市場には数多くの負荷テストツールが存在しており、最適な製品を選定する作業は容易ではありません。中には操作性が低く、過度に複雑なプラットフォームも存在し、その結果として性能テスト自体が十分に実施されない、あるいは従来型ソリューションからクラウドベースの代替手段への移行が検討されるケースも見受けられます。
本資料では、2026年における主要な負荷テストツールを比較検討することを目的に、クラウドベースおよびブラウザベースのソリューションを中心に取り上げています。レガシーなデスクトップ型ツールではなく、現代の開発環境や運用要件に適合するプラットフォームを対象としています。
紹介するツールは、オープンソースから商用版まで多岐にわたり、スタートアップ企業、中堅企業、さらには大規模エンタープライズまで幅広い組織に対応可能です。また、単なる負荷生成能力に加え、AIを活用した分析機能、ブラウザベースの実行環境、モニタリングツールとの連携、プライベートクラウド環境のサポートといった、現代の性能エンジニアリングに求められる要素にも重点を置いています。
主なポイント
- 負荷テストツールを活用することで、オンプレミスインフラの準備・維持が不要となる。
- 選択肢には、オープンソースおよび商用ソリューションの双方が含まれる。
- 評価項目としては、拡張性、操作性、対応プロトコル、価格、レポート機能が重要となる。
- 複数地域に分散した負荷生成が可能であり、グローバル環境でのテストに対応できる。
- 多くのツールが無料プランを提供する一方、エンタープライズ向けプランでは高度な分析機能やチーム向け機能が提供される。
- 最適なツール選定は、プロジェクト規模、予算、統合要件に依存する。
トップ負荷テストツール比較表
詳細なレビューに入る前に、まずは2026年版の主要な負荷テストツールを一覧で比較できる早見表を提示します。本表では、ツール選定時に特に重要となる主要機能をまとめています。短時間で候補を絞り込みたい場合の参考資料としてご活用ください。各ツールの詳細な解説は、後続のセクションで順に紹介します。
負荷テストとは？
負荷テストとは、システムが想定される同時ユーザー数、トランザクション量、またはデータ量を問題なく処理できるかを検証するプロセスです。アプリケーションが需要の増加に対してどの程度対応できるかを測定し、応答時間の遅延、システム障害、その他信頼性に影響するボトルネックを確認します。
実際のトラフィックをシミュレーションすることで、サービスレベル目標（SLO）やサービスレベル合意（SLA）に対する性能を評価できます。開発者、QAエンジニア、サイト信頼性エンジニア（SRE）は、リリース前に Webアプリケーション、API、バックエンドシステムが性能要件を満たしているかを確認するために負荷テストツールを使用します。特にAPI中心の環境では、クラウドベースの負荷テストプラットフォームにより、大規模なリクエスト急増、レイテンシ、スループットの課題を容易に再現できます。
現代のDevOpsチームは、これらのツールをCI/CDパイプラインに統合し、ビルドごとに速度と安定性を継続的に検証しています。ビジネスリーダーやSaaS企業の創業者にとっても有益であり、キャパシティ計画、プロダクトローンチ時のダウンタイム防止、適切なスケーリング判断に役立ちます。
なお、負荷シミュレーションだけでは十分ではありません。強力なレポート機能やモニタリング機能も同様に重要であり、結果の解釈、弱点の特定、改善策の実施を支援します。適切なツールセットを活用すれば、性能テストは単発の作業ではなく、アプリケーションの健全性とユーザー満足度を守るための継続的な取り組みとして定着させることができます。
主要負荷テストツールの比較方法
2026年版の負荷テストツールを評価するにあたり、エンジニア、DevOpsチーム、意思決定者にとって実際に重要となる点に焦点を当てました。ドキュメントやマーケティング資料は必ずしも実態を反映していないため、全ツールについて無料トライアルまたは最も低価格の有料プランを利用し、実際の使用感を確認しました。これにより、操作性、課題点、欠けている機能を実環境に近い形で把握することができました。
比較に用いた主な基準は以下のとおりです。
1. 価格と価値
可能な限り、仮想ユーザー時間（VUH）あたりのコストを算出しました。これにより、費用に対してどれだけ現実的なトラフィックを生成できるかが明確になります。エンタープライズ規模のシナリオでは、同時実行数の増加に伴う価格変動も評価しました。
2. ホスト型ロードジェネレーター
自前で負荷生成インフラを管理することは負担となるため、複数地域にホスト型ロードジェネレーターを提供しているツールを優先しました。これにより、サーバー管理を気にせず迅速にテストを実行できます。
