Pydanticとは？Pythonで安全なデータバリデーションを簡単に実装する方法【初心者向け】

1. はじめに｜PydanticでPythonコードの安全性を高めよう

こんにちは！Pythonでコードを書いていて、こんな経験はありませんか？

「データの中に変な値が混じってバグになった！」
「この変数、文字列のつもりだったのに数字が入ってる…？」

プログラムって、正しいデータが入ってくる前提で動くことが多いですよね。でも、現実はそんなに甘くありません。ユーザーの入力ミスや、APIからの変なデータ、ファイルの読み込みミスなど、思わぬタイミングでおかしなデータが入り込んできます。

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そんなときに役立つのが、今回紹介する「Pydantic（パイダンティック）」というライブラリです！

Pydanticを使うと、Pythonのクラスに**「この変数にはどんな型のデータが入るべきか」をはっきり指定できて、しかも、実際にデータが入ったときに自動でチェック（＝バリデーション）してくれるんです。まさに、「型ヒントのパワーアップ版」**って感じですね。

また、単に「文字列かどうか」「数値かどうか」だけでなく、

• 数字の範囲（例：0〜1000の間だけOK）
• 正規表現での文字列チェック
• 日付が未来か過去か
• 値を後から書き換えできないようにする設定

など、安全なプログラム作りに役立つ機能がたくさんそろっています。

この記事では、Pydanticの基本の使い方から、ちょっと便利な設定方法、さらには独自のルールまで、初心者でも安心して使えるようにわかりやすく解説していきます。

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2. Pydanticとは？｜データクラスより強力な型チェックツール

「Pydantic（パイダンティック）」って聞き慣れない言葉かもしれませんが、実はとっても便利なライブラリなんです。

一言で言うと、**「クラスに入ってくるデータをちゃんとチェックしてくれるツール」**です。

◆ そもそも、なぜデータのチェックが必要なの？

たとえば、Pythonでこんなクラスを作ったとします：

from dataclasses import dataclass

@dataclass
class User:
    name: str
    age: int

このクラスは、「ユーザーの名前は文字列」「年齢は整数」というルールを決めてます。でも実際には…

user = User(name=123, age="こんにちは")

↑こんな変なデータでもエラーにならずに作れてしまうんです😱
つまり、書いたルールが守られていないのに、Pythonは気にしないんですね…。

◆ そこで登場、Pydantic！

Pydanticを使うと、同じようなクラスを**「ちゃんとルールを守らせる形」で作れる**ようになります。

まずはインストールから👇

pip install pydantic

そして、こんなふうに使います：

from pydantic import BaseModel

class User(BaseModel):
    name: str
    age: int

今度はどうなるかというと…

user = User(name=123, age="こんにちは")

↑これは即エラー！
「nameは文字列って書いてあるのに数字が来てるよ！」って教えてくれるんです👏

さらにすごいのが、文字列の "123" を整数として受け取ってくれるような、かしこい自動変換機能もついています（必要に応じてオフにもできます）。

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◆ データクラスとの違いまとめ

比較項目	データクラス	Pydantic（BaseModel）
型ヒントの強制力	なし	あり（チェックされる）
自動バリデーション	なし	あり
自動型変換	なし	あり（※設定でオフ可）
エラーの構造化	なし	あり
JSONとの変換	手動	.model_dump() などで簡単

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3. 基本の使い方｜型ヒントによる自動バリデーション

ここからは、Pydanticの「基本のキ」ともいえる使い方を紹介します！

「型ヒントだけで自動的にバリデーションしてくれるってどういうこと？」と思ったあなた、ここでしっかり体験してみましょう💡

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◆ まずはインストールしよう

まだインストールしていない方は、ターミナルで次のコマンドを打ってください：

pip install pydantic

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◆ Pydanticクラスの基本形

Pydanticでは、BaseModelという特別なクラスを使います。このクラスを継承するだけで、バリデーション機能がバッチリ使えるようになります！

from pydantic import BaseModel

class User(BaseModel):
    name: str
    age: int

このクラスは、「名前は文字列」「年齢は整数」というルールを持ったデータ構造です。

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◆ オブジェクトを作ってみよう！

user = User(name="田中太郎", age=25)
print(user)

✅ 結果：

name='田中太郎' age=25

ちゃんとルールどおりのデータなら問題なし！

でも、もし型が違っていたら…？

user = User(name=12345, age="hello")

❌ 結果：

pydantic_core._pydantic_core.ValidationError: ...

