品の信頼性向上や運用効率の最適化が実現できます。
特に、ITインフラにおいては、バスタブ曲線の活用が安定運用のカギとなります。