3. プライベートクラウドオプション
金融、医療、政府などの分野では、より厳格なセキュリティ要件が求められます。このため、プライベートクラウド導入やオンプレミス型ロードジェネレーターをサポートしているかを確認しました。
4. データ管理とコラボレーション
優れた負荷テストプラットフォームは、トラフィックを生成するだけでなく、テスト結果の保管、チーム間での共有、共同分析をサポートします。各ツールのデータ保持、レポート生成、チームワークスペースの仕組みを評価しました。
5. オープンソース互換性
多くのチームが既に JMeter、Gatling、Locust を利用しているため、既存スクリプトとの互換性は重要な要素です。これにより、移行や拡張に必要な工数を大幅に削減できます。
6. プロトコル対応範囲
ツールによって対応プロトコルは異なります。HTTP/HTTPS、REST、WebSocket、gRPC、GraphQL、SOAP、JDBC/JMS、LDAP、MQTT、Kafka/MQ、SMTP、TCP/UDP、さらにブラウザベースのテストが可能かどうかも確認しました。これにより、自社の技術スタックに最適なツールを選択できます。
7. SLA/SLO トラッキング
応答時間を確認するだけでは不十分です。最良のツールは、サービスレベル目標（SLO）やサービスレベル合意（SLA）を設定し、閾値に基づきテストの合否判定を行えます。これは信頼性維持に指標を用いる SRE にとって特に重要です。
8. CI/CD と継続的テスト
API、プラグイン、CLI などを通じて CI/CD パイプラインにどの程度統合できるかを評価しました。継続的負荷テストは DevOps では標準となりつつあり、リリースごとに性能劣化を検出するために不可欠です。
9. トライアルとアクセス性
最後に、手軽に試せるかどうかを重視しました。無料プラン、従量課金モデル、低価格のエントリーパッケージなどが利用できれば、負担なく比較検討が可能になります。
1. PFLB 🏆 — AIによる洞察と本番環境に近いトラフィックを実現する負荷テストツール
PFLB は、大規模なアプリケーション検証を必要とするエンジニアリングチーム向けに設計されたクラウドベースの性能テストプラットフォームです。重いインフラ管理を前提とするレガシーソリューションとは異なり、ホスト型ロードジェネレーターおよびプライベートクラウドオプションを提供しており、環境構築ではなくテストに集中できます。
特筆すべき機能として、Google Analytics のデータを利用した本番トラフィックパターンの再現が挙げられます。これにより、単純なシンセティックロードでは再現できない現実的なシナリオを構築でき、実際の利用状況下でのみ発生するボトルネックを発見しやすくなります。これに AI を活用した分析機能が組み合わさることで、手動レビューよりも迅速に異常点や潜在的な問題箇所を抽出できます。
プラットフォームは幅広いユーザー層に対応しており、JMeter スクリプトを作成するエンジニアから、意思決定のために明確なダッシュボードを必要とする CTO まで活用できます。テスト作成は直感的なノーコードインターフェースのほか、HAR ファイル、Postman/Insomnia コレクション、JMX スクリプトのインポートにも対応しています。結果表示には Grafana ダッシュボード、実行間比較、カスタムレポートビルダーを利用できます。
最適な利用シーン
本番環境に近いトラフィックシミュレーション、クラウド上での強力な JMeter 互換性、AI を活用した分析を、インフラ管理なしで実現したいチーム。
利点
- 🥇クラウド規模のテストやプライベートクラウド実行に対応するホスト型ロードジェネレーター。
- 🥇Google Analytics を活用した本番トラフィックの再現により、現実的なシナリオ構築が可能。
- 🥇AI によるボトルネック分析で問題箇所を迅速に特定。
- 🥇Grafana 連携による豊富な可視化ダッシュボードとトレンド分析。
- ノーコードビルダー、HAR インポート、Postman/Insomnia コレクション、JMX ファイルなど柔軟なテスト作成手段。
- SLA/SLO を設定し、自動で合否判定を実施可能。
- API による CI/CD 統合に対応しており、テスト結果をパイプラインへ直接取り込める。
- 性能戦略の設計・実行を支援するプロフェッショナルサービスも利用可能。
欠点
- 無料プランは制限が厳しく、VUH と実行回数が非常に限られている。
- Dynatrace や New Relic など主要 APM ツールとのネイティブ連携が不足。