エラーになってくれます！これは「nameは文字列じゃないし、ageも整数じゃないよ！」って教えてくれてるんです。

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◆ 自動で型を直してくれることもある！

Pydanticは「これは変換できそうだな」と判断した場合、型変換してくれることがあります。たとえば：

user = User(name="佐藤花子", age="30")
print(user.age)  # → 30（int型になってる！）

このように、文字列の “30” も自動的に整数に変換してくれるんです。

便利だけど、「勝手に変換してほしくない！」ってときもありますよね。それは次の章「strictモード」で解説します😊

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◆ 補足：キーワード引数で渡す

Pydanticでは、オブジェクトを作るときに「キーワード引数（名前付きの引数）」で渡す必要があります。

User("佐藤", 22)  # ❌ これはエラー
User(name="佐藤", age=22)  # ⭕

間違いやすいポイントなので注意しましょう！

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🌟まとめ：ここまでのおさらい

• BaseModelを継承してクラスを定義するだけでバリデーションOK！
• 型ヒントに合わないデータはエラーになる
• 変換できそうなデータは、自動で変換してくれることもある

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4. より厳密なチェックを行う｜strictモードと型制限

前のセクションでは、Pydanticが自動で型変換してくれることを紹介しましたね。

たとえば、こんなふうに：

from pydantic import BaseModel

class User(BaseModel):
    age: int

user = User(age="30")  # 自動で文字列 → 整数に変換される
print(user.age)  # → 30

これはとっても便利なんですが、時には…

「いやいや、型はキッチリ守ってほしいんだよ！！」

っていうシーンもありますよね。たとえば、APIで受け取る重要なデータとか、セキュリティが大事なときとか。

そんなときに活躍するのが「strict（ストリクト）モード」です！

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◆ strictモードってなに？

strictとは「厳密な・きびしい」って意味で、自動変換なしで、指定した型と完全に一致しないとエラーになるようにできます。

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◆ 使い方はすごく簡単！

PydanticのField()関数に strict=True を追加するだけです。

from pydantic import BaseModel, Field

class User(BaseModel):
    age: int = Field(strict=True)

この設定をすると、たとえ "30" のような文字列でも 整数として受け付けてくれません！

user = User(age="30")  # ❌ これはエラー

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◆ どんなときにstrictを使うの？

• 入力値が想定通りの型であることを強く保証したいとき
• 自動変換が逆にバグの原因になるかもしれないとき
• ユーザーや外部システムからの入力を完全にチェックしたいとき

こんなときに strict=True はとても役立ちます。

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◆ さらに！「再代入」もチェックしたい場合は？

Pydanticは、最初にデータを受け取ったときだけバリデーションを行います。
つまり、後から値を変更しても、ふつうはチェックしてくれません。

user = User(age=30)
user.age = "なんと"  # ❌ 本来はダメだけど、通ってしまう…

こんなふうに、後からの変更も厳しくチェックしたい場合は、クラス定義に次の設定を追加しましょう：

class User(BaseModel, validate_assignment=True):
    age: int = Field(strict=True)

これで、後からの代入もバリデーション対象になります！

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🌟まとめ：strictモードでデータの安全性を強化しよう

• Field(strict=True) を使うと、型が厳密にチェックされる
• 自動変換を防いで、バグを未然に防ぐことができる
• validate_assignment=True で再代入時のチェックも可能！

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5. 実行時エラーを扱う｜構造化されたエラーハンドリング

