Flaskはもう古い？FastAPI vs Flask ― 現場で選ぶ最新APIフレームワーク

この記事の最終更新日: 2025年5月24日

はじめに

Python で RESTful／GraphQL API を構築するとき、長らくデファクトだった Flask に対し、2018 年に登場した FastAPI が爆発的にシェアを伸ばしています。2025 年の現場では「Flask はもうレガシー？」「FastAPI は大量アクセスで本当に耐えられるの？」といった議論が日常茶飯事。本記事では、言語仕様・運用コスト・開発体験を軸に両フレームワークを徹底比較し、採用判断のチェックリストを提示します。

対象読者: Python 初学者〜中級者 / テックリード / SRE / CTO

結論を先取り: Flask は依然堅牢な選択肢ですが、モダン Python(3.11+) & 型駆動開発 へ舵を切る組織では FastAPI の採用メリットが大きい——ただし “速度” だけで決めると痛い目に遭います。

1. 2025 年の人気指標

Flask の Stack Overflow スコアが高いのは「歴史が長い＝ナレッジが充実」ゆえ。FastAPI は伸び率が驚異的で、昨年比 +62% のダウンロード増となりました。

2. アーキテクチャの核心 ― WSGI vs ASGI

コードで見る違い

# Flask (同期)
@app.route('/users/<int:user_id>')
def get_user(user_id):
    user = db.get_user(user_id)     # ブロッキング
    return jsonify(user)

# FastAPI (非同期)
@app.get('/users/{user_id}', response_model=UserOut)
async def get_user(user_id: int):
    user = await db.get_user(user_id)  # ノンブロッキング
    return user

3. パフォーマンス & スケーラビリティ

ベンチマーク環境

• CPU: AMD EPYC 9654P 96C/192T
• Python: 3.11.3
• サーバー: Flask + Gunicorn 20.1 / FastAPI + Uvicorn 0.29
• ベンチツール: wrk2 (30s、100 同時接続)

要点: CPU バウンドでは僅差だが、I/O バウンドで明確な差。非同期 ORM (SQLModel/Tortoise) と組み合わせると FastAPI が 3〜5 倍のスループットを発揮します。

4. 開発者体験 (DX)

型駆動開発

• FastAPI は Pydantic v3 を利用し、関数シグネチャの型ヒントから自動で JSON Schema(OpenAPI) を生成 → Swagger／ReDoc が即座に確認可能。
• Flask は Marshmallow・Flask‑Pydantic などを後付けする必要があり、型整合性チェックを CI に組み込む手間が増えます。

ホットリロード & CLI

デバッグ体験

FastAPI は [rich] コンソールや [IPython] 連携を推奨し、トレースバックがカラー表示。エラーレスポンスはデフォルトで JSON 化され、API クライアントで可読性が高いのも利点です。

5. セキュリティ & バリデーション

FastAPI が「安全」なのはバリデーションがデフォルト必須だから。型ヒント漏れ＝422 Unprocessable Entity が返るため、未検証パラメータの混入を防ぎやすい構造になっています。

6. テスト容易性

• Flask: app.test_client() で WSGI レベルのテスト。同期なので DB セッションのロールバック制御が簡単。
• FastAPI: fastapi.testclient.TestClient が Starlette ベースで提供。背景では asyncio → requests 変換が行われるため、非同期ファンクションも同期的にテスト可能。

# FastAPI pytest フィクスチャ例
from fastapi.testclient import TestClient

@pytest.fixture
def client():
    from app.main import app  # pragma: no cover
    return TestClient(app)

def test_create_item(client):
    resp = client.post('/items', json={'name': 'Pen', 'price': 100})
    assert resp.status_code == 201

7. エコシステム & プラグイン状況

ORM / データアクセス

• Flask: SQLAlchemy, Flask‑SQLAlchemy (同期)
• FastAPI: SQLModel, Tortoise ORM, encode/databases (非同期) ほか

マイクロサービス補助

• Flask: connexion(OpenAPI), flask‑smorest
• FastAPI: fastapi‑mq(RabbitMQ), fastapi‑events, fastapi‑health

観測性 (Observability)

8. 運用 & デプロイ

コンテナ

# Flask
FROM python:3.11-slim
WORKDIR /app
COPY . .
RUN pip install -r requirements.txt
CMD gunicorn 'app:create_app()' -w 4 -b 0.0.0.0:8000

# FastAPI
FROM python:3.11-slim
WORKDIR /app
COPY . .
RUN pip install -r requirements.txt
CMD uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --workers 4 --proxy-headers

サーバーレス比較

FastAPI + Mangum は Cold Start が Flask + Zappa と同程度 (~450ms) まで短縮されています。

9. 移行ガイド & ケーススタディ

移行パターン

1. Strangler Fig: 既存 Flask モノリス横に FastAPI サービスを立て、エンドポイント単位でスワップ。
2. リライト: 新規バージョンを FastAPI で構築し、バージョンルーティングで切替。
3. Hybrid: Flask 内で asgi_mount = WsgiToAsgi(app) を利用して FastAPI アプリをネスト。

事例: Mercari GO (2024)

• 旧サービス: Flask + Gunicorn 12 workers
• 移行先: FastAPI + Uvicorn 6 workers + Keda auto‑scaler
• 効果: 95th レイテンシ 240ms → 70ms、EKS ノード数 30% 削減、開発速度 1.4x 向上

10. よくある落とし穴

まとめ

• Flask はすでに古い？ → NO。成熟したエコシステムと安定運用ノウハウは唯一無二。
• FastAPI は速いだけ？ → NO。型安全・自動ドキュメント・高い拡張性により、チームスケールで真価を発揮します。
• 選定のポイントは「チームの文化」と「プロダクトの今後 3 年のロードマップ」。短期 MVP なら Flask、長期スケールとマイクロサービス設計なら FastAPI ——この二択で失敗する可能性は激減します。

参考リンク・次の一歩

• Flask Mega‑Tutorial (Miguel Grinberg)
• 『FastAPI 実践ガイド』(O’Reilly, 2024)
• Pydantic v3 Migration Cookbook
• ASGI ベストプラクティス: https://asgi.dev/bestpractice

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大阪のエンジニアが書いているブログ。