GraphQLとRESTの違いを理解して使い分けよう！初心者にも分かる入門ガイド

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GraphQLとRESTの違いを徹底解説：初心者でも分かる選び方ガイド

まずは結論から。REST は資源（エンティティ）をURL で表現し、HTTP メソッドを使って操作します。GraphQL は「データをどうやって受け取るか」をクエリで指示する世界です。REST はエンドポイントが複数存在するのが普通で、GraphQL は通常1つのエンドポイントを介してデータを取得します。この基本の違いを押さえると、どの API 設計が自分のケースに適しているかが見えてきます。
REST は設計がシンプルで分かりやすく、学習コストも低めです。反面、必要なデータを取得するために複数のリクエストが必要になることがあります。GraphQL はクライアント側の自由度が高く、必要なデータだけを一度に取りにいけます。
ただし GraphQL を使いこなすには、クエリの設計やスキーマの管理、権限・認可の考慮が必要になり、学習曲線が上がることも覚えておくべき点です。

ここでは、実務で出会う場面を想定して、両者の違いを「どんな場面で使うべきか」という視点で整理します。
まず、公開 API を作る場合は REST が安定して使われてきました。長期的な互換性を保ちやすく、キャッシュ戦略も分かりやすいです。
一方、社内のモバイルアプリや single page アプリのように「データの形が日々変わる」状況では GraphQL が強力です。クライアントが欲しい情報を柔軟に取得でき、ネットワークの回線状況が悪い場合にも有利に働く場合があります。
このような点を比較することで、あなたのプロジェクトに最適な選択肢を見つけやすくなります。

補足として、実務では REST も GraphQL も併用するケースが増えています。重要なのは「何を作るのか」「どんなユーザー体験を提供したいのか」を軸に、適切なツールを選ぶことです。次のセクションでは、具体的な相違点をシンプルに整理します。

共通点と相違点を理解するポイント

共通点としては、どちらもクライアントとサーバーのやり取りを効率化する技術であり、データを取得する目的を持つ点が挙げられます。しかし、設計思想は大きく異なります。
REST はエンドポイントごとに決まったデータ構造を返すことが多く、予測可能性が高い反面「このデータを取りたいのに別の情報も一緒に返ってくる」ことが避けられず、時には過剰データを受け取ることもあります。これをオーバーフェッチと呼ぶこともあり、帯域やクライアントの処理負荷に影響を与えます。
GraphQL は「必要なデータを選んで取得する」原則のもと、クエリで取得フィールドを具体的に指定します。その分、サーバー側のスキーマ設計や権限管理が複雑になることもあり、初期の設計が勝敗を左右します。
もう一つの大きな違いはバージョン管理です。REST は新しい機能を追加するたびに新しいエンドポイントを用意する運用が一般的ですが、GraphQL では新しいフィールドを徐々に追加していくことで後方互換性を保つケースが多いです。こうした違いを知るだけでも、後の保守性や拡張性の見通しが変わります。

このセクションを読んで、 REST と GraphQL の“使い分けの設計思想”をつかんでください。続けて、実務での適用ポイントを見ていきましょう。
ポイントはシンプルに始めて、徐々に複雑さを扱えるようにすることです。最初は小さな API からスタートして、徐々にクエリの構造や権限設計を学べばよいのです。

実務での使い分けのポイントと注意点

現場では、要件とデータの性質を最優先に考えます。どの API が最も鮮やかに要件を満たすかを見極めることが肝心です。
以下の考え方を覚えておくと判断が楽になります。
1) データの変動性と量：頻繁にデータが変わる場合は GraphQL の柔軟性が役立つことが多いが、REST のキャッシュや単純性が優位な場面もある。
2) クライアントの同時利用：複数のクライアントが同じ API を使い、異なるデータ要件を持つ場合は GraphQL が有利になる。
3) 運用コストとチーム力：GraphQL は学習コストが高いので、経験者が揃っているか、またはリソースを割けるかを判断材料にする。
4) キャッシュと監視の設計：REST は HTTP キャッシュが強力だが、GraphQL ではクエリキャッシュやエラーハンドリング、権限の監視設計が重要になる。
5) エコシステムとツール：既存のミドルウェア、ライブラリ、監視ツールの充実度も判断材料になる。これらを総合して、最適な API 戦略を作ることが仕事の腕の見せどころです。

実務のヒントを詰め込んだ要約表

以下の表は、現場の選択を助ける要約です。読みやすさのための簡易版です。

実践向けの要約表（続き）

以下の表は、現場の選択を助ける要約です。読みやすさのための簡易版です。

able>観点RESTGraphQL主なエンドポイント複数単一データ取得の柔軟性限定的高いキャッシュの取り扱い容易複雑学習コスト低〜中中〜高運用の難しさ低め設計次第で難しいble>

ピックアップ解説

今日はオーバーフェッチの話を友達と雑談風にしてみます。GraphQL の世界で『欲しいデータだけ取る』という考え方は、実はご飯を注文する時のメニューと似ています。メニューには前菜・主菜・デザートが並ぶけれど、GraphQL では一皿で全部欲しいものを取れるのが理想。ところが現実にはサーバー側の実装が難しく、間違ってたくさんのフィールドを要求すると、CPU負荷やネットワークの帯域が圧迫されることがあります。これをオーバーフェッチと呼ぶことが多く、フロントエンドの人は「必要なフィールドを具体的に指定する練習」を重ねる必要があります。
私は最近、スキーマ設計の演習でこの感覚を体感しました。ある日、複雑なオブザーバビリティを意識せずにクエリを組んだら、思ったより多くのフィールドが返ってきてデバッグが大変でした。その経験から、どのデータが本当に必要かを最初に定義する癖をつけることが、良い設計への第一歩だと実感しています。

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