古いPCがWindows Updateで「脱落」する構造

はじめに

現在使われているWindows 11搭載PCの多くに、意外な「出自」があることをご存知でしょうか。実は、かなりの数のWindows 11 PCが、もともとはWindows 7や8だった古いマシンなのです。

この状況が、毎年のWindows Update時に起こる「謎の不具合」や「突然の故障」と深く関わっています。

Windows 11の強制アップグレードが生む「年次の関門」

Windows 11では、各バージョンのサポート期間が約2年に設定されています。例えば、Windows 11 23H2は2025年11月12日、24H2は2026年10月頃にサポート終了予定です¹。

これは「延長」ではなく「乗り換え」の仕組みです。新しい機能更新プログラムを適用することで、そのバージョンの2年間のサポート期間に移行します。つまり、Windows 11といってもバージョンアップをしないままでは、セキュリティ更新も受けられなくなるのです。

Microsoftは、サポート終了が近づくと自動的に新しいバージョンへのアップグレードを開始します²。この仕組みにより、古いPCは年1回、必ず大型アップデートという「関門」を通過しなければなりません。拒否し続けることは技術的に困難で、最終的には強制的に実行されます。

古いハードウェアでの更新失敗パターン

処理が遅いパソコンで機能更新プログラムを適用しようとすると時に、以下のような問題が頻発します。

まず、ダウンロード段階で異常に時間がかかります。
低速なストレージ（HDDはSSDに比べてデータの書き換えに時間がかかる）や古いネットワークアダプターが原因です。
次に、インストール段階で処理が停止したり、エラーが発生したりしがちです。
メモリ不足や古いCPUでの長時間処理による熱問題で、処理が止まりやすいのです。
機能更新プログラムでは、デバイスドライバーも更新されます。
しかし、古いハードウェア向けのドライバーは、新しいWindowsバージョンに対応していない場合があります。
アップデート後に画面表示がおかしくなったり、周辺機器が認識されなくなったりする原因の多くはここにあります。

また、ハードウェアの経年劣化も深刻な問題となります。

古いSSDやHDDは書き込み性能が低下し、大容量ファイルの処理に時間がかかります。
電源ユニットの劣化により、高負荷時に電力供給が不安定になることもあります。
冷却ファンの性能低下で、長時間の処理中にCPUが過熱し、処理が中断される場合もあります。

システムファイル破損のメカニズム

更新処理に失敗すると、さらに更新の復旧処理が引き起こされ、徐々にシステムファイルの整合性が破綻していきます。最悪の場合Windowsが起動しなくなります。

Windows Updateの機能更新プログラムでは、システムの中核部分を書き換えます³。この処理中に電源が切れたり、エラーが発生したりすると、システムファイルの整合性が失われます。

Windowsは「ある程度の破損があっても動作を継続する」設計になっていますが、問題は蓄積されます。Windows 10/11には、SFC（System File Checker）やDISM（Deployment Image Servicing and Management）といった修復ツールが搭載されていますが、これらのツールでも修復できない破損が発生することがあります。

毎年行われる「ふるい落とし」

Windows 11の年次機能更新プログラムは、事実上「古いPCの生存確認テスト」として機能しています。更新に成功すれば次の2年間のサポートを受けられますが、失敗すれば実質的に使用継続が困難になります。これは、毎年行われる「ふるい落とし」のような仕組みです。技術的には動作可能でも、年次更新という高いハードルにより、段階的に古いマシンが「脱落」していきます。

Windows 10への異例の無償アップグレード

一見正常に動作しているWindows 11 PCが、なぜ年次の大型アップデート時に問題を起こすのか。その背景には、Windowsの進化とPCハードウェアの世代差が生み出した構造的な問題があります。

2015年7月29日、MicrosoftはWindows 10への無償アップグレードを開始しました⁴。当初は1年間限定とされていましたが、実際には2023年9月20日まで、なんと8年間も継続されました⁵。公式には2016年7月29日で終了とされていたものの、Windows 7や8のプロダクトキーを使ったWindows 10のインストールが可能だったため、多くの古いPCがWindows 10に移行しました。

Windows 7/8からWindows 11への移行は、多くの場合二段階で行われました。まずWindows 10にアップグレードし、その後Windows 11の要件を満たす場合にさらにアップグレードするというプロセスです。興味深いことに、2017年頃製造のCore i5-7300U搭載PCなど、Windows 11の最小システム要件をギリギリ満たすマシンも多数存在します。

