RPCとは？初心者にもわかりやすく徹底解説

2025 5/04

2025年5月4日 2025年5月4日

1. はじめに：RPCとは何か？

現代のソフトウェア開発において、プログラムの異なる部分が別々のコンピューター上で動作することは珍しくありません。例えば、ウェブサイトのフロントエンド（ユーザーが見る部分）はユーザーのブラウザで動き、バックエンド（データ処理やロジック）は遠く離れたサーバーで動いています。これらの異なる部分が連携するためには、何らかの通信手段が必要です。ここで登場するのが**RPC（Remote Procedure Call：リモートプロシージャコール、遠隔手続き呼出し）**という技術です。

RPCの基本的な考え方

RPCを理解するために、簡単な例え話を考えてみましょう。あなたが非常に複雑な画像編集作業を専門家にお願いしたいとします。しかし、その専門家は遠方に住んでいます。あなたはその専門家に、編集してほしい画像と具体的な指示（例：「背景を消して、明るさを調整してください」）を送ります。専門家は受け取った指示に従って作業を行い、完成した画像をあなたに送り返します。あなたは、専門家が具体的にどのように作業したか（どのソフトウェアを使ったか、どの手順で行ったか）を知る必要はありません。ただ、特定の作業を依頼し、その結果を受け取るだけです。

RPCもこれと似た考え方に基づいています。あるコンピューター（クライアント）上のプログラムが、ネットワークを介して別のコンピューター（サーバー）上にある特定の機能（プロシージャ、関数、サブルーチンとも呼ばれる）を実行させたい場合に利用されます ¹。重要なのは、クライアント側の開発者にとっては、まるで自分のプログラム内にあるローカルな関数を呼び出すかのように、リモートの関数を呼び出せる点です。ネットワーク通信の複雑な詳細（データの送受信方法、プロトコルなど）はRPCの仕組みによって隠蔽されるため、開発者は本来のアプリケーションロジックに集中できます ³。

RPCが解決する課題

RPCが登場する以前は、ネットワーク越しのプログラム間通信を実現するには、開発者がソケットプログラミング、メッセージの形式定義、送受信のタイミング制御といった低レベルなネットワーク処理を直接記述する必要がありました。これは非常に複雑で、エラーが発生しやすい作業でした。

RPCは、この複雑さを大幅に軽減します ³。開発者は、使い慣れた関数呼び出しの形式でリモートの機能を実行できるようになるため、分散システム（複数のコンピューターが連携して動作するシステム）の構築が容易になります ¹。この「あたかもローカル呼び出しのように見せる」抽象化こそが、RPCの提供する最も大きな価値と言えるでしょう。分散アプリケーションの開発を簡素化し、生産性を向上させることを目的としています。

RPCの重要性

RPCは、今日の多くのコンピューターシステムにおいて基盤となる技術です。マイクロサービスアーキテクチャ（アプリケーションを小さな独立したサービスの集合として構築する手法）、クラウドコンピューティング環境におけるサービス間連携、分散データベースシステムなど、様々な場面で活用されています ¹。

また、RPCはネットワーク越しの通信だけでなく、同じコンピューター上で動作する異なるプロセス間の通信（IPC: Inter-Process Communication）にも利用されます ⁵。これは、RPCが単なるネットワーク技術ではなく、異なるアドレス空間を持つプロセス間で処理を依頼し、結果を受け取るための汎用的な通信パターンであることを示しています。オペレーティングシステムの内部コンポーネント間の連携などでも、RPCの仕組みが使われていることがあります。

このように、RPCは分散コンピューティングとプロセス間通信の基本的な概念を理解する上で、非常に重要な技術と言えます。

2. RPCの仕組み：リモート呼び出しはどのように実現されるのか？

RPCがどのようにして「リモートの関数呼び出しをローカル呼び出しのように見せる」マジックを実現しているのか、その内部的な仕組みを初心者にもわかりやすく解説します。

クライアント・サーバーモデル

RPCの基本的な動作は、クライアント・サーバーモデルに基づいています ²。

クライアント (Client): リモートにある手続き（関数）の実行を依頼する側のプログラム。
サーバー (Server): クライアントからの依頼を受け付け、指定された手続きを実行し、その結果をクライアントに返す側のプログラム。

ただし、あるプログラムが常にクライアントまたはサーバーであるとは限りません。状況に応じて、クライアントとして他のサーバーに処理を依頼することもあれば、サーバーとして他のクライアントからの依頼を受け付けることもあります ¹⁴。

