N+1問題：ジェンスパーク(Genspark)が埋め込む典型的バグと完全解決法

📑 目次

はじめに：気づかないうちにパフォーマンスが破壊される

ジェンスパーク(Genspark)で開発した占いサイトが、ある日突然激重になりました。原因を調査すると、データベースに対して1ページ表示するだけで1,000回以上のクエリが発行されていることが判明。

これが、プログラミング界で悪名高い「N+1問題」でした。そして、このバグを埋め込んだのは、他でもないジェンスパーク(Genspark)だったのです。

この記事では、AIが埋め込む典型的バグの中でも特に深刻なN+1問題について、実例と完全解決法を解説します。

N+1問題とは：初心者でもわかる解説

N+1問題の定義

N+1問題とは、データベースクエリの非効率なパターンで、以下のような状況を指します：

  1. 最初のクエリ（1回）：親データを取得（例：ユーザーリスト）
  2. 追加クエリ（N回）：各親データに対して関連データを個別に取得（例：各ユーザーの投稿）

結果として、1 + N回のクエリが発行されるため、「N+1問題」と呼ばれます。

具体例：ブログ記事一覧

シナリオ

ブログの記事一覧ページで、各記事の「著者名」を表示したい。

❌ N+1問題が発生するコード

// 1. 記事を全件取得（1回目のクエリ） const articles = await db.query('SELECT * FROM articles'); // 2. 各記事ごとに著者情報を取得（N回のクエリ） for (const article of articles) { const author = await db.query( 'SELECT * FROM users WHERE id = ?', [article.author_id] ); article.authorName = author.name; }

問題点：記事が100件あれば、101回のクエリが発行される（1 + 100）

なぜ問題なのか

  • データベース負荷増大：クエリ回数が爆発的に増える
  • レスポンス遅延：ページ表示に数秒〜数十秒かかる
  • スケーラビリティ低下：ユーザー数が増えるとサーバーがダウン
  • コスト増加：クラウドDBの従量課金で費用が跳ね上がる
重要：N+1問題は「動作する」が「遅い」バグ。初期段階では気づきにくく、データが増えてから深刻化する。

なぜAIはN+1問題を埋め込むのか

理由1：「動くコード」を優先

AIは、機能的に動作するコードを生成することを最優先します。パフォーマンスは二の次になりがちです。

理由2：シンプルなロジックが好き

ループ内でクエリを発行するコードは、理解しやすく、書きやすいため、AIが好んで使います。

理由3：JOINの複雑さを避ける

効率的なSQL（JOIN、サブクエリなど）は複雑であり、AIが正しく生成できないことがあります。そのため、シンプルだがN非効率なコードに逃げるのです。

理由4：ORMの使い方を誤解

ORMライブラリ（Prisma、Sequelize、TypeORMなど）では、適切なeager loading（事前読み込み）を使わないと、N+1問題が自動的に発生します。AIはこの知識が不足していることが多いです。

実例：占いサイトで発生したN+1問題

プロジェクトの背景

私が開発していた占いサイトでは、以下の構造がありました：

  • Article（記事テーブル）：占い記事
  • Category（カテゴリテーブル）：「恋愛占い」「金運占い」など
  • Author（著者テーブル）：記事執筆者

ジェンスパーク(Genspark)が生成したコード（バグあり）

// 記事一覧を取得 const articles = await prisma.article.findMany(); // 各記事のカテゴリと著者を個別に取得 for (const article of articles) { article.category = await prisma.category.findUnique({ where: { id: article.categoryId } }); article.author = await prisma.author.findUnique({ where: { id: article.authorId } }); }

問題の規模

  • 記事数：500件
  • 発行されたクエリ：1,001回（1 + 500 × 2）
  • ページ表示時間：8秒（本来は0.5秒以下であるべき）
⚠️ 実害：Googleのページ速度インサイトで「劣悪」評価。SEOランキングが急落し、アクセス数が大幅に減少。

N+1問題の検出方法：3つのサイン

サイン1：ページ表示が異常に遅い

データ件数が少ない時は問題なかったのに、データが増えるにつれて遅くなる場合、N+1問題の可能性が高いです。

サイン2：データベースログが大量

開発環境でデータベースのクエリログを確認すると、同じようなクエリが大量に発行されています。

ログ例

SELECT * FROM articles SELECT * FROM categories WHERE id = 1 SELECT * FROM authors WHERE id = 5 SELECT * FROM categories WHERE id = 2 SELECT * FROM authors WHERE id = 3 SELECT * FROM categories WHERE id = 1 ← 同じクエリが繰り返される SELECT * FROM authors WHERE id = 5 ← 同じクエリが繰り返される ...（500回以上）

