開発リソース不足のフルスクラッチ・オーダーメイド開発について

「自社の業務に完全にフィットしたシステムを、ゼロから作りたい」——フルスクラッチ・オーダーメイド開発は、自由度の高さと競争優位の作り込みという点で大きな魅力があります。しかし、開発リソースが不足している企業にとって、フルスクラッチは最もリソースを消費する選択肢でもあります。経済産業省のDXレポートによれば、国内企業のIT関連費用の約80%が既存システムの維持・運営に費やされており、部門ごとに過剰な独自開発やカスタマイズを繰り返した結果、システムが複雑化・ブラックボックス化しています。この状態を放置すれば、2025年以降のメンテナンスコストはIT予算の9割以上を占め、DXが進まなければ2025年以降に最大で年間12兆円の経済損失（いわゆる「2025年の崖」）が生じると警鐘が鳴らされています。リソース不足の企業がフルスクラッチに踏み切る際には、「本当にゼロから作る必要があるのか」を冷静に見極める判断が欠かせません。

本記事では、開発リソース不足を前提に、フルスクラッチ・オーダーメイド開発に取り組むべきかをどう判断し、限られたリソースでどう実現するかを実務目線で解説します。リソース不足下でフルスクラッチを避けてSaaS／パッケージを優先すべき理由から、それでもフルスクラッチが必要となるコア領域の見極め、外部リソースとコア内製を組み合わせるハイブリッド体制、そして生成AI活用やスコープ最小化で工数を抑える方法まで、限られたリソースで「作り込むべきところだけを作り込む」ための判断軸をまとめました。フルスクラッチかパッケージかという二者択一ではなく、両者をどう使い分けるかという視点に焦点を当てています。

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リソース不足下でフルスクラッチを避けるべき理由

フルスクラッチ開発は、要件に完全にフィットしたシステムを作れる反面、開発から保守まで一貫して大きなリソースを必要とします。開発リソースが不足している企業がフルスクラッチを安易に選ぶと、開発フェーズで工数が逼迫するだけでなく、リリース後の保守でも長期的に重い負担を抱え込むことになります。本章では、なぜリソース不足下でフルスクラッチを避け、SaaSやパッケージを優先すべきなのか、その構造的な理由を解説します。

フルスクラッチ開発の最大の落とし穴は、開発費用よりもむしろリリース後の保守負荷にあります。ゼロから作り込んだシステムは、そのすべての保守・改修を自社（または委託先）で抱える必要があり、バグ修正、セキュリティ対応、機能追加、技術のバージョンアップといったあらゆる維持作業を自前で行わなければなりません。経済産業省のDXレポートが示すように、国内企業のIT関連費用の約80%が既存システムの維持・運営に費やされている背景には、部門ごとに過剰な独自開発やカスタマイズを繰り返し、システムが複雑化・ブラックボックス化してきた歴史があります。こうした独自システムは、対策を打たなければ2025年以降のメンテナンスコストがIT予算の9割以上を占めるようになると予測されています。さらに深刻なのは、フルスクラッチで作り込んだシステムが属人化しやすく、開発を担ったエンジニアが退職すると保守が困難になる点です。技術的負債を抱えたままDX（システムの刷新）が進まなければ、2025年以降に最大で年間12兆円の経済損失が生じるとされ、これは2018年時点の既存システム維持コストの約3倍に相当する規模です。開発リソースが不足している企業がフルスクラッチを選ぶということは、この重い保守負荷を限られた人員で長期にわたって背負い続けることを意味します。だからこそ、リソース不足下では「現行業務の踏襲」というこだわりを一度脇に置き、独自のスクラッチ開発を極力避けて、パッケージソフトやSaaS、業界共通の標準システムへの移行を最優先で検討すべきなのです。これにより、業務を標準仕様に合わせてIT投資を抑えつつ、将来の変化に対応できる保守性と柔軟性を確保できます。