リファービッシュPC市場の急成長

企業のリース満了PCが中古市場に大量流入したことも、この現象を加速させました。一般社団法人情報機器リユース・リサイクル協会（RITEA）の調査によると、2016年度の国内リユースPC販売台数は270万台で、PC市場全体の21.4%を占めていました⁶。

これらのリファービッシュPCの39.5%は、製造から3年以内の比較的新しいPCですが⁷、多くは、もともとWindows 7や8がプリインストールされていた企業用マシンをメモリ8GB、SSD換装して安価で流通させたものです。

Windows 7/8由来のパソコンは意外とまだ多そう

これらの要因を総合して、現在稼働中のWindows 10/11 PCのうち、元々Windows 7/8だった機器の割合を推定してみます。

過去の販売台数と耐用年数やリファービッシュPCのシェアから、元Windows 7/8マシンは利用されているパソコン全体のうち約17%程度と推定されます。パソコン全体の中で個人向けのパソコンは、30%ほどです。したがって、全年代を含めた個人のパソコンに限れば、かなり大きな比率で存在していると示唆されます。

更新プログラムの大型化とハードウェアの世代差

Microsoftの無償アップグレード戦略は、Windows 10/11の普及には成功しました。しかし、意図しない副作用として、現在のWindows環境に「設計想定を超えた古いハードウェア」が大量に混在する状況を生み出しました。

「Windows 11対応」の半数近くが、設計思想が古いWindows 7や8をアップグレードしたものであることがネックになっています。

2009-2014年頃に設計されたPCのハードウェアは、現在のような大型更新を想定していません。Windows 7/8時代の更新プログラムは、主にセキュリティパッチや小さなバグ修正でした。ダウンロードサイズは数百MB程度で、PCへの負荷も限定的でした。当時のWindows Updateは「小さなファイルを定期的にダウンロードして適用する」程度の処理でした。

ところが現在は、年1回4GBのデータをダウンロードし、システム全体を書き換える大規模な処理が必要です。Windows 10以降は状況が一変し、年1回の機能更新プログラム（Feature Update）は約4GBという大容量になり、システム全体に大きな変更を加えるようになったからです⁸。これは従来の「パッチ」ではなく、OSの大幅なバージョンアップに相当します。

リファービッシュPC特有の問題（企業用設定の残存）

リファービッシュPCに特有の問題もあります。多くは企業で使用されていたため、一般消費者向けのWindows 11環境と衝突し、更新時に予期しない問題を引き起こすことがあります。

また、中古PC業者によるデータ消去やOS再インストール時に、ハードウェア固有の設定が適切に行われていない場合があります。特に、BIOSやUEFIの設定が古いまま残っていると、新しいWindowsバージョンとの互換性に問題が生じます。

更新前の事前チェックツールの活用

機能更新プログラムの成功率を上げるためには、十分な空き容量の確保が不可欠です。システムドライブに最低20GB以上の空きを確保し、可能であれば外部ストレージにデータを移動させます。

古いパソコンを更新するときには、他のアプリケーションを終了し、PCを使用しないことも重要です。また、ネットワーク接続を有線に切り替え、安定した通信環境を確保することで、ダウンロード失敗のリスクを軽減できます。

更新前にシステムの整合性を確認しておくことも有効です。

Windows 11の機能更新前には、システムファイルチェッカー（sfc /scannow）の実行が推奨されます。コマンドプロンプトを管理者権限で開き、このコマンドを実行することで、システムファイルの破損を事前に検出・修復できます。
また、DISM /Online /Cleanup-Image /RestoreHealthコマンドにより、Windowsイメージの整合性を確認・修復することも重要です。

ただし、これらのツールでも修復できない問題が存在することは認識しておく必要があります。設計から10年以上が経過したPCでは、物理的限界は克服できません。現在のWindows 11が要求する処理能力や信頼性を満たすことが困難になっています。

まとめ

現在稼働中のWindows 11 PCの相当数が、元々はWindows 7/8時代に設計された古いマシンです。これらのPCは技術的にはWindows 11の要件を満たしているものの、年次の機能更新プログラムが想定を超えた負荷となり、システム不具合や故障の原因となっています。

