【2026年版】GraphQL vs REST API:選定基準と移行戦略の実践ガイド

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- 6 minutes read - 1116 wordsはじめに:API設計の選択がプロジェクトの成否を左右する
2026年現在、Web APIの設計パターンとしてREST APIとGraphQLは主要な選択肢として定着しています。GitHubやShopify、Netlifyといった大手プラットフォームがGraphQLを採用する一方で、StripeやTwilioなど多くの企業がRESTを堅持しており、「どちらが優れているか」という議論は依然として続いています。
しかし現実には、プロジェクトの要件によって最適な選択は異なります。本記事では、両者の技術的な違いを明確にした上で、選定基準と移行戦略を実践的に解説します。
REST APIとGraphQLの基本概念
REST APIの特徴
REST(Representational State Transfer)は、リソース指向のアーキテクチャスタイルです。各リソースに対してURLを割り当て、HTTPメソッドで操作を行います。
GET /api/users/123 # ユーザー取得
POST /api/users # ユーザー作成
PUT /api/users/123 # ユーザー更新
DELETE /api/users/123 # ユーザー削除
GET /api/users/123/posts # ユーザーの投稿一覧
RESTの設計原則:
- リソース指向: URLがリソースを表す
- ステートレス: リクエストごとに独立
- 統一インターフェース: HTTPメソッドで操作を表現
- キャッシュ可能: HTTPキャッシュヘッダーの活用
GraphQLの特徴
GraphQLはFacebookが2015年にオープンソース化したクエリ言語です。クライアントが必要なデータの形状を宣言的に指定でき、単一のエンドポイントからデータを取得します。
query {
user(id: "123") {
name
email
posts(first: 5) {
title
createdAt
comments {
body
author {
name
}
}
}
}
}
GraphQLの設計原則:
- クエリ駆動: クライアントが必要なデータを宣言
- 単一エンドポイント:
/graphqlのみ - 型システム: スキーマによる厳密な型定義
- 階層的データ取得: ネストしたデータを1回のリクエストで取得
技術的な比較:7つの観点で徹底分析
比較サマリーテーブル
| 観点 | REST API | GraphQL | 優位性 |
|---|---|---|---|
| データ取得の柔軟性 | エンドポイントごとに固定 | クライアントが自由に指定 | GraphQL |
| オーバーフェッチ | 発生しやすい | 発生しない | GraphQL |
| アンダーフェッチ | 複数リクエストが必要 | 1リクエストで解決 | GraphQL |
| キャッシュ | HTTPキャッシュが容易 | 独自のキャッシュ戦略が必要 | REST |
| エラーハンドリング | HTTPステータスコード | 常に200、errorsフィールド | REST |
| ファイルアップロード | ネイティブサポート | 追加仕様が必要 | REST |
| 学習コスト | 低い | 中〜高 | REST |
| リアルタイム通信 | WebSocket/SSE別途 | Subscriptionで統合 | GraphQL |
| バージョニング | URL/ヘッダーで対応 | スキーマ進化で対応 | GraphQL |
| ツールエコシステム | 非常に豊富 | 成熟期に入っている | 同等 |
1. データ取得効率
RESTの場合、ユーザー情報と投稿を取得するには複数のリクエストが必要です。
// REST: 複数リクエストが必要(N+1問題の可能性)
const user = await fetch('/api/users/123');
const posts = await fetch('/api/users/123/posts');
const comments = await Promise.all(
posts.map(post => fetch(`/api/posts/${post.id}/comments`))
);
GraphQLでは1回のリクエストで完結します。
// GraphQL: 1回のリクエストで完結
const { data } = await client.query({
query: gql`
query GetUserWithPosts {
user(id: "123") {
name
email
posts {
title
comments {
body
}
}
}
}
`
});
2. キャッシュ戦略の違い
REST APIはHTTPの標準的なキャッシュメカニズムをそのまま活用できます。
GET /api/users/123
Cache-Control: max-age=3600
ETag: "abc123"
GraphQLはPOSTリクエストを使用するため、HTTPキャッシュが使えません。代わりに、Apollo ClientやRelayなどのクライアントライブラリが正規化キャッシュを提供します。
// Apollo Clientの正規化キャッシュ
const client = new ApolloClient({
cache: new InMemoryCache({
typePolicies: {
User: {
keyFields: ["id"],
},
Post: {
keyFields: ["id"],
},
},
}),
});
3. 型安全性とスキーマ
GraphQLの型システムは開発体験を大きく向上させます。
# GraphQL スキーマ定義
type User {
id: ID!
name: String!
email: String!
role: UserRole!
posts(first: Int, after: String): PostConnection!
createdAt: DateTime!
