コンパイラとインタプリタの違いは?仕組みと実行速度について解説

2025年9月4日

その他

プログラムは人が読みやすいソースコードから、コンピュータが実行できる形へ変換されて初めて動きます。

その変換方法には大きく分けてコンパイラ方式とインタプリタ方式があり、仕組みや速度、配布のしやすさが異なります。

本記事では両者の違いと実行速度の考え方を、初心者向けにわかりやすく解説します。

コンパイラとインタプリタの基本
実行速度の違い
代表例と実装方式
初心者の選び方
まとめ

コンパイラとインタプリタの基本

コンパイラの仕組み

フロントエンド(字句解析・構文解析・意味解析)

コンパイラはまずソースコードを文字の列として読み取り、トークンに分解します(字句解析)。

次に文法に従って構造を木として組み立てます(構文解析)。

さらに型や変数の宣言・使用関係を調べ、意味的に正しいかを検査します(意味解析)。

この段階で多くの文法エラーや型エラーが検出されるため、実行前に不具合を早期発見しやすい点が特徴です。

中間表現(IR)と最適化

フロントエンドで受理されたプログラムは、コンパイラ内部の中間表現(IR)に変換されます。

IRは機械語に近い表現で、最適化を施しやすい形になっています。

ここで関数のインライン展開、共通部分式除去、ループ最適化、定数畳み込み、デッドコード除去などの最適化が行われ、実行時の無駄を減らします。

バックエンド(コード生成)とリンク

最終段階ではターゲットCPU向けの機械語を生成します(コード生成)。

さらに複数のオブジェクトファイルやライブラリを結合するリンク処理により、1つの実行可能ファイルやライブラリが作られます。

結果として、配布可能なバイナリを得られ、実行時にコンパイラは不要です。

配布と実行のイメージ

コンパイル済みの実行ファイルを配布し、OSのローダがメモリへ展開して即座に実行します。

ランタイムが必要な場合もありますが、基本的には「事前に翻訳済み」なので起動や実行は軽快になりやすいです。

インタプリタの仕組み

逐次解釈の基本

インタプリタはソースコードを読み取り、その場で命令ごとに解釈しながら実行します。

実行の直前に解析をするため、編集してすぐに動かして試せる利点があります。

開発の反復が速く、スクリプト用途で重宝されます。

バイトコード方式とVM

多くのインタプリタはソースを一度バイトコードという中間形式に変換し、仮想マシン(VM)がそれを解釈実行します。

PythonのCPythonやRubyのYARV、PHPのOPcacheなどが代表的です。

これにより、純粋な逐次解釈より効率が良く、移植性も高まります。

実行時支援機構(動的型・ガーベジコレクション)

インタプリタ系では動的型付けやリフレクション、ガーベジコレクション(GC)などの機能を実行時に柔軟に扱います。

この柔軟性は開発効率を高めますが、型が実行時に確定することによるオーバーヘッドが速度に影響する場合があります。

配布と実行のイメージ

インタプリタ(またはVM)をインストールした環境で、スクリプトファイルをそのまま配布・実行します。

環境に依存する部分の吸収や、プラットフォーム間の移植が比較的容易です。

コンパイルと解釈の違い

役割の整理と誤解しやすい点

しばしば「コンパイル型」「インタプリタ型」と言われますが、実際には多くの言語処理系が両方の要素を持ちます。

例えば、Pythonはバイトコードにコンパイルしてからインタプリタが実行しますし、JavaはバイトコードをJITコンパイルして機械語にします。

大切なのは「言語」よりも「実装方式」の違いです。

以下に両方式の一般的な傾向をまとめます。

観点	コンパイラ方式	インタプリタ方式	補足
翻訳タイミング	実行前に一括翻訳(AOT)	実行時に逐次または事前に軽く翻訳	JITは中間的な位置付け
エラー検出	実行前に多く検出	実行して該当箇所に到達して初めて出ることも	学習時の体験が異なる
起動	速いことが多い	VM起動や解析で遅い場合あり	小規模スクリプトは軽快なことも
長時間実行速度	高速になりやすい	素の解釈は遅いがJITで高速化可能	実装依存のばらつきが大きい
配布形態	実行ファイルやライブラリ	スクリプトと実行環境	環境準備のしやすさが異なる
移植性	バイナリは環境依存	スクリプトは移植しやすい	クロスコンパイルで解決可能