- ブラウザベースの負荷テストには未対応。
対応プロトコル
HTTP/HTTPS、REST、SOAP、gRPC、Kafka、MQ（IBM MQ、RabbitMQ、ActiveMQ）に加え、JMeter の全プロトコルに対応。
料金概要（2025年9月時点） – $$$$$
- 無料プラン：最大5回のテスト実行、約17 VUH が上限。
- 有料プラン：月額50ドルから開始し、基礎パッケージ以降は使用量に応じてスケール可能。
2. BlazeMeter — マルチスタック対応の負荷テストプラットフォーム
BlazeMeter は、オープンソースの性能テストツールを拡張し、クラウド上での実行、コラボレーション機能、分析機能を提供する商用プラットフォームです。当初は JMeter を中心として構築されましたが、現在では Gatling、Grinder、Locust などにも対応しており、既存のテスト資産をスクリプトを作り直すことなく再利用できます。
強みの一つは、その広範な統合機能にあります。Jenkins などのビルドツールを介した CI/CD 連携、New Relic や AppDynamics などのモニタリングソリューションとの統合、Perfecto と連携したモバイル性能テストなど、多様なワークフローに対応可能です。また、QA チーム向けに機能テストや API テスト機能も提供しており、単なる負荷テストツール以上の位置付けとなっています。
プラットフォームにはスクリプトレスのテストビルダーや Taurus を含むオープンソースプラグイン群が用意されており、テスト設計や自動化のハードルが下がります。ただし、BlazeMeter はスケール面では優れているものの、**レポート機能は競合と比較して基本的であり**、高度な分析には外部ダッシュボードの併用が必要になる場合があります。また、同時接続数が増えるにつれて料金が高額になりやすい点も課題です。
最適な利用シーン
JMeter、Gatling、Locust のスクリプトをクラウド上で一元的に実行しつつ、CI/CD やモニタリングとの強力な統合を求めるチーム。
利点
- 複数地域に配置されたホスト型ロードジェネレーター。
- JMeter、Gatling、Grinder、Locust スクリプトをサポートし、移行負担を最小化。
- New Relic、AppDynamics、DataDog、AWS CloudWatch などの監視・APMツールと統合可能。
- 負荷テストに加え、機能テストやモバイルテストにも対応。
- Taurus などのオープンソースプラグインにより、高度な自動化が可能。
- スクリプトレステストビルダーや GitHub リソースにより迅速なセットアップが可能。
欠点
- 大規模テスト（約1,000ユーザー以上）では料金が急増する。
- レポート機能が限定的で、詳細な分析には外部ツールが必要。
- ボトルネック検出やAIによる洞察機能がない。
- 現実的なトラフィックパターンを再現するには手動調整が必要。
- 高度な機能には学習コストが伴う。
対応プロトコル
HTTP/HTTPS、REST、WebSocket、ブラウザベーステスト（Selenium、Playwright 経由）、および JMeter と Gatling の全プロトコル。
料金概要（2025年9月時点） – $$$$$
- 無料プラン：170 VUH/月、最大20分のテスト実行。
- 月額 99ドル：1,000 VUH、最大1時間の実行。
- 月額 499ドル：6,500 VUH、最大5時間の実行。
- 大規模負荷向けにはエンタープライズおよびカスタムプランを提供。
3. Gatling — 大規模同時接続に強い負荷テストツール
Gatling は、オープンソース版と商用のEnterprise Cloud版が提供されている広く知られた負荷テストツールです。オープンソース版は Scala または Java によるスクリプト記述を前提としており高い柔軟性を備えていますが、同時にプログラミングスキルが求められます。インフラ管理負荷を避けながら拡張性を確保したい場合には、Gatling Enterprise により、ホスト型ロードジェネレーター、Webインターフェース、CI/CD とのシームレスな統合が利用できます。
Gatling の最大の利点は、合理的なコストで高いスケーラビリティを実現できる点です。中位レベルのプランでも膨大な仮想ユーザーを実行できるため、高負荷システムのストレステストやベンチマークに適しています。また、Kafka、RabbitMQ、JDBC などのプロトコル向けプラグインも提供されており、HTTP ベースのテストを超えた多様なユースケースに対応可能です。