リソース不足の企業がまず取るべきスタンスは、「フルスクラッチありき」ではなく「SaaS・パッケージありき」で検討を始めることです。SaaSやパッケージを利用すれば、システムのバージョンアップやセキュリティ対応、機能改善はベンダー側が継続的に行ってくれるため、自社の限られた開発リソースを保守作業に奪われずに済みます。導入のスピードも速く、フルスクラッチのように要件定義から実装まで何か月もかける必要がなく、設定とデータ移行を中心に短期間で立ち上げられます。コスト面でも、初期の作り込み費用が抑えられ、月額のサブスクリプション費用で利用できるため、リソースと予算が限られた企業に適しています。もちろん、SaaSやパッケージは標準仕様に自社業務を合わせる必要があり、「自分たちのやり方と完全には一致しない」という不満が生じることもあります。しかし、ここで重要なのは発想の転換です。DXの阻害要因となりがちな「現行業務の踏襲」へのこだわりを捨て、むしろ業務プロセスを標準仕様に合わせて見直すことで、業務の効率化と保守性の確保を同時に実現できるケースが多いのです。長年の慣習で続けてきた独自の業務フローが、本当に競争優位の源泉なのか、それとも単なる惰性なのかを問い直すことが、リソース不足下では特に重要になります。すべてをフルスクラッチで囲い込むのではなく、標準で済む部分は標準に委ねるという割り切りが、限られたリソースを本当に重要な部分に集中させる第一歩となります。

それでもフルスクラッチが必要な領域の見極め

SaaS・パッケージ優先が原則とはいえ、すべてのシステムを標準で済ませられるわけではありません。自社の競争優位の源泉となる領域や、他社にはない独自の業務には、フルスクラッチでしか実現できない価値があります。リソース不足下では、この「フルスクラッチで作り込むべき領域」と「標準に委ねる領域」を正しく見極め、限られたリソースを前者に集中させることが重要です。本章では、その見極めの考え方を解説します。

フルスクラッチで作り込むべき領域を見極める実践的な手法が「Fit&Gap分析」です。これは、標準的なシステム（SaaSやパッケージ）が提供する機能と、自社が必要とする要件を突き合わせ、「標準仕様で満たせる部分（Fit）」と「標準では満たせず独自対応が必要な部分（Gap）」を洗い出す分析手法です。システム移行や新規開発にあたっては、このFit&Gap分析を通じて、「標準仕様に寄せる部分」と「自社の強みとして付加価値を作り込む部分」を明確に分けることが推奨されます。ここで重要な判断基準となるのが、その領域が「自社の競争優位の源泉になっているか」という観点です。他社との差別化に直結し、自社独自の強みを生み出している業務やシステムは、標準に合わせてしまうと競争力を失うため、フルスクラッチ（付加価値の作り込み）を選ぶ価値があります。一方、経理処理や勤怠管理、一般的な顧客管理といった、どの企業もほぼ同じやり方で行う非コア業務については、標準システムに委ねるべきです。リソース不足下では、この見極めにメリハリをつけることが決定的に重要です。限られた開発リソースを、競争優位に直結するコア領域のフルスクラッチに集中させ、それ以外はSaaSやパッケージで効率的に賄う——この「選択と集中」こそが、リソース不足の企業がフルスクラッチを賢く活用するための核心です。すべてを作り込もうとすればリソースは枯渇し、すべてを標準で済ませれば差別化は失われます。Fit&Gap分析によって両者のバランスを見極めることが、限られたリソースで競争力を保つ鍵となります。

コアと非コアを分けたら、次はそれらをどう組み合わせるかという構成の設計です。現代のシステム開発では、すべてを一つのフルスクラッチシステムに統合するのではなく、標準的なSaaS・パッケージをベースにしつつ、競争優位に直結するコア部分だけをフルスクラッチで作り込み、両者をAPIで連携させる「ハイブリッドな構成」が現実的な選択肢となっています。たとえば、会計や勤怠は既存のSaaSを使い、自社の差別化要因となる独自の業務ロジックや顧客体験の部分だけをオーダーメイドで開発し、それらをデータ連携でつなぐといった構成です。このアプローチの利点は、保守負荷の大半を標準システム側のベンダーに委ねつつ、自社が抱えるフルスクラッチ部分を最小限に絞り込めることです。これにより、限られた開発リソースで保守すべき範囲を最小化でき、リソース不足の企業でも持続可能な形でオーダーメイドの価値を享受できます。設計段階では、将来的な拡張性や、標準システムのバージョンアップへの追従を考慮し、フルスクラッチ部分と標準部分の境界（インターフェース）を明確に定義しておくことが重要です。境界が曖昧だと、標準システムの更新のたびにフルスクラッチ部分の改修が必要になり、かえって保守負荷が増えてしまいます。「作り込む範囲を最小限に絞り、それ以外は標準に委ね、APIで疎結合につなぐ」という構成思想が、リソース不足下でオーダーメイド開発を成立させるための設計上の要となります。