さて、ここまでで「Pydanticは型が合わなければエラーになる！」というのは体験済みですね。

でもそのエラー、どう扱ったらいいのかって困ることありませんか？
「エラー文が長すぎて何が原因かわからない…」ってなったこと、きっとあるはずです😅

Pydanticでは、エラーの内容を“ちゃんと整理された形”で取り出す方法が用意されているんです！
それが「構造化されたエラーハンドリング」。

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◆ エラーをキャッチする方法

まずは、try...exceptでエラーをキャッチします。

from pydantic import BaseModel, ValidationError

class User(BaseModel):
    name: str
    age: int

try:
    user = User(name=123, age="hello")  # 型が合ってない
except ValidationError as e:
    print("エラーが出ました！")
    print(e)

✅ これだけでも、エラーの内容は表示されます。でも、ちょっと見づらいですよね。

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◆ .errors() を使って、エラーを見やすくしよう！

PydanticのValidationErrorには、.errors()という便利なメソッドがついています。
これを使うと、エラーの内容をリスト＋辞書形式で取り出せます。

except ValidationError as e:
    print(e.errors())

👀 出力例：

[
    {'loc': ('name',), 'msg': 'str type expected', 'type': 'type_error.str'},
    {'loc': ('age',), 'msg': 'value is not a valid integer', 'type': 'type_error.integer'}
]

• loc: どのフィールドでエラーが出たか
• msg: エラーメッセージ
• type: エラーの種類

こうやって見ると、「ああ、nameとageの型がおかしいんだな」ってすぐにわかります！

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◆ pprintでさらに見やすく！

エラー情報はたくさんあると読みにくくなります。そんなときは、pprintモジュールを使って、きれいに整形表示しちゃいましょう！

from pprint import pprint

except ValidationError as e:
    pprint(e.errors())

これで、見た目スッキリ！ 読みやすさUPです💡

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🌟まとめ：エラーは「読める形」で受け取ろう

• ValidationErrorは .errors() で構造化された情報が取れる
• loc, msg, type でエラーの場所・理由・種類がすぐわかる
• pprintを使えば表示もきれい！

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6. バリデーションルールを追加しよう｜数値・文字列・日付

前のセクションでは、Pydanticの「型チェック」と「エラーの扱い方」を紹介しましたね。
でも実はPydantic、もっと細かいルールまで設定できるんです！

たとえば…

• 数値は「0以上100以下だけOK」にしたい
• 文字列は「メールアドレスっぽい形」にしたい
• 日付は「未来の日付だけ」受け付けたい

こういうチェックをとても簡単に追加できるのが、Pydanticの強みなんです💪

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◆ 使い方は Field() に条件をつけるだけ！

Pydanticでは、インスタンス変数に Field() を使って、**さまざまな制限（バリデーションルール）**を追加できます。

from pydantic import BaseModel, Field

class Product(BaseModel):
    price: int = Field(ge=0, le=10000)  # 0以上10000以下

ge=0は「0以上（Greater than or Equal）」
le=10000は「10000以下（Less than or Equal）」です！

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◆ 数値に使えるバリデーション

条件	引数	意味
より大きい	gt=値	値より大きい（Greater Than）
以上	ge=値	値以上（Greater or Equal）
より小さい	lt=値	値より小さい（Less Than）
以下	le=値	値以下（Less or Equal）

👀 例：

score: int = Field(ge=0, le=100)  # 0〜100点のテストの点数

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◆ 文字列に使えるバリデーション：正規表現

文字列に「この形じゃないとダメ！」というルールをつけたいときは、patternを使います。

たとえば、「郵便番号（7桁の数字）」をチェックしたいとき：

zipcode: str = Field(pattern=r"^\d{7}$")

• \dは数字
• {7}は「7文字ちょうど」
• ^...$は「最初から最後まで」って意味です

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◆ 日付に使えるバリデーション

未来の日付や過去の日付だけを受け付けたいときは、特別な型ヒントを使います！

from pydantic import BaseModel, FutureDate, PastDate
from datetime import date

class Event(BaseModel):
    start_date: FutureDate  # 今日より未来だけOK
    created_at: PastDate    # 過去の日付だけOK

