フェールオーバーとは？ 役割・仕組み・機能をわかりやすく解説

ITシステムは「止めないこと」が当然視される時代になり、障害が起きたときにどう復旧するか（復旧手順）だけでなく、そもそも停止時間をどこまで短くできるか（設計）も重要なテーマになりました。そこで注目されるのがフェールオーバー（Failover）です。本記事では、フェールオーバーの意味、なぜ必要とされるのか、どんな方式で実現するのか、導入時に見落としやすい注意点までを整理します。読了後に「自社のシステムでフェールオーバーが必要な範囲はどこか」「どの方式を選ぶべきか」を判断できる状態を目指します。

フェールオーバーを分かりやすく解説

フェールオーバー（フェイルオーバー、F/Oと表記されることもあります）は、英語ではFailoverと書き、障害（fail）が起きたときに、待機している別系統へ処理を引き継ぐ（over）ことでサービスを継続する仕組みを指します。直訳の「故障からの切り替え」が示す通り、主系（プライマリ）に問題が起きた際に、待機系（セカンダリ）へ切り替えて停止時間を抑えます。

ITの文脈でのポイントは「ユーザーに見える停止を短くする」ことです。サーバーやネットワーク機器、OS、ミドルウェア、アプリケーションなど、どこか一部に障害が起きても、フェールオーバーが動作すれば自動（または半自動）で切り替わり、サービス提供を続けられます。

ただし、フェールオーバーは魔法ではありません。切り替え先が最新のデータを持っているか、切り替え後にアプリが正常に動くか、外部連携（認証、決済、在庫、メール送信など）が矛盾なく継続できるかといった条件が満たされないと、切り替えても業務が止まる可能性があります。フェールオーバーは「止まらない仕組み」ではなく、止まる時間と影響範囲をコントロールする仕組みと捉えるのが実務的です。

フェールオーバーが注目されている背景

フェールオーバーが注目される背景には、社会全体のデジタル化と、それに伴うIT依存度の上昇があります。業務や顧客接点がオンラインへ移行したことで、システム停止がそのまま売上・生産性・信用に直結しやすくなりました。

特に影響が大きいのは、次のようなケースです。

• 24時間稼働が前提：EC、予約、決済、会員サイト、SaaSなど
• 停止が安全・品質に直結：製造ライン、物流、医療、公共など
• 復旧に時間がかかる：データ容量が大きい、構成が複雑、手作業が多い
• 停止の損失が大きい：機会損失、違約金、ブランド毀損、株主・監査対応

一方で、すべてを高可用にするとコストと運用負荷が増えます。そのため近年は「全システムを同じ強度で守る」のではなく、重要度に応じて可用性設計を変えるという考え方が現実的になっています。フェールオーバーは、その設計判断の中心にある技術です。

フェールオーバーが関係する事例

フェールオーバーは、障害時に代替のシステムへ切り替えてサービス継続を図る仕組みです。ただし導入には、設計の複雑性、費用対効果、運用体制、そして業務影響の整理が欠かせません。ここでは「有無」や「設計の甘さ」によって何が起きるかを、典型的なパターンで見ていきます。

• 事例1：製造業A社のシステム障害
  製造業のA社は全国の工場の生産ラインを一元的に制御するシステムを運用していました。初期検討でフェールオーバーは候補に挙がったものの「滅多に起きない」「コストが高い」と判断して見送ります。ところが、想定外の障害で中核システムが停止し、全工場のラインが停止。生産損失と納期遅延が発生しました。
  この事例の要点は、フェールオーバーの費用対効果は「導入コスト」だけでなく、停止した場合の損失（逸失利益・復旧人件費・納期・信用）も含めて比較すべきだという点です。
• 事例2：B社のECサイトの障害
  B社は大規模ECサイトを運営していましたが、複雑な連携の中で、一部のバックエンドがフェールオーバー対象から漏れていました。結果として、その部分の障害でサイト全体が利用不能となり、売上損失と顧客信頼の低下が発生します。
  この事例の要点は、フェールオーバーは「サーバーを二重化すれば終わり」ではなく、依存関係（DB、認証、キュー、外部API等）まで含めた設計が必要だという点です。
• 事例3：C社のCRMの継続運用
  C社は営業活動の中核となるCRMにフェールオーバーを適用しており、主系の故障時に代替系が即時稼働しました。営業活動が止まらず、機会損失を回避できました。
  この事例の要点は、重要システムには可用性要件（RTO/RPO）を明確にし、必要な強度で冗長化することで、事業継続性を具体的に担保できるという点です。
• 事例4：D社のオンライン会議
  D社はオンライン会議に、冗長化やリージョン切り替えなどを前提としたサービスを採用していました。会議中の障害が起きても切り替わり、会議は継続。再スケジュールや意思決定遅延を回避しました。
  この事例の要点は、フェールオーバーは自社構築だけでなく、可用性設計が組み込まれたサービス選定でも実現できるという点です。

