国内ラボ型開発の保守・運用費用は、拠点、隠れコスト、稼働設計によって変わります。人月単価は、国内ラボで70万〜150万円、オフショアはインドネシア等の20万〜30万円から、ベトナム等の39万〜70万円まであります。拠点ごとの単価差に加えて、手戻りや引き継ぎで生じる隠れコストと、稼働枠の組み方が総額を左右します。全体像は、国内/日本ラボ型開発の完全ガイドもあわせてご覧ください。
▼全体ガイドの記事
・国内/日本ラボ型開発の完全ガイド
Webサービス開発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「Webサービス開発の完全ガイドブック」で詳しく解説しています。
国内ラボ型開発のランニングコスト全体像
国内ラボ型開発の費用は、成果物の完成に対してではなく、専属チームの稼働枠に対して発生します。成果物に対して支払う請負契約とは異なり、ラボ型開発は準委任型の契約です。
契約では、専属チームの稼働枠を人月単位で一定期間買い取ります。そのため月額は、機能の完成度ではなく、チームの人数と期間に連動します。
保守・運用では、新規機能の追加以外にも継続的なタスクが発生します。主に次のような作業が含まれます。
- 不具合修正：障害や不具合の継続的な修正
- セキュリティ対応：セキュリティアップデートの適用
- 基盤対応：サーバーやライブラリのバージョンへの対応
- 問い合わせ対応：運用中に寄せられる問い合わせの処理
国内ラボでは、開発初期から携わったエンジニアがそのまま保守も担当できます。内部構造を知るチームが運用を続けるため、引き継ぎのロスがありません。その結果、障害対応が的確かつ迅速になり、実質コストを抑えられます。
一方、オフショアラボは単価が安いものの、担当者の交代や時差によって対応が遅れがちです。こうした見えにくいコストは、保守フェーズで積み上がっていきます。
ランニングコストを構成する要素
保守・運用費用は、毎月かかる直接の費用と、手戻りや引き継ぎから後になって生じる負担の両方で決まります。
- 人件費：チームの人月単価に人数を掛けた固定費
- インフラ費用：クラウドやストレージなどの利用料
- ライセンス費用：監視や認証などの外部サービスの料金
- 隠れコスト：手戻りや引き継ぎで増える将来の負担
インフラ費用は、トラフィックやデータ量に応じて変動します。ライセンス・SaaS費用には、監視、エラートラッキング、認証基盤が含まれます。
隠れコストには、作り直し、退職時の引き継ぎ、将来の保守困難化が含まれます。比較では、目に見える人件費よりも、この隠れコストがどれだけ発生するかが重要になります。
このあとは、拠点別の人月単価を見たうえで、隠れコストを含むTCOを比べます。
「固定費」であることの意味
固定費という性質には、予算を立てやすい面と、稼働枠を無駄にしやすい面の両方があります。
- 予測性：毎月のコストを見通せること
- 追加依頼：枠内であれば、業務量の増減にかかわらず改善を依頼できること
- 稼働の無駄：仕事が少ない月にも固定費がかかること
保守業務の量が月ごとに変わっても、契約枠内であれば追加費用はかかりません。そのため、機能追加や改善も枠の中で継続的に依頼できます。その一方で、仕事が少ない月にも枠の費用は発生するため、稼働枠を遊ばせない工夫が要ります。
空いた時間には、ドキュメント整備や技術的負債の返済を割り当てられます。次の機能開発の設計を進めれば、固定費を将来の価値に変えられます。また、国内ラボは発注者と相談しながら空き時間を活かせる点も特徴です。
拠点別エンジニア単価相場
費用を比べる際は、まず目に見える人月単価を拠点別に確認します。同じスキルのエンジニアでも、拠点によって単価には明確な差があります。
システム開発・運用保守における1か月あたりの相場は、次のとおりです。
| 拠点 | 人月単価の相場 | 東京比のコスト感 |
|---|---|---|
| 首都圏（東京） | 約100万〜150万円 | 基準 |
| 国内ラボ・ニアショア（地方都市） | 約70万〜130万円 | 5〜30%程度の削減 |
| オフショア（ベトナム等） | 約39万〜70万円 | 30〜50%程度の削減 |
| オフショア（インドネシア等） | 約20万〜30万円 | さらに安価 |
国内ラボ・ニアショアの単価感
国内ラボは、首都圏と地方都市のニアショアで単価帯が異なります。
- 首都圏：人月100万〜150万円が相場です。
- ニアショア：約70万〜130万円で、東京比5〜30%減です。
- 実務面：時差ゼロと日本語対応を保てること
ニアショアの価格差は、オフショアの30〜50%減ほどには大きくありません。一方で、国内にあるため、時差、言語、商習慣の壁がないことが強みです。
保守では、障害への即応性や業務の機微を踏まえた対応が求められます。そのため、言語や時差の壁がないことによる実務上の恩恵が大きくなります。ニアショアは、国内の即応性とコスト削減を両立させる中間の選択肢です。