これで、未来のイベントなのに「昨日の日付」とかを指定したらエラーになります！

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◆ デフォルト値も Field() でOK！

Field() の最初の引数に値を入れると、それが**初期値（デフォルト）**になります。

quantity: int = Field(1, ge=1, le=10)  # 初期値1、1〜10の間だけOK

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🌟まとめ：Pydanticなら「ルール作り」もラクラク！

• Field()を使えば、細かい条件もすぐに設定できる
• 数値や文字列、日付などによくあるバリデーションもサポート済み
• デフォルト値との組み合わせもバッチリ！

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7. 値の変更を禁止する｜frozenモードで読み取り専用に

ここまでで、Pydanticが**「データをチェックする仕組み」**としてすごく便利なことがわかってきましたね。

でも、「データを受け取ったあと、間違えて変更されちゃうと困る…！」
そんなときはどうしたらいいのでしょうか？

Pydanticには、**「この値は後から変えられないようにする」**という機能もあるんです！
それが「frozen（フローズン）モード」です🍦

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◆ 特定の値だけ変更できないようにする（フィールド単位）

まずは、特定の変数（インスタンス変数）だけ「読み取り専用」にする方法です。

from pydantic import BaseModel, Field

class User(BaseModel):
    name: str = Field(frozen=True)  # この値は変更できない
    age: int

この設定をすると、nameを変更しようとしたときにエラーになります👇

user = User(name="田中", age=25)
user.name = "佐藤"  # ❌ エラーが出ます！

でも、ageは普通に変更できます。

user.age = 26  # ⭕

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◆ クラス全体を「完全に変更不可」にする

「全部の値を一度決めたら変更不可にしたい！」というときは、**クラス全体を凍結（frozen）**できます。

そのためには、ConfigDictという設定を使います。

from pydantic import BaseModel, ConfigDict

class Product(BaseModel):
    name: str
    price: int

    model_config = ConfigDict(frozen=True)

この設定を入れると、どの変数も変更できなくなります。

item = Product(name="りんご", price=100)
item.price = 200  # ❌ エラーになります！

こうすることで、「受け取ったデータを安全にそのまま保持したい！」という場面でとっても役立ちます。

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◆ どんなときに使うの？

• ユーザーIDや商品コードなど、一度決めたら変えてはいけないデータ
• 外部から受け取ったデータをそのまま保持しておきたい場合
• 誤って値を変えてしまうのをプログラムで防ぎたいとき

「frozen」は、そんな時に頼れる仕組みです💪

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🌟まとめ：値を変えさせない＝バグ防止の第一歩！

• Field(frozen=True) で特定の値だけ変更不可にできる
• ConfigDict(frozen=True) でクラス全体を読み取り専用にできる
• セキュリティやデータ保護の観点でもとても便利！

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8. 独自ルールの追加｜オリジナルバリデーションの書き方

ここまでで、Pydanticが用意している便利なチェック機能（バリデーション）をいろいろ紹介してきましたね！

でも、場合によってはこんなこともあります。

「数字のチェックだけじゃ足りない…」
「“パスワードには必ず英数字が混ざってないとダメ”みたいなルールを作りたい！」

そういうときこそ、自分でルール（バリデーション）を書く出番です！
Pydanticでは、独自のバリデーション関数をクラスに追加することで、好きなチェック処理ができます🙌

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◆ 使い方は @field_validator() を使うだけ！

まずは使い方の全体イメージから👇

from pydantic import BaseModel, field_validator

class User(BaseModel):
    username: str

    @field_validator('username')
    @classmethod
    def check_username(cls, value):
        if " " in value:
            raise ValueError("ユーザー名に空白は使えません！")
        return value

💡ポイント：

• @field_validator('変数名') ← ここでチェックしたい変数を指定
• デコレーターの下にクラスメソッドを定義（@classmethod）
• チェックに失敗したらエラーを出す（raise ValueError）
• 問題なければ、そのまま値をreturn

