SaaS開発は、企画と要件定義で何を作るかを決め、設計、開発・実装、テストを経てリリースし、その後も運用と改善を続けて進みます。
- SaaS開発の全体像と基本的な流れ
- 企画・要件定義フェーズの進め方
- 設計・アーキテクチャフェーズの進め方
- 開発・実装フェーズの進め方と手法
- リリース・運用フェーズの進め方と成功のポイント
手順や開発手法、社内開発と外注のどちらにするかで迷う担当者も少なくありません。本テーマの全体ガイドは、下の記事をご覧ください。
▼全体ガイドの記事
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SaaS開発の全体像と基本的な流れ
SaaS開発には、従来のパッケージソフトウェアやオンプレミスシステムの開発とは根本的に異なるアプローチが求められます。SaaSはクラウド上で提供されるサブスクリプション型のサービスで、ユーザーはブラウザやAPIを通じて利用します。
そのため、マルチテナントやスケーラビリティ、セキュリティ対策など、SaaS特有の技術的要件を開発の初期段階から考慮しなければなりません。
また、サブスクリプション型のビジネスモデルが主流となるなか、自社独自のSaaSを開発して市場に投入する企業が増えています。総務省の情報通信白書によると、国内クラウドサービス市場は2025年時点で約6兆円規模に達しています。
一般的なSaaS開発は、「企画・市場調査」「要件定義」「設計」「開発・実装」「テスト」「リリース」「運用・改善」の7つのフェーズに分けられます。開発期間の目安は、小規模なMVP（Minimum Viable Product）で3〜6ヶ月、本格的なプロダクトで6ヶ月〜1年半程度です。
SaaS開発と従来型システム開発の違い
SaaS開発と従来型のシステム開発には、ビジネスモデル・技術アーキテクチャ・運用方針の3つの面で大きな違いがあります。ビジネスモデルでは、従来型が受託開発や一括納品を前提とするのに対し、SaaSはサブスクリプション型の継続課金モデルを採用します。
そのため、開発の目的も「納品してプロジェクトを完了させる」ことから、「ユーザーに継続的な価値を提供し、解約率（チャーンレート）を低減する」ことに変わります。技術アーキテクチャの面では、SaaSはマルチテナント方式で、複数の顧客が同一のインフラとアプリケーションを共有する構成が基本となります。
このため、テナントごとのデータ分離、権限管理、カスタマイズ性を確保しつつ、運用コストを最適に保つ設計が求められます。さらに、運用方針の面では、リリース後も頻繁なアップデートと機能改善が前提です。そこで、CI/CD（継続的インテグレーション/継続的デリバリー）パイプラインの構築や、フィーチャーフラグを使ったA/Bテストなど、モダンな開発の進め方を取り入れることが重要です。
SaaS開発の7つのフェーズ
SaaS開発は7つのフェーズで進みます。第1フェーズの「企画・市場調査」では、ターゲット市場の規模、競合サービスの分析、ペルソナの設定を行います。第2フェーズの「要件定義」では、機能要件と非機能要件を洗い出したうえで、MVP（最小限の実行可能な製品）として最初にリリースする機能を絞り込みます。
第3フェーズの「設計」では、システムアーキテクチャとデータベース設計を中心に、API設計やUI/UXデザインまで行います。第4フェーズの「開発・実装」では、実際のコーディングとインフラ構築を進めます。第5フェーズの「テスト」では、単体テストや結合テストから負荷テストやセキュリティテストまで実施します。
第6フェーズの「リリース」では、本番環境へのデプロイとユーザーへの公開を行い、第7フェーズの「運用・改善」では、ユーザーフィードバックの収集と機能改善を継続して実施します。ただし、各フェーズは独立しているわけではありません。アジャイル開発を採用する場合は、第3〜第6フェーズを反復しながら、段階的にプロダクトを完成させていきます。
企画・要件定義フェーズの進め方
SaaS開発の成否は、企画・要件定義フェーズの品質に大きく左右されます。このフェーズでは、「誰の」「どのような課題を」「どのように解決するか」を明確にし、開発チーム全体で共有できるビジョンとロードマップを作ります。
SaaS市場は競争が激しいため、既存サービスとの差別化ポイントを明確にしておくことが特に重要です。
市場調査と競合分析の方法
SaaS開発の前に、市場規模と成長性、競合の状況を調べます。市場調査では、TAM（Total Addressable Market：最大市場規模）、SAM（Serviceable Available Market：利用可能市場規模）の2つを含む3段階で市場を分析します。最後のSOM（Serviceable Obtainable Market：獲得可能市場規模）で、事業の実現可能性を検証します。
たとえば、人事管理SaaSの場合、国内の人事管理システム市場規模（TAM）は約2,000億円です。中小企業向けクラウド型に限った市場（SAM）は約500億円、初年度に獲得を狙う市場（SOM）は約10億円で、このように段階的に絞り込みます。
