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バックエンド開発におすすめのプログラミング言語 2026 年版

2026 年のバックエンド開発に最適なプログラミング言語は Go です。JetBrains の調査では、開発者の 11% が次に導入する言語として Go を挙げています。7 つの言語を比較します。

Patrik Nilsson
LevelUpGo 創業者
2026年9月23日 公開
バックエンド開発におすすめのプログラミング言語 2026 年版

2026 年のバックエンド開発では、Go が最適なデフォルトです。単一のバイナリにコンパイルでき、goroutine で数千の同時リクエストを処理でき、本番環境で使える HTTP サーバーを標準ライブラリに備え、チームが大きくなってもコードが読みやすいままです。Java、C#、Python、TypeScript、Rust、PHP にも、それぞれ得意な分野があります。ただし、Go ほど多くのバックエンドの要件を一度に満たす言語はありません。

要約

  • Go は以下のすべての基準で高く評価でき、一般的な API、ワーカー、マイクロサービスで問題になる弱点がありません。
  • GitHub の各リポジトリの言語統計によると、Kubernetes、Terraform、Docker Engine、Prometheus のコードの 88% から 99.7% が Go です。
  • JetBrains が 24,534 人の開発者を対象に行った 2025 年の調査では、次に導入する予定の言語として最も多く挙げられたのが Go（11%）で、Rust（10%）と Python（7%）を上回りました（JetBrains、2025 年）。
  • 特定の仕事では、ほかの言語が今でも勝ちます。ML やデータ処理なら Python を選び、大規模な既存の JVM や .NET のコードベースの中では Java や C# を使い続け、ガベージコレクタによる停止を一切許容できないなら Rust を選びましょう。

バックエンド言語を評価する 7 つの基準

バックエンド言語は、単一のベンチマークではなく、サービスを数年にわたって構築、運用、保守するコストで評価すべきです。Stack Overflow の 2025 年の調査では、全体で最も使われている言語は JavaScript で 66%、Python は 57.9% でした（Stack Overflow、2025 年）。しかし、利用率だけではサーバー向けにどの言語が最適かはわかりません。

この比較では、本番環境でのバックエンドの持ちこたえ方を左右する 7 つの基準を使います。

  1. パフォーマンスとメモリ。 サービスがトラフィックをさばくのに必要な CPU と RAM の量です。クラウドの請求額に直接表れます。
  2. 並行処理。 多数のリクエスト、データベース呼び出し、バックグラウンドジョブを同時にどれだけ簡単に扱えるかです。
  3. デプロイと運用。 サーバーに何を配置するのか、コンテナイメージの大きさ、サービスの起動の速さです。
  4. チームでの保守性。 20 人が 5 年間変更し続けても、コードがどれだけ読みやすいままでいられるかです。
  5. エコシステム。 データベース、キュー、認証、クラウド SDK、オブザーバビリティのためのライブラリです。
  6. 採用市場。 その言語を知っている開発者の数と、使っている企業の数です。
  7. 戦力になるまでの時間。 新しい開発者がレビュー済みの変更をリリースできるようになるまでの期間です。

なぜ Go がバックエンド開発のデフォルトに最適なのでしょうか？

Go はネットワークサーバー向けに Google で設計された言語で、それがデフォルトの設計に表れています。JetBrains によると、Go を主要言語として使うプロの開発者は 220 万人で、5 年前の 2 倍です（JetBrains Go Ecosystem 2025、2025 年）。Go チーム自身の調査では、Go 開発者の 91% が Go に満足していると回答しています（Go Developer Survey 2025、2026 年）。

向いている用途： REST や gRPC の API、マイクロサービス、バックグラウンドワーカー、CLI、そしてオペレーターやプロキシなどのクラウドインフラ。

強み：

  • 1 つのバイナリにコンパイルされ、サーバーにランタイムをインストールする必要がありません。別の OS や CPU 向けのクロスコンパイルも、GOOS と GOARCH を設定するだけです（Go docs）。
  • goroutine を使うと、並行処理のコードが普通の逐次処理のコードのように書けます。標準の net/http サーバーは受け付けた接続をそれぞれ専用の goroutine で処理するので、async を書いたりスレッドプールを管理したりする必要はありません。
  • 標準ライブラリは、HTTP のサーバーとクライアント、JSON、TLS、SQL データベースへのアクセス、log/slog による構造化ログまでカバーしています。依存パッケージが数えるほどしかない Go のサービスも珍しくありません。
  • Go のキーワードは 25 個（Go spec）で、フォーマッタは gofmt の 1 つだけです。新しく入ったメンバーが書いたコードも、シニアエンジニアが書いたコードとまったく同じ形式に整形されるので、レビューが速くなります。
  • Go 1 の互換性の約束により、2012 年に Go 1.0 向けに書かれたコードは、変更なしでコンパイルでき、動き続けることが想定されています（Go 1 compatibility）。アップグレードは移行プロジェクトではなく、日常的な作業です。