Windows Updateの大型化、各バージョンの限定的サポート期間、強制アップグレードの仕組みが組み合わさることで、古いハードウェアには年1回の「関門」が設けられた状況です。無償アップグレード戦略により延命したPCが、皮肉にも年次更新で「寿命」を迎える構造的問題が発生しています。

pc_lifecycle_sim.py

# 2025年時点でのPC稼働状況を正確に計算する

class PCPoolCalculator:
    def __init__(self):
        # 実際の販売台数データ（MM総研等から収集）
        self.sales_data = {
            2015: {'new': 990, 'refurb': 270},     # 新品990万台、リファービッシュ270万台
            2016: {'new': 1000, 'refurb': 270},    # リファービッシュは21.4%から逆算
            2017: {'new': 950, 'refurb': 260},
            2018: {'new': 920, 'refurb': 250},
            2019: {'new': 950, 'refurb': 255},
            2020: {'new': 1208, 'refurb': 325},    # コロナ特需
            2021: {'new': 1322, 'refurb': 356},    # 特需継続
            2022: {'new': 1132, 'refurb': 305},    # 反動減
            2023: {'new': 1094, 'refurb': 295},
            2024: {'new': 1239, 'refurb': 334},    # Windows 10サポート終了前需要
        }
        
        # 各年の新品PC初期OS構成（販売時点）
        self.new_pc_os_composition = {
            2015: {'Win7': 0.25, 'Win8': 0.15, 'Win10': 0.60},
            2016: {'Win7': 0.12, 'Win8': 0.08, 'Win10': 0.80},
            2017: {'Win7': 0.05, 'Win8': 0.03, 'Win10': 0.92},
            2018: {'Win7': 0.02, 'Win8': 0.01, 'Win10': 0.97},
            2019: {'Win7': 0.01, 'Win8': 0.00, 'Win10': 0.99},
            2020: {'Win7': 0.00, 'Win8': 0.00, 'Win10': 1.00},
            2021: {'Win7': 0.00, 'Win8': 0.00, 'Win10': 1.00},
            2022: {'Win7': 0.00, 'Win8': 0.00, 'Win10': 1.00},
            2023: {'Win7': 0.00, 'Win8': 0.00, 'Win10': 1.00},
            2024: {'Win7': 0.00, 'Win8': 0.00, 'Win10': 0.65, 'Win11': 0.35},
        }
        
        # リファービッシュPCの初期OS構成（元のOS、販売時点）
        self.refurb_pc_os_composition = {
            2015: {'Win7': 0.85, 'Win8': 0.15},    # 2012-2015年製企業PCが主
            2016: {'Win7': 0.80, 'Win8': 0.20},
            2017: {'Win7': 0.75, 'Win8': 0.25},    # 2013-2017年製企業PCが主
            2018: {'Win7': 0.70, 'Win8': 0.30},
            2019: {'Win7': 0.65, 'Win8': 0.35},    # 2015-2019年製企業PCが主
            2020: {'Win7': 0.55, 'Win8': 0.35, 'Win10': 0.10},  # 2016-2020年製が主
            2021: {'Win7': 0.45, 'Win8': 0.35, 'Win10': 0.20},
            2022: {'Win7': 0.35, 'Win8': 0.30, 'Win10': 0.35},
            2023: {'Win7': 0.25, 'Win8': 0.25, 'Win10': 0.50},
            2024: {'Win7': 0.15, 'Win8': 0.20, 'Win10': 0.65},  # 2020-2024年製が主
        }
        
        # PC残存率（内閣府消費動向調査：平均使用年数7年7ヶ月≈7.6年に調整）
        # 指数分布的な廃棄パターンで平均7.6年になるよう調整
        self.survival_rates = {
            0: 1.00,    # 購入年（100%稼働）
            1: 0.96,    # 1年後（4%廃棄）
            2: 0.90,    # 2年後（10%廃棄）
            3: 0.83,    # 3年後（17%廃棄）
            4: 0.75,    # 4年後（25%廃棄）
            5: 0.65,    # 5年後（35%廃棄）
            6: 0.54,    # 6年後（46%廃棄）
            7: 0.42,    # 7年後（58%廃棄）
            8: 0.30,    # 8年後（70%廃棄）平均使用年数付近
            9: 0.20,    # 9年後（80%廃棄）
            10: 0.12,   # 10年後（88%廃棄）
            11: 0.06,   # 11年後（94%廃棄）
            12: 0.02,   # 12年後（98%廃棄）
        }
        
    def calculate_2025_pc_pool(self):
        """2025年時点での稼働PC総数とOS別構成を計算"""
        current_year = 2025
        