競合分析では、直接競合（同じ領域のSaaS）と間接競合（Excelやスプレッドシートなどの代替手段）の両方を洗い出し、機能比較表を作ります。さらに、既存サービスのユーザーレビューやSNSでの評判を調べ、不満を感じているポイントや満たされていないニーズを特定しておくと、差別化の方向性を定めるうえで役立ちます。
MVP（最小限の実行可能な製品）の定義
SaaS開発では、MVP（Minimum Viable Product）をどう定義するかが成功を大きく左右します。MVPとは、ターゲットユーザーの最も重要な課題を解決するために必要最小限の機能を備えた製品のことで、市場に素早く投入してユーザーからのフィードバックを得ることを目的とします。
MVPの定義では、「この機能がなければユーザーがサービスを使わない」というコア機能に絞り込むことが欠かせません。具体的な手法としては、ユーザーストーリーマッピングが有効です。ユーザーの行動を時系列で洗い出し、各ステップで必要な機能を縦軸に優先度順で並べ、「最初のリリースで必要な機能」と「将来追加する機能」を区分けします。
MVPの開発期間は3〜6ヶ月が目安です。初期投資を抑えながら市場の反応を確かめることで、大規模な投資判断を行う前にピボット（方向転換）の機会を確保できます。実際に、成功したSaaSの多くは、最初のMVPでは非常にシンプルな機能しか備えておらず、ユーザーの声をもとに機能を拡充していった経緯があります。
設計・アーキテクチャフェーズの進め方
設計・アーキテクチャフェーズでは、要件定義で洗い出した機能要件と非機能要件をもとに、システム全体の構造を決めます。SaaSの設計では、マルチテナントアーキテクチャ、スケーラビリティ、セキュリティの3つが特に重要になります。
マルチテナントアーキテクチャの設計
マルチテナントアーキテクチャとは、複数の顧客（テナント）が同一のアプリケーションとインフラを共有する仕組みです。SaaS開発では、コスト効率と運用効率を高めるため、この方式が一般的で、実装方式は大きく3つに分かれます。第1は「共有データベース・共有スキーマ」で、テナントIDカラムでデータを分け、コスト効率が最も高い反面、テナント間の分離に細心の注意が必要です。
第2は「共有データベース・個別スキーマ」で、テナントごとに異なるスキーマ（名前空間）を使い、データ分離の安全性とコスト効率のバランスが取れた方式です。第3は「個別データベース」で、テナントごとに独立したデータベースを用意します。データ分離の安全性は最も高いものの、テナント数の増加に伴い運用コストが上がります。
どの方式を選ぶかは、セキュリティやコンプライアンスの要件、想定テナント数、カスタマイズ要件を総合的に判断して決めます。金融や医療など高度なデータ分離が求められる業界向けSaaSでは第3の方式が適しており、一方で、一般的なBtoB SaaSでは第1または第2の方式が採用されるケースが多いです。
技術スタック・インフラの選定
技術スタックは、画面、サーバー側、インフラ、データの層ごとに選ぶことになります。それぞれの選択が、プロダクトの品質、開発速度、運用コストに直結します。
- フロントエンド：画面の構成と状態の管理方式
- バックエンド：処理の要件に合う言語とフレームワーク
- インフラ：クラウドの選択と、運用負荷を抑える仕組み
- データベース・コンテナ：データの種類と、環境の再現性
フロントエンドでは、React、Vue.js、Next.jsなどのJavaScriptフレームワークが広く採用されています。BtoB SaaSの管理画面には、Reactと状態管理ライブラリの組み合わせが主流です。バックエンドは、Node.js（TypeScript）、Python（Django/FastAPI）、Ruby on Rails、Go、Javaなど選択肢が豊富です。
SaaSでは、非同期処理やリアルタイム通信への対応力も見て選びます。
インフラは、AWS、Google Cloud Platform（GCP）、Microsoft Azureの3大クラウドから選ぶのが一般的です。マネージドサービスを活用すると、運用負荷を大幅に軽減できます。
データベースは、PostgreSQLやMySQLなどのリレーショナルデータベースに加え、Redis（キャッシュ）、Elasticsearch（全文検索）、MongoDB（非構造化データ）などを用途に応じて組み合わせます。また、コンテナ技術（Docker/Kubernetes）を採用すると、環境の再現性とスケーラビリティを確保できます。
開発・実装フェーズの進め方と手法
開発・実装フェーズでは、設計をもとに、実際のコーディングとインフラ構築を進めます。SaaS開発では、アジャイル開発やスクラム手法を採用し、1〜2週間の短いイテレーション（スプリント）で機能を段階的にリリースしていくのが主流です。
アジャイル・スクラム開発の進め方
SaaS開発では、アジャイル開発、特にスクラムフレームワークの採用が標準的な手法となっています。スクラムでは、プロダクトオーナー、スクラムマスター、開発チームの3つの役割を置き、スプリントを単位に開発を進めます。一つのスプリントは、計画、日々の進捗確認、成果の確認、振り返りの順に回ります。
- スプリントプランニング：各スプリントの開始時に行い、バックログから今回実装する機能を選びます。