}
enum UserRole {
ADMIN
EDITOR
VIEWER
}
type PostConnection {
edges: [PostEdge!]!
pageInfo: PageInfo!
}
RESTではOpenAPI(Swagger)で同様の型定義が可能ですが、ランタイムでの強制力はありません。
# OpenAPI 3.0
components:
schemas:
User:
type: object
required:
- id
- name
- email
properties:
id:
type: string
format: uuid
name:
type: string
email:
type: string
format: email
role:
type: string
enum: [admin, editor, viewer]
プロジェクト別の選定基準
REST APIが最適なケース
| ケース | 理由 |
|---|---|
| シンプルなCRUD API | リソース操作が明快で設計が容易 |
| 公開API / サードパーティ向け | 学習コストが低く広く普及 |
| ファイル操作が多い | multipart/form-dataのネイティブサポート |
| 強力なHTTPキャッシュが必要 | CDNレベルでのキャッシュが容易 |
| マイクロサービス間通信 | サービス間のシンプルなインターフェース |
| チームのGraphQL経験が浅い | 学習コストを抑えられる |
GraphQLが最適なケース
| ケース | 理由 |
|---|---|
| 複雑なデータ関係 | ネストしたデータを効率的に取得 |
| 複数クライアント対応 | Web/モバイル/IoTで異なるデータ要件 |
| 頻繁なUI変更 | バックエンド変更なしでクエリ修正可能 |
| リアルタイム機能 | Subscriptionによる統合的な実装 |
| マイクロフロントエンド | Apollo Federationで複数サービスを統合 |
| 型安全性を重視 | コード生成による型安全な開発 |
判断フローチャート
プロジェクト要件の確認
├── データ関係が複雑?
│ ├── Yes → GraphQL候補
│ └── No → REST候補
├── 複数クライアント(Web/Mobile/IoT)?
│ ├── Yes → GraphQL候補
│ └── No → どちらでも可
├── 公開APIとして提供?
│ ├── Yes → REST推奨
│ └── No → どちらでも可
├── チームにGraphQL経験者がいる?
│ ├── Yes → GraphQL検討可
│ └── No → REST推奨(学習コスト考慮)
└── HTTPキャッシュが重要?
├── Yes → REST推奨
└── No → GraphQL検討可
GraphQLの実装パターン
サーバーサイド実装(Node.js + Apollo Server)
import { ApolloServer } from '@apollo/server';
import { startStandaloneServer } from '@apollo/server/standalone';
// スキーマ定義
const typeDefs = `#graphql
type Query {
users(first: Int, after: String): UserConnection!
user(id: ID!): User
}
type Mutation {
createUser(input: CreateUserInput!): User!
updateUser(id: ID!, input: UpdateUserInput!): User!
deleteUser(id: ID!): Boolean!
}
type Subscription {
userCreated: User!
}
input CreateUserInput {
name: String!
email: String!
role: UserRole!
}
input UpdateUserInput {
name: String
email: String
role: UserRole
}
type User {
id: ID!
name: String!
email: String!
role: UserRole!
posts: [Post!]!
createdAt: String!
}
enum UserRole {
ADMIN
EDITOR
VIEWER
}
type Post {
id: ID!
title: String!
body: String!
author: User!
}
type UserConnection {
edges: [UserEdge!]!
pageInfo: PageInfo!
totalCount: Int!
}
type UserEdge {
node: User!
cursor: String!
