サービス運用保守のフルスクラッチ・オーダーメイド開発について

フルスクラッチ・オーダーメイドの運用保守の負担は、独自要件の多さ、成長や性能への要求、保守を担う人の技術力によって変わります。SRE(サイト信頼性エンジニアリング)の観点で、運用への影響、向いているケース、保守体制と技術的負債への対策を見ると、初期の選択が長期の運営にどう響くかが分かります。

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運用保守におけるフルスクラッチ・オーダーメイドの全体像

フルスクラッチ開発は、自社の業務や要望に合わせて、ゼロから構築するか大幅にカスタマイズする手法です。

最大のメリットは、自社独自の要件に完全に合うサービスを作れる点です。一方で、導入費用が高く、開発期間も長くなります。

対極にあるパッケージやSaaSは、業務を標準機能(ベストプラクティス)に合わせる「Fit to Standard(フィット・トゥ・スタンダード)」を採ります。そのため、短期間・低コストで導入でき、ベンダーの更新を受けやすく、保守負荷も抑えられます。

パッケージ/SaaSでは、既存の非効率な業務をそのままシステム化できず、自社の業務フローを変える必要があります。さらに、フルスクラッチは標準サポートを受けにくく、自社専用の保守体制が必要です。この点が、選定時の重要な論点になります。

継続して成長するWebサービス/SaaSでは、初期の柔軟性を活かせば、標準機能に縛られず、利用者や事業の変化に合わせて機能追加や性能改善を進められます。その反面、保守や改善をすべて自前で担うことになり、技術的負債や属人化といった長期運用の課題にも向き合う必要があります。

フルスクラッチとパッケージ/SaaSの違い

運用保守まで含めて、フルスクラッチとパッケージ/SaaSのメリットとデメリットを比べます。

  • パッケージ/SaaS:業務を標準機能に合わせる方式で、短期間・低コストに導入しやすい。
  • 定期アップデート:ベンダーがセキュリティ対応や機能改善を届け、保守負荷が抑えられる仕組み。
  • 標準機能の制約:独自要件は完全には反映できず、業務フローを標準の形に合わせる必要があります。
  • フルスクラッチ:独自要件に完全に合う反面、費用が高く期間も長くかかり、標準サポートを受けにくいので専用の体制が要ります。
  • ローコード/ノーコード:パッケージ/SaaSより柔軟に作り込め、フルスクラッチより短期間・低コストで済む中間の手法です。

事業の独自性が競争力に直結するか、そのための保守負担を担えるかが、手法を選ぶ分かれ目になります。

運用保守視点での選択軸

初期費用や納期だけで決めると、ライフサイクル全体のコストを見誤ることがあります。そこで、運用保守も含めて、保守の主体、変更への追従性、人材の確保の3点で比べます。

  • 保守の主体:ベンダーか、自社または委託先か。
  • 変更への追従性:SaaSは標準の更新に縛られ、フルスクラッチは自由に変えられる一方、テスト・公開・保守が必要になります。
  • 人材の確保:独自実装が複雑になるほど、仕様を理解できる技術者を確保しにくくなります。

システムのライフサイクルでは、運用保守費の累積が初期開発費より大きくなることもあります。継続して成長するサービスでは、初期の柔軟性と長期の保守負担がトレードオフの関係にあります。そのため、事業の成長見通しと社内の技術力を踏まえて、自前で担う範囲を決めることになります。

初期費用と運用保守費用のコスト感

初期費用は種類によって大きく異なり、フルスクラッチはどの種類でもパッケージ/SaaSより高くなる傾向があります。

  • ECサイト:パッケージは100万〜500万円程度、フルスクラッチは500万円程度〜。
  • CMS:パッケージは50万〜100万円程度、フルスクラッチは200万円程度〜。
  • 顧客管理システム:パッケージは50万〜200万円程度、フルスクラッチは200万円程度〜。
  • 動画配信サービス:パッケージは300万〜1,000万円程度、フルスクラッチは2,000万円程度〜。

運用保守費の相場は、初期開発費用の年間5〜15%程度です。たとえば、初期費用が1,000万円なら、年間50万〜150万円程度になります。

ただし、複雑なシステムでは年間最大20%程度まで高騰する傾向があります。そのため、継続的な保守費を含むTCO(総所有コスト)で比べることが、後悔のない選択につながります。

