開発リソース不足の保守・運用費用・ランニングコストについて

システム開発のプロジェクトでは、リリースまでの開発工数の確保に注目が集まりがちですが、本当にリソース不足が深刻な影響を及ぼすのは「リリース後の保守・運用フェーズ」です。新規開発には外部リソースを投入して乗り切ったものの、運用を担う人手が社内に残らず、保守がまわらなくなる——これは多くの企業が陥る典型的な落とし穴です。経済産業省のDXレポートによれば、現在、国内企業のIT関連費用のうち実に約80%が、既存システムの維持・運営（レガシーシステムの保守・運用など）に費やされています。さらにこの状態が続けば、2025年以降のメンテナンスコストはIT予算の9割以上を占めるようになると予測されており、新規投資や人材確保に資金が回らなくなる構造的なジレンマが指摘されています。開発リソース不足は、開発期間だけでなく、その後のランニングコスト全体を押し上げる根深い問題なのです。

本記事では、開発リソース不足を抱える企業が、リリース後の保守・運用費用・ランニングコストをどう設計し、外部リソースを使ってどう賄うかを実務目線で解説します。保守運用を外注・SES・ラボ型で継続する際の費用構造から、内製が手薄なまま運用を続けることで膨らむ技術的負債・属人化・退職リスクのコスト、そしてスコープ削減やSaaS活用、生成AIによる運用省力化まで、限られたリソースでランニングコストを最適化するための考え方と数値の目安をまとめました。「作って終わり」ではなく「持続的に運用できる体制とコスト構造をどう作るか」に焦点を当てています。

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リソース不足が保守・運用コストを押し上げる構造

保守・運用費用を考えるうえで、まず理解しておくべきは「なぜリソース不足が運用コストを押し上げるのか」という構造です。多くの企業は初期開発費用には注意を払いますが、リリース後に毎月発生し続けるランニングコストの大きさを見落としがちです。開発リソースが不足している企業ほど、運用フェーズで外部依存が高まり、結果としてコストが膨らむ傾向にあります。本章では、日本企業全体のIT予算構造から見える保守費用の重さと、リソース不足がそれをどう悪化させるのかを解説します。

システムのランニングコストの重さを象徴するのが、日本企業のIT予算配分です。経済産業省のDXレポートによれば、国内企業のIT関連費用のうち約80%が、現行ビジネスの維持・運営、すなわち既存システムの保守・運用に費やされています。新しい価値を生む「攻めのIT投資」に回せるのはわずか2割程度にとどまり、大半が「現状維持」のために消えていく構造です。さらに深刻なのは、このまま手を打たなければ、2025年以降のメンテナンスコストはIT予算の9割以上を占めるようになると予測されている点です。つまり、システムを運用し続けるだけで予算がほぼ食い尽くされ、新規開発や人材確保への投資余力がなくなっていくという悪循環に陥ります。開発リソース不足の企業にとって、この構造はとくに重くのしかかります。なぜなら、保守・運用を社内で完結できないため外部に委託せざるを得ず、その費用が毎月固定的に発生し続けるからです。保守・運用費用を考える際には、目先の月額だけでなく、「このシステムを5年間維持するとトータルでいくらかかるのか」「保守費が将来的に予算を圧迫しないか」というライフサイクル全体の視点が欠かせません。リリース時点で運用コストを軽くする設計を選んでおくことが、長期的なランニングコスト最適化の出発点となります。

保守・運用費用は、いくつかの要素に分解して捉えると把握しやすくなります。大きくは「インフラ費用」「保守・運用作業費用」「ライセンス費用」の3つに分類されます。インフラ費用は、サーバーやクラウド環境の利用料で、小規模なアプリケーションをPaaSでホスティングする場合は月額1万〜5万円程度ですが、本格的なクラウド構成では月額10万〜100万円以上になることもあります。保守・運用作業費用は、バグ修正、セキュリティアップデート、フレームワークのバージョンアップ対応、障害監視・一次対応などにかかる費用です。月次の保守契約の相場は、小規模システムで10万〜30万円、中規模システムで30万〜100万円程度が一般的な目安です。ライセンス費用は、監視ツール、エラートラッキング、認証サービス、デザインツールなどのサブスクリプション費用で、これらを合計すると、中規模アプリケーションの月次ランニングコストは数十万円規模になることも珍しくありません。開発リソース不足の企業がこれらの作業を外部に委託する場合、SESや準委任で運用要員を確保すると人月単価60万〜150万円程度がかかり、ラボ型で運用チームを月額固定で確保する形もあります。重要なのは、これらの保守費用は「システムが存在する限り発生し続ける固定費」だという点です。初期開発費用が安く済んでも、保守費が高ければトータルコストは膨らみます。発注段階で、保守・運用フェーズのサポート範囲と費用を必ず確認し、ランニングコストを含めた総額で意思決定することが大切です。