スタブ (Stub) の役割：魔法の代役

RPCの「魔法」の核心部分は、スタブ (Stub) と呼ばれるコンポーネントにあります ³。スタブは、クライアント側とサーバー側の両方に存在し、それぞれが重要な役割を担っています。

クライアントスタブ (Client Stub): クライアント側のプログラム内に存在します。クライアントプログラムから見ると、このスタブが呼び出したいリモートの手続きそのものであるかのように見えます ³。クライアントスタブの主な仕事は以下の通りです ³。

クライアントプログラムから渡された引数（パラメータ）を受け取る。
引数をネットワーク経由で送信できる形式に変換・梱包する（マーシャリング）。
ネットワーク通信を担当する部分（OSやRPCランタイムライブラリ）に、梱包したデータをサーバーへ送信するように依頼する。
サーバーからの応答を受信する。
受信した応答データをクライアントプログラムが理解できる形式に変換・展開する（アンマーシャリング）。
展開した結果をクライアントプログラムに返す。

サーバスタブ (Server Stub): サーバー側のプログラム内に存在します。サーバー側のネットワーク通信担当部分からデータを受け取り、実際の手続きを呼び出す橋渡し役となります ⁴。サーバスタブの主な仕事は以下の通りです。

クライアントから送られてきたネットワークデータを受け取る。
受け取ったデータをサーバープログラムが理解できる引数形式に変換・展開する（アンマーシャリング）。
展開した引数を使って、サーバープログラム内の実際の手続き（関数）を呼び出す。
手続きの実行結果を受け取る。
実行結果をネットワーク経由で送信できる形式に変換・梱包する（マーシャリング）。
ネットワーク通信担当部分に、梱包したデータをクライアントへ返信するように依頼する。

このように、クライアントスタブとサーバスタブが連携することで、アプリケーション開発者はネットワーク通信の詳細を意識することなく、あたかもローカル関数を呼び出すかのようにリモートの手続きを利用できるのです。スタブは、アプリケーションコードとRPCの基盤となるネットワークシステムとの間のギャップを埋める、不可欠な存在と言えます。

マーシャリングとアンマーシャリング：データの準備

クライアントとサーバーが異なるコンピューター、異なるOS、あるいは異なるプログラミング言語で実装されている場合、データの内部表現（例えば、数値のバイト順序や文字列のエンコーディング）が異なる可能性があります ⁵。そのままデータをネットワークに送っても、受信側で正しく解釈できないかもしれません。

この問題を解決するのがマーシャリング (Marshalling) とアンマーシャリング (Unmarshalling) です ²。

マーシャリング: 送信するデータ（引数や戻り値）を、ネットワーク転送に適した中間的な標準形式（バイト列など）に変換・梱包するプロセスです。シリアライゼーション (Serialization) やパッキング (Packing) とも呼ばれます ²。
アンマーシャリング: 受信した中間形式のデータを、プログラムが利用できる元のデータ形式（数値、文字列、オブジェクトなど）に復元・展開するプロセスです。デシリアライゼーション (Deserialization) やアンパッキング (Unpacking) とも呼ばれます ⁴。

このマーシャリング・アンマーシャリングの処理は、通常、スタブが担当します ³。使用される中間形式には、効率的なバイナリ形式、人間が読めるXML形式やJSON形式などがあります ⁵。

マーシャリングは単なる実装の詳細ではなく、分散システムにおけるデータの多様性という根本的な課題を克服するために不可欠なステップです。これにより、異なる環境間で信頼性の高いデータ交換が可能になりますが、一方でデータの変換処理によるオーバーヘッド（処理時間やデータサイズの増加）も発生します。