一方で、Gatling は強力である反面、学習コストが比較的高いツールです。オープンソース版ではコーディングが必須であり、Enterprise 版のノーコード機能も他の最新プラットフォームと比較すると直感性に欠ける場合があります。さらに、標準のレポートおよび分析機能は限定的であり、詳細なインサイトを得るためには APM ツールや外部ダッシュボードとの統合が必要になることが多いです。
最適な利用シーン
大規模な負荷テストをコスト効率よく実行したいエンジニアリングチームで、Scala/Java スクリプトや洗練度の低い UI に抵抗がない場合。
利点
- 🥇 数十万規模の同時仮想ユーザーを扱える高いスケーラビリティ。
- オープンソース版とクラウドホスト型エンタープライズ版の双方を提供。
- Kafka、RabbitMQ、JDBC などへの拡張プラグインを利用可能。
- ブラウザ操作を記録できる Web レコーダー。
- Dynatrace、AppDynamics、New Relic、DataDog など主要APMツールとの統合。
- Enterprise Cloud では CI/CD 連携と分散実行をサポート。
欠点
- オープンソース版では Scala または Java の知識が必須。
- Enterprise 版のノーコードインターフェースは他ツールと比較して直感的ではない。
- 初心者にはセットアップが複雑。
- PFLB や K6 のような Grafana ベースソリューションと比べるとレポート/分析が弱い。
- JMeter よりコミュニティ規模が小さく、外部リソースも少ない。
対応プロトコル
HTTP/HTTPS、REST、WebSocket、JMS、SOAP、MQTT、HTTP/2、JDBC。
料金概要（2025年9月時点）- $$$$$
- 14日間の無料トライアル（30,000 VUh と最大30分のテスト実行制限付）。
- 月額 99ユーロで 60,000 VUh。
- 月額 396ユーロで 900,000 VUh。
- 大規模負荷向けにはカスタム見積りに対応。
4. Octoperf — JMeter を中心とした負荷テストプラットフォーム
OctoPerf は、自身を「JMeter Performance Center」と位置付けており、JMeter をクラウド環境で高度に活用できるプロフェッショナル向けプラットフォームです。インフラ管理を必要とせず、既存の JMeter シナリオをインポートしたり、ビジュアルテストビルダーで新規作成したりできます。また、Postman、HAR ファイル、Playwright スクリプトにも対応しており、テスト設計に高い柔軟性を提供します。
OctoPerf の大きな強みは、そのレポーティングエンジンにあります。結果は詳細な内訳、トレンド分析、SLA コンプライアンスチェック、カスタマイズ可能なダッシュボードとして提示されます。分散テストでは AWS、Azure、DigitalOcean と統合でき、プライベートやオンプレミスのジェネレーターを組み合わせたハイブリッド構成も可能です。
このプラットフォームは、細かな制御を必要とする経験豊富な性能エンジニアに適しています。変数、データプール、IP スプーフィング、相関ルールなど、負荷プロファイルの微調整が詳細に設定できます。ただし、技術経験の浅いチームには学習コストが高く、競合ツールにあるようなトラフィックパターン再現や自動ボトルネック検出は提供していません。
最適な利用シーン
既に JMeter を活用しており、クラウドベースの高度な実行環境、プロフェッショナルなレポート機能、優れたカスタマイズ性を必要とするチーム。
利点
- ホスト型およびプライベートロードジェネレーター、オンプレミス構成ツールを提供。
- AWS、Azure、DigitalOcean を利用した分散テストに対応。
- 負荷カーブ、相関ルール、IP スプーフィング、データプール、SLA トラッキングなど高度な設定が可能。
- トレンド分析やカスタムダッシュボードを含む高度なレポート機能。
- Playwright スクリプトに対応し、ブラウザベーステストが可能。
- 充実したドキュメント、チュートリアル、認定プログラムを提供。
- Dynatrace、AppDynamics、New Relic、Instana などの APM ツールと統合可能。
欠点
- 無料版は 17 VUH と実行時間が短く、制限が厳しい。
- 高度な機能には学習コストが必要。
- 本番トラフィックの再現機能は未対応。
- 自動ボトルネック検出機能がない。
対応プロトコル