実行速度の違い

起動時間と総合速度の比較

起動時間の捉え方

実行ファイルはOSが直接ロードできるため起動が速い傾向があります。

一方、VMやインタプリタを介す方式は、起動時にランタイムの初期化やバイトコード生成が必要で、短いコマンドの単発実行では不利になることがあります。

ただし小さなスクリプトでは、事前ビルド不要のため「編集してすぐ実行」という意味での体感は軽快です。

ウォームアップと安定速度

JITコンパイラを持つVM(Javaや一部のRuby、JavaScriptエンジンなど)は、起動直後は遅く、実行が進むとホットパスを最適化して速度が上がります。

このウォームアップ期間を含めた総合速度で評価する必要があります。

短時間実行と長時間実行

短命なCLIツールやコールドスタートの多い関数実行ではAOTコンパイル済みのバイナリが有利です。

対して、長く動き続けるサーバーやバッチ処理ではJITの最適化が効いて高速化する場合があります。

結局は「使い方」と「実装」によります。

JITとAOTで変わる実行速度

JIT(Just-In-Time)の特徴

JITは実行中にプロファイル情報(どの関数がよく呼ばれるか、引数の型は何か)を収集し、その状況に合わせて最適化した機械語を生成します。

投機的最適化やインラインキャッシュ、オンスタックリプレースメント(OSR)により、場合によっては事前コンパイルより速くなることもあります。

AOT(Ahead-Of-Time)の特徴

AOTは実行前に最適化を行い、完成したバイナリを配布します。

起動は速く、依存関係が少ないことが多く、配布が容易です。

プロファイル誘導最適化(PGO)を使えば実行データを基にした高度な最適化も可能です。

どちらが速いかの目安

単純な目安として、短時間実行や小規模ツールはAOTが有利、長時間のサービスや複雑なワークロードはJITの恩恵を受けやすいと言えます。

ただしPGOを活用したAOTや、高度なJITの有無など実装差が大きく、絶対的な優劣はありません。

観点	JIT	AOT
起動	重くなりがち	軽くなりやすい
長時間のピーク速度	高くなる場合がある	高速で安定しやすい
最適化の根拠	実行時プロファイル	事前解析とPGO
配布とサイズ	ランタイム同梱が必要	単一バイナリ化が容易な場合あり