RPC呼び出しの一連の流れ

クライアントがリモートの手続きを呼び出してから結果を受け取るまでの、一連のステップを追ってみましょう ³。

クライアントプログラムが関数を呼び出す: これは実際にはクライアントスタブの呼び出しです。
クライアントスタブが引数をマーシャリング: 引数をネットワーク送信用の中間形式に変換・梱包します。
クライアントスタブがOS/RPCランタイムに送信を依頼: 梱包されたデータをサーバーへ送るよう指示します。
ネットワーク転送: クライアントのOS/RPCランタイムは、TCP/IPやUDPなどのトランスポートプロトコル ¹² を使用して、データをネットワーク経由でサーバーに送信します。
サーバーOS/RPCランタイムがデータを受信: ネットワークからデータを受け取り、サーバスタブに渡します。
サーバスタブが引数をアンマーシャリング: 受信したデータをサーバープログラムが理解できる引数形式に復元・展開します。
サーバスタブが実際の手続きを呼び出す: 復元された引数を使って、サーバー内の目的の関数を実行します。
サーバーの手続きが実行され、結果を返す: 処理を行い、結果をサーバスタブに返します。
サーバスタブが結果をマーシャリング: 戻り値をネットワーク送信用の中間形式に変換・梱包します。
サーバスタブがOS/RPCランタイムに返信を依頼: 梱包された結果データをクライアントへ送るよう指示します。
ネットワーク転送: サーバーのOS/RPCランタイムは、データをネットワーク経由でクライアントに返信します。
クライアントOS/RPCランタイムがデータを受信: ネットワークから応答データを受け取り、クライアントスタブに渡します。
クライアントスタブが結果をアンマーシャリング: 受信したデータをクライアントプログラムが理解できる形式に復元・展開します。
クライアントスタブが結果を返す: 復元された結果を、最初に呼び出しを行ったクライアントプログラムの部分に返します。
クライアントプログラムが処理を再開: まるでローカル関数呼び出しが完了したかのように、処理を続行します ³。

多くのRPC実装では、この一連の流れは同期的 (Synchronous) に行われます。つまり、クライアントはステップ3で送信依頼を出した後、ステップ14で結果を受け取るまで、基本的に処理を中断して待機します ⁴。ただし、非同期的なRPCパターンも存在し、クライアントが応答を待たずに他の処理を進めることも可能です。

インターフェース定義言語 (IDL)

クライアントとサーバーが異なるプログラミング言語で書かれている場合、どのようにして互いの手続き（関数）の名前、引数の型や順序、戻り値の型などを正確に理解し合えるのでしょうか？ここで役立つのがインターフェース定義言語 (Interface Definition Language, IDL) です ⁶。

IDLは、特定のプログラミング言語に依存しない中立的な言語で、リモート呼び出し可能な手続きの仕様（インターフェース）を記述するために使われます。開発者はまずIDLファイルにインターフェースを定義します。そして、IDLコンパイラと呼ばれるツール（例えば rpcgen ¹¹）を使って、そのIDL定義から各プログラミング言語（C言語、Java、Pythonなど）に対応するクライアントスタブとサーバスタブのソースコードを自動生成します ¹¹。

IDLを使用することで、以下のような利点があります。

言語間の相互運用性: 異なる言語で書かれたクライアントとサーバーが、共通のインターフェース定義に基づいて通信できます ²。
開発効率の向上: スタブコードの自動生成により、開発者は面倒なマーシャリングやネットワーク通信の定型コードを手書きする必要がなくなります ²³。
明確な契約: IDLファイルがクライアントとサーバー間の「契約」として機能し、インターフェースの仕様が明確になります ⁶。

IDLは、RPCシステムが異なる技術で構築されたシステム間の連携を可能にする上で、重要な役割を果たしています。共通の契約を定義し、スタブの自動生成を可能にすることで、相互運用性を促進しているのです。

3. RPCの歴史：ネットワーク越しの協力の進化

RPCは一夜にして生まれた技術ではありません。コンピューター同士をネットワークで繋ぎ、協力させるという考え方から始まり、数十年にわたる研究開発と技術の進化を経て、現在の形に至っています。その歴史を辿ることで、RPCがどのように発展し、現代の技術に繋がっているかを理解することができます。

概念の萌芽 (1970年代)

ネットワーク越しの操作を、あたかもローカルの手続き呼び出しのように扱うという基本的なアイデアは、1970年代の初期のARPANET（インターネットの前身）関連文書にまで遡ることができます ⁸。この頃から、分散コンピューティングにおける基本的な通信モデルとして、要求（リクエスト）と応答（レスポンス）に基づくプロトコルの研究が始まっていました ⁸。

デンマークのコンピューター科学者Per Brinch Hansenは、1978年に「Distributed Processes」という分散コンピューティング言語を提案しました。これは、プロセス間の手続き呼び出しからなる「外部要求 (external requests)」に基づいたものでした ⁸。また、RC 4000マルチプログラミングシステムで使われた要求応答型の通信プロトコルも、後のRPCのルーツとして挙げられます ⁸。これらの初期の研究が、RPCの理論的な基礎を築きました ²⁵。

初期の具体的な実装 (1980年代初頭)

「リモートプロシージャコール (Remote Procedure Call)」という用語は、1981年にXerox PARC（パロアルト研究所）のBruce Jay Nelsonによって提唱されたとされています ⁸。