外部リソースとコア内製のハイブリッドで実現する

フルスクラッチで作り込むと決めたコア領域においても、開発リソースが不足している以上、すべてを内製で賄うことは困難です。ここでも、外部リソースとコア内製を適切に組み合わせる体制づくりが、限られたリソースでフルスクラッチを成立させる鍵となります。本章では、ハイブリッド体制によるフルスクラッチ実現の方法を解説します。

IT人材不足の中でフルスクラッチ開発を進めるには、外部リソースを活用する「スマートIT分業」が有効です。たとえば、ベトナムなどの海外エンジニアを活用するオフショア開発は、優秀な専門人材を比較的安定的に確保できるだけでなく、時差を活用した24時間体制に近い開発によってリードタイムの短縮にも寄与します。プロジェクトのフェーズに応じて人員を柔軟に増減できるため、フルスクラッチの開発ピーク時に体制を厚くし、安定したら縮小するといった調整も可能です。ただし、ここで決定的に重要なのは、外部に「丸投げ」する完全な依存体制を避けることです。すべてを外部に任せきりにすると、品質の低下、技術の属人化、意思決定の遅延といったリスクを招き、せっかくのフルスクラッチが「触れる人のいないブラックボックス」になりかねません。成功のためには、国内の自社コアメンバー（内製人材）が、要件定義、アーキテクチャ設計、品質管理といった上流工程（中核）を担い、オフショアや外部チームが実装やテストを担うという「ハイブリッド体制」を構築することが求められます。とくにフルスクラッチで作り込むのは競争優位の源泉となるコア領域ですから、その設計思想や重要な技術判断は必ず社内で握っておくべきです。実装の手を外部リソースで補いながらも、システムの「頭脳」にあたる部分を内製で押さえることで、リソース不足を補いつつ、独自価値の作り込みとシステムの自社理解を両立できます。この分業設計が、限られたリソースでフルスクラッチを持続可能にする土台となります。

フルスクラッチ開発を外部リソースで進める際の契約形態も、リソース不足下では重要な検討事項です。フルスクラッチは要件が開発途中で変化しやすく、当初の仕様どおりに作り切る請負契約では、仕様変更のたびに追加費用と交渉が発生し、柔軟性に欠ける面があります。リソースが限られ、かつ要件が動く前提のコア開発では、ラボ型契約や準委任契約で並走する方が適しているケースが多いです。ラボ型であれば、月額固定で一定の開発体制を確保しつつ、フェーズに応じて作るものを柔軟に変えられます。継続的にコア領域を育てていく前提であれば、都度発注を繰り返すよりもラボ型の方がトータルで割安になりやすく、同じチームが継続的に関わることでシステムへの理解も蓄積されます。準委任契約は、実際にかかった工数に応じて費用が発生する形態で、アジャイルに作り込みながら検証と改善を繰り返すフルスクラッチ開発と相性が良い反面、最終費用が変動するため、稼働の上限管理と進捗の可視化が欠かせません。実務では、コアの中でも仕様が固まっている部分は請負で確実に作り、変化が見込まれる部分はラボ型・準委任で柔軟に進めるという組み合わせも有効です。重要なのは、契約形態を「フルスクラッチの不確実性」と「リソースの制約」に合わせて設計することです。要件が動く前提で請負を選ぶと、追加費用と手戻りでかえってリソースを浪費しかねません。リソース不足下では、柔軟性を確保しながらコストをコントロールできる契約設計が、フルスクラッチを破綻させないための実務的な要点となります。

生成AI活用とスコープ最小化で工数を抑える

フルスクラッチで作り込むコア領域を決め、ハイブリッド体制を整えたら、最後に取り組むべきは「いかに少ない工数でそれを実現するか」です。リソースが限られている以上、フルスクラッチの工数をできる限り圧縮する工夫が欠かせません。本章では、スコープの最小化と生成AIの活用という2つの観点から、フルスクラッチの工数を抑える方法を解説します。