- デイリースクラム：スプリント中、毎日15分間で進捗を確認します。障害があれば即座に対処します。
- スプリントレビュー（デモ）：スプリントの終わりに、作った機能を確かめる場です。
- スプリントレトロスペクティブ（振り返り）：プロセスの改善点を洗い出す場です。
SaaS開発でアジャイル手法が適しているのは、市場やユーザーの要望に柔軟に対応できるからです。
ウォーターフォール型の開発では、半年〜1年かけて要件どおりのシステムを構築しても、リリース時には市場のニーズが変わっている可能性があります。一方、アジャイル開発であれば、2週間ごとに動くソフトウェアを確認しながら方向性を微調整できるため、市場の変化に素早く対応できます。
CI/CDとDevOpsの導入
CI/CD（継続的インテグレーション/継続的デリバリー）パイプラインは、コードの変更をビルド、テスト、デプロイまで自動でつなぐ仕組みです。GitHub Actions、GitLab CI/CD、CircleCI、AWS CodePipelineなどのツールで組めます。CIとCDは、それぞれ次の役割を担います。
- CI：コードをリポジトリに登録するたびに、ビルドとテストが自動で実行される仕組みです。
- CD：テストに合格したコードを、本番環境やステージング環境へ自動でデプロイする仕組みです。
SaaSでは複数のテナントが同時にサービスを利用しているため、ダウンタイムを最小化するデプロイ戦略が重要です。ブルーグリーンデプロイメントでは、新旧2つの環境を用意してトラフィックを瞬時に切り替え、ゼロダウンタイムを実現します。カナリアリリースでは、新バージョンを一部のユーザーに先行公開し、問題がないことを確認してから全体に展開します。
また、フィーチャーフラグを導入すると、コードレベルで機能のON/OFFを制御し、特定のテナントやユーザーグループにのみ新機能を提供できます。こうしたDevOpsの手法を組み合わせることで、安全かつ頻繁なリリースを実現できます。
リリース・運用フェーズの進め方と成功のポイント
SaaSでは、リリース後の運用と継続的な改善こそが成功の鍵を握ります。運用では、MRR（月間経常収益）やチャーンレート（解約率）、LTV（顧客生涯価値）、CAC（顧客獲得コスト）などのKPIを定期的に確認し、データに基づいて判断することが求められます。
モニタリングと運用体制の構築
SaaSのリリース後は、サービスの可用性とパフォーマンスを継続的に監視する運用体制が必要です。監視すべき項目は、サーバーのCPUやメモリ使用率、レスポンスタイム、エラーレートなど多岐にわたります。Datadog、New Relic、Grafana+Prometheusなどの監視ツールを導入し、閾値を超えた場合にSlackやPagerDutyへアラートが届く仕組みを作ります。
また、SaaS事業者としてSLA（サービスレベルアグリーメント）で保証する稼働率（一般的には99.9%以上）を達成するため、冗長構成やフェイルオーバーの仕組みも事前に設計しておく必要があります。障害発生時に備えて、インシデント対応のフローを明文化し、対応優先度の判定基準（P1：サービス全停止、P2：一部機能停止、P3：パフォーマンス劣化など）と対応手順を定めておくことが重要です。
運用チームの体制としては、SRE（Site Reliability Engineering）の考え方を取り入れ、運用の自動化と信頼性向上を継続的に進める組織づくりが理想的です。
ユーザーフィードバックと継続的改善
SaaSの成長を続けるには、ユーザーの声を体系的に集め、プロダクトの改善に反映するサイクルを確立することが欠かせません。フィードバックの収集方法には、アプリ内フォームやNPS（Net Promoter Score）調査、ユーザーインタビューのほか、サポートチケットの分析があります。行動データは、プロダクトアナリティクス（Mixpanel、Amplitude、PostHogなど）を使って分析します。
収集したフィードバックは、頻度、影響度、ビジネスインパクトの3軸で優先順位をつけ、プロダクトバックログに反映します。特にSaaSでは、チャーンの原因分析が極めて大切です。
解約したユーザーへのアンケートや、解約前の行動分析から解約の予兆を早く見つけ、カスタマーサクセスチームが先回りして対応する体制が、LTVの最大化に直結します。また、プロダクトロードマップを四半期ごとに見直し、市場やユーザーニーズの変化に柔軟に対応できる状態を保つことも、SaaS事業の成功を左右します。
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開発を相談する前に、Webサービス開発の完全ガイドブックと【2026年最新版】AI駆動開発の完全ガイドブックをご活用ください。
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。
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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。