内製が手薄なまま運用するリスクとコスト

開発リソース不足の企業が運用フェーズで直面する最大のリスクは、「保守を担える人材が社内にいない」状態で運用を続けることによって生じる、目に見えにくいコストです。これらは月次の保守費用のように明示的に請求されるわけではありませんが、放置すると将来的に莫大なコストとなって跳ね返ってきます。本章では、内製が手薄なまま運用を続けることで蓄積する技術的負債、属人化、そして退職・離脱リスクのコストについて解説します。

内製の運用リソースが不足したまま、外部に依存しながら古いシステムを使い続けると、技術的負債が静かに蓄積していきます。技術的負債とは、短期的な都合で選んだ場当たり的な実装や、放置されたまま更新されないコードが、将来の改修コストを雪だるま式に増やしていく状態を指します。とくに深刻なのが、システムのブラックボックス化です。経済産業省のDXレポートでは、レガシーシステムがCOBOLなどの古い言語で構築されていることが多く、これを理解・保守できるベテランエンジニアの多くが2025年までに定年退職を迎えると指摘されています。属人化していたノウハウが失われることで、外部ベンダーであっても保守が困難になり、ちょっとした改修にも膨大な調査工数がかかるようになります。そしてこの技術的負債と人材不足を放置し、DX（システムの刷新）が進まなかった場合、2025年以降に最大で年間12兆円の経済損失が生じると試算されています。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。個社レベルでも、ブラックボックス化したシステムは「触れる人がいないから刷新もできず、しかし維持し続けるしかない」という最悪の状態に陥り、保守費用が際限なく膨らんでいきます。運用リソース不足を放置することは、単に「今が大変」というだけでなく、将来の選択肢を奪い、コストを指数関数的に増やす行為だと認識しておく必要があります。

運用リソースが限られていると、システムの保守が特定の個人に集中しがちです。「あの人しか分からない」「あのベンダーの担当者が辞めたら誰も触れない」という属人化は、リソース不足の現場で頻繁に発生します。属人化したシステムは、その担当者が退職・離脱した瞬間に保守不能に陥るリスクを抱えており、これは事業継続性を脅かす重大な経営リスクです。属人化のコストは、平常時には見えませんが、いざ担当者が抜けたときに、引き継ぎ工数の急増、障害対応の遅延、最悪の場合はシステム全体の作り直しという形で顕在化します。とくに外部リソースに運用を委託している場合、ベンダー側の担当者交代によってノウハウが失われるリスクもあり、契約上は同じ会社に依頼し続けていても、実態としては保守品質が低下することがあります。これらのリスクを抑えるには、運用を完全に外部任せにせず、最低限の知識を社内に残す仕組みが必要です。具体的には、システムの設計思想や運用手順をドキュメント化する、複数人で保守を担当できる体制を作る、ペアローテーションやモブプログラミングで知識を分散させるといった取り組みが有効です。また、ITツールを活用して暗黙知を形式知に変えていくことも、属人化を防ぐうえで重要です。運用リソースが不足しているからこそ、「一人に依存しない」設計を意識し、退職・離脱リスクをコストとして織り込んだ体制づくりが求められます。

限られたリソースで運用コストを最適化する方法

運用コストの重さとリスクを理解したうえで、では限られたリソースの中でランニングコストをどう最適化すればよいのでしょうか。鍵となるのは、「保守対象そのものを軽くする」「外部リソースを賢く使う」「自動化・生成AIで省力化する」という3つのアプローチです。本章では、それぞれの具体的な手法を解説します。