弱み：

  • ガベージコレクタがあります。Go 1.26 からデフォルトで有効になった Green Tea コレクタは、GC の負荷が高いプログラムで GC のオーバーヘッドを 10% から 40% 削減します（Go 1.26 release notes）。それでも GC が存在すること自体は、レイテンシが極めて重要な一部のシステムでは問題になります。
  • if err != nil によるエラー処理は明示的で冗長です。多くのチームは次第にその良さを認めるようになりますが、例外より行数は増えます。
  • ML やデータサイエンスのライブラリは、Python に大きく遅れています。

結論： 総合的に最も強い選択肢です。一般的なバックエンド開発で評価が低くなる基準がありません。LevelUpGo 自身のバックエンドも Go で書かれており、API も、あなたの演習を採点するコードジャッジも Go です。

Java は今でもバックエンド開発に向いているのでしょうか？

向いています。Java はプロの開発者の 29.6% が使っており（Stack Overflow、2025 年）、銀行、保険会社、小売企業の多くでバックエンドを支えています。JDK 21 で正式機能になった仮想スレッドにより、Java は軽量な並行処理を手に入れました。これは従来のリクエストごとにスレッドを使うモデルよりも、goroutine にずっと近いものです（JEP 444）。

向いている用途： 大規模なエンタープライズシステム。特に、組織がすでに JVM と Spring の上で動いている場合です。

強み：

  • Spring Boot、Hibernate、そして広い JVM のエコシステムが、思いつくほぼすべてのエンタープライズ連携をカバーしています。
  • JIT コンパイラが、長時間動き続けるサービス向けに非常に高速なコードを生成します。
  • 採用できる人材が多く、プロファイリングや監視のためのツールにも数十年の蓄積があります。

弱み：

  • サービスには JVM が必要で、Go のバイナリより起動が遅く、メモリも多く使います。GraalVM のネイティブイメージを導入すれば別ですが、そのビルド上の制約も抱えることになります。
  • Spring のアノテーション、依存性注入、自動設定は多くの挙動を隠します。新しい開発者は、リクエストが実際に何をしているのかを追えるようになるまでにしばらくかかります。
  • 既存の Java コードの多くは仮想スレッド以前に書かれているため、チームは複数の並行処理モデルを混在させることになります。

結論： すでに JVM を使っているエンタープライズのチームにとっては安全な選択です。新しいサービスなら、Go は同等の実行時パフォーマンスを、より少ないメモリ、よりシンプルなデプロイ、より少ないフレームワークの学習量で実現します。

C# と .NET はバックエンド開発に向いているのでしょうか？

向いています。最新の .NET はクロスプラットフォームで、高速で、よく設計されています。C# はプロの開発者の 29.9% が使っています（Stack Overflow、2025 年）。Native AOT コンパイルで作ったアプリは「起動が速く、メモリ使用量が小さく」、.NET ランタイムをインストールしなくても動きます（Microsoft Learn）。

向いている用途： Microsoft の技術を中心に据えた企業、Azure を多用するチーム、既存の .NET システム。

強み：

  • ASP.NET Core は成熟した高速な Web フレームワークで、Visual Studio や Rider のツールサポートも充実しています。
  • async/await がうまく統合されており、Entity Framework Core がほとんどのデータアクセスの要件をカバーします。
  • ジェネリクス、パターンマッチング、LINQ を備えた強力な言語です。

弱み：

  • Native AOT では実行時のコード生成や動的ロードが使えなくなり、トリミングも必須です。リフレクションに依存するエコシステムの一部は、まだ Native AOT で動きません。
  • async はコードベース全体に広がります。1 つのメソッドが async になると、その呼び出し元も async にする必要が出てくるのが普通です。
  • 求人が多いのは、すでに Microsoft 製品を使っている企業です。クラウドネイティブやインフラの職種では少なめです。