実用的な実装としては、以下のようなものが挙げられます。

Xerox PARCの業績: Xeroxは1981年に「Courier」という名前でRPCを商用利用した初期の例の一つです ⁸。また、同じくXerox PARCのAndrew BirrellとBruce Nelsonは、Cedar環境で「Lupine」と呼ばれるRPCシステムを開発しました。Lupineは、スタブを自動生成し、型安全な連携（呼び出し側と呼び出される側でデータ型の整合性を保つ）を実現し、効率的な通信プロトコルを使用した点で画期的でした ⁸。これは、RPCをより実用的で使いやすいものにするための重要な一歩でした。
Newcastle Connection: 1982年にBrian Randellらが開発した、UNIXマシン間を接続するためのシステムです ⁸。

これらの初期の実装は、RPCの概念を具体的な形にし、その有効性を示すものでした ⁸。

一般的な実装の登場 (1980年代中盤)

RPC技術が広く普及するきっかけとなったのが、Sun Microsystems（現Oracle）のRPC（現在はONC RPC – Open Network Computing RPC と呼ばれる）です。これは特にUNIXシステム上で人気を博し、ネットワーク越しにファイルシステムを利用可能にするNFS (Network File System) の基盤技術として採用されたことで、非常に大きな影響力を持つようになりました ⁸。ONC RPCは、その仕様がRFC（Request for Comments）文書として公開され（初期はRFC 1057 ¹⁴、後にRFC 1831 ³²、RFC 5531で更新）、標準化への道筋をつけました。現在でも多くのUnix系OSで利用可能であり、MicrosoftもWindows Services for UNIXなどを通じてサポートを提供しています ³³。

標準化とオブジェクト指向への展開 (1990年代)

1990年代に入ると、RPCの標準化と、当時隆盛していたオブジェクト指向プログラミングとの融合が進みます。

DCE/RPC: OSF (Open Software Foundation、後にThe Open Groupの一部となる) によって策定された分散コンピューティング環境 (DCE) の一部として、DCE/RPCが登場しました ²⁷。これは包括的なRPC標準を目指したもので、後にMicrosoftが自社のRPC実装であるMSRPC (Microsoft RPC) の基盤として採用しました ²⁷。MSRPCは、Windows NTのドメイン管理、Microsoft Exchange Server、DNS管理ツールなど、Windows環境におけるクライアント/サーバー型アプリケーションの基盤として広く使われ、後のDCOM (Distributed Component Object Model) やCOM+の基礎ともなりました ⁷。
RMI (Remote Method Invocation): オブジェクト指向の考え方を取り入れ、リモートにあるオブジェクトのメソッド（関数）を呼び出すRMIというパラダイムが登場しました。代表的なものに、OMG (Object Management Group) が標準化したCORBA (Common Object Request Broker Architecture) や、Javaプラットフォーム向けのJava RMIがあります ⁸。これらはRPCの概念をオブジェクトの世界に拡張したものです。

Webと現代への適応 (1990年代後半～現在)

インターネットとWeb技術が普及すると、RPCもその環境に適応していきます。

XML-RPC: リクエストやレスポンスのデータ形式としてXML (Extensible Markup Language) を、通信プロトコルとしてHTTP (Hypertext Transfer Protocol) を使用するXML-RPCが登場しました ⁸。XMLは人間が読める形式であり、HTTPはWebで広く使われているため、Webサービス間の連携を比較的容易に実現できました。
SOAP (Simple Object Access Protocol): XML-RPCの後継とも言えるプロトコルで、同じくXMLとHTTPをベースに、より多機能で厳密な仕様を持ちます ⁸。一時期、Webサービスの標準プロトコルとして広く採用されましたが、その複雑さから敬遠される側面もありました。
JSON-RPC: データ形式として軽量なJSON (JavaScript Object Notation) を使用するJSON-RPCが登場しました ²。XML-RPCやSOAPに比べてシンプルで扱いやすく、特にWeb API開発で人気を集めています。
gRPC (Google RPC): Googleによって開発された現代的な高性能RPCフレームワークです ³⁵。データ形式には効率的なバイナリ形式であるProtocol Buffers (Protobuf) を、通信プロトコルにはHTTP/2を使用します ¹⁰。これにより、高速な通信、双方向ストリーミングなどの高度な機能を実現し、特にマイクロサービス間の通信で広く採用されています ¹⁰。