        # 各OSの初期構成別に稼働台数を計算
        active_pcs = {
            'Win7_origin': 0,      # 初期OS がWindows 7だったPC（現在のOSは問わず）
            'Win8_origin': 0,      # 初期OS がWindows 8だったPC
            'Win10_origin': 0,     # 初期OS がWindows 10だったPC
            'Win11_origin': 0,     # 初期OS がWindows 11だったPC
        }
        
        breakdown_detail = []
        
        for year in range(2015, 2025):  # 2015-2024年販売分が2025年に稼働
            years_passed = current_year - year
            
            if years_passed <= 12:  # 12年以内のPCのみ考慮（平均7.6年なので12年で十分）
                survival_rate = self.survival_rates.get(years_passed, 0)
                
                # 新品PC由来の稼働PC
                new_sales = self.sales_data[year]['new']
                new_os_comp = self.new_pc_os_composition[year]
                
                for os, ratio in new_os_comp.items():
                    active_count = new_sales * ratio * survival_rate
                    active_pcs[f'{os}_origin'] += active_count
                    
                    breakdown_detail.append({
                        'year': year,
                        'type': 'New PC',
                        'original_os': os,
                        'sales_volume': new_sales * ratio,
                        'survival_rate': survival_rate,
                        'active_in_2025': active_count
                    })
                
                # リファービッシュPC由来の稼働PC
                if year in self.refurb_pc_os_composition:
                    refurb_sales = self.sales_data[year]['refurb']
                    refurb_os_comp = self.refurb_pc_os_composition[year]
                    
                    for os, ratio in refurb_os_comp.items():
                        active_count = refurb_sales * ratio * survival_rate
                        active_pcs[f'{os}_origin'] += active_count
                        
                        breakdown_detail.append({
                            'year': year,
                            'type': 'Refurb PC',
                            'original_os': os,
                            'sales_volume': refurb_sales * ratio,
                            'survival_rate': survival_rate,
                            'active_in_2025': active_count
                        })
        
        return active_pcs, breakdown_detail
    
    def print_detailed_analysis(self, active_pcs, breakdown_detail):
        """詳細分析結果の表示"""
        print("=" * 80)
        print("2025年時点でのPC稼働状況分析（正確な計算）")
        print("=" * 80)
        
        # 総稼働PC数の計算
        total_active = sum(active_pcs.values())
        win7_8_origin = active_pcs['Win7_origin'] + active_pcs['Win8_origin']
        win7_8_ratio = (win7_8_origin / total_active * 100) if total_active > 0 else 0
        
        print(f"【総稼働PC数】")
        print(f"2025年稼働PC総数: {total_active:.0f}万台")
        print()
        
        print(f"【初期OS別内訳】")
        for os_type, count in active_pcs.items():
            percentage = (count / total_active * 100) if total_active > 0 else 0
            os_name = os_type.replace('_origin', '由来')
            print(f"{os_name:<15}: {count:>8.0f}万台 ({percentage:>5.1f}%)")
        
        print()
        print(f"【Windows 7/8由来PCの合計】")
        print(f"Windows 7/8由来PC: {win7_8_origin:.0f}万台")
        print(f"全体に占める割合: {win7_8_ratio:.1f}%")
        
        # 年別・タイプ別の詳細分析
        print(f"\n【年別・タイプ別の稼働PC詳細】")
        print(f"{'年':<6} {'タイプ':<12} {'初期OS':<8} {'販売台数':<10} {'残存率':<8} {'2025稼働':<10}")
        print("-" * 70)
        
        for detail in breakdown_detail:
            if detail['active_in_2025'] > 10:  # 10万台以上のもののみ表示
                print(f"{detail['year']:<6} {detail['type']:<12} {detail['original_os']:<8} "
                      f"{detail['sales_volume']:<10.0f} {detail['survival_rate']:<8.2f} "
                      f"{detail['active_in_2025']:<10.0f}")
        