}
type PageInfo {
hasNextPage: Boolean!
endCursor: String
}
`;
// リゾルバー定義
const resolvers = {
Query: {
users: async (_, { first, after }, { dataSources }) => {
return dataSources.userAPI.getUsers({ first, after });
},
user: async (_, { id }, { dataSources }) => {
return dataSources.userAPI.getUser(id);
},
},
User: {
posts: async (parent, _, { dataSources }) => {
// DataLoaderパターンでN+1問題を解決
return dataSources.postLoader.load(parent.id);
},
},
Mutation: {
createUser: async (_, { input }, { dataSources }) => {
return dataSources.userAPI.createUser(input);
},
},
};
const server = new ApolloServer({ typeDefs, resolvers });
const { url } = await startStandaloneServer(server, {
listen: { port: 4000 },
context: async ({ req }) => ({
dataSources: {
userAPI: new UserAPI(),
postLoader: createPostLoader(),
},
token: req.headers.authorization,
}),
});
N+1問題の解決:DataLoaderパターン
GraphQLで最も注意すべきパフォーマンス問題がN+1問題です。DataLoaderを使用して解決します。
import DataLoader from 'dataloader';
// バッチ処理でN+1問題を解決
const createPostLoader = () => {
return new DataLoader(async (userIds: readonly string[]) => {
const posts = await db.post.findMany({
where: { authorId: { in: [...userIds] } },
});
// userIdごとにグループ化して返す
const postsByUserId = new Map<string, Post[]>();
posts.forEach(post => {
const existing = postsByUserId.get(post.authorId) || [];
existing.push(post);
postsByUserId.set(post.authorId, existing);
});
return userIds.map(id => postsByUserId.get(id) || []);
});
};
セキュリティ対策
GraphQLは柔軟なクエリを許可するため、悪意あるクエリへの対策が必要です。
import depthLimit from 'graphql-depth-limit';
import { createComplexityLimitRule } from 'graphql-validation-complexity';
const server = new ApolloServer({
typeDefs,
resolvers,
validationRules: [
// クエリの深さを制限
depthLimit(10),
// クエリの複雑度を制限
createComplexityLimitRule(1000, {
scalarCost: 1,
objectCost: 10,
listFactor: 20,
}),
],
plugins: [
// クエリタイムアウト
{
requestDidStart: async () => ({
willSendResponse: async ({ response }) => {
// レスポンスタイムの計測・制限
},
}),
},
],
});
RESTからGraphQLへの移行戦略
段階的移行アプローチ
一気にGraphQLへ移行するのではなく、段階的に移行するアプローチが推奨されます。
| フェーズ | 内容 | 期間目安 |
|---|---|---|
| Phase 1 | GraphQLゲートウェイ導入、既存RESTをラップ | 2〜4週間 |
| Phase 2 | 主要なリードAPIをGraphQL化 | 4〜8週間 |
| Phase 3 | ミューテーションのGraphQL化 | 4〜8週間 |
| Phase 4 | REST APIの段階的廃止 | 8〜16週間 |
Phase 1:RESTをGraphQLでラップ
既存のREST APIをGraphQLリゾルバーから呼び出すパターンです。
// REST APIをGraphQLでラップするリゾルバー
const resolvers = {
Query: {
user: async (_, { id }) => {
// 既存のREST APIを内部的に呼び出す
const response = await fetch(`http://internal-api/users/${id}`);
return response.json();
},
posts: async (_, { userId }) => {
const response = await fetch(
`http://internal-api/users/${userId}/posts`
);
return response.json();
},
},
};
Phase 2:スキーマスティッチングとフェデレーション
複数のサービスを統合する場合、Apollo Federationを活用します。
# ユーザーサービスのスキーマ
type User @key(fields: "id") {
id: ID!
name: String!
email: String!
}
# 投稿サービスのスキーマ
extend type User @key(fields: "id") {
id: ID! @external
posts: [Post!]!
}
type Post @key(fields: "id") {
id: ID!
title: String!
body: String!
author: User!