この歴史を振り返ると、RPCは単一の静的なプロトコルではなく、むしろ「リモートの処理をローカルのように呼び出す」という基本的なパターンであり、その時代の主要なコンピューティング技術（Unixネットワーク、オブジェクト指向、Webサービス、マイクロサービス/クラウド）に合わせて、繰り返し再実装され、適応してきたことがわかります ⁸。例えば、XML-RPCやSOAPはWebとの親和性を重視してHTTP/XMLを採用し、gRPCはマイクロサービスの性能要求に応えるためにHTTP/2とProtobufを採用しました。

また、ONC RPC ¹⁴ や DCE/RPC ²⁷ といった標準化の試みがあった一方で、XML-RPC、JSON-RPC、gRPC ⁸ といった新しいRPCメカニズムが継続的に登場している事実は、特定のニーズ（例えば、Webでの使いやすさやマイクロサービスでの高性能）に特化したソリューションが求められ続けていることを示しています。これは、広範な標準化を目指す動きと、特定の用途に最適化された専門的な解決策を求める動きとの間の、ある種の緊張関係を反映していると言えるでしょう。

4. RPCの主な種類と実装

RPCの基本的な概念は共通していますが、その具体的な実装方法は多岐にわたります。ここでは、現在よく使われている、あるいは歴史的に重要なRPCの実装をいくつか紹介します。それぞれ、使用するデータ形式、通信プロトコル、得意な用途などが異なります。

XML-RPC

概要: リクエストとレスポンスのデータをXML形式で表現し、通常はHTTPプロトコルで送受信するRPCの実装です ⁸。
特徴:

データがXMLなので人間が読み書きしやすい。
プロトコル仕様が比較的シンプル。
多くの言語でライブラリが提供されている。
一方で、XMLの記述が冗長になりがちで、データのサイズが大きくなりやすい。XMLの解析にも比較的コストがかかるため、性能面では不利になることがあります。

JSON-RPC

概要: データ形式としてJSON (JavaScript Object Notation) を使用するRPCの実装です ²。こちらも通信にはHTTPがよく使われます。
特徴:

JSONはXMLよりも軽量で、プログラムでの解析が高速。
データ形式が人間にも比較的読みやすい。
Web APIなどで広く採用されており、JavaScriptとの親和性が高い。
XML-RPCと同様に、プロトコル仕様はシンプルです。

gRPC (Google RPC)

概要: Googleが開発した、現代的な高性能RPCフレームワークです ³⁵。
特徴:

データ形式としてProtocol Buffers (Protobuf) というバイナリ形式を採用 ²。テキスト形式（XMLやJSON）に比べてデータサイズが小さく、シリアライズ・デシリアライズが非常に高速。
通信プロトコルとしてHTTP/2を採用 ³⁵。HTTP/1.1に比べて、多重化（一つの接続で複数のリクエスト/レスポンスを並行処理）、ヘッダー圧縮、サーバープッシュなどの機能により、通信効率が大幅に向上しています。
クライアントとサーバー間でデータを連続的に送受信できるストリーミング（単方向、双方向）をサポート ¹⁰。
インターフェース定義言語（IDL）として .proto ファイルを使用し、厳密なスキーマ定義と型チェックを強制 ¹⁰。これにより、開発時のエラーを減らし、堅牢なシステム構築を支援します。
多くのプログラミング言語に対応したライブラリとコード生成ツールが提供されており、多言語環境での利用に適しています ¹⁰。
これらの特徴から、特にマイクロサービス間の内部通信など、高性能・高効率が求められる場面で強力な選択肢となります ¹⁰。
一方で、通信データがバイナリ形式のため、そのままでは人間が読むことは困難です。

その他のRPC実装

MSRPC (Microsoft RPC): MicrosoftによるDCE/RPCの拡張実装で、Windows環境の基盤技術として深く根付いています ⁷。Windowsドメイン管理、リモートレジストリ操作、各種管理ツールなどで利用されています ⁷。
Apache Thrift: Facebook（現Meta）によって開発され、後にApacheソフトウェア財団に寄贈されたRPCフレームワーク。gRPCと同様に、IDLを用いたコード生成、多言語サポート、バイナリプロトコルによる高性能通信を特徴としています。

一般的なRPC実装の比較

これらの代表的なRPC実装の特徴をまとめた比較表を示します。

特徴	XML-RPC	JSON-RPC	gRPC
データ形式	XML (テキスト)	JSON (テキスト)	Protocol Buffers (バイナリ)
通信プロトコル	通常 HTTP/1.1	通常 HTTP/1.1	HTTP/2
性能	中程度	良好	非常に高い
人間可読性	高い	高い	低い (バイナリ)
ストリーミング	基本的に非対応	基本的に非対応	対応 (双方向)
スキーマ/IDL	比較的緩やか	比較的緩やか	必須 (.proto ファイル)
主な用途	シンプルなWeb API、レガシー	Web API、Webサービス	マイクロサービス間通信、高性能API