運用コストを下げる最も根本的な方法は、保守すべきシステムそのものを軽くすることです。経済産業省のDXレポートでも、運用保守の負荷とコストを下げるためには、現状のシステムを可視化し、機能を仕分けることが推奨されています。すべての機能を維持・刷新しようとするのではなく、不要な機能は「廃棄（断捨離）」または「塩漬け」に区分し、本当に必要なものだけを保守対象として残します。使われていない機能を保守し続けることは、見えないコストの垂れ流しであり、これを削減するだけでも運用負荷は大きく軽減されます。さらに効果的なのが、独自のスクラッチ開発（ゼロからの開発）からSaaSやパッケージ、業界共通の標準システムへの移行です。スクラッチ開発したシステムは、自由度が高い反面、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、保守負荷が跳ね上がります。一方、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はベンダー側が担ってくれるため、自社の保守リソースを大幅に節約できます。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、業務を標準仕様に合わせることで、IT投資を抑えつつ保守性を確保できます。リソース不足の企業ほど、「自社で抱える範囲を最小化する」発想が、持続可能な運用コスト構造への近道となります。

保守対象を軽くしたうえで、それでも残る運用業務は外部リソースで効率的に賄うことになります。ここでも、契約形態の選択が運用コストを左右します。継続的に保守タスクが発生する場合は、ラボ型契約で運用チームを月額固定で確保するのが有効です。ラボ型は稼働を前提に費用が発生するため、保守タスクが安定して存在する運用フェーズでは、トラブルのたびに都度スポットで発注するよりも割安になりやすく、かつ同じチームが継続的に担当することでシステムへの理解が蓄積され、対応スピードと品質が向上します。一方、保守タスクが不定期で、突発的な障害対応が中心の場合は、必要なときだけ依頼するスポット型の準委任が向いています。重要なのは、ここでも「丸投げ」を避けることです。運用をすべて外部に任せきりにすると、システムの状態が社内で把握できなくなり、ベンダーの言い値で費用が決まる依存状態に陥ります。前章で述べたとおり、最低限の知識を社内に残し、外部リソースと協働する「ハイブリッド体制」を運用フェーズでも維持することが、コストとリスクの両面で重要です。具体的には、運用の方針決定や障害時の意思決定は社内が握り、実作業を外部に委託するという役割分担が望ましい形です。また、複数のベンダーに分散依頼することで、特定ベンダーへの依存を避け、価格交渉力を保つという工夫も有効です。

運用リソース不足を補うもう一つの強力な手段が、自動化と生成AIの活用です。保守・運用プロセスに生成AIや自動化を組み込むことで、限られた人員でも高い運用品質を維持できるようになります。具体的な数値として、GitHub CopilotのようなAIコーディング支援ツールを使うことで、バグ修正や改修時のコーディング時間が最大50%削減されたというデータがあります。とくに効果が大きいのがテスト工程で、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%削減された事例も報告されています。保守フェーズではリグレッションテスト（既存機能が壊れていないかの確認）が繰り返し発生するため、テスト自動化による省力化効果は非常に大きく、運用コストの削減に直結します。さらに、ログ監視やアラート対応の一次切り分けを自動化することで、障害対応にかかる人的負荷を軽減できます。データ分析の領域でも、AIツールの活用によって分析速度が従来の10倍以上に向上した例があり、運用状況の可視化やパフォーマンス改善のサイクルを高速に回せるようになります。これらの自動化・AI活用は、初期の導入コストはかかるものの、運用フェーズが長期にわたるほど投資対効果が高まります。リソース不足の運用現場こそ、人手に頼る部分を減らし、機械に任せられる作業は徹底的に自動化するという発想が、持続可能なランニングコスト構造を実現する鍵となります。ただし、AIや自動化はあくまで人間の判断を補助する道具であり、最終的な品質確認や重要な意思決定は人間が担うべき領域である点は忘れてはなりません。

ランニングコストを見据えた発注と設計の判断

保守・運用コストを最適化するうえで見落とされがちなのが、「コストの大半はリリース後ではなく、発注・設計の段階で決まってしまう」という事実です。開発リソース不足の企業ほど、リリースを急ぐあまり運用フェーズへの配慮が後回しになり、結果として高いランニングコストを長期間背負い込むことになります。本章では、将来の運用コストを見据えて、発注時と設計時に押さえておくべき判断のポイントを整理します。