結論： .NET の組織の中では優れた選択肢です。その外では、Go がより小さな言語とよりシンプルなデプロイで同様の成果を出せます。

Python はバックエンド開発に向いているのでしょうか？

Python は、CPU コストより開発スピードが重要なバックエンドに向いています。バックエンドの大半が ML なら、Python 以外に現実的な選択肢はありません。プロの開発者の 54.8% が使っており（Stack Overflow、2025 年）、Django と FastAPI はどちらも成熟していてドキュメントも充実したフレームワークです。

向いている用途： ML モデルのサービング、データパイプライン、社内ツール、Django で作る管理画面中心のプロダクト。

強み：

  • 初心者が戦力になるまでが速い言語として、このリストでは Go と並んでトップ 2 に入ります。
  • Django の管理画面、ORM、認証を使えば、CRUD のプロダクトが数日で動き始めます。FastAPI は型ヒントから OpenAPI のドキュメントを生成します。
  • NumPy、pandas、PyTorch、scikit-learn に近いものは、このリストのほかのどの言語にもありません。

弱み：

  • CPython はインタプリタ方式で、CPU バウンドな処理では Go、Java、C# よりはるかに遅くなります。
  • グローバルインタプリタロック（GIL）が真の並列処理を制限します。GIL のないフリースレッド版ビルドは Python 3.14 から公式にサポートされていますが、まだオプションのビルドで、デフォルトではありません（PEP 779）。
  • 動的型付けのため、型ヒントや mypy を使っても、大規模なコードベースを安全にリファクタリングするのは難しくなります。

結論： ML やデータ処理には正しい選択です。一般的な API サービスでは、トラフィックの多いチームがパフォーマンスと並行処理の限界にぶつかり、2 つ目の言語を追加することがよくあります。すでに Python を書いているなら、Python から Go への移行のガイドで何が変わるかを解説しています。Go vs Python では 2 つの言語を詳しく比較しています。

Node.js と TypeScript はバックエンド開発に向いているのでしょうか？

Node.js と TypeScript の組み合わせは、I/O が中心のサービスには強い選択肢です。同じチームがフロントエンドも書いている場合は特にそうです。TypeScript はプロの開発者の 48.8% が使っており（Stack Overflow、2025 年）、ブラウザとサーバーで同じ言語を使えることは、小さなチームにとって実際の利点です。

向いている用途： Web アプリのバックエンド、BFF（Backend for Frontend）層、WebSocket を使ったリアルタイム機能、フルスタックのチーム。

強み：

  • 型やバリデーションのコードをフロントエンドとバックエンドで共有できます。
  • npm のエコシステムは、現存する最大のパッケージレジストリです。
  • ノンブロッキング I/O により、多数の同時接続をうまく扱えます。

弱み：

  • Node はデフォルトで JavaScript を単一スレッドで実行します（Node.js docs）。ワーカースレッドは CPU 負荷の高い処理には役立ちますが、Node のドキュメント自身が書いているとおり「I/O 中心の処理にはあまり役立ちません」（Node.js worker_threads）。
  • 一般的なサービスは推移的な依存関係として数百の npm パッケージを取り込み、そのそれぞれがサプライチェーンのリスクになります。この点は Go vs Node.js のサプライチェーンセキュリティで取り上げています。
  • TypeScript の型は実行時には消えるため、境界ごとに結局バリデーションライブラリが必要です。

結論： フルスタックのチームや I/O バウンドなサービスには適しています。CPU 処理、並列処理、小さな依存関係ツリーが必要なサービスなら、Go のほうがよいデフォルトです。

Rust はバックエンド開発に向いているのでしょうか？

Rust は、ガベージコレクタなしで最大限のパフォーマンスが必要な、限られた種類のバックエンドには優れた選択です。Stack Overflow の 2025 年の調査では 72% で最も称賛されている言語になっており（Stack Overflow、2025 年）、所有権モデルによってメモリバグの種類ごとコンパイル時に取り除けます。

向いている用途： プロキシ、ロードバランサー、データベース、テールレイテンシの要件が厳しいサービス。

強み：

  • C や C++ と同等のパフォーマンスで、GC による停止がありません。
  • メモリ安全性とデータ競合の安全性をコンパイラがチェックします。
  • Tokio と Axum を土台にした、実用的な非同期スタックがあります。