この表からもわかるように、RPCの実装ごとに明確なトレードオフが存在します。XML-RPCやJSON-RPCは、人間にとっての読みやすさやシンプルさを優先しており、Web APIなどで手軽に利用できる反面、性能面では限界があります ²。一方、gRPCは性能と機能を最優先し、バイナリ形式やHTTP/2といった技術を採用することで高い効率を実現していますが、通信内容の直接的な可読性は犠牲になります ¹⁰。どのRPC実装を選択するかは、開発するシステムの要件（性能、開発のしやすさ、既存システムとの連携、将来の拡張性など）を考慮して決定する必要があります。これは、RPCが特定のニーズに合わせて進化し、多様な解決策を生み出してきた歴史（前述）を反映していると言えるでしょう。

5. RPCはどこで活躍している？現代の利用例

RPCは、コンピューターサイエンスの歴史の中で生まれた古い技術ですが、決して過去のものではありません。現代の様々なシステムやアプリケーションにおいて、依然として重要な役割を果たしています。ここでは、RPCが実際にどのような場面で使われているのか、具体的な利用例を国内外の状況も踏まえながら見ていきましょう。

マイクロサービス間の通信

近年主流となっているマイクロサービスアーキテクチャでは、一つの大きなアプリケーションを、独立して開発・デプロイ可能な小さなサービスの集合体として構築します。これらのサービス群が連携して一つの機能を提供するためには、サービス間の効率的な通信が不可欠です。ここでRPC、特にgRPCのような高性能な実装が広く採用されています ¹⁰。データセンター内の閉じたネットワークでの通信が主となるため、通信効率や低遅延が重視される傾向にあり、gRPCのバイナリプロトコルやHTTP/2の特性が活かされます。国際的な大手クラウドプロバイダー（AWS, Google Cloud, Azureなど）の内部システムや、多くの先進的なWebサービス企業で、マイクロサービス間の通信基盤としてRPCが活用されています。

分散システムと分散データベース

複数のコンピューター（ノード）が協調して動作する分散システムにおいても、RPCは重要な役割を担っています。例えば、NFS (Network File System) は、Sun RPC（ONC RPC）を基盤として構築されており、ネットワーク越しにあるサーバー上のファイルを、あたかもローカルにあるかのようにアクセス可能にします ⁸。また、多くの分散データベースシステム（例えば、GoogleのSpannerやオープンソースのTiDBなど）では、ノード間のデータ同期、トランザクション管理、クエリの分散処理などにRPCが利用されています。

APIとクラウドコンピューティング

一般に公開されるWeb APIでは、REST (Representational State Transfer) が主流ですが、企業内部や特定のパートナー間で使用されるAPI、あるいは高いパフォーマンスが要求されるAPIでは、RPC（特にgRPCやJSON-RPC）が選択されることがあります ¹⁰。クラウドプラットフォームが提供する各種サービス（例えば、データベースサービス、機械学習サービスなど）をプログラムから利用するためのSDK（Software Development Kit）内部で、RPCが通信手段として使われているケースも多く見られます。

リアルタイムアプリケーション

オンラインゲームでは、プレイヤーのアクション（移動、攻撃など）をサーバーに送信したり、他のプレイヤーの状況を受信したり、チャットメッセージを送受信したりするために、リアルタイム性の高い通信が必要です。このような場面で、RPCがクライアント・サーバー間の通信手段としてよく用いられます ²。gRPCのようなストリーミング機能をサポートするRPC実装は、リアルタイム性が重要なアプリケーションに適しています。国内外で開発・運営されている多くの大規模オンラインゲームが、RPC技術に依存してリアルタイムなインタラクションを実現しています。

システム管理と内部ツール

オペレーティングシステムやミドルウェアの管理にもRPCは広く使われています。例えば、Windows環境では、MSRPCを用いて、リモートコンピューターのサービスを管理したり、レジストリを編集したり、イベントログを照会したりといった操作が可能です ⁷。Windowsの「コンピューターの管理」ツールを使ってリモートマシンに接続する際にも、内部的にRPCが利用されています ⁷。また、ネットワーク機器の管理プロトコルや、システム監視ツール（例：rpcinfo コマンドによるRPCサービスの稼働状況確認 ¹）など、特定の目的のためのRPC実装も多数存在します。

プロセス間通信 (IPC)