        # 新品 vs リファービッシュの寄与度分析
        new_win7_8 = 0
        refurb_win7_8 = 0
        
        for detail in breakdown_detail:
            if detail['original_os'] in ['Win7', 'Win8']:
                if detail['type'] == 'New PC':
                    new_win7_8 += detail['active_in_2025']
                else:
                    refurb_win7_8 += detail['active_in_2025']
        
        print(f"\n【Windows 7/8由来PCの内訳】")
        print(f"新品PC由来: {new_win7_8:.0f}万台 ({new_win7_8/win7_8_origin*100:.1f}%)")
        print(f"リファービッシュPC由来: {refurb_win7_8:.0f}万台 ({refurb_win7_8/win7_8_origin*100:.1f}%)")
        
        return {
            'total_active': total_active,
            'win7_8_origin': win7_8_origin,
            'win7_8_ratio': win7_8_ratio,
            'new_contribution': new_win7_8,
            'refurb_contribution': refurb_win7_8
        }
    
    def validate_average_usage_years(self):
        """残存率から平均使用年数を計算して検証"""
        print(f"\n【残存率の妥当性検証】")
        
        # 各年の廃棄率を計算
        disposal_rates = {}
        prev_survival = 1.0
        
        for year in range(1, 13):
            current_survival = self.survival_rates.get(year, 0)
            disposal_rate = prev_survival - current_survival
            disposal_rates[year] = disposal_rate
            prev_survival = current_survival
            print(f"{year}年目: 残存率{current_survival:.1%}, 廃棄率{disposal_rate:.1%}")
        
        # 平均使用年数を計算（重み付き平均）
        weighted_sum = 0
        total_disposal = 0
        
        for year, disposal_rate in disposal_rates.items():
            weighted_sum += year * disposal_rate
            total_disposal += disposal_rate
        
        calculated_average = weighted_sum / total_disposal if total_disposal > 0 else 0
        
        print(f"\n計算された平均使用年数: {calculated_average:.1f}年")
        print(f"目標（内閣府調査）: 7.6年")
        print(f"差異: {abs(calculated_average - 7.6):.1f}年")
        
        if abs(calculated_average - 7.6) <= 0.3:
            print("✅ 残存率設定は妥当です")
        else:
            print("⚠️ 残存率の調整が必要です")
        
        return calculated_average
        
    def compare_with_original_estimate(self, results):
        """元の推定との比較"""
        print(f"\n{'='*60}")
        print("元の推定との比較検証")
        print(f"{'='*60}")
        
        calculated_ratio = results['win7_8_ratio']
        original_estimate_min = 45
        original_estimate_max = 55
        original_estimate_mid = 50
        
        print(f"計算結果: {calculated_ratio:.1f}%")
        print(f"元の推定: {original_estimate_min}-{original_estimate_max}%")
        print(f"差異: {abs(calculated_ratio - original_estimate_mid):.1f}ポイント")
        
        if original_estimate_min <= calculated_ratio <= original_estimate_max:
            print("✅ 元の推定範囲内に収まっています")
            validation = "一致"
        elif abs(calculated_ratio - original_estimate_mid) <= 10:
            print("⚠️  元の推定に近い値ですが、若干の差異があります")
            validation = "近似"
        else:
            print("❌ 元の推定と大きく異なります")
            validation = "相違"
        
        print(f"\n【要因分析】")
        print(f"- 実際の販売台数データを使用")
        print(f"- 内閣府調査に基づく残存率適用（平均7.6年）")
        print(f"- 新品・リファービッシュPC別に初期OS構成を設定")
        print(f"- リファービッシュPCの供給源（企業PC）を考慮")
        
        return validation

# 実行部分
if __name__ == "__main__":
    # 計算実行
    calculator = PCPoolCalculator()
    
    # まず残存率の妥当性を検証
    calculated_avg = calculator.validate_average_usage_years()
    
    # メイン計算
    active_pcs, breakdown_detail = calculator.calculate_2025_pc_pool()
    results = calculator.print_detailed_analysis(active_pcs, breakdown_detail)
    validation = calculator.compare_with_original_estimate(results)
    
    print(f"\n【結論】")
    if validation == "一致":
        print("データに基づく計算結果は、元の推定「45-55%」を支持しています。")
    elif validation == "近似":
        print("計算結果は元の推定に近く、大筋で妥当性を示しています。")
    else:
        print("計算結果と元の推定に差異があります。パラメータの見直しが必要です。")
    
    print(f"\n【フェルミ推定の精度】")
    print("このアプローチにより、実際の市場データと耐用年数を組み合わせた")
    print("より精度の高い推定が可能になりました。")

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