弱み：

  • 借用チェッカー、ライフタイム、async トレイトを使いこなせるようになるには数か月かかります。機能をリリースしなければならないチームにとっては、それが開発の遅れにつながります。
  • コンパイル時間が長く、特に CI で顕著です。
  • 使える開発者が少なく（Stack Overflow によるとプロの開発者の 14.5%）、クラウド SDK などのバックエンド向けライブラリも Go ほど充実していません。

結論： GC による停止が許されないシステムには正しい道具です。一般的な API やサービスでは、CPU で節約できる分より多くの開発時間がかかります。トレードオフの詳細は Go vs Rust のバックエンド比較で解説しています。

PHP は今でもバックエンド開発に向いているのでしょうか？

Web アプリケーションなら向いています。PHP はプロの開発者の 19.1% が使っており（Stack Overflow、2025 年）、Laravel と Symfony は生産性が高く、よくメンテナンスされたフレームワークです。PHP 8 の JIT は「特定の長時間実行されるアプリケーションで 1.5 から 2 倍の改善」をもたらしましたが、一般的なアプリケーションのパフォーマンスは PHP 7.4 と同程度のままでした（PHP 8.0 release）。

向いている用途： コンテンツサイト、EC サイト、Laravel や WordPress で作る CRUD の Web アプリ。

強み：

  • Laravel は、ルーティング、ORM、キュー、認証、管理画面の雛形を最初から備えています。
  • ほぼどこでも、安くて簡単なホスティングが見つかります。
  • Web 制作会社や事業会社向けの開発者が大勢います。

弱み：

  • 従来のリクエストモデルではリクエストごとにゼロから処理が始まるため、追加のツールなしでは WebSocket やバックグラウンド処理のような長時間の処理が制限されます。長時間動き続けるワーカーモードを追加するモダンな PHP アプリケーションサーバー FrankenPHP は、それ自体が Go で書かれています（FrankenPHP）。
  • 1 つのリクエスト内での並行処理は限られています。
  • クラウドネイティブやインフラの分野ではあまり使われていません。

結論： 従来型の Web アプリでは今でも生産的です。長時間動き続けるサービスや並行処理の多い用途なら、Go のほうがよいデフォルトです。Go に興味がある PHP 開発者は、PHP から Go へのガイドを参照してください。

バックエンド言語の評価表

Go は 7 つの基準で 35 点中 32 点を獲得しました。合計で最も高く、Java と C# を 4 点上回っています。以下のスコアは、上で挙げた情報源とトレードオフをもとに、一般的なバックエンドサービス（データベース、キュー、いくつかのバックグラウンドワーカーを持つ HTTP API）を想定して、編集部が 1（弱い）から 5（強い）で評価したものです。

基準GoJavaC#TypeScriptPythonRustPHP
パフォーマンスとメモリ4443253
並行処理5443242
デプロイと運用5343353
チームでの保守性5443333
エコシステム4545534
採用市場4555524
戦力になるまでの時間5334514
合計（35 点満点）32282826252323

評価についての補足です。

  • Go はガベージコレクタがあるためパフォーマンスで Rust に 1 点及ばず、エコシステムと採用市場では、歴史が長く広く使われている Java、TypeScript、Python に 1 点及びません。
  • デプロイでは Rust が Go と同点です。Rust も単一のバイナリにコンパイルされます。
  • デプロイで C# が Java より 1 点高いのは、Native AOT が .NET SDK に含まれているのに対し、Java のネイティブイメージには別のツールチェーンとして GraalVM が必要だからです。
  • 戦力になるまでの時間で Python が 5 点なのは実態どおりです。多くのチームがその理由で Python から始め、あとからパフォーマンスが重要なサービスを別の言語に移しています。

なぜ Go がトップになるのでしょうか？

Go がトップになるのは、弱い基準がないからです。クラウドのコストを低く抑えられるほど速く動き、言語が小さいので、チームは同じコードベースで何年も生産性を保てます。さらに標準ライブラリがサービスに必要なもののほとんどをカバーしているので、基本的な JSON API ならフレームワークは要りません。

example.gogo
package main

import (
	"encoding/json"
	"log"
	"net/http"
)

type Order struct {
	ID     string `json:"id"`
	Status string `json:"status"`
}

func getOrder(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
	id := r.PathValue("id")
	order := Order{ID: id, Status: "shipped"}

	w.Header().Set("Content-Type", "application/json")
	if err := json.NewEncoder(w).Encode(order); err != nil {
		log.Printf("encode order %s: %v", id, err)
	}
}

func main() {
	mux := http.NewServeMux()
	mux.HandleFunc("GET /orders/{id}", getOrder)
	log.Fatal(http.ListenAndServe(":8080", mux))
}