最適化の影響

コンパイラ最適化の代表例

関数インライン化、ループアンローリング、ベクトル化(SIMD)、レジスタ割り当て、分岐予測の改善などにより、CPUの特性を活かして高速化します。

最適化レベル(-O2や-O3など)やPGOの有無で速度が大きく変わります。

インタプリタやVMの高速化技術

バイトコードのスレッディング、インラインキャッシュ(型の局所性活用)、JITの投機最適化、逃げ分析によるアロケーション削減などが用いられます。

RubyのYJITやPHPのJIT、JavaScriptエンジンのTurboFanやIonMonkeyなどは代表的です。

アルゴリズムとI/Oの支配

最適化の前に、アルゴリズムの選択とデータ構造、I/Oやネットワーク待ちの影響が実行時間を大きく左右します。

言語処理系の違いよりも、適切なアルゴリズムと実装が性能に効く場面は非常に多いです。

代表例と実装方式

コンパイル型言語の例 C/C++/Rust

特徴と強み

C/C++/Rustは典型的なAOTコンパイルのエコシステムを持ちます。

ハードウェアに近いレベルでの最適化が可能で、メモリ管理や低レイテンシが重要なシステム開発に向いています。

Rustは所有権モデルにより安全性と性能の両立を志向します。

ツールチェーンの一例

C/C++ではGCCやClang、MSVC、RustではrustcとCargoが一般的です。

リンカ、アセンブラ、ビルドシステムが連携し、最終的な実行ファイルや静的/動的ライブラリを生成します。

主な用途

OSやデバイスドライバ、ゲームエンジン、リアルタイム処理、数値計算など、性能や制御が求められる領域で使われます。

インタプリタ型言語の例 Python/Ruby/PHP

実装の実情

Pythonの標準実装(CPython)はソースをバイトコードにコンパイルし、スタックベースのVMが実行します。

RubyのMRIはYARVというVMを持ち、PHPはOPcacheにより中間命令をキャッシュします。

これらは純粋な逐次解釈より効率的です。

特徴と開発体験

動的型付けと豊富な標準ライブラリにより、試行錯誤が容易で、スクリプトの一発実行に強みがあります。

Web開発や自動化、データ処理の初期段階などで生産性が高いです。

高速化の選択肢

PythonならPyPy(JIT搭載)やNumba/JAX、C拡張、Cython、RubyにはMJIT/YJIT、PHPにはJIT(8.0以降)があり、処理内容によっては大幅な高速化が期待できます。

とはいえ万能ではなく、プロファイリングしてボトルネックに合った手段を選ぶことが重要です。

バイトコードとVMの例 Java/C#

実行の流れ

JavaはJavaコンパイラ(javac)でクラスファイル(バイトコード)を生成し、JVM上で実行されます。

C#はCILとCLR(.NETランタイム)という対応関係です。

いずれもプラットフォーム非依存な中間形式を採用し、移植性と性能のバランスを取ります。

JIT最適化とプロファイル利用

JVMやCLRは実行時のプロファイルに基づくJIT最適化を積極的に行い、ホットパスで高い性能を引き出します。

メソッドインライン化、脱仮想化、逃げ分析に基づくヒープ割り当て削減などが有名です。

AOTとネイティブイメージ

最近はGraalVMのNative Imageや.NETのNativeAOTにより、AOTで単一バイナリを生成し高速起動する方式も普及しています。

クラウドのコールドスタート削減などで効果的です。

初心者の選び方

学習と開発での判断基準

エラーの出方と学びやすさ

コンパイル型は実行前に多くのエラーが検出され、型や設計を意識しやすい学習体験になります。

インタプリタ型は即時に実行して試せるため、仮説検証のサイクルが回しやすく、最初の一歩を踏み出す心理的ハードルが低いです。

セットアップと配布

単体バイナリで配布したい、依存を減らしたい場合はAOTが有利です。

逆に複数OSで同じスクリプトを動かしたい、現場に既にランタイムがある、といった状況ではインタプリタやVM方式が扱いやすいです。

実行速度か柔軟性か

速度優先の場面

数値計算、リアルタイム処理、膨大なループ、低レイテンシが求められる処理などは、AOTコンパイル言語やJITの得意領域です。

プロファイリングを行い、必要に応じてC/C++/Rust実装と連携する戦略も現実的です。

柔軟性・開発効率優先の場面

要件がよく変わるプロトタイプ、スクリプトによる自動化、Webバックエンドの初期構築などは、インタプリタやVM系が有利です。

演算のボトルネックだけをネイティブ拡張に切り出すハイブリッドも有効です。

目的別の選択ポイント

代表的な目的と向き・不向き

以下は、目的に応じた大まかな目安です。

最終判断はチームのスキル、既存資産、配布形態、運用環境によって変わります。

目的	向きやすい方式	理由の一例
CLIツールの即時起動	AOTコンパイル	起動時間短縮と単一バイナリ配布
長寿命サーバー	VM+JITまたはAOT双方	JITの最適化恩恵、AOTの安定性いずれも有効
プロトタイピング	インタプリタ/VM	反復が速く学習コストが低い
数値計算/シミュレーション	AOTやJIT最適化基盤	ベクトル化や並列化が効く
教育・入門	インタプリタ/VM	実行してすぐ結果が見える