この記事では、近年注目を集めているPythonのWebフレームワーク「FastAPI」を使って、簡単なAPIアプリケーションを作成し、ローカル環境で動かすまでの手順を分かりやすく解説します。
このシリーズは2部構成となっており、今回はその第1弾です。
- FastAPIアプリを作成してローカル環境で動作させる（今回の記事）
- FastAPIアプリをAWSのECS上でデプロイする
最終的にはクラウド環境で動かすことを目標にしていますが、まずは基本となるローカルでの開発方法をマスターしましょう。
FastAPIは、その名の通り「速さ」が特徴で、直感的かつ効率的にAPIを開発できるため、多くの開発者に支持されています。さあ、一緒にFastAPIの世界へ第一歩を踏み出しましょう！
FastAPIとは？
FastAPIは、Pythonというプログラミング言語で、Web API（ウェブの入り口のような仕組み）を簡単かつ高速に作成できる便利なツールです。
名前のとおり「Fast（速い）」という点が特徴で、開発はスピーディーに進み、動作も軽快です。
Pythonの書き方に合わせて、わかりやすく安全なAPIを作成できることが魅力です。
FastAPIの特徴とメリット
FastAPIには他のフレームワークと比べて際立った特徴がいくつかあります。FastAPIの魅力（初心者にもおすすめの理由）
1. 非同期処理でスムーズに動作する（async/awaitに対応）
FastAPIは、非同期処理（async/await）に対応しています。
これは、多くのユーザーが同時にアクセスしても、処理が重くなりにくく、快適なレスポンスを維持できる仕組みです。特にアクセス数が増えるようなアプリケーションにおいて、大きな効果を発揮します。
2. 自動でAPIドキュメントが生成される
APIを実装すると、Swagger UIやReDocといったツールを使って、インタラクティブなAPIドキュメントが自動で生成されます。
ブラウザ上でエンドポイントを確認したり、ボタン操作だけで動作テストを行ったりできるため、開発効率が大きく向上します。
3. 入力チェック（バリデーション）が簡単にできる
「ユーザー名は文字列で」「年齢は整数で」といった入力のルールを、Pydantic（パイダンティック）というライブラリを使って簡単に定義できます。
入力に問題がある場合も、自動でわかりやすいエラーメッセージを返してくれるため、安全で信頼性の高いAPIを構築できます。
4. 型ヒントを活かしたコードが書ける
Pythonの「型ヒント（Type Hint）」を活用することで、自分自身やチームのメンバーにとって読みやすいコードを書くことができます。
また、エディタによる補完や自動チェック機能も活用できるため、開発中のミスを減らしやすくなります。
FastAPIの主な機能
FastAPIには、Web APIの開発を効率よく、かつ安全に進めるための便利な機能が多数備わっています。
ここでは代表的な機能をわかりやすくご紹介します。
ルーティング（URLごとの処理を定義する）
FastAPIでは、@app.get() や @app.post() といったデコレーターを使って、URLに対応する処理（エンドポイント）を簡単に定義できます。
@app.get("/hello")
def say_hello():
return {"message": "Hello!"}このように、URLのパスやHTTPメソッドに合わせて関数を記述するだけで、APIがすぐに動作するため、初心者でも扱いやすい構造になっています。
依存性注入（共通処理を自動で渡せる）
FastAPIでは「依存性注入（Dependency Injection）」という仕組みを使って、ログイン認証やデータベース接続といった共通の処理を関数に自動で渡すことができます。
たとえば、毎回同じような処理を書く必要がなくなるため、コードの重複を避けられ、保守性が向上します。また、テストも行いやすくなるというメリットがあります。
リクエスト・レスポンスの自動バリデーション
APIにリクエストが送られた際、そのデータが正しいかどうかをFastAPIが自動でチェック（バリデーション）してくれます。これはPydanticという仕組みによって実現されています。
たとえば、送られてきた年齢が数値でなかった場合などは、APIが自動でエラーを返し、正確なレスポンス形式やエラーメッセージをクライアントに返すようになります。
これにより、セキュリティ面や品質面でも安心できるAPIを構築することができます。
OpenAPIとJSON Schemaへの自動対応
FastAPIは、APIの仕様をOpenAPI形式（以前のSwagger）として自動生成することができます。
この仕様は、他のシステムとの連携や自動テスト、APIクライアントの自動生成などに非常に便利です。
また、JSON Schemaへの対応もしており、データ構造が明確になることで、開発の効率や信頼性がさらに高まります。
ミドルウェアやイベントフックによる拡張性
FastAPIは、ミドルウェアという仕組みを使って、アプリケーションの動作を柔軟に拡張することができます。
たとえば以下のような処理が可能です。
- リクエストやレスポンスのログ出力
- CORS（クロスオリジン）設定
- 共通のエラーハンドリング（例外処理）
- アプリ起動時や終了時の初期化処理（イベントフック）
これらを組み合わせることで、本番運用にも対応できる高機能なAPIサーバーを構築できます。
FastAPIを実際に使ってみる
ここからは、実際にFastAPIを作成して使用する際の手順を解説していきます。
ステップ1：プロジェクト用フォルダの作成
まずはじめに、今回のFastAPIプロジェクト専用の作業場所となるフォルダを作成します。
ここでは api-age-app02 という名前のフォルダを作成しましょう。
コンピュータを操作するためのコマンド入力画面（ターミナルやコマンドプロンプトなどと呼ばれます）を開いて、以下のコマンドを実行してください。
mkdir api-age-app02
cd api-age-app02これで、プロジェクト用のフォルダが準備できました。今後、このフォルダ内で作業を進めていきます。
ステップ2：Python仮想環境の作成（推奨）
FastAPIなどの依存パッケージを隔離して管理するために、仮想環境を作成します。
python3 -m venv venv
source venv/bin/activateこのコマンドを実行すると、ターミナルのプロンプト（入力待ちのカーソル前にある表示）の先頭に (venv) のような表示が追加されるはずです。
これは、現在仮想環境が有効になっていることを示しています。※ source venv/bin/activate を実行すると、仮想環境が有効になります（プロンプトが変わります）。
ステップ3：必要パッケージのインストール
仮想環境が有効になったら、いよいよFastAPIと、FastAPIを動かすために必要な「Uvicorn（ユーヴィコーン）」というASGIサーバーをインストールします。
ASGIサーバーとは、FastAPIのような非同期処理に対応したPython Webアプリケーションを動かすためのプログラムのことです。
以下のコマンドを実行してください。
pip install fastapi uvicornここでは、
fastapiとuvicornの2つを一度にインストールしています。
インストールが無事に完了したら、現在インストールされているパッケージのリストを requirements.txt というファイルに保存しておきましょう。
これは、後で同じ環境を別の場所で再現したり、他の人と共有したりする際に非常に便利です。
以下のコマンドで保存可能です。
pip freeze > requirements.txtステップ4：APIファイルを作成
FastAPIを使ったAPIの開発を本格的に始めましょう。
まずはアプリケーションの骨組みとなる フォルダ構成 を確認して、必要なファイルを用意します。
全体のファイル構造は以下のとおりです。
age-api/
├── venv/ # 仮想環境（Pythonパッケージの管理用）
├── main.py # メインのアプリケーションコード
├── requirements.txt # 依存ライブラリ一覧
└── Dockerfile # Docker用の設定ファイル
main.py
まずは、main.py という名前のPythonファイルを作成しましょう。
touch main.py次に、エディタで main.py を開き、以下のコードを貼り付けましょう。
from fastapi import FastAPI
from datetime import date
# FastAPIのインスタンスを作成
app = FastAPI()
# 年齢を計算して返すAPIエンドポイント
@app.get("/age")
def calculate_age(birth_year: int):
current_year = date.today().year
age = current_year - birth_year
return {"age": age}このコードで、指定された誕生年から現在の年齢を計算して返すAPIを作成できます。
requirements.txt
requirements.txtファイルを開き内容を確認します。
requirements.txtはステップ3で作成済みです。
annotated-types==0.7.0
anyio==4.9.0
click==8.2.0
fastapi==0.115.12
h11==0.16.0
idna==3.10
pydantic==2.11.4
pydantic_core==2.33.2
sniffio==1.3.1
starlette==0.46.2
typing-inspection==0.4.0
typing_extensions==4.13.2
uvicorn==0.34.2ステップ5：ローカルで動作確認
次に、このAPIがちゃんと動くかどうかを、ローカル環境で確認してみましょう。
まず、ターミナルで次のコマンドを実行して、FastAPIアプリを起動します。
uvicorn main:app --reloadこのコマンドは、Uvicornサーバーを起動して、main.py ファイルの中にある app という名前のFastAPIアプリケーションを実行するコマンドです。
起動に成功すると、ターミナルに次のようなログが表示されます（一例）：
INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
この状態で、ブラウザを開き、以下のURLにアクセスしてみましょう：
ここでは、FastAPIが自動で生成したAPIドキュメント（Swagger UI）が表示されます。
/age エンドポイントをクリックして試すこともできます。たとえば birth_yearに「2000」 と入力すると、計算された年齢がレスポンスとして返されます。
ステップ6：Docker上にアプリをデプロイする
次は、FastAPIアプリを Dockerコンテナ 上で動かせるように準備していきます。
このステップでは、AWS ECSなどの本番環境にデプロイする前の「動く箱」を作るイメージです。
PC上にDockerがインストールされていない場合は、こちらからインストールを実施してください。
下記のコマンドでDockerfileを作成しましょう。
touch Dockerfile作成したファイルを開き、下記コードを入力します。
# Dockerfile
FROM python:3.11-slim
ENV PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1
ENV PYTHONUNBUFFERED=1
WORKDIR /app
RUN apt-get update && apt-get install -y gcc
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
COPY . .
CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "80"]このファイルは、Pythonベースの環境を構築し、必要なライブラリをインストールした上で、FastAPIアプリをUvicornで起動する設定になっています。
ビルドとローカル確認
以下のコマンドを順に実行して、Dockerコンテナをビルドし、起動します。
docker build -t age-api .
docker run -p 8000:80 age-apidocker build：プロジェクトのDockerイメージを作成します。docker run：ローカルのポート8000をコンテナのポート80に接続してアプリを実行します。
最後に、ブラウザで以下のURLにアクセスしてみてください。
画像のように、ローカルと同じくSwagger UIが表示され、APIの動作が確認できれば、Docker環境へのデプロイ成功です。
ステップ7：FastAPIアプリを実際に動かしてみる
ページが表示されたら、「GET /age」という項目を探してください。これが先ほど作成した年齢計算APIのエンドポイントです。
クリックして詳細を開き、「Try it out」ボタンを押すと、パラメータを入力できるようになります。
birth_year という入力欄に、例えば 2000（2000年生まれの場合）と入力して、「Execute」ボタンをクリックしてみましょう。
サーバーからの応答（Response）が表示されます。
「Response body」という部分に、以下の画像のようなJSONデータが出力されていれば成功です！
Response bodyに以下の値が出力されているか確認しましょう。 { "age": 25 }
これは、2025年現在、2000年生まれの人は25歳である、という計算結果を示しています。
ぜひ、ご自身の生まれ年を入力して、正しい年齢が返ってくるか試してみてください。
まとめ
今回は、FastAPIを使って簡単なAPIアプリケーションを作成し、ローカル環境で動作させるまでの一連の流れを体験しました。
- プロジェクト用のフォルダを作成し、
- Pythonの仮想環境を準備し、
- FastAPIとUvicornをインストールし、
- 簡単なPythonコードで年齢計算APIを実装し、
- Uvicornサーバーを起動して、
- ブラウザからAPIドキュメント（Swagger UI）にアクセスし、実際にAPIを試す
- Docker上にアプリをデプロイする
というステップを学びました。FastAPIがいかに手軽に、そして強力な開発ツール（自動ドキュメント生成など）と共にAPI開発を始められるか、感じていただけたのではないでしょうか。
さて、次回はいよいよこのFastAPIアプリケーションを、AWSのECS（Elastic Container Service）というサービスを使って、クラウド上にデプロイする方法を解説していきます。
API管理をするうえで重要なステップとなります。ぜひこちらもご覧ください。
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