Convex
Convex · コーディング
Convex はデータベース、TypeScript 関数、リアルタイム同期、ファイル保存、スケジュール実行を一つのサービスにまとめたリアクティブバックエンドである。
Convex について
About
Convex とは
Convex は Web アプリとモバイルアプリ向けの BaaS（Backend as a Service）だ。データベース、API 層、ジョブキュー、キャッシュを別々に組み立てる代わりに、データを直接読み書きする TypeScript 関数を書き、コマンド一つでデプロイする。
狙いは、データの整合性を犠牲にせず素早くリリースしたいチームにある。書き込みはすべてトランザクションとして実行され、クエリは常に最新のままで、接続中のクライアントには変更が起きた瞬間に更新が届く。Convex はバックエンドをオープンソース化しており、同じコードを自前のサーバーで動かせる。
その代わり、Convex のモデルに合わせて作る必要がある。スキーマは独自形式で定義し、関数は TypeScript で書き、Convex CLI からデプロイする。大規模な Postgres 構成を持つチームは、データ移行と API 層の書き換えが発生する。従量課金なので、アクセスが集中した月は固定のサーバー費用より高くつく。
はじめかた
npm create convex@latestでプロジェクトを作るか、既存の React、Next.js、Vue、Svelte、React Native アプリにパッケージを追加する。convex/schema.tsにテーブルを定義し、型の生成と書き込みの検証を有効にする。convex/フォルダに関数を書く。クエリは読み取り、ミューテーションはトランザクション内での変更、アクションは外部サービスの呼び出しを担う。- クライアントからフックまたはクライアントライブラリで関数を呼び、
npx convex deployで反映する。
AIツール情報
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こんな人におすすめ
このツールが最も力を発揮するユーザー、タスク、シーン。
ユーザー
- フロントエンド開発者：新しいバックエンド言語を覚えなくてもデータベースとサーバー関数を追加できる。TypeScript に慣れていることが前提だ。
- スタートアップのチーム：少人数でも一つの基盤で本番アプリを運用でき、インフラに割く時間が減る。アクセス増に備えて利用料の予算は確保しておきたい。
- AI プロダクトの開発者：ベクトル検索、ファイル保存、エージェント向けコンポーネントが AI アプリの定番部分をカバーする。モデル負荷が非常に重い処理は別サービスに向く。
- 個人開発者：無料枠に月 100 万回の関数呼び出しと 1 GB のデータベースが含まれ、試作や小規模リリースには足りる。
タスク
- リアルタイムのダッシュボード作り：クエリが自動で更新されるため、再読み込みもポーリングもなしにグラフや件数へ新しいデータが反映される。
- バックグラウンド処理の実行：スケジュール関数と Workpool コンポーネントが再試行、待機、並列処理を引き受け、別途キューを用意しなくて済む。
- アプリへの AI エージェント追加：Agents コンポーネントがスレッド、メッセージ履歴、ベクトル検索を提供するので、プロンプトとツールの設計に集中できる。
- SaaS の試作：認証、決済、メールがコンポーネントとして揃っており、アイデアから動くデモまでの距離が短い。
シーン
- マルチプレイヤーや共同編集のアプリ：ライブクエリが接続中の全ユーザーに変更を届けるため、共有リスト、ホワイトボード、チャットに向く。
- アクセスが急増するアプリ：自動キャッシュと自動スケーリングがリリース直後の負荷を吸収し、遊休サーバーではなく実際の利用分だけを支払う。
- 自前 API 層の置き換えを検討するチーム：クエリとミューテーションを Convex に移すと、クライアントとデータベースの間をつなぐコードが大きく減る。
- クラウドから離れる可能性がある案件：オープンソースのバックエンドがあれば、規制やコストの条件が変わったときに自前運用へ移行できる。
主な機能
トランザクション付きのリアクティブデータベース
Convex はリレーショナル風のデータベースにドキュメントを保存し、ミューテーションを ACID トランザクションとして実行する。同時書き込みでデータが壊れず、失敗した処理は完全に巻き戻る。利用者から見れば、注文が途中で切れたり、再試行で同じレコードが二重にできたりしないということだ。
端から端までの TypeScript 関数
クエリ、ミューテーション、アクションは普通の TypeScript ファイルだ。スキーマから型が生成されるため、クライアントは各レスポンスの形を把握でき、コンパイラはデプロイ前に誤りを見つける。同じデータモデルを複数人で触るチームほど効果が出る。
リアルタイム同期
クエリはそれぞれ生きた購読として動く。ミューテーションがドキュメントを変えると、Convex は影響を受けるクエリを再計算し、新しい結果を接続中のクライアントへ送る。WebSocket サーバーを別に立てる必要はなく、タブ間や端末間でも表示がそろう。
検索とファイル保存を内蔵
Convex は全文検索、ベクトル検索、ファイル保存を同じ基盤で提供する。ドキュメントを索引化し、類似度検索で推薦を作り、画像やファイルを別ベンダーなしでアップロードできる。どの機能もバックエンド全体と同じ権限モデルに従う。
スケジュール実行とワークフロー
関数を後で実行するよう予約したり、cron ルールで繰り返したり、Workflow コンポーネントで複数ステップをつなげたりできる。長時間の処理は進捗を記録し、失敗時には再試行し、止まった地点から再開する。自前のキューコードが減る。
Convex コンポーネント
Convex コンポーネントは、Convex アプリに差し込む独立したオープンソースの部品だ。ライブラリにはバックグラウンド処理の Workpool、複数ステップの Workflow、AI スレッドの Agents、Stripe、Resend、Twilio、WorkOS、PostHog との連携が含まれる。どれもパッケージとして導入し、独自のテーブルを持つ。
セルフホスト可能なバックエンドとエージェント向けツール
Convex のバックエンドはオープンソースで、同じサービスを自前のハードウェアで動かせる。MCP サーバーとコーディングエージェント向けの設定プロンプトも用意され、Claude Code や Cursor が関数やスキーマを作れる。今はマネージドで運用し、将来は移行したいチームに向く組み合わせだ。
メリットとデメリット
メリット
- 端から端までの型安全がコンパイル時にクライアントとサーバーのずれを捉え、実行時エラーの一連を減らす。
- ACID トランザクションと自動再試行により、同時書き込みでもデータベースの挙動が読みやすい。
- リアルタイム同期が最初から動くため、ライブ機能に独自の WebSocket 層が要らない。
- コンポーネント群が決済、メール、AI エージェント、バックグラウンド処理を追加インフラなしで覆う。
- オープンソースのバックエンドが、現実的なセルフホストの選択肢になる。
デメリット
- 開発の流れが TypeScript 前提なので、Python や Go のチームは摩擦を感じ、JS 以外の処理に別サービスが必要になる場合がある。
- Convex 料金は従量制のため、固定のサーバー費用より見通しが立てにくい。リリース直後は特に読みづらい。
- 既存の Postgres アプリからの移行は手間がかかる。スキーマ、クエリ、アクセス規則のすべてを変える必要がある。
- コンポーネント群は成熟した代替手段より新しく、ニッチな連携がまだ無いことがある。
よくある質問
Convex は Web アプリとモバイルアプリのバックエンドを作るために使う。データの保存、サーバー関数の実行、クライアントへのリアルタイム同期、ファイルアップロード、検索、スケジュール処理を一か所で担う。
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