HTTP/HTTPS、REST、WebSocket、ブラウザベーステスト（Playwright 経由）、および JMeter の全プロトコル。
料金概要（2025年9月時点）- $$$$$
- 無料プラン：17 VUH、機能制限あり。
- 従量課金：1,000 VUH あたり 69ドルから。
- エンタープライズプラン：例として月額 649ユーロで 720,000 VUH（テストあたり上限 1,000 VUH）。
- 大規模組織向けにはカスタム見積りに対応。
5. Grafana Cloud K6 — 開発者向けのオブザーバビリティ連携型負荷テストツール
K6 は、Go言語で実装されたオープンソースの負荷テストツールとして誕生し、JavaScript によるテスト定義を特徴としています。軽量設計、スクリプトの柔軟性、gRPC や WebSocket など最新プロトコルへの対応により、開発者の間で急速に普及しました。商用版のGrafana Cloud K6では、ホスト型ロードジェネレーター、20以上の地域における分散実行、Grafana オブザーバビリティスタックとのシームレスな統合が追加されています。
Grafana Cloud K6 の最大の強みは、負荷テスト結果をシステムのオブザーバビリティと結びつけられる点です。Grafana 上でメトリクス、ログ、トレースとテスト結果を相関させることで、単に障害が発生した事実だけでなく、その「理由」を把握しやすくなります。テスト間でのトレンド追跡により、性能の劣化を早期に発見することも可能です。すでに Grafana をモニタリング基盤として利用している組織にとっては自然な拡張と言えます。
一方で、このツールは開発者中心の設計であり、学習コストがあります。シナリオ作成には JavaScript の知識が必要で、JMeter・Gatling・Grinder の資産には対応していません。また、料金体系は VU-hour に加えてログ、メトリクス、データ保持などの料金が組み合わさるため、他ツールに比べて予測が難しい点があります。
最適な利用シーン
Grafana を既に利用しており、負荷テストとパフォーマンスモニタリングを緊密に連携させたい DevOps および SRE チーム。
利点
- 20以上のグローバル地域に展開されたホスト型ロードジェネレーターとプライベートクラウド対応。
- 数百万規模の仮想ユーザーに対応する優れたスケーラビリティ。
- Grafana との深い統合により、メトリクス・ログ・トレースとテスト結果を相関分析可能。
- SLO ベースの合否判定により、信頼性確認を明確化。
- `xk6-browser` によるブラウザテストにも対応。
- テスト間のトレンド追跡により性能変化を可視化。
欠点
- JavaScript の知識が必須で、非開発者には扱いづらい。
- JMeter、Gatling、Grinder のスクリプト互換性がない。
- エコシステムに不慣れなテスターには学習コストがかかる。
- VUH と観測データの料金が混在し、コスト予測が複雑。
- 長時間の WebSocket セッションで安定性課題が報告されることがある。
対応プロトコル
HTTP/HTTPS、REST、WebSocket、gRPC、GraphQL、Kafka（xk6 拡張）、ブラウザベーステスト（xk6-browser）。
料金概要（2025年9月時点）- $$$$$
- 無料プラン：月 500 VUh。
- スターター：月額 19ドル〜（500 VUH + 超過分 0.19ドル/VUH）。
- グロース：月額 299ドル〜（1,000 VUH + 超過分 0.15ドル/VUH）。
- Grafana の観測機能（メトリクス、ログ、トレース）は追加料金。
6. Loadium — 既存スクリプトを活用できるクラウド型負荷テストツール
Loadium は、あらゆるスキルレベルのチームが性能テストを容易に実施できるよう設計されたクラウドベースの負荷テストプラットフォームです。オープンソースツールとの互換性を中心に構築されており、既存のJMeterやGatlingスクリプトをアップロードして、そのままクラウド上で実行できます。また、スクリプトを書きたくないチーム向けに、手動テスト作成機能や Record & Play のブラウザ拡張も提供しており、ユーザー操作をキャプチャしてテストシナリオに変換できます。
Loadium の大きな強みは、柔軟な実行環境にあります。AWS、Azure、Google Cloud を通じて最大 50 の地域で分散テストを実行でき、専用 IP を利用した制御されたテストも可能です。スローネットワークエミュレーション、高度な負荷シェーピング、New Relic・AppDynamics・DataDog といった APM ツールとの連携など、性能エンジニアがテスト条件を詳細に調整できる機能も備えています。
