Pydantic v2 実装ガイド（境界バリデーション／パフォーマンス／カスタム型／設定管理／v1→v2移行／エラー設計／技術選定／テスト／PydanticAI／LLM構造化出力）

PydanticAI公式ドキュメントに忠実に、Agentの作り方・output_typeによる型安全な構造化出力・@agent.toolとtool_plain・deps_typeの依存性注入・output_validatorとModelRetryの自己修復・run_streamのストリーミング・Logfire可観測性・Temporal/DBOSによる耐久実行まで、本番品質のAIエージェント設計を実コードで解説します。

Pydantic v2公式ドキュメントに忠実に、AfterValidator/BeforeValidator/WrapValidator/PlainValidatorのAnnotatedパターン、StringConstraintsとannotated_typesの制約型、__get_pydantic_core_schema__によるカスタム型、判別共用体・RootModel・ジェネリックモデルまで、再利用可能なドメイン型を設計する高度なバリデーションを実コードで解説します。

Pydantic v2公式ドキュメントに忠実に、model_json_schemaによるLLMツールスキーマ生成、Field(description/examples)でモデルを誘導する設計、model_validate_jsonでの検証、ValidationError.errorsを使った再プロンプトの自己修復ループ、TypeAdapterのexperimental_allow_partialによる部分検証まで、プロバイダ非依存のLLM構造化出力を実コードで解説します。

pydantic-settings公式ドキュメントに忠実に、BaseSettingsの型付き設定モデル、.envとenv_nested_delimiter、SecretStr/secrets_dirによるシークレット保護、設定の優先順位、settings_customise_sourcesによるJSON/TOML/クラウド(AWS/Azure/GCP)連携、CLIまで、本番運用に耐える設定管理を実コードで解説します。

Pydantic v2のモデルとバリデーションを本番品質でテストする実践ガイド。pytest.raisesでの契約テスト、polyfactoryによるテストデータ自動生成、Hypothesisによるプロパティベーステスト（v2でプラグイン廃止後の正しいやり方）、model_constructでの高速な不正フィクスチャ、pydantic-settingsのテストまでを、テスト容易性とCIの観点で実コード解説します。

Pydantic公式マイグレーションガイドに忠実に、bump-pydanticによる機械的リネーム、pydantic.v1名前空間での段階移行、メソッド/設定/バリデータの対応表、そしてOptionalの暗黙デフォルト廃止・型強制の変化・union/regexの挙動変更など『黙って壊れる』破壊的変更の潰し方を、検証パス付きで実コード解説します。

Pydantic v2公式ドキュメントに忠実に、TypeAdapterの再利用・model_validate_jsonの融合パース・判別共用体（discriminated union）・型ヒントの具体化（list/TypedDict）・wrapバリデータ回避・model_construct・defer_build/cache_stringsまで、検証ホットパスを高速化する実務テクニックを実コードで解説します。

Pydantic v2公式ドキュメントに忠実に、ValidationError.errors()とErrorDetailsの構造、ValueError/AssertionError/PydanticCustomErrorの使い分け、テンプレート付きカスタムメッセージ、error['type']を鍵にした多言語化、hide_input_in_errorsによる機密漏洩防止、FastAPIでのAPIエラー封筒への変換までを、UX・a11y・セキュリティの観点で実コード解説します。

Pythonのデータモデリング5択を公式情報に基づき公平に比較。dataclasses/TypedDictは実行時検証なし、attrsは検証オプトインで直列化なし、msgspecは速度特化、Pydanticは検証＋スキーマ＋エコシステムのバランス。実行時検証・直列化・JSON Schema・性能・エコシステムの軸と意思決定フローで、案件に最適な選択を示します。