保守で求められる即応性と品質を見極めたうえで、単価帯を選ぶことが大切です。
オフショアの単価内訳と注意点
オフショアは単価が安く見えやすいため、費用の内訳と前提を確かめておく必要があります。
- ベトナム：プログラマー約39万円が相場です。
- 上位職種：シニア約48万円、PM約70万円です。
- インドネシア等：人月20万〜30万円の水準もあります。
- BrSE：日本語と現地語の橋渡し費用が別途かかります。
ベトナムでは、東京と比べて30〜50%のコスト低減が見込めます。一方で、BrSEは保守・運用の段階でも仕様確認や障害連絡を担います。そのため、稼働を続けるかぎりBrSEの費用も発生し続けます。
上記の単価は、同じ作業を同じ品質で完遂できた場合の数字です。実際には、コミュニケーションのロスから手戻りが起きやすくなります。さらに、ドキュメント品質の差による追加工数も、実質単価を押し上げます。
上記の単価は比較の出発点にすぎず、保守の実コストはそれより高くなる可能性があります。TCOの視点を加えることで、本当の費用対効果を判断できます。
TCOで見る国内ラボとオフショアの実質コスト
TCO（Total Cost of Ownership＝総保有コスト）は、目に見える単価だけを指す言葉ではありません。保守・運用で発生するあらゆる費用を合算した、本当の総コストを表します。
国内ラボとオフショアを比べる際は、TCOを見ないと判断を誤るおそれがあります。ここでは、TCOを押し上げる2つの隠れコスト要因と、単価とTCOの逆転が起きる条件を順に見ていきます。
手戻り・ドキュメント品質の差が生む隠れコスト
手戻りとドキュメント品質の差は、単価表に出にくい隠れコストです。
- 認識違い：言語や商習慣の差から生じる誤認
- 二次障害：修正が別の不具合を生むこと
- 調査工数：低品質な文書の確認に要する時間
オフショアでは、言語、商習慣、設計思想の違いから、ニュアンスを誤認する場面が出てきます。保守では既存システムを理解したうえで局所的な改修を加えるため、仕様の意図を取り違えると、修正後に別の不具合が起きます。
作り直しの工数は、当初の単価に含まれない実質コストです。ドキュメントの品質が低いと、内容を確認するたびに調査が必要になります。
国内ラボは日本語で精緻に調整でき、複雑な業務知識も共有できる体制です。そのため、手戻りの工数を大幅に削減できます。
名目単価が安くても、実工数が膨らめば1改修あたりのコストは逆転します。小さな改修を重ねる保守では、一度で正しく直せるかどうかがTCOに影響します。
引き継ぎ・属人化リスクとナレッジ蓄積
担当者の交代による引き継ぎと属人化も、TCOを押し上げる要因です。
- 退職：担当者の交代に伴うナレッジの喪失
- 学習工数：後任がコードを一から読み解く時間
- ブラックボックス化：改修に過大な時間がかかる状態
- 定着：同じチームへの暗黙知の蓄積
オフショアは人材の流動性が高い傾向があるため、突然の退職も起こり得ます。その場合、後任が内部構造を一から読み解くことになり、学習の負担がそのまま追加コストになります。
全体像を把握する人がいなくなると、システムのブラックボックス化が進みます。一方で、国内ラボ、とくに地方都市のニアショアは離職率が低い傾向があります。九州拠点のある開発会社では、離職率がIT業界平均14%に対し4〜5%という例があります。
離職率が低いと、専属チームに知識とシステム構造が蓄積されます。その結果、技術や人材の流出と属人化のリスクを下げられます。保守・運用は数年単位で続くため、定着率の差がそのままTCOに影響します。
名目単価とTCOの逆転が起きる条件
国内ラボは名目単価こそ高くても、システムの性質や保守の期間によっては、TCOで安くなります。
- 複雑な業務：仕様の解釈余地が大きいシステム
- 長期保守：改修が頻繁で、保守期間が長いこと
- 即応性：障害対応が事業への影響に直結すること
これら3つの条件に当てはまると、オフショアでは手戻りや引き継ぎの工数が膨らみやすくなります。その結果、隠れコストが名目単価の安さを打ち消してしまいます。
一方、仕様が明確で改修が少なく、文書も整った定型システムでは、逆の傾向が見られます。隠れコストが小さければ、オフショアの単価優位はTCOにも残ります。
発注先は、単価よりも隠れコストを生みやすいシステムかどうかで選ぶのが基本です。とくに複雑で長期保守のコアシステムほど、国内ラボのTCO優位が効いてきます。反対に、シンプルで定型的なシステムほど、オフショアのコスト優位が活きます。
発注先を選ぶ前に、改修頻度、複雑度、障害許容度を洗い出しておくと、判断の材料がそろいます。
コスト最適化の具体的手法
国内ラボでは、契約と稼働の組み立て方でランニングコストを抑えられます。実務で効果が大きいのは、管理層の按分と空き時間の活用です。