プラットフォームはシンプルな UI と分かりやすいレポートを提供していますが、ボトルネック検出や本番トラフィック再現といった高度な機能はありません。対応プロトコルも主要競合に比べると限定的で、無料プランは実行時間と回数に制約があります。
最適な利用シーン
既に JMeter または Gatling を使用しており、地理的に柔軟なクラウド実行と APM 連携を活用しながら、簡潔にテストを拡張したいチーム。
利点
- JMeter と Gatling のスクリプトをサポートしており、迅速に導入可能。
- Record & Play 拡張により、シナリオを手早く作成できる。
- AWS、Azure、GCP を通じ最大 50 地域から分散テストが可能。
- 専用 IP アドレスを利用可能。
- Selenium WebDriver を通じたブラウザベースのテストに対応。
- スローネットワークエミュレーションや高度な負荷シェーピングなど、詳細な調整機能。
- New Relic、DataDog、AppDynamics などの APM ツールと統合。
欠点
- 無料プランは最大 10 回のテスト（各 5 分）と制限が厳しい。
- ボトルネック検出や本番トラフィック再現機能は未対応。
- gRPC、Kafka、MQ プロトコルにネイティブ対応していない。
- レポートは基本的な機能に留まり、高度分析は不可。
対応プロトコル
HTTP/HTTPS、REST、HLS/MPEG-DASH（ストリーミング用途）、ブラウザベーステスト（Selenium 経由）、および JMeter 全プロトコル への対応。
料金概要（2025年9月時点） – $$$$$
- 月額 129ドル：7,500 VUh。
- 月額 499ドル：15,000 VUh。
- 大規模利用向けにはカスタム見積りに対応。
7. Artillery — 最新プロトコルに対応した柔軟なスクリプト型負荷テストツール
Artillery は、シンプルさと柔軟性に重点を置いたオープンソースの負荷テストツールです。テストは軽量な YAML または JavaScript で定義でき、トラフィックシナリオを細かく制御したい開発者にとって扱いやすい設計となっています。基本ツールは CLI ベースですが、Artillery Cloudを利用することで、ホスト型実行、可視化ダッシュボード、チームコラボレーション機能が追加されます。
Artillery の特長は、最新アプリケーション向けのプロトコル対応です。HTTP や REST に加え、gRPC、GraphQL、WebSocket、Kafka にも対応しており、マイクロサービスやイベント駆動型アーキテクチャとの親和性が高いツールです。さらに Playwright スクリプトを用いたブラウザベースのテストも可能で、バックエンドとエンドツーエンドの両方を一つのワークフローで扱うことができます。
一方で、Artillery には技術的な専門性が求められるという課題があります。YAML/JS でのテスト定義や CLI を用いた実行は、非開発者にとって負担となることがあります。また、JMeter や Gatling との互換性がないため、既存のテスト資産を流用できません。Artillery Cloud はダッシュボードを提供しますが、分析機能は PFLB や K6 と比較すると限定的で、ボトルネック検出も備えていません。
最適な利用シーン
最新の API、マイクロサービス、イベント駆動システムを扱い、柔軟性と多様なプロトコル対応を重視する開発者中心のチーム。
利点
- 軽量で開発者向けのシンタックス（YAML/JS）。
- GraphQL、gRPC、Kafka、WebSocket など最新プロトコルに対応。
- Playwright を用いたブラウザベーステストが可能。
- バックエンドとフロントエンドのテストを一つの基盤で実施可能。
- Artillery Cloud によるホスト型実行とダッシュボード提供。
- オープンソース版は無料で利用可能。
欠点
- CLI ベースであり、スクリプト作成を含む技術的スキルが必須。
- JMeter、Gatling など他 OSS フレームワークをサポートしない。
- レポート・分析機能はエンタープライズツールと比較して限定的。
- オープンソース版にはホスト型ロードジェネレーターがない。
- APM 連携およびボトルネック検出機能が不足。
対応プロトコル
HTTP/HTTPS、REST、WebSocket、GraphQL、gRPC、Kafka。