RPCはネットワーク越しの通信だけでなく、同じコンピューター上で動作する異なるプロセス間の通信（IPC）にも利用されます ⁵。OSの内部コンポーネント間の連携や、複雑なデスクトップアプリケーションが複数のプロセスに分割されている場合などに、RPCの仕組みが使われることがあります。例えば、WindowsのCOM/DCOMコンポーネント ⁷ や、Linuxデスクトップ環境で広く使われているD-Bus ⁸ などは、RPCに基づいたIPCメカニズムです。

これらの例からわかるように、RPCは特定の用途に特化した技術ではありません。むしろ、RESTのようなリソース指向のアプローチが適している場面（主にステートレスな公開Web API）以外で、プログラム間で直接的なアクションの実行や高効率なデータ交換が求められる多くの場面で、RPCはその価値を発揮します。特に、マイクロサービス、リアルタイムシステム、システム内部の連携といった、性能や直接的な制御が重要となる領域において、RPCは依然として、そして今後も重要な技術であり続けるでしょう ⁵。

6. RPCのメリット・デメリットと考慮点

RPCは分散システム開発を簡素化する強力なツールですが、万能ではありません。RPCを採用する際には、その利点と欠点を理解し、考慮すべき点を把握しておくことが重要です。

RPCのメリット

開発者にとってのシンプルさ: 最大の利点は、ネットワーク通信の複雑さを隠蔽し、開発者が使い慣れた手続き（関数）呼び出しの構文でリモートの機能を利用できることです ³。これにより、分散アプリケーションの開発が直感的になり、生産性が向上します。
言語間の相互運用性: 多くのRPCフレームワーク（特にIDLを使用するもの）は、多様なプログラミング言語をサポートしています。IDLでインターフェースを定義し、各言語用のスタブコードを自動生成することで、異なる言語で書かれたコンポーネント間の連携を容易に実現できます ²。
パフォーマンス: 特にgRPCのような現代的な実装では、バイナリプロトコル（Protocol Buffersなど）や効率的な通信プロトコル（HTTP/2など）を使用することで、高いパフォーマンス（低遅延、高スループット）を実現できます ¹⁰。特定のタスクにおいては、テキストベースのプロトコル（JSONやXML）よりも通信オーバーヘッドを削減できる可能性があります ⁴。
明確な契約: IDLを使用する場合、クライアントとサーバー間のインターフェース（利用可能な手続き、引数、戻り値）が明確に定義されます ⁶。これは、システム間の「契約」として機能し、誤解を防ぎ、より堅牢な連携を促進します。

RPCのデメリットと考慮点

ネットワークへの依存と隠蔽された複雑さ: RPCの抽象化は、ネットワークが常に安定して高速であるかのような錯覚を与えがちです。しかし、実際にはネットワークには遅延 (Latency) があり、通信エラーやサーバーの障害が発生する可能性があります ²。リモート呼び出しは、ローカル呼び出しとは根本的に異なり、失敗する可能性がはるかに高いのです。この「隠蔽された複雑さ」を認識せずにRPCを使用すると、予期せぬ性能問題や、デバッグの困難さに直面する可能性があります。開発者は、RPC呼び出しが失敗した場合の適切なエラーハンドリングやリトライ戦略を考慮する必要があります ³⁷。この抽象化の利便性そのものが、ネットワークの現実（遅延や信頼性の低さ）を忘れさせてしまうという、諸刃の剣となりうるのです。
密結合 (Tight Coupling): RPCでは、クライアントがサーバーの提供する手続きの名前や引数の詳細を知っている必要があるため、両者が密接に結びつきやすくなります ²⁴。サーバー側のインターフェースに変更があった場合、クライアント側も修正が必要になることが多く、変更への追従が負担になることがあります。RESTのようなリソース指向のアプローチは、より疎結合な関係を築きやすい場合があります。この直接的な関数マッピングは、概念的にはシンプルですが、依存関係を強めるトレードオフを伴います。
エラーハンドリングの複雑さ: ローカル関数のエラー処理に加えて、ネットワークエラー（接続断、タイムアウトなど）、サーバー側のエラー（サーバーダウン、処理中の例外など）といった、分散システム特有のエラーケースを考慮する必要があります ²。これらのエラーをどのようにクライアントに伝え、クライアント側でどのように対処するか、慎重な設計が求められます。
サービスの発見 (Discoverability/Locating): クライアントは、通信したいサーバーのネットワーク上の場所（IPアドレスやポート番号）を知る必要があります。静的に設定することも可能ですが、動的な環境では、Port Mapper ¹ やサービスディスカバリ（Consul, etcdなど）といった仕組みを利用して、実行時にサーバーの場所を特定する必要が出てきます ³。
セキュリティ: ネットワーク越しの通信であるため、認証（通信相手が正当か確認する）、認可（リクエストされた操作を実行する権限があるか確認する）、通信内容の暗号化といったセキュリティ対策が不可欠です ¹⁰。RPCフレームワーク自体がこれらの機能を提供する場合もあれば、別途実装が必要な場合もあります。
デバッグの難しさ: 問題が発生した場合、それがクライアント側、サーバー側、ネットワーク、あるいはRPCフレームワーク自体のどこに起因するのかを特定するのが、ローカル環境でのデバッグよりも困難になることがあります ³⁷。
標準化の欠如: RPCは概念であり、その実装方法は多岐にわたります。特定のRPC実装（例えば、gRPCとJSON-RPC）間には、直接的な互換性がない場合がほとんどです ⁴。