サイン3：ネットワーク待機時間が長い

ブラウザの開発者ツール（Network タブ）で、APIレスポンスの待機時間が数秒になっている場合、サーバー側でN+1問題が発生しています。

完全解決法：クエリ最適化の具体手順

解決策1：JOINを使う（SQL直接）

❌ N+1問題あり

const articles = await db.query('SELECT * FROM articles'); for (const article of articles) { const category = await db.query( 'SELECT * FROM categories WHERE id = ?', [article.categoryId] ); article.categoryName = category.name; }

✅ JOINで最適化

const articles = await db.query(` SELECT articles.*, categories.name as categoryName FROM articles JOIN categories ON articles.categoryId = categories.id `);

解決策2：Prismaのincludeを使う

❌ N+1問題あり

const articles = await prisma.article.findMany(); for (const article of articles) { article.category = await prisma.category.findUnique({ where: { id: article.categoryId } }); }

✅ includeで最適化

const articles = await prisma.article.findMany({ include: { category: true, author: true } }); // 自動的にJOINされ、1回のクエリで取得

解決策3：DataLoaderパターン（GraphQL）

GraphQLを使っている場合、DataLoaderライブラリでバッチング＋キャッシングを行います：

import DataLoader from 'dataloader'; const categoryLoader = new DataLoader(async (ids) => { const categories = await db.query( 'SELECT * FROM categories WHERE id IN (?)', [ids] ); // idsの順序に合わせて返す return ids.map(id => categories.find(c => c.id === id)); }); // 使用時 const category = await categoryLoader.load(article.categoryId);

パフォーマンス改善結果

項目 改善前 改善後
クエリ数 1,001回 1回
ページ表示時間 8秒 0.3秒
データベース負荷 100% 5%

予防策：AIにN+1問題を起こさせない指示方法

指示例1：明示的にJOINを要求

「記事一覧を取得する際、カテゴリと著者の情報も含めてください。 N+1問題を避けるため、JOINまたはincludeを使って1回のクエリで取得してください。」

指示例2：ORMのベストプラクティスを指定

「Prismaを使って記事一覧を取得してください。 必ずincludeオプションで関連データを事前読み込みし、N+1問題を回避してください。」

指示例3：パフォーマンス要件を明示

「記事一覧APIを実装してください。 要件：データベースクエリは10回以内、レスポンス時間は500ms以下。」
重要：AIに「N+1問題を避けて」と明示的に指示しないと、デフォルトで非効率なコードを生成する。

便利なツール：N+1検出ツール紹介

1. Prisma Studio

Prisma Studioは、Prismaの公式GUIツール。クエリログをリアルタイムで確認できます。

2. Bullet（Ruby on Rails）

Rails開発では、BulletがN+1問題を自動検出してくれます。

3. Django Debug Toolbar

Django（Python）では、Debug Toolbarがクエリ数とN+1問題を可視化します。

4. New Relic / Datadog

本番環境では、New RelicやDatadogなどのAPMツールで、N+1問題を検出できます。

5. ブラウザ開発者ツール

最もシンプルな方法は、ブラウザの「Network」タブで、APIのレスポンス時間を確認することです。

まとめ：パフォーマンステストは必須

N+1問題は、AIコーディングの典型的な落とし穴の一つです。以下のポイントを押さえましょう：

  • N+1問題の定義：1 + N回のクエリが発行される非効率パターン
  • AIが埋め込む理由：シンプルさ優先、JOIN回避、ORM誤用
  • 検出方法：ページ遅延、大量ログ、ネットワーク待機時間
  • 解決策：JOIN、Prisma include、DataLoader
  • 予防策：明示的な指示、パフォーマンス要件の指定
  • ツール：Prisma Studio、APM、ブラウザ開発者ツール
結論：AIが生成したコードは「動く」が「最適」とは限らない。特にデータベース周りは、必ずパフォーマンステストを行い、N+1問題を早期発見すること。

次のステップとして、AIコードのレビュー手順や、テストフェーズでのAI活用も学んで、高品質な開発を実現してください。

参考リンク：