ポイント

初期費用の安さだけで選ぶと、運用保守費の累積で後から負担が膨らむことがあります。まず、保守を誰が担うのかを見定めてから、手法を決めるのが安全です。

フルスクラッチ開発が運用保守に与える影響

独自実装を中心に、複雑化・属人化、技術的負債、運用保守コストの高騰が広がる関係を示す図解。
初期には見えにくい課題が、運用の継続とともに表面化します。

独自実装の影響は、初期開発の時点では見えにくく、長期運用の中で少しずつ表れます。そのため、早めに理解して対策を講じることが大切です。

主な影響は、複雑化・属人化、技術的負債、運用保守コストの高騰の3つです。

長期保守性とブラックボックス化・属人化

独自業務に合わせた開発と追加開発を重ねると、システムは複雑になります。その結果、設計書や仕様書が古くなり、一部の担当者しかコードを理解できないブラックボックス化が進みます。

仕様を理解する技術者が退職・異動すると、全体像を把握できる人がおらず、障害対応や機能追加の調査に時間がかかります。これが属人化の問題です。

変更のたびに独自実装が積み重なるWebサービス/SaaSでは、放置すると属人化が加速します。一方、パッケージ/SaaSでは、ベンダーが仕様を把握し、標準的な文書を提供します。

長期の保守性を保つには、知識管理を運用の仕組みとして組み込んでおく必要があります。

  • 文書整備:仕様の理解と維持を自社で担う体制が要ります。
  • ランブック:運用手順を担当者の間で共有しておく。
  • 知識共有・蓄積:仕組みを運用に組み込み、特定の個人への依存を意図的に減らします。

技術的負債の蓄積

技術的負債とは、納期を優先した場当たり的な実装が、後の修正や拡張のコストとして返ってくる状態を指します。運用保守の中で機能追加や緊急対応を繰り返すと、負債は少しずつ積み重なります。

急ぎの修正で設計が崩れたコード、古いフレームワークやライブラリ、テストがなく変更のたびに手動で確認する箇所などが、負債になります。負債が増えると、小さな機能追加にも工数がかかり、変更によって別の箇所が壊れるリスクも高まります。特に変更の頻度が高いサービスでは、対処を後回しにするほど手をつけにくくなります。

負債をゼロにするのは現実的ではありません。そのため、継続的に管理する計画の中に、対応を組み込んでおきます。

  • リファクタリング:定期的なコードの見直し。
  • 依存関係の更新:古い技術の計画的な更新。
  • 負債の管理:許容範囲を超えないように、継続して管理すること。

運用保守コストへの影響

費用の差は、独自実装の保守に手間がかかることから生まれます。

  • 更新対応:パッケージ/SaaSはベンダーがパッチや機能改善を提供し、フルスクラッチは自前での対応になります。
  • 予防保守:OS・ミドルウェア・フレームワーク・ライブラリの更新やパッチは別見積もりが多く、別予算が必要です。
  • 技術的負債:同じ機能を追加する場合でも、工数が増えます。

一般的な保守費は初期費用の年間5〜15%程度です。一方、高度にカスタマイズされた複雑なシステムでは、最大20%程度まで高騰する傾向があります。

独自実装は、パッケージ/SaaSより保守に手間がかかります。技術的負債があると改修工数と保守費が膨らむため、中長期の事業計画に含めておきます。負債を返済して保守しやすい状態を保つ投資は、コストを抑えることにつながります。

ポイント

独自実装の影響は長期運用で表れるため、初期の段階から、属人化、技術的負債、保守費の3点を計画に含めておくと、後の負担を抑えやすくなります。

フルスクラッチ・オーダーメイドが適するケース

フルスクラッチが適するケースとして、独自性、厳しい性能要件、外部依存の回避を並べた図解。
事業の独自性や性能要件に加え、外部依存の扱いも選択の軸になります。

保守負担は大きくなりがちですが、フルスクラッチを選ぶべきケースもあります。代表的な3つを保守の面から見ると、自社に当てはまるかが分かります。

独自性・差別化が