RPCとRESTの簡単な比較

RPCとよく比較されるAPI設計スタイルとしてRESTがあります。両者の主な違いを理解しておくことは有用です。

アプローチの違い: RPCはアクション指向です。クライアントはサーバーに対して特定のアクション（手続きや関数の実行）を依頼します（例: getUserDetails(userId=123)）。一方、RESTはリソース指向です。クライアントは特定のリソース（情報やオブジェクト）に対して、標準的なHTTPメソッド（GET, POST, PUT, DELETEなど）を用いて操作を行います（例: GET /users/123）³。
RESTの強み: HTTPメソッド、ステータスコード、メディアタイプといったWebの標準に基づいているため、標準化が進んでいます。原則としてステートレス（サーバーがクライアントの状態を保持しない）であり、キャッシュ機構を利用しやすく、統一インターフェースを持つため、特に公開Web APIに適しています ²⁵。
RPCの強み: 特定のアクションを直接的に表現でき、gRPCのような実装では高いパフォーマンスが期待できます ⁵。手続き型のインターフェースは、開発者にとって直感的な場合もあります。マイクロサービス間の内部通信や、特定の操作を実行することが主目的のAPIに適しています。

どちらのスタイルが優れているかは一概には言えず、開発するシステムの特性や要件に応じて適切な方を選択することが重要です。

7. まとめ：RPCを理解する価値

本稿では、RPC（リモートプロシージャコール）について、その基本的な概念から仕組み、歴史、主要な種類、利用例、そしてメリット・デメリットに至るまで、初心者にもわかりやすく解説してきました。

RPCの核心は、「ネットワーク越しにある別のコンピューター上の関数を、まるで自分のプログラム内にあるローカル関数のように呼び出せるようにする」という点にあります ²。これにより、ネットワーク通信の複雑さが隠蔽され、分散システムやプロセス間通信を伴うアプリケーションの開発が大幅に簡素化されます。この抽象化こそが、RPCが長年にわたり利用され続けている理由です。

クライアントとサーバーがスタブを介して通信し、データの形式を合わせるためにマーシャリング/アンマーシャリングが行われる、という基本的な仕組みを理解することは、RPCを扱う上で不可欠です。また、RPCが1970年代の概念的な研究から始まり、Sun RPC、DCE/RPC、そして現代のXML-RPC、JSON-RPC、gRPCへと、時代の技術的要請に応じて進化してきた歴史を知ることで、その背景にある考え方やトレードオフへの理解が深まります。

REST APIが広く普及した現在でも、RPCはその価値を失ってはいません。特に、マイクロサービス間の高速な内部通信、リアルタイム性が求められるアプリケーション、システム管理といった分野では、RPC（特にgRPCのような高性能実装）が依然として、あるいは新たに重要な役割を担っています ¹⁰。

RPCを学ぶことは、単に特定のフレームワークの使い方を覚えるだけでなく、分散コンピューティングにおける基本的な課題（プロセス間通信、データシリアライゼーション、リモートエラー処理、サービス発見など）への理解を深めることにつながります ²。これは、現代のソフトウェアアーキテクチャを理解し、より複雑なシステムを設計・開発していく上で、非常に価値のある知識となります。RESTのような他の通信スタイルとの比較を通じて、それぞれの長所・短所を理解し、状況に応じて適切な技術を選択する能力も養われるでしょう ⁵。

本稿が、RPCという重要な技術への第一歩を踏み出すための一助となれば幸いです。さらに深く学ぶ際には、gRPCのような具体的なフレームワークのドキュメントを読んだり、実際に簡単なRPCアプリケーションを作成してみることをお勧めします。