}
パフォーマンス最適化のベストプラクティス
REST APIのパフォーマンス最適化
// Express.jsでのREST API最適化例
const express = require('express');
const compression = require('compression');
const rateLimit = require('express-rate-limit');
const app = express();
// Gzip圧縮
app.use(compression());
// レート制限
const limiter = rateLimit({
windowMs: 15 * 60 * 1000, // 15分
max: 100, // 最大100リクエスト
});
app.use('/api/', limiter);
// レスポンスキャッシュヘッダー
app.get('/api/users/:id', async (req, res) => {
const user = await getUser(req.params.id);
res.set('Cache-Control', 'public, max-age=300');
res.set('ETag', generateETag(user));
res.json(user);
});
GraphQLのパフォーマンス最適化
// Persisted Queries(永続化クエリ)
import { ApolloServer } from '@apollo/server';
import {
ApolloServerPluginPersistedQueries
} from '@apollo/server/plugin/persistedQueries';
const server = new ApolloServer({
typeDefs,
resolvers,
plugins: [
ApolloServerPluginPersistedQueries({
// 事前登録されたクエリのみ許可
cache: new KeyValueCache(),
}),
],
});
// Automatic Persisted Queries (APQ) フロー:
// 1. クライアントがクエリハッシュを送信
// 2. サーバーがキャッシュを確認
// 3. キャッシュミス時にフルクエリを送信
// 4. 以降はハッシュのみで通信
2026年のトレンドとエコシステム
GraphQLエコシステムの進化
| ツール/技術 | 用途 | 2026年の動向 |
|---|---|---|
| Apollo Federation v2 | マイクロサービス統合 | エンタープライズ標準 |
| GraphQL Yoga | サーバー実装 | Envelopプラグインで拡張性向上 |
| Pothos | スキーマビルダー | TypeScript型安全なスキーマ構築 |
| Relay | クライアント | コンパイラ最適化が進化 |
| urql | 軽量クライアント | ストリーミング対応強化 |
| GraphQL Mesh | API統合 | REST/gRPC/SQLの統合ゲートウェイ |
REST APIエコシステムの進化
| ツール/技術 | 用途 | 2026年の動向 |
|---|---|---|
| OpenAPI 3.1 | API仕様定義 | JSON Schema完全準拠 |
| tRPC | 型安全なAPI | フルスタックTypeScript |
| Hono | 軽量APIフレームワーク | エッジランタイム対応 |
| FastAPI | Python API | 非同期処理の標準化 |
| Connect-Go | gRPC/REST | Protocol Buffersベース |
ハイブリッドアプローチの台頭
2026年の注目トレンドとして、RESTとGraphQLを組み合わせたハイブリッドアプローチがあります。
[外部向け REST API] → 公開・サードパーティ連携
[内部向け GraphQL] → フロントエンドBFF
[gRPC] → マイクロサービス間通信
このパターンでは、各通信パターンの強みを活かしつつ、弱点を補完できます。
実装チェックリスト
REST API設計チェックリスト
- リソース命名が一貫している(複数形、ケバブケース)
- 適切なHTTPメソッドを使用している
- ステータスコードが正確に返されている
- ページネーションが実装されている
- レート制限が設定されている
- OpenAPI仕様が最新に保たれている
- CORS設定が適切である
- 認証・認可が実装されている
GraphQL設計チェックリスト
- スキーマがドメインモデルを正確に反映している
- クエリの深さ・複雑度制限が設定されている
- DataLoaderでN+1問題が解決されている
- エラーハンドリングが統一されている
- 認証・認可がリゾルバーレベルで実装されている
- Persisted Queriesが有効になっている
- スキーマのバージョニング戦略がある
- 監視・トレーシングが設定されている
まとめ
GraphQLとREST APIの選択は、プロジェクトの要件、チームのスキルセット、運用環境によって決まります。以下のポイントを押さえて判断してください。
- シンプルなCRUD・公開APIにはREST APIが適している
- 複雑なデータ関係・複数クライアント対応にはGraphQLが適している
- 段階的移行が最もリスクの低いアプローチ
- ハイブリッドアプローチで両者の強みを活かすことも有効
- パフォーマンスとセキュリティは設計段階から考慮する
どちらの技術も成熟期に入っており、エコシステムは十分に充実しています。重要なのは、技術の優劣ではなく、プロジェクトの要件に対する適合性で判断することです。