開発を外部に発注する際、多くの企業は初期開発費用の金額に目を奪われがちですが、リソース不足の企業ほど重視すべきは「リリース後にいくらかかり続けるのか」というライフサイクル全体のコストです。見積もりを取る段階で、保守・運用フェーズのサポート範囲と費用を必ず確認しましょう。具体的には、月次保守契約に含まれる作業範囲（バグ修正、セキュリティ対応、軽微な改修はどこまで含まれるのか）、障害発生時の対応時間と体制（平日日中のみか、24時間対応か）、機能追加・改修を依頼した場合の費用体系、そしてフレームワークやライブラリのバージョンアップ対応の扱いといった点を明確にしておきます。これらが曖昧なまま発注すると、リリース後に「この対応は保守契約外なので別料金です」というトラブルが頻発し、想定外のコストが膨らみます。また、保守を委託するベンダーが開発したベンダーと同じか別かによっても、引き継ぎコストや対応品質が変わってきます。開発と保守を別会社に分けると価格競争は働きやすい一方、システムへの理解の引き継ぎに工数がかかるため、リソース不足の企業にとってはどちらが得かを慎重に判断する必要があります。発注は「作る費用」だけでなく「持ち続ける費用」まで含めた総額で比較することが、長期的なランニングコストを抑える第一歩です。

ランニングコストは、設計段階の選択によって大きく左右されます。同じ機能を実現するシステムでも、運用を意識した設計かどうかで、その後の保守負荷は何倍も変わってきます。運用しやすい設計の基本は、複雑さを避け、できるだけ標準的な技術や枯れた構成を選ぶことです。最新の流行りの技術を採用すると、開発時は魅力的に見えても、対応できるエンジニアが少なく、保守要員の確保に苦労したり単価が高くなったりするリスクがあります。リソース不足の企業ほど、「誰でも保守できる」普及した技術スタックを選ぶことが、将来の保守要員確保とコスト抑制につながります。また、前章で触れたとおり、独自のスクラッチ開発部分を最小化し、SaaSやパッケージで賄える部分は標準に委ねる設計にすることで、自社で保守すべき範囲そのものを減らせます。さらに、監視・ログ収集の仕組みや、テストの自動化を最初から組み込んでおくことで、運用フェーズでの障害検知や品質確認を省力化できます。設計段階でドキュメントを整備し、暗黙知を形式知に変えておくことも、属人化を防ぎ将来の引き継ぎコストを下げる重要な投資です。「作りやすさ」ではなく「運用しやすさ・引き継ぎやすさ」を基準に設計判断を行うことが、リソース不足下で持続可能なランニングコスト構造を実現する鍵となります。目先の開発スピードを優先して運用性を犠牲にすると、そのツケはリリース後に何倍にもなって返ってくることを忘れてはなりません。

まとめ

本記事では、開発リソース不足を抱える企業の保守・運用費用・ランニングコストについて解説しました。まず押さえるべきは、国内企業のIT予算の約80%が既存システムの維持・運営に費やされ、放置すれば2025年以降は9割以上を占めるという、保守費用の構造的な重さです。リソース不足の企業はこの保守を外部に依存せざるを得ず、コストが固定的に膨らみやすい傾向にあります。さらに、内製が手薄なまま運用を続けると、技術的負債やブラックボックス化、属人化と退職・離脱リスクといった見えないコストが蓄積し、最悪の場合は2025年の崖が示すような甚大な損失につながります。これを避けるには、スコープ削減（断捨離）とSaaS・パッケージへの移行で保守対象そのものを軽くし、ラボ型などの外部リソースを丸投げせずハイブリッド体制で賢く使い、テスト自動化（最大90%削減）や生成AI（コーディング時間最大50%削減）で運用を省力化することが効果的です。保守・運用費用は「システムが存在する限り発生し続ける固定費」であり、初期開発費用だけでなくライフサイクル全体のトータルコストで判断することが重要です。開発リソース不足にお悩みの方は、リリース前の段階から運用を見据えた設計とコスト構造を検討し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。