フルスクラッチの工数を抑える最も根本的な方法は、作る範囲（スコープ）を最小化することです。経済産業省のDXレポートでも、すべての機能を一度に開発・刷新しようとせず、システムの可視化を通じて不要な機能を「廃棄（断捨離）」または「塩漬け」に仕分けることが推奨されています。必要な機能だけにスコープを絞ることで、開発需要のピークを平準化し、限られたリソースの逼迫を防げます。フルスクラッチで作り込むと決めたコア領域であっても、その中でさらに「本当に最初から必要な機能」と「後から追加すればよい機能」を仕分けることが重要です。最初のリリースでは競争優位に直結する最小限の機能セットだけを作り込み、リリース後にユーザーの反応を見ながら段階的に機能を拡張していくアプローチを取れば、初期の開発リソースを大幅に節約できます。これは前述したMVP的な考え方をフルスクラッチに適用するものです。リソース不足下では、「フルスクラッチ＝最初から全部作り込む」という思い込みを捨て、「コア領域を、最小スコープから段階的に作り込む」という発想に切り替えることが、工数とリスクを同時に抑える鍵となります。また、機能を欲張りすぎないことは、保守負荷の抑制にもつながります。作った機能はすべて将来の保守対象になるため、最小スコープで始めることは、開発工数だけでなく長期的なランニングコストの最適化にも直結するのです。

スコープを最小化したうえで、さらにフルスクラッチの工数を圧縮する強力な手段が生成AIの活用です。フルスクラッチはゼロからコードを書く必要があるため、生成AIによるコーディング支援の効果が最も大きく現れる領域でもあります。具体的な数値として、GitHub CopilotのようなAIツールを導入した結果、コードを書く時間が最大50%削減されたと報告されています。さらに、GitHub社が実施した実証実験（開発者95名を利用群・非利用群に分けた比較実験）では、AIツールを利用したグループの方が、課題完了までの時間が55%短かったことも確認されています。フルスクラッチ開発の大半を占める実装工数を半分近くに圧縮できれば、限られたエンジニアでもより大きなコア領域を作り込めるようになります。さらに、従来は手作業で行っていたシステムテストをAIで自動化することにより、テスト工程が90%削減された事例もあり、フルスクラッチで膨大に発生するテスト工数の削減にも貢献します。データ分析の速度が従来の10倍以上に向上した例もあり、開発中の品質分析やパフォーマンス改善のサイクルも高速化できます。生成AIは、エンジニアを増やせないリソース不足の現場において、一人ひとりの生産性を底上げすることで「実質的な工数増」をもたらす存在です。ただし、フルスクラッチで作り込むのは競争優位に直結するコア領域だからこそ、AIが生成したコードの品質確認やアーキテクチャ上の妥当性判断は、人間が責任を持って行う必要があります。生成AIは強力な道具ですが、何をどう作り込むかという設計思想や重要な技術判断は、内製のコアメンバーが担うべき領域です。AIを賢く活用しながらも、システムの核心は自社で握るという姿勢が、限られたリソースで価値あるフルスクラッチを実現する最後の鍵となります。

まとめ

本記事では、開発リソース不足を前提としたフルスクラッチ・オーダーメイド開発について解説しました。フルスクラッチは自由度と作り込みの価値が高い反面、開発から保守まで大きなリソースを消費するため、リソース不足の企業はまずSaaSやパッケージ、業界標準への移行を最優先で検討すべきです。国内企業のIT予算の約80%が既存システムの維持に費やされ、放置すれば2025年の崖が示すような甚大な損失につながりかねないことを踏まえれば、「現行業務の踏襲」へのこだわりを捨てる発想転換が欠かせません。そのうえで、Fit&Gap分析によって競争優位の源泉となるコア領域と標準に委ねるべき非コア領域を見極め、限られたリソースをコアのフルスクラッチに集中させることが重要です。実現にあたっては、コアの設計・意思決定を内製で握り実装を外部が担うハイブリッド体制（スマートIT分業）を取り、要件が動く前提ならラボ型・準委任で柔軟に作り込むのが現実的です。さらに、スコープ最小化と断捨離で需要を平準化し、生成AI（コーディング時間最大50%削減、課題完了55%短縮、テスト90%削減）で工数を圧縮することで、限られたリソースでも価値あるオーダーメイド開発を実現できます。フルスクラッチかパッケージかの二者択一ではなく、両者を賢く使い分け、作り込むべきところだけを作り込む——これが開発リソース不足下での最適解です。お悩みの方は、まず自社のコア領域を見極めることから始めてみることをお勧めします。

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執筆者プロフィール

張田谷凌央

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。IT事業会社出身のプロフェッショナルが集う株式会社riplaにおいて、「Impact-Driven型支援」を掲げ、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実現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。