料金概要（2025年9月時点）- $$$$$
- オープンソース版：無料。
- Artillery Cloud：無料プラン（基本ダッシュボード）あり。追加機能は利用量とチーム規模に応じて課金。
8. LoadNinja — 実ブラウザ実行と AI 支援を特徴とする負荷テストツール
LoadNinja は、実際のブラウザを用いて負荷を生成するクラウド型負荷テストツールです。HTTP リクエストのシミュレーションではなく本物のブラウザを使用するため、動的コンテンツ、AJAX 通信、複雑なフロントエンドロジックを伴う現代的な Web アプリケーションにおいて、エンドユーザー目線に近い精度で性能を測定できます。
このプラットフォームは使いやすさを重視しており、レコード＆プレイバックのインターフェースを使ってスクリプト不要で素早くシナリオを作成できます。また、LoadNinja には AI による異常検知機能が搭載されており、たとえば「60ユーザーを超えたあたりからダウンタイムが急増」などの異常パターンを自動で検出し、問題の早期発見に役立ちます。
一方で、LoadNinja はプライベートクラウド導入をサポートしておらず、すべてのテストがブラウザベースであるため、PFLB や K6 のようなプロトコルレベルの柔軟性には欠けます。また、サブスクリプションプランではテスト時間に制約があり、JavaScript が無効なアプリケーションや制限の多い環境では想定どおり動作しない可能性があります。
最適な利用シーン
スクリプト作成の手間をかけずに、ブラウザレベルでの負荷テストと自動異常検知を活用したい QA チームおよび開発チーム。
利点
- 実ブラウザ実行により、エンドユーザー視点の精度の高い性能指標を取得可能。
- スクリプト不要のレコード＆プレイバック機能。
- AI による異常検知で問題を早期に把握。
- ブラウザレベルでの詳細な分析とレポート機能。
- サブスクリプション型とオンデマンド型の料金に対応。
欠点
- プライベートクラウドをサポートしない。
- サブスクリプションプランではテスト時間（通常 1 時間）が制限される。
- JavaScript を多用しないアプリや制限のある環境では機能しない可能性。
- AJAX を多用するアプリではレイテンシ増大のリスクがある。
- 本番トラフィックの再現や高度なボトルネック診断には未対応。
対応プロトコル
実ブラウザベースの負荷テスト、REST（ブラウザ操作経由）、SOAP（ブラウザ操作経由）、Oracle Forms、SAP GUI Web。
料金概要（2025年9月時点）- $$$$$
- 無料トライアル：14日間、クレジットカード不要。
- オンデマンド：800 VUH が約301ドルから、20,000 VUH で約1,133ドル。
- サブスクリプション：月額約250ドル（800 VUH、テスト上限あり）、約735ドル（8,000 VUH）、約945ドル（20,000 VUH）。
- エンタープライズ向けカスタムプランあり。
9. Locust — Python ベースのクラウド対応負荷テストフレームワーク
Locust は、ユーザー動作を Python で定義するオープンソースの負荷テストフレームワークです。設定ファイルに依存せず、実際の Python コードでシナリオを記述できるため、非常に高い柔軟性と拡張性を備えています。プログラミングによる制御を好む開発者の間で広く利用されています。
オープンソース版に加え、公式の商用サービスであるLocust.cloudが提供されており、ホスト型ロードジェネレーター、Web UI、分散実行の簡易化などの機能が追加されます。これにより、インフラ管理の負担を減らしつつ、Locust スクリプトの柔軟性をそのまま活かした大規模テストの実行が容易になります。
Locust の強みは、その拡張性にあります。Python ベースであるため、外部ライブラリの導入やカスタムロジックの追加、他システムとの連携を自由に実装できます。分散実行は標準でサポートされており、公式ドキュメントにはテンプレートや実用的なサンプルも豊富に掲載されています。一方で、Python の知識が必須であること、スクリプト録画機能がないこと、レポートダッシュボードが PFLB や K6 に比べて簡易的であることなど、いくつかの課題もあります。
最適な利用シーン
Python による柔軟なスクリプト作成と、クラウドベースでの大規模実行を同時に実現したいチーム。
利点
- Python による高いスクリプト自由度。
- Locust.cloud 経由でホスト型ロードジェネレーターを利用可能。
- 大規模テスト向けに分散実行を標準サポート。