障害時の影響は、フェールオーバーの有無だけでなく「どの範囲を」「どの前提で」冗長化しているかで大きく変わります。可用性は技術だけではなく、ビジネス要件と運用体制を含めた設計テーマです。

フェールオーバーの実現手法

フェールオーバーは、主系（プライマリ）が故障したときに、待機系（セカンダリ）へ切り替えてダウンタイムを抑える考え方です。代表的にはActive-Standby（アクティブ／スタンバイ）型で実現しますが、実務では「どの層で切り替えるか」「切り替えの検知と判断を誰が行うか」「データ整合をどう担保するか」を具体化する必要があります。

Active-StandbyとActive-Activeの違い

フェールオーバーを理解するうえで、冗長化の代表パターンを整理しておくと判断がしやすくなります。

本記事の「フェールオーバー」は主にActive-Standbyを前提に説明しますが、実務ではロードバランサやクラウドのマルチAZ構成など、Active-Activeに近い形で可用性を確保することもあります。

ハードウェアの冗長化

サーバーやネットワーク機器を二重化し、主系が故障した場合に待機系が機能を引き継ぎます。一般的には、主系と待機系で監視（ヘルスチェック）を行い、応答が途絶えたことを検知して切り替えます。監視手法として「ハートビート」という定期信号が使われることもあります。

切り替えの具体例としては、次のような操作が発生します。

• 仮想IP（VIP）の引き継ぎ、ARP更新
• ルーティングの切り替え、ゲートウェイ冗長化（例：VRRP）
• ロードバランサの振り分け先変更

注意点は、機器だけ二重化しても単一障害点（SPOF）が残ることです。たとえば、電源系統、スイッチ、回線、DNS、認証基盤、ストレージなどが単一だと、そこが落ちた瞬間に全体が停止します。

ソフトウェアの冗長化

データベースやアプリケーションなど、ソフトウェア層の冗長化により、ソフトウェア障害でもサービス継続を図ります。代表例は次の通りです。

• クラスタリング：複数ノードをひとまとまりとして扱い、障害時に引き継ぐ
• レプリケーション：データを複製して待機系へ同期し、切替後も処理できる状態にする

ここで重要なのがデータ同期の方式です。同期方式によって「切り替えの速さ」と「データ損失の許容度」が変わります。

• 同期レプリケーション：主系で書き込むたびに待機系へも反映してから完了。データ損失を抑えやすいが、遅延や距離の影響を受けやすい。
• 非同期レプリケーション：主系の書き込み完了後に待機系へ追従。性能は出やすいが、切替直前のデータが失われる可能性がある。

どちらを採るかは、後述するRPO（許容できるデータ損失）で決めるのが合理的です。

データセンターの冗長化（サイト冗長）

地震・火災・停電などの災害に備え、データセンターそのものを複数に分ける設計です。一般に、距離を離すほど同時被災リスクは減りますが、同期の難易度や回線コストが上がります。

サイト冗長では、次の視点が欠かせません。

• どの災害を想定するか（同時被災の範囲）
• 通信遅延が許容できるか（同期レプリケーションの可否）
• 切替手順が自動か手動か（誤切替のリスクも含む）

クラウドサービスの利用

クラウドには、可用性を高める設計要素（複数AZ、複数リージョン、オートスケール、マネージドDBのフェールオーバーなど）が用意されていることが多く、フェールオーバーの実装負荷を下げられます。

ただし「クラウドだから自動で止まらない」とは限りません。自動切替があるのは主にインフラ層であり、アプリ層や運用（設定ミス、権限、監視、リリース手順）の問題で停止するケースもあります。クラウド採用時も、可用性要件（RTO/RPO）と運用設計は必要です。

このように、フェールオーバーは「機器の二重化」だけでなく、データ整合、依存関係、運用手順まで含む設計テーマです。自社の要件、予算、技術力、運用体制を踏まえて、どの層で冗長化するかを決めることが重要です。

フェールオーバー設計で必ず押さえる指標（RTO/RPO）

フェールオーバーの要否や方式選定を、感覚ではなく要件として決めるために使われる代表指標がRTOとRPOです。これを定義しないまま設計を始めると、「コストだけ増えて満足できない」または「必要な強度に届かない」状態になりがちです。