GET /orders/{id} のようなメソッドとパスのパターンは net/http に組み込まれており、各接続はそれぞれ専用の goroutine で処理されます。スレッドプールのサイズを決めたり、イベントループを管理したりする必要はありません。デプロイの準備ができたら、Mac から ARM サーバー向けの Linux バイナリを 1 つのコマンドでビルドできます。

example.bashbash
CGO_ENABLED=0 GOOS=linux GOARCH=arm64 go build -o orders-api .

このバイナリは、ほかに何も入っていないコンテナイメージに収められます。クラウドインフラで Go が占める位置も、同じ特性で説明できます。Cloud Native Computing Foundation のプロジェクトの 75% 以上が Go で書かれています（go.dev）。GitHub の言語内訳を見ると、Go の割合は Terraform が 99.7%、Kubernetes が 97.7%、Docker Engine（moby）が 97.3%、Prometheus が 88.0% です。コンテナを使っているユーザーの 82% が本番環境で Kubernetes を動かしている今（CNCF Annual Survey、2026 年）、現代のバックエンドスタックの大部分は Go のコードの上で動いています。

PayPal は、サービスを Go に移行したあと「CPU 使用量が約 10% 減り、コードもよりきれいで保守しやすくなった」と報告しています（go.dev PayPal case study）。Uber、Cloudflare、Twitch、Monzo、American Express、Dropbox なども、本番環境のバックエンドを Go で運用しています（go.dev case studies）。

Go は、来年導入を予定している開発者が最も多い言語でもあります。

棒グラフ：JetBrains State of Developer Ecosystem 2025 で、次に導入を予定している開発者が最も多い言語は Go で 11%。Rust の 10%、Python の 7%、Kotlin の 6%、TypeScript の 6% を上回っています

JetBrains が 2026 年に行った言語の移行に関する調査でも、同じ傾向が見られました。成長すると予測された言語のうち、「実際に成長したのは Go だけ」でした（JetBrains、2026 年）。

ほかの言語を選ぶべきなのはどんなときでしょうか？

解決したい課題が一般的なバックエンド開発の範囲外にある場合や、すでに別のスタックで大きなチームとコードベースを抱えている場合は、ほかの言語を選びましょう。私たちが Go から始めないのは、次の 3 つのケースです。

  • ML とデータサイエンス。 Python のライブラリに相当するものはありません。よくあるパターンは、Python でモデルを学習させ、Go の API の裏側でそのモデルを提供する構成です。
  • 大規模な既存の JVM や .NET のシステム。 動いているソフトウェアを書き直すコストは、得られる節約より大きくなります。意味のある場面では新しいサービスを Go で作り、中核部分はそのままにしておきましょう。
  • ガベージコレクタが許されない場合。 プロキシ、データベース、レイテンシに厳しい上限があるサービスは Rust の領域です。
flowchart TD
    Start(["New backend service"]) --> ML{"Is the core job ML or data science?"}
    ML -->|Yes| Py(["Python"])
    ML -->|No| Estate{"Joining a large JVM or .NET codebase?"}
    Estate -->|Yes| Stay(["Java or C#"])
    Estate -->|No| GC{"Are GC pauses unacceptable?"}
    GC -->|Yes| Rust(["Rust"])
    GC -->|No| Go(["Go"])

    classDef start fill:#0b2942,color:#d6deeb,stroke:#1d3b53,stroke-width:1px
    classDef question fill:#0b2942,color:#d6deeb,stroke:#1d3b53,stroke-width:2px
    classDef goPick fill:#00ADD8,color:#011627,stroke:#5DC9E2,stroke-width:3px
    classDef other fill:#0b2942,color:#d6deeb,stroke:#7a8fa3,stroke-width:2px

    class Start start
    class ML,Estate,GC question
    class Go goPick
    class Py,Stay,Rust other