- 詳細なドキュメントと実用的なサンプルを多数提供。
- リアルタイムダッシュボードがあり、OpenTelemetry トレースデータのエクスポートも可能。
欠点
- Python スキルが必須で、非開発者には扱いづらい。
- スクリプト録画機能がない。
- 商用版（Locust.cloud）はプライベート導入に非対応。
- APM ツールとのネイティブ連携がない。
- クラウドレポートの保存期間が 180 日のみ（他ツールでは無制限提供もあり）。
対応プロトコル
HTTP/HTTPS、REST、WebSocket、gRPC、Kafka。
料金概要（2025年9月時点） – $$$$$
- Locust（オープンソース）：無料。
- Locust.cloud：
- 月額149ドル：1,000 VUH（同時接続 500 ユーザー上限）。
- 月額599ドル：5,000 VUH（同時接続 1,000 ユーザー上限）。
- エンタープライズ向けには、VUH・ユーザー数ともに無制限のカスタムプランを提供。
10. LoadForge — Locust を基盤とした AI 強化型負荷テストツール
LoadForge は、クラウドベースのインターフェースとLocust エンジンを組み合わせた比較的新しい負荷テストツールです。グラフィカルインターフェースでシナリオを作成したり、Python スクリプトを貼り付けて実行したりできるほか、レポート生成やテスト作成を支援する基本的な AI 機能も備えています。
このプラットフォームは導入のしやすさを重視しています。ホスト型ロードジェネレーターや CI/CD パイプラインとの連携機能により、インフラ構築なしで迅速にテストを開始できます。また、SQL 性能テストや DoS シミュレーションなど、Web や API の範囲を超える機能も提供しており、用途の幅を広げています。
LoadForge の特徴は AI の活用にあります。GPT ベースのサマライザーによりテスト結果から高レベルのレポートを作成したり、実験的な AI スクリプト生成機能で基本的な Locust シナリオを生成したりできます。ただし、これらの機能はまだ初期段階で制約も多く、ダッシュボードの不安定さや高度な設定機能の不足、無料プランの欠如など、実運用には課題があります。
最適な利用シーン
軽量な AI 機能と Locust 互換性を備えたシンプルなクラウドサービスを求める、小規模チーム向け。
利点
- ホスト型ロードジェネレーターを提供し、DigitalOcean を利用したオンプレミス展開も可能。
- 直感的な Web インターフェースでテストを作成できる。
- Locust スクリプトをサポートし、高度なテスト作成にも対応。
- AI サマライザーと基本的なスクリプト生成機能を搭載。
- CI/CD 連携およびリアルタイム分析機能。
- サンプルスクリプトのライブラリを提供。
欠点
- 無料プランがなく、エントリープランも有料。
- 基本プランではテスト時間が 10 分に制限。
- 設定機能が限定的（ランプアップカーブや詳細パラメータ不足）。
- ダッシュボードに不具合が発生することがある。
- AI 機能は簡易的で、深い統合には至っていない。
- 内部エラーでもテストクレジットが消費される仕様。
対応プロトコル
HTTP/HTTPS、REST、WebSocket、gRPC。
料金概要（2025年9月時点）- $$$$$
- エントリープラン：月額49ドル、10テストクレジット（各10分）付与。
- 上位プランは追加 VUH と機能を提供。
- エンタープライズ向けにはカスタム見積りに対応。
結論
2026年に最適な負荷テストツールを選択する際の決め手は、最終的にはチームの優先事項に依存します。現実的なトラフィック再現と AI を活用した分析を重視するのであればPFLBが有力です。開発者が深いオブザーバビリティを求める場合は、監視基盤と直接連携できるGrafana Cloud K6が適しています。JMeter を中心に運用している組織であればOctoPerfやBlazeMeterが選択肢となり、超高負荷時のコスト効率を重視する場合にはGatlingが有効です。LoadNinjaはブラウザベースの検証に特化しており、LocustやArtilleryはスクリプトによる柔軟性を求めるチームに適しています。
最終的には、対応プロトコル、予算、チームのスキルセット、CI/CD との統合、エンドユーザーシミュレーションなど、自社の要件に応じて選択することが重要です。可能であれば無料トライアルを活用し、サービスレベル目標と照らし合わせて比較し、自社アプリケーションやワークフローに最も適合するプラットフォームを選定してください。