• RTO（Recovery Time Objective）：復旧に許容できる時間。どれくらいの停止時間まで許せるか。
• RPO（Recovery Point Objective）：復旧時点に許容できるデータ損失。どこまでのデータ欠損を許すか。

たとえば、RTOが「5分以内」なら自動切替がほぼ必須になります。一方、RPOが「ゼロ（データ損失なし）」なら同期レプリケーションや整合性設計が必要になり、コストと難度が上がります。つまり、RTO/RPOは設計コストを決めるレバーです。

フェールオーバーの利点と注意点（メリット・デメリット）

フェールオーバーの価値は「停止をゼロにすること」ではなく、停止時間と影響範囲を抑え、復旧を計画可能にすることです。一方で、冗長化にはコストと運用負荷が伴います。ここではユーザー、情報システム担当者、経営者の視点で整理します。

ユーザーの視点

ユーザーにとってのメリットは、業務や利用体験が途切れにくくなることです。停止が減れば、業務遅延や再入力、問い合わせ対応などの負担も減ります。

• メリット：サービス停止や業務中断が起きにくい
• 注意点：切替時に一瞬の切断や再ログインが発生する場合がある

特にリアルタイム性が高い処理（オンライン取引、音声通話、ストリーミング等）では、短い瞬断でも影響が出るため、許容度を事前に整理する必要があります。

情報システム担当者の視点

情報システム担当者にとってのメリットは、障害が起きても「まず止めない」状態を作れることで、復旧作業を落ち着いて進められる点です。

• メリット：障害時の業務影響を抑えつつ、原因調査と復旧を進められる
• 注意点：構成が複雑になり、監視・切替手順・テストが増える

また、フェールオーバーは「仕組みを入れたら終わり」ではなく、定期的な切替テストが重要です。待機系が長期間使われず、いざというときに動かない（設定ずれ、証明書期限切れ、容量不足など）は典型的な失敗パターンです。

経営者の視点

経営者にとってのメリットは、売上・信用・コンプライアンスへの影響を抑え、事業継続性を高められる点です。

• メリット：停止による機会損失や信用低下、違約金リスクを抑えられる
• 注意点：初期投資だけでなく維持管理コスト（運用、監視、テスト、人材）が増える

費用対効果を考える際は、冗長化コストと停止損失を比較し、重要度に応じて投資強度を変えるのが現実的です。

フェールオーバーは多くのメリットがありますが、すべてのシステムに同じ強度が必要なわけではありません。RTO/RPO、停止時の損失、運用体制を踏まえ、「どの範囲に」「どの方式で」適用するかを設計することが重要です。

フェールオーバーの関連ワード

フェールオーバーと一緒に理解されやすい関連概念を整理します。似ている言葉が多く、混同すると設計意図がぶれやすいため、違いを明確にしておくと安全です。

HA（High Availability）

HAは「高可用性」を意味し、システムをできるだけ停止させずに動かし続ける考え方です。フェールオーバーはHAを実現する代表的な手段の一つです。

ホットスタンバイ

ホットスタンバイは、待機系がすぐ稼働できる状態（起動済み、同期済み）で待っている状態を指します。フェールオーバーの切替先として用いられます。

ホットスワップ

ホットスワップは、電源を落とさずに部品を交換できる仕組みです。フェールオーバーとは別概念ですが、停止を短くするという点で可用性向上に寄与します。

フェールバック

フェールバックは、障害で主系から待機系へ切り替えた後、主系が復旧したタイミングで、再び主系へ戻すことです。フェールオーバーとセットで運用設計が必要になります。

フェールソフト

フェールソフトは、システムが完全に止まらなくても、機能を限定しながら最低限のサービスを維持する考え方です。フェールオーバーが「切替」による継続なのに対し、フェールソフトは「縮退運転」による継続です。

フェールオーバーのまとめ

フェールオーバーは、障害発生時に主系から待機系へ切り替えてサービス停止を抑える仕組みであり、HA（高可用性）や事業継続性を支える重要な設計要素です。実現手法には、ハードウェア冗長化、ソフトウェア冗長化、サイト冗長、クラウド活用などがあり、どの層で冗長化するかによって難度とコストが変わります。

また、設計では「自動切替」だけでなく、データ整合、依存関係、切替テスト、復旧後の戻し方（フェールバック）まで含める必要があります。特にRTO/RPOを明確にし、重要度に応じて適用範囲と方式を選ぶことが、費用対効果と運用の現実性を両立させる鍵になります。