この 3 つのケースに当てはまらないものは、すべて Go が担当します。ほとんどの API、マイクロサービス、ワーカー、社内プラットフォームがこれに含まれます。

バックエンド開発のための Go の学習はどう始めればよいでしょうか？

まず言語の基礎を学び、それから実際のサービスを作りましょう。Go は機能が少ないので、ほかの言語をすでに知っている開発者の多くは、2 週間ほどで役に立つ Go のコードを書けるようになります。

  1. 基礎を学ぶ。 型、slice、map、struct、interface、error、goroutine です。無料の Go Fundamentals コースでは、すべてのレッスンの横にエディタがあり、コードがテストに合格して初めて次に進めます。
  2. プロジェクトを作る。 データベースを使う API、バックグラウンドジョブのキュー、キャッシュなどです。Real-World Projects トラックでは、空のリポジトリからこれらを作っていきます。
  3. 道筋に沿って進む。 LevelUpGo のロードマップは、最初のプログラムから並行処理、テスト、本番環境のサービスまで、学ぶ順番をすべて示しています。

そもそも Go に時間をかける価値があるのか迷っているなら、2026 年に Go を学ぶ価値はあるか？で、求人、年収、言語の今後について解説しています。

よくある質問

バックエンド開発では Go と Java のどちらが優れていますか？

新しいサービスなら、たいていは Go です。Go はメモリ使用量が少なく、起動が速く、単一のバイナリとしてデプロイでき、学ぶべきフレームワークもずっと少なくて済みます。大規模な Spring のコードベースを拡張する場合や、JVM にしかないライブラリに依存している場合は、Java のほうがよい選択です。Java 21 の仮想スレッドで並行処理の差は縮まりましたが、Go のモデルのほうがシンプルで、Go 1.0 からずっとデフォルトです。

Python はバックエンド開発に使えるほど速いですか？

I/O バウンドな Web アプリの多くでは、十分に速いです。処理時間の大半はデータベースの応答待ちだからです。ただしインタプリタと GIL のため、CPU 負荷の高い処理や高い並行性は苦手です。GIL を取り除いたフリースレッド版ビルドは Python 3.14 で公式にサポートされましたが、まだオプションです。トラフィックの多いチームは、負荷の集中するサービスを Go に移すことがよくあります。

バックエンド開発では Rust は Go より優れていますか？

Rust のほうが速く、ガベージコレクタもありませんが、習得にも実装にもはるかに時間がかかります。ほとんどの API やマイクロサービスでは、Go で十分に近いパフォーマンスが得られ、開発もずっと速く進みます。プロキシ、データベース、GC による停止が許されないシステムなら Rust のほうがよい選択です。

大企業はバックエンド開発に何を使っていますか？

大企業の多くは複数の言語を使っています。古いエンタープライズシステムは Java や C# で動いていることが多く、ML の仕事は Python、クラウドインフラや比較的新しいマイクロサービスの多くは Go で動いています。PayPal、Uber、Cloudflare、Twitch、Monzo、American Express はいずれも本番環境で Go を運用しており、Kubernetes、Docker、Terraform も Go で書かれています。

Go はマイクロサービスに向いていますか？

向いています。最良の選択肢の 1 つです。小さな静的バイナリのおかげでコンテナイメージは非常に小さくなり、サービスはミリ秒単位で起動し、goroutine が追加のフレームワークなしで同時リクエストを処理します。gRPC と Protocol Buffers も Go を公式にしっかりサポートしています。Cloud Native Computing Foundation のプロジェクトの大半は Go で書かれています。

Go は 2026 年も成長していますか？

何で測るかによります。検索エンジンの結果をもとにした TIOBE インデックスでは、2026 年 9 月の Go は 12 位で、1 年前の 8 位から下がりました。一方、開発者を対象にした調査では逆の結果が出ています。JetBrains の調査では、導入を予定している開発者が最も多い言語は Go でした。2026 年の移行に関する調査でも、成長が予測された言語のうち実際に成長したのは Go だけでした。

初心者が最初に学ぶべきバックエンド言語はどれですか？

Go は最初のバックエンド言語として有力な選択肢です。キーワードは 25 個、フォーマットのスタイルは 1 つだけで、コンパイラがミスを早い段階で見つけてくれます。標準ライブラリを使えば、フレームワークに隠されることなく HTTP、JSON、データベースの仕組みを学べます。この疑問については Go を最初のプログラミング言語にすべきか？で詳しく取り上げています。

出典

シニアエンジニアのように Go を書く

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