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◆ 実行してみよう！

user = User(username="tanaka taro")  # 空白入り → ❌エラー！

user = User(username="tanaka_taro")  # OK！🙆‍♀️

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◆ 複数の変数をまとめてチェックしたいときは？

例えば「パスワードと確認用パスワードが同じかチェックしたい」みたいな場合は、@model_validator(mode='after') というモデル全体をチェックする方法があります。今回はフィールドバリデーションがメインなので、ここでは割愛しますが、ご希望あれば後日解説します！

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◆ どんなときに使うの？

• 入力値に特定のルールを強制したいとき
• 既存のバリデーションではチェックしきれない条件があるとき
• 独自のロジックを入れたいとき（例：メールアドレスが社内ドメインかどうか）

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🌟まとめ：自由にルールを作れるから、実用度MAX！

• @field_validator() で好きな条件を設定できる
• 条件を満たさなければ ValueError を使ってエラーにする
• すごく柔軟だから、どんなプロジェクトにもフィットする！

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9. データの入出力｜辞書・JSONとのシームレスな連携

さて、ここまででPydanticの「データチェック」についてたっぷり学んできましたが…

「じゃあ、そのデータを辞書にしたり、JSONにしたりってできるの？」
「APIで送ったり、ファイルに保存したり、そういうこともできるの？」

はい！Pydanticなら、そのへんもめちゃくちゃカンタンです😊

この章では、Pydanticモデルと辞書やJSONとの変換方法をマスターしていきましょう！

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◆ オブジェクトから辞書に変換する

Pydanticのオブジェクトを辞書にしたいときは、.model_dump() を使います！

from pydantic import BaseModel

class User(BaseModel):
    name: str
    age: int

user = User(name="佐藤", age=28)
user_dict = user.model_dump()

print(user_dict)

✅ 結果：

{'name': '佐藤', 'age': 28}

Pythonのdictとまったく同じ形で使えます！

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◆ オブジェクトからJSON文字列に変換する

「辞書」じゃなくて「JSON文字列」にしたいときは .model_dump_json() を使います👇

user_json = user.model_dump_json()
print(user_json)

✅ 結果：

{"name": "佐藤", "age": 28}

このままAPIに送ったり、ファイルに保存したりできます！

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◆ 辞書やJSONからPydanticオブジェクトを作る

逆に、「外から受け取ったデータをPydanticモデルに変換したい！」という場合もありますよね？

辞書から作るときは、次のように **辞書 を渡します：

data = {"name": "田中", "age": 35}
user = User(**data)

JSON文字列から作るときは .model_validate_json() を使います！

json_data = '{"name": "鈴木", "age": 22}'
user = User.model_validate_json(json_data)

もちろん、このときもバリデーションがしっかり行われるので、安心です👌

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🌟まとめ：データの変換もPydanticにおまかせ！

やりたいこと	使うメソッド
オブジェクト → 辞書	.model_dump()
オブジェクト → JSON文字列	.model_dump_json()
辞書 → オブジェクト	YourModel(**your_dict)
JSON → オブジェクト	.model_validate_json()

Pydanticがあれば、データチェック＋変換も一括でOK！
もうバグやミスで悩まされることも少なくなります✨

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10. まとめ｜Pydanticを使って安全で信頼性の高いコードに

ここまで読んでくださって、ありがとうございました！
この記事では、**Pydantic（パイダンティック）**というPythonライブラリを使って、**データのチェック（バリデーション）**をどうやって行うかをやさしく解説してきました。

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💡Pydanticってどんなものだった？

• Pythonのクラスに型ヒントをつけるだけで自動チェック！
• 間違ったデータが入らないように守ってくれる頼れる存在！
• さらに、
  • 自動型変換
  • 厳密なチェック（strict）
  • エラーの見やすい出力
  • 独自ルールの追加
  • 辞書やJSONとの変換
  • 値を凍結して変更禁止にする設定
    …などなど、超実用的な機能がたくさん！

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🛠 こんなときにPydanticを使うと◎

• ユーザーからの入力をチェックしたいとき
• 外部APIから来たデータを検証したいとき
• Webアプリでフォーム入力を安全に扱いたいとき
• FastAPIなどのフレームワークと組み合わせて使うとき

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