シェアードアサインによる管理コストの抑制
高単価な管理層は、専任にせず稼働率按分で配置すると効率的です。
- PM・BrSE：複数案件で稼働を分け合うこと
- 稼働率：0.2〜0.5人月程度に抑える配分
- 試算例：3か月で月額158万円、合計474万円です。
- 契約設計：按分を明示して過払いを防ぐこと
PMやBrSEを1.0人月で専任させず、複数案件と掛け持ちさせるのが基本です。
オフショアの試算では、開発エンジニア2名を各50万円、テストエンジニア1名を40万円で配置し、BrSEは60万円×0.3人月で18万円です。この構成は月額158万円となり、3か月では474万円になります。
国内ラボでも、PMや技術リードを複数案件で分け合えます。保守は新規開発より管理工数が小さくなる傾向があるため、必要なときだけ管理層に濃く関与してもらえば、固定費を絞れます。
契約時に按分を設計し、非専任の役割に全稼働分を払わないことが大切です。
アイドルタイムの有効活用
保守が手薄な月は、空き時間を将来のコスト削減に振り替えます。
- 技術的負債：リファクタリングの実施
- 文書整備：ドキュメントの更新
- 品質改善：テストコードの拡充
- 次期準備：次期機能の設計や技術検証
ラボ型開発は稼働枠を買い取る契約のため、業務が少なくても固定費は発生します。空き時間を遊ばせると、その固定費がそのまま無駄になります。
空き時間には、技術的負債の返済、文書更新、テストの拡充、セキュリティ監査を進められます。次の機能の設計や技術検証（スパイク）も、空き時間に行えます。
国内ラボなら、保守が落ち着いた時期のタスクを、リアルタイムに相談できます。時差やBrSEを挟むオフショアより、タスクを機動的に配分しやすくなります。
空き時間を投資に変えるには、発注者の意識とチームとの対話が欠かせません。保守契約の段階で、空き時間の活用方針もあらかじめ合意しておくとよいでしょう。
保守・運用フェーズで国内ラボを選ぶ判断基準
発注先は、コストだけでなく、システムの性質と事業上の要請から判断します。ここでは、国内ラボとオフショアのどちらが合うかを、具体的な条件で見ていきます。
国内ラボのコスト優位が活きるケース
国内ラボのTCO優位は、業務の複雑さ、即応性、長期性、対話量の4点で決まります。
- 複雑な業務：改修に高い理解力が求められること
- 障害対応：復旧の速さが売上や満足度に直結すること
- コアシステム：5年・10年の保守を前提とすること
- 頻繁な変更：発注者との密な対話が必要になること
複雑な業務ロジックでは、手戻りが減るため、実工数を圧縮できます。障害時に時差なく対応できると、機会損失という隠れコストを抑えられます。
5年・10年と続くコアシステムでは、離職率が低いことで知識が蓄積されます。頻繁な仕様変更では、密な対話によって認識合わせのコストを抑えられます。
こうしたシステムを単価だけでオフショアに任せると、総コストが膨らみやすくなります。反対に、これらの条件に当てはまらなければ、オフショアやニアショアも合理的です。
ハイブリッド構成によるコストバランス
国内ラボとオフショアで、品質とコストを分担することもできます。
- 国内側：中核業務や即応性が必要な領域の担当
- オフショア側：定型テストや明確な仕様の担当
- 窓口：国内側が管理して連携をまとめる役割
- 移管：成熟した領域から段階的に移すこと
定型部分をオフショアに任せて全体の単価を抑えつつ、中核と即応性は国内ラボが担うことで品質を確保できます。ただし、チーム間の橋渡しを誰が担うかで、構成の成否が分かれます。
国内ラボ側がオフショアの管理も担えば、発注者の窓口を一本化できます。また、保守では国内ラボで安定させてから、成熟した領域を段階的に移せます。
考え方の基本は、隠れコストを生みやすい部分に、国内ラボの品質を集中させることです。
まとめ
国内ラボの単価は、首都圏で100万〜150万円、ニアショアで70万〜130万円が目安です。オフショアは、ベトナムで39万〜70万円など、単価だけを見ると安く見えます。
しかし保守では、手戻り、引き継ぎ、属人化を含むTCOで比べることが欠かせません。複雑で改修が多く、障害対応と長期保守が重要な場合は、国内ラボが有利になります。
コストを抑えるには、管理層の按分配置と空き時間の活用が有効です。コアを国内ラボ、定型部分をオフショアとする構成も選択肢になります。
自社システムの性質を洗い出し、単価表だけでなくTCOをもとに発注先を選ぶとよいでしょう。最適な保守体制は、複数の開発会社に要件と運用の実態を共有したうえで相談すると見つけやすくなります。
▼全体ガイドの記事
・国内/日本ラボ型開発の完全ガイド
▼見積依頼前に読みたい無料ホワイトペーパー
・Webサービス開発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。