Azure Synapse Analyticsの費用は、利用するコンポーネントと規模で大きく変わります。小規模なサーバーレスSQLプール中心の構成なら、月額数万円から始められます。
専用SQLプールを本格稼働させる中〜大規模では、月額数十万〜数百万円になり、初期の構築・開発費用は500万〜数千万円規模になることもあります。
本テーマに関する全体ガイドは、以下の記事をご覧ください。
▼全体ガイドの記事
・Azure Synapse Analytics導入の完全ガイド
データ基盤構築の費用の考え方や見積もりの注意点については、無料ホワイトペーパー「データ基盤構築の完全ガイドブック」で詳しく解説しています。
Azure Synapse Analytics導入の全体像
Azure Synapse Analyticsは、データの収集・保存・加工・分析から図表での表示までを、単一のサービス上で完結できるよう設計されたプラットフォームです。従来は別々のサービスだったAzure SQL Data Warehouse・Azure Data Factory・Apache Spark・Power BIなどの機能が統合されています。
データエンジニアとデータアナリストが同じ環境で作業できる点が大きな特長です。
導入にかかる費用は、利用するコンポーネントと使用量の組み合わせによって大きく変わります。費用を抑える第一歩は、まず全体像を把握してから自社に適した構成を検討することです。
主要コンポーネントと役割
Azure Synapse Analyticsは複数のコンポーネントで構成されており、それぞれが独立した課金体系を持っています。まず専用SQLプールは、従来のAzure SQL Data Warehouseに相当し、大量のトランザクションデータを高速に分析するためのコンポーネントです。
続いてサーバーレスSQLプールは、Azure Data Lake StorageやAzure Blobストレージ上のデータに対して、インフラを意識せずSQLクエリを実行できる機能です。処理したデータ量に応じた従量課金となります。
Apache Sparkプールは、PythonやScalaを使った大規模データ処理やML（機械学習）パイプラインの構築に利用されます。そしてSynapse Pipelinesは、Azure Data Factoryと同等のデータ統合・ETL機能を提供するコンポーネントです。これらを組み合わせることで、自社のデータ活用ニーズに合わせた柔軟な構成を組めます。
導入によって期待できるビジネス価値
Azure Synapse Analyticsを導入する主な価値として、データサイロの解消と分析スピードの向上が挙げられます。従来は複数のツールやシステムに分散していたデータを一か所にまとめて管理できるため、経営判断に必要なデータを迅速に取り出し、意思決定のスピードを大きく上げられます。加えて、Microsoftが提供するエンタープライズグレードのセキュリティ機能を使えます。
Azure Active Directory連携、列レベルのセキュリティ、動的データマスキングなどがあるため、金融・医療・製造業など機密性の高いデータを扱う業種でも安心して利用できます。たとえば、集英社が約500名のスタッフを対象にデータ分析基盤を構築した事例のように、大規模な組織での活用実績も豊富です。
費用対効果の観点では、既存のオンプレミスDWH（データウェアハウス）をクラウドに移行することで、ハードウェア保守費や電気代などのインフラコストを削減できるケースも多くあります。
Azure Synapse Analytics導入の進め方
Azure Synapse Analyticsの導入は、要件定義・設計・開発・テスト・リリースという一般的なシステム開発フローに沿って進みます。ただし、データ基盤ならではの考慮点（データモデル設計・セキュリティポリシー・既存システムとの連携方法）が加わるため、各フェーズで専門的な知識が必要になります。費用を左右する要因のほとんどは、要件定義フェーズで決まるといっても過言ではありません。
要件定義の段階で、自社のデータ量・クエリ頻度・必要なパフォーマンスを正確に把握しておくと、コンポーネントの選択や規模感を適切に見積もれるようになります。
要件定義・企画フェーズ
要件定義・企画フェーズでは、発注側が「何のためにデータ基盤を構築するのか」という目的を明確にすることから始めます。そのうえで、分析対象となるデータソース（基幹システム・SFA・ECサイトのログなど）を洗い出し、分析ユーザー数とアクセス頻度を見積もります。Power BIや他のBIツールとの連携要件を確認し、セキュリティ・コンプライアンス要件も整理します。
このフェーズでは、データフロー図・非機能要件定義書・概算コスト試算書を作っておくのが理想的です。特に専用SQLプールのサービスレベル（DW100c〜DW30000c）は月額費用に直結するため、この段階で専門家の意見を取り入れることを強く推奨します。
企業規模や社内リソースにもよりますが、要件定義フェーズだけで1〜2ヶ月程度かかるケースが多く、外部コンサルタントを活用する場合は50〜200万円程度の費用がかかることもあります。
設計・開発フェーズ
設計・開発フェーズでは、要件定義の内容をもとに、Azure Synapse Workspaceの構築とデータモデル設計を進めます。
また、Synapseパイプラインの開発やSparkジョブの実装も行います。
工数は、データソースの数と構成の複雑さによって大きく変わります。構成別の工数と、プロジェクト規模別の開発費用を並べて示します。
- シンプルな構成：1〜3データソース・専用SQLプールのみ利用の場合、2〜3ヶ月で済みます
- 複雑な構成：複数のデータソースとSparkプールを組み合わせると、6ヶ月以上かかるケースもあります
- 中規模プロジェクト：データソース5〜10本・ユーザー数100名程度で、開発費用は500万〜1,500万円程度です
- 大規模プロジェクト：データソース20本以上・ユーザー数500名以上で、2,000万〜5,000万円以上となることもあります
この幅は、既存システムとの連携の複雑さやデータクレンジングの難易度によって生まれます。
開発パートナーを選ぶ際は、Azure認定資格（Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate）を保有するエンジニアが在籍しているかどうかが、品質の目安になります。
テスト・リリースフェーズ
テスト・リリースフェーズでは、データの正確性を検証するデータ品質テストやパフォーマンステストを行い、セキュリティ検証やユーザー受け入れテスト（UAT）も実施します。データ基盤ならではの注意点は、本番データに近い大量データを使ったパフォーマンステストが必須な点です。このテストで専用SQLプールのサービスレベルを見直すケースも、少なくありません。
テスト環境の構築と本番環境の並行稼働期間には、追加のAzure利用料が発生するため、テストフェーズのコスト（通常、月額Azure費用の50〜100%相当）も見積もりに含めておく必要があります。リリース後のユーザートレーニングと定着支援まで含めると、テスト〜リリースフェーズで1〜3ヶ月・100万〜300万円程度の追加費用を想定しておくことが無難です。
集英社の事例では、企画から本稼働まで約1年間かかっており、大規模導入ではこれくらいの期間を見込んでおくとよいでしょう。
費用相場とコストの内訳
Azure Synapse Analyticsの費用は、「Azureサービス利用料」と「導入・構築費用（SIerへの委託費）」に分けて考えると整理しやすくなります。Azureサービス利用料はMicrosoftに支払う月額のクラウド費用で、導入・構築費用は初期の設計・開発・テストにかかる一時的な費用です。前者はランニングコストとして継続的に発生します。
一方で、後者は主にプロジェクト期間中に集中して発生します。それぞれの相場感を押さえたうえで、トータルのTCO（総保有コスト）を算出することが、適切な予算策定につながります。
Azureサービス利用料の内訳と相場
コンポーネントごとの料金は、2025年時点・東日本リージョン・1ドル=155円換算の目安です。専用SQLプールは、DWの規模と利用の仕方によって料金が大きく変わります。
- 専用SQLプール（DW100c・従量課金）：約1.81ドル/時間（月額フル稼働で約21,000円）
- 専用SQLプール（DW100c・予約）：1年予約は約1.14ドル/時間（月額約13,200円）、3年予約は約0.63ドル/時間（月額約7,300円）
- 専用SQLプールの一時停止：アクティブな時間に課金されるため、非業務時間に一時停止すればコストを大幅に削減できます
- サーバーレスSQLプール：処理したデータ1TBあたり約6ドル（約930円）の従量課金です。小規模な分析やデータ探索であれば非常に経済的です
- Apache Sparkプール：vCoreの時間あたり約0.258ドル（分単位で按分）です。Small（4vCore）を1時間利用すると約160円です
一時停止の例として、1日8時間・週5日稼働であれば、月額フル稼働比で約24%の費用に収まります。
DW500c（従量課金）にすると時間あたり約9.05ドル、フル稼働時の月額で約105,000円に上がり、DW1000cではそれぞれ約18.1ドル、約210,000円になります。
また、データ統合（Synapse Pipelines）は、オーケストレーションアクティビティ1,000回あたり約0.94ドル、データ移動は1TBあたり約0.25ドルです。ストレージ（Azure Data Lake Storage Gen2）は必須で、ストレージ1TBあたり約23.55ドル/月（LRS冗長性の場合）です。
初期費用以外のランニングコスト
Azureサービス利用料のほかに、運用では保守の体制や人員、外部委託、周辺ツールの費用も継続して発生します。
- 保守・運用費用：システムの正常稼働を保つための監視・障害対応・定期的なパフォーマンスチューニングにかかる費用です
- 人件費：自社でAzure専任エンジニアを置く場合は、エンジニア1名で月額50〜100万円程度です
- サービス契約費用：外部ベンダーに保守を委託する場合は、月額10〜50万円程度が相場です
- Power BIのライセンス費用：ユーザーあたり月額2,600円〜のPower BI Pro、または容量ベースのPremiumです
- Microsoft Defender for Cloud（旧Azure Security Center）：セキュリティを強化するために有効化が必要です
Power BIのライセンス費用は、BIツールとの連携が必要な場合にかかります。また、監査ログを保管するためのAzure Monitor・Log Analytics費用も必要です。
全体のランニングコストは、小規模構成（サーバーレスSQLプール中心・ユーザー数20名程度）で月額10〜30万円です。中規模構成（専用SQLプールDW300c・ユーザー数100名程度）では月額50〜150万円です。大規模構成（専用SQLプールDW1000c以上・Sparkプール併用）では月額200万円以上を見込んでおくとよいでしょう。
見積もりを取る際のポイント
Azure Synapse Analyticsの導入見積もりを正確に取るには、いくつかの準備と注意点があります。見積もりの精度は、最終的な費用のブレ幅に直結します。適切な準備なしに依頼すると、後から追加費用が発生したり、構成を大幅に見直す必要が生じたりすることがあります。押さえるべき点は、要件明確化、発注先の選び方、リスク管理の3つの観点です。
要件明確化と仕様書の準備
見積もり精度を高めるうえで最も効くのは、データ要件を具体化することです。見積もりを依頼する際は、次の項目を用意しておくとよいでしょう。
- データ量の現状と将来予測：現在のデータ量（GB・TB単位）、年間成長率、ピーク時のデータ処理量を、できる限り具体的な数値で示します
- データソース：統合するものを明確にします
- 連携方式：リアルタイム連携が必要か、バッチ処理（日次・週次）で足りるかを整理します
- 分析ユーザー：データサイエンティスト・アナリスト・経営層などの種別と人数、同時アクセス数の想定を伝えてください
- パフォーマンス要件：クエリの応答時間目標やSLAを定めると、専用SQLプールのサービスレベルやSparkプールの必要vCore数の見積もりに反映されます
データソースには、基幹システム（SAP・Oracle・商用ERPなど）、SFA（Salesforce等）、外部データ（SNS・マーケット情報等）があります。
具体的な数値を示せると、適切なサービスレベルの選定につながります。Microsoftが提供する「Azure料金計算ツール」（https://azure.microsoft.com/ja-jp/pricing/calculator/）を使えば、自社でも事前に概算を試算できます。
複数社比較と発注先の選び方
Azure Synapse Analyticsの導入を外部パートナーに依頼する場合は、最低3社から見積もりを取ることを強く推奨します。見積もり金額だけでなく、提案内容の品質・実績・体制を総合的に比べることが大切です。
発注先は、次の観点で比べるとよいでしょう。
- 認定パートナーレベル：Microsoftの「Azure Expert MSP」「ソリューションパートナー」などの認定を取得しているか
- 導入実績：同業種・同規模の企業への導入事例があり、データ量・ユーザー数・効果を具体的に説明できるか
- プロジェクト体制：データエンジニア・クラウドアーキテクト・プロジェクトマネージャーが揃っているか
- 費用の提案：初期構築費用だけでなく、保守・運用費用の提案があるか
- コストを抑える提案：プールの自動停止設定・予約割引の活用・サーバーレスと専用プールの使い分けなどが含まれているか
認定を取得しているベンダーは、Azure導入の実績と技術力が証明されています。ソリューションパートナーには、Modern Work・Data & AIカテゴリがあります。認定資格保有者（Azure Data Engineer AssociateやAzure Solutions Architectなど）の人数も、技術力の客観的な指標になります。
費用面では、初期構築費用と保守・運用費用を合わせて比べることが大切です。
注意すべきリスクと対策
Azure Synapse Analyticsの導入で費用が予算を超過する主なリスクは、次の3つです。
- データ品質問題：既存システムのデータに欠損・重複・フォーマット不整合などがあると、データクレンジングの工数が当初想定の2〜3倍に膨らむことがあります
- スコープクリープ：プロジェクトの途中で「このデータソースも連携したい」「この分析機能も追加したい」という要望が増えると、工数が膨らみます
- コスト爆発：Azure利用料が予想外に増えることで、大容量データ処理を伴うプロジェクトではよくあるリスクです
予算超過を避けるには、データ、要件、利用料、購入方法のそれぞれで、早めに手を打っておくことが有効です。
- データ品質：要件定義フェーズでサンプルデータのプロファイリングを行い、データ品質の状況を事前に把握しておく
- 要件の追加：変更管理を最初から決め、追加要件は別見積もりで扱う契約形態（準委任より請負型のほうが明確）を選ぶと、費用の予見可能性が高まります
- 利用料の管理：専用SQLプールの自動一時停止設定や、サーバーレスSQLプールのクエリ単位の費用上限設定を使えば、コスト爆発を防げます
- 予約購入：専用SQLプールを1年・3年の予約購入に切り替えることで、従量課金比で最大65%のコスト削減が可能です
- SCUの事前購入（Azure Synapse コミット ユニット）：従量課金比で最大28%の節約が実現できます
利用料は、Azureの予算アラート機能で月額利用料が閾値を超えたら通知が届くように設定し、定期的にコストを見直すことが大切です。
まとめ
Azure Synapse Analyticsの導入費用は、利用するコンポーネントと規模によって大きく異なります。Azureサービス利用料だけで見ると、小規模なサーバーレスSQLプール中心の構成では月額数万円から始められる一方、専用SQLプールを本格稼働させる中〜大規模構成では月額数十万〜数百万円になります。
初期の構築・開発費用は小規模で200〜500万円程度、中〜大規模では500万〜数千万円規模になることもあります。費用を抑える方法として効果的なのは、まず利用頻度の低い時間帯に専用SQLプールを一時停止する設定です。次に、本格稼働後に1年・3年の予約購入へ切り替えると、最大65%の割引を得られます。そして、アドホック分析や探索的データ処理にはサーバーレスSQLプールを積極的に使うことも有効です。
見積もりの精度を高めるには、データ量・データソース数・ユーザー数・パフォーマンス要件を事前に整理しておきます。そのうえで、Azure認定パートナーへ複数社に依頼し、初期費用に加えてランニングコストや保守費用も含めて総合的に比べることが大切です。Azure Synapse Analyticsの導入を検討している方は、まずAzureの料金計算ツールで概算を試算してみてください。
次のステップとしては、専門パートナーへの相談を検討するとよいでしょう。
導入の全体像をさらに詳しく知りたい方は、次の記事をご覧ください。
▼全体ガイドの記事
・Azure Synapse Analytics導入の完全ガイド
▼見積依頼前に読みたい無料ホワイトペーパー
・データ基盤構築の完全ガイドブック
・【2026年最新版】AI駆動開発の完全ガイドブック
会社紹介
株式会社riplaでは、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを、構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルによる高い要件定義力・システム設計力を活かし、事業成果の最大化に伴走します。
また、当社独自の開発テンプレート「Boxシリーズ」による標準機能の高速開発と、AI駆動開発の独自フレームワーク「GoDD」による独自機能のAI実装を組み合わせることで、低コスト・短期間で開発を実現いたします。
もし、システム開発やプロダクト開発に関するご要望がございましたら、お気軽にお問い合わせください。
・サービス概要資料のURLはこちら >>>
・お問合せページのURLはこちら >>>
・お役立ち資料のURLはこちら >>>
株式会社ripla 代表取締役CEOとして、システムパッケージ活用、システム開発、データ分析、生成AI活用、SaaS開発、アプリ開発、EC構築など、幅広い領域で企業のDX推進と事業成長を支援している。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルが集う株式会社riplaにおいて、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援し、単なるシステム納品にとどまらず、クライアントと同じ目線で事業成果の最大化に向けた伴走支援を行う。早稲田大学卒業後、ラクスル株式会社、LINEヤフー株式会社にて事業開発やDX推進などに従事した後、株式会社riplaを創業。