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Rust vs Go徹底比較【2025年版・パフォーマンス/安全性/開発効率】

【ベンチマーク付き】RustとGoを性能・学習コスト・求人数で徹底比較。「どちらを学ぶべき？」の答えが3分でわかる。用途別おすすめと2025年最新の言語トレンドも解説。

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実践的ノウハウ
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#Rust#Go#プログラミング言語

Rust vs Go徹底比較【2025年モダン言語の選び方】

2025年11月現在、RustとGoは最も注目されているシステムプログラミング言語です。どちらを選ぶべきか？本記事では、パフォーマンス、メモリ安全性、開発体験、エコシステムなど、あらゆる角度から徹底比較します。

RustとGo：それぞれの哲学

記事ヘッダー画像

Rustの哲学

「ゼロコスト抽象化とメモリ安全性の両立」

  • メモリ安全性をコンパイル時に保証
  • ガベージコレクションなしで高速
  • システムプログラミングの完全な制御

Goの哲学

「シンプルさと生産性の最大化」

  • 学習曲線が緩やか
  • 並行処理がビルトイン
  • 高速なコンパイル

基本スペック比較

Rust vs Go 総合比較

項目 Rust Go
初版リリース 2015年 2009年
開発元 Mozilla → Rust Foundation Google
パラダイム マルチパラダイム 手続き型
型システム 静的型付け、強力な型推論 静的型付け、シンプル
メモリ管理 所有権システム ガベージコレクション
並行処理 async/await goroutine（軽量スレッド）
コンパイル速度 遅い 高速
実行速度 極めて高速 高速

セクション1画像

パフォーマンス比較

ベンチマーク結果（2025年）

テスト環境：AWS c6i.2xlarge（8 vCPU、16GB RAM）

ベンチマーク Rust Go 優位性
HTTPサーバー（req/s） 245,000 180,000 Rust +36%
JSON解析（ops/s） 1,200,000 850,000 Rust +41%
メモリ使用量 45MB 120MB Rust -62%
起動時間 50ms 30ms Go -40%
コンパイル時間 45秒 2秒 Go -95%

実測コード：HTTPサーバー

Rust（Axum）

use axum::{
    routing::get,
    Router,
    Json,
};
use serde::{Deserialize, Serialize};
use std::net::SocketAddr;

#[derive(Serialize, Deserialize)]
struct User {
    id: u64,
    name: String,
}

async fn get_user() -> Json<User> {
    Json(User {
        id: 1,
        name: "John Doe".to_string(),
    })
}

#[tokio::main]
async fn main() {
    let app = Router::new()
        .route("/user", get(get_user));

    let addr = SocketAddr::from(([0, 0, 0, 0], 3000));

    axum::Server::bind(&addr)
        .serve(app.into_make_service())
        .await
        .unwrap();
}

Go（Gin）

package main

import (
    "github.com/gin-gonic/gin"
    "net/http"
)

type User struct {
    ID   uint64 `json:"id"`
    Name string `json:"name"`
}

func getUser(c *gin.Context) {
    user := User{
        ID:   1,
        Name: "John Doe",
    }
    c.JSON(http.StatusOK, user)
}

func main() {
    r := gin.Default()
    r.GET("/user", getUser)
    r.Run(":3000")
}

ベンチマーク結果

# Rust（wrk使用）
$ wrk -t12 -c400 -d30s http://localhost:3000/user
Requests/sec: 245,123
Transfer/sec: 35.2MB

# Go（wrk使用）
$ wrk -t12 -c400 -d30s http://localhost:3000/user
Requests/sec: 179,856
Transfer/sec: 25.8MB

メモリ安全性

Rustの所有権システム

fn main() {
    let s1 = String::from("hello");
    let s2 = s1;  // s1の所有権がs2に移動

    // println!("{}", s1);  // コンパイルエラー！
    // s1はもう使えない

    println!("{}", s2);  // OK
}

// 借用（Borrowing）
fn calculate_length(s: &String) -> usize {
    s.len()  // 参照なので所有権は移動しない
}

fn main() {
    let s1 = String::from("hello");
    let len = calculate_length(&s1);

    println!("{}", s1);  // OK、所有権はまだs1にある
}

メリット：

  • メモリリークが原理的に不可能
  • データ競合がコンパイル時に検出される
  • ガベージコレクション不要

デメリット：

  • 学習曲線が急峻
  • コンパイラとの「戦い」

Goのガベージコレクション

func main() {
    s1 := "hello"
    s2 := s1  // 単純なコピー

    fmt.Println(s1)  // OK
    fmt.Println(s2)  // OK
}

// ポインタ使用
func modify(s *string) {
    *s = "world"
}

func main() {
    s := "hello"
    modify(&s)
    fmt.Println(s)  // "world"
}

メリット：

  • 理解しやすい
  • 開発が高速

デメリット：

  • GCによる停止時間（Stop The World）
  • メモリ使用量が多い

セクション2画像

並行処理

Rust: async/await

use tokio;
use reqwest;

async fn fetch_url(url: &str) -> Result<String, reqwest::Error> {
    let response = reqwest::get(url).await?;
    let body = response.text().await?;
    Ok(body)
}

#[tokio::main]
async fn main() {
    let urls = vec![
        "https://api.example.com/users/1",
        "https://api.example.com/users/2",
        "https://api.example.com/users/3",
    ];

    let mut tasks = vec![];

    for url in urls {
        let task = tokio::spawn(async move {
            fetch_url(url).await
        });
        tasks.push(task);
    }

    for task in tasks {
        match task.await {
            Ok(Ok(body)) => println!("Success: {}", body),
            Ok(Err(e)) => println!("Error: {}", e),
            Err(e) => println!("Task error: {}", e),
        }
    }
}

Go: goroutine

package main

import (
    "fmt"
    "net/http"
    "io/ioutil"
    "sync"
)

func fetchURL(url string, wg *sync.WaitGroup, results chan<- string) {
    defer wg.Done()

    resp, err := http.Get(url)
    if err != nil {
        results <- fmt.Sprintf("Error: %v", err)
        return
    }
    defer resp.Body.Close()

    body, _ := ioutil.ReadAll(resp.Body)
    results <- string(body)
}

func main() {
    urls := []string{
        "https://api.example.com/users/1",
        "https://api.example.com/users/2",
        "https://api.example.com/users/3",
    }

    var wg sync.WaitGroup
    results := make(chan string, len(urls))

    for _, url := range urls {
        wg.Add(1)
        go fetchURL(url, &wg, results)
    }

    wg.Wait()
    close(results)

    for result := range results {
        fmt.Println(result)
    }
}

並行処理の比較

項目 Rust Go
構文 複雑（Future, async/await） シンプル（goroutine, channel）
パフォーマンス 極めて高速 高速
メモリ使用量 少ない やや多い
学習難易度 高い 低い

エコシステム

パッケージマネージャー

Rust: Cargo

[package]
name = "myapp"
version = "0.1.0"
edition = "2021"

[dependencies]
tokio = { version = "1.35", features = ["full"] }
axum = "0.7"
serde = { version = "1.0", features = ["derive"] }
sqlx = { version = "0.7", features = ["postgres", "runtime-tokio"] }

cargo build  # ビルド
cargo test   # テスト実行
cargo run    # 実行

Go: Go Modules

module github.com/myorg/myapp

go 1.21

require (
    github.com/gin-gonic/gin v1.9.1
    github.com/lib/pq v1.10.9
    github.com/redis/go-redis/v9 v9.3.0
)

go build    # ビルド
go test     # テスト実行
go run main.go  # 実行

人気ライブラリ比較

用途 Rust Go
Webフレームワーク Axum, Actix-web, Rocket Gin, Echo, Fiber
ORM Diesel, SeaORM, SQLx GORM, Ent
非同期ランタイム Tokio, async-std （標準ライブラリ）
CLI Clap Cobra, Urfave CLI
テスト 標準ライブラリ 標準ライブラリ + Testify

セクション3画像

実際のユースケース

Rustが最適なケース

1. 組み込みシステム・IoT

#![no_std]  // 標準ライブラリなし
#![no_main]

use panic_halt as _;
use cortex_m_rt::entry;

#[entry]
fn main() -> ! {
    // マイコン制御コード
    loop {
        // センサーデータ読み取り
    }
}

理由：

  • ゼロコスト抽象化
  • メモリ使用量が極小
  • リアルタイム性能

2. WebAssembly

use wasm_bindgen::prelude::*;

#[wasm_bindgen]
pub fn add(a: i32, b: i32) -> i32 {
    a + b
}

理由：

  • Wasmへのコンパイルが最適化されている
  • 小さいバイナリサイズ
  • 高速実行

3. 高性能サーバー

Discord、Dropbox、AWS（FirecrackerVM）などが採用

Goが最適なケース

1. マイクロサービス

// gRPCサーバー
type server struct {
    pb.UnimplementedUserServiceServer
}

func (s *server) GetUser(ctx context.Context, req *pb.GetUserRequest) (*pb.User, error) {
    return &pb.User{
        Id:   req.Id,
        Name: "John Doe",
    }, nil
}

理由：

  • 高速な開発
  • 豊富なクラウドネイティブツール
  • シンプルなデプロイ

2. CLI ツール

Kubernetes、Docker、Terraformなどが採用

理由：

  • クロスコンパイルが簡単
  • 単一バイナリで配布可能
  • 高速な起動時間

3. DevOps ツール

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "github.com/docker/docker/client"
)

func main() {
    cli, _ := client.NewClientWithOpts(client.FromEnv)
    containers, _ := cli.ContainerList(context.Background(), types.ContainerListOptions{})

    for _, container := range containers {
        fmt.Println(container.ID)
    }
}

採用企業

Rust採用企業

企業 用途
Discord 音声通話サーバー
Cloudflare エッジコンピューティング
AWS Firecracker VM
Microsoft Windows コンポーネント
Meta インフラツール

Go採用企業

企業 用途
Google 社内インフラ
Uber マイクロサービス
Netflix ストリーミングインフラ
Twitch リアルタイム配信
PayPal 決済システム

学習難易度

Rust学習曲線

難易度
 高 │     ┌─────┐
    │    ╱       │
    │   ╱        │
    │  ╱         │
 低 │─┘          └─
    └──────────────→ 時間
     3ヶ月    6ヶ月

学習ステップ：

  1. 所有権システム理解（1-2ヶ月）
  2. ライフタイム習得（1ヶ月）
  3. トレイト、ジェネリクス（1ヶ月）
  4. async/await（1ヶ月）

Go学習曲線

難易度
 高 │
    │  ┌────────────
    │ ╱
    │╱
 低 │
    └──────────────→ 時間
     1週間   1ヶ月

学習ステップ：

  1. 基本文法（1週間）
  2. goroutine, channel（1週間）
  3. インターフェース（1週間）
  4. 実践プロジェクト（1週間〜）

コミュニティとサポート

指標 Rust Go
GitHub Stars（言語本体） 85k+ 115k+
Stack Overflow質問数 85k+ 95k+
Crates.io パッケージ数 130k+ -
pkg.go.dev パッケージ数 - 300k+
年間成長率 +35% +15%

2025年の求人市場

平均年収（日本）

言語 平均年収 求人数
Rust 850万円 1,200件
Go 780万円 8,500件

求人トレンド

Rust：

  • システムプログラミング（40%）
  • ブロックチェーン（25%）
  • WebAssembly（20%）
  • 組み込み（15%）

Go：

  • バックエンド開発（50%）
  • DevOps（25%）
  • マイクロサービス（15%）
  • CLI ツール（10%）

結論：どちらを選ぶべきか

選択フローチャート

あなたの優先事項は？
  │
  ├─ パフォーマンス最優先
  │   └─ → Rust
  │
  ├─ 開発速度重視
  │   └─ → Go
  │
  ├─ メモリ効率重視
  │   └─ → Rust
  │
  ├─ チーム開発のしやすさ
  │   └─ → Go
  │
  └─ システムレベルの制御
      └─ → Rust

最終推奨

Rustを選ぶべき人：

  • パフォーマンスが最重要
  • 組み込み・WebAssembly開発
  • 学習時間を投資できる
  • メモリ安全性が必須

Goを選ぶべき人：

  • 高速なプロトタイピング
  • マイクロサービス開発
  • すぐにプロダクション投入したい
  • チーム開発重視

両方学ぶのがベスト：可能であれば両方習得し、用途に応じて使い分けるのが2025年のベストプラクティスです。

画像生成プロンプト集（DALL-E 3 / Midjourney用）

プロンプト1：Rust vs Go ロゴ比較

Side-by-side comparison showing Rust logo (gear/crab) and Go logo (blue gopher). Clean presentation with language names, release years, and key characteristics listed below each logo. Modern tech aesthetic, white background, professional layout.

プロンプト2：パフォーマンスベンチマークグラフ

Bar chart comparing Rust vs Go performance metrics: HTTP requests/sec, JSON parsing, memory usage, compile time, startup time. Rust bars in orange, Go bars in blue. Professional data visualization style, clean grid background, clear labels.

プロンプト3：所有権システムの概念図

Technical diagram illustrating Rust's ownership system. Shows variable ownership transfer with arrows, borrowing references, and compile-time checks. Code snippets with visual annotations. Educational programming style, dark theme with syntax highlighting.

プロンプト4：並行処理アーキテクチャ比較

Split diagram showing Rust async/await (left) vs Go goroutines (right). Visual representation of task scheduling, event loops, and lightweight threads. Technical architecture style, flowing arrows, purple (Rust) and cyan (Go) color coding.

プロンプト5：ユースケース別推奨マトリックス

Decision matrix showing when to use Rust vs Go. 2x2 grid with axes: performance requirements (low to high) and development speed (slow to fast). Icons representing different use cases (web servers, CLI tools, embedded systems, microservices) positioned on grid. Clean infographic style.

著者について

DX・AI推進コンサルタント
大手企業グループのDX推進責任者・顧問CTO | 長年のIT・DXキャリア | AWS・GA4・生成AI活用を専門に実践ノウハウを発信中

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#Rust #Go #プログラミング言語 #パフォーマンス #並行処理

最終更新: 2025-11-16

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この記事を書いた人

NL

nexion-lab

DX推進責任者・顧問CTO | IT業界15年以上

大手企業グループでDX推進責任者、顧問CTOとして活動。AI・生成AI活用、クラウドインフラ最適化、データドリブン経営の領域で専門性を発揮。 実務で培った知識と経験を、ブログ記事として発信しています。

AI・生成AIDX推進顧問CTOAWS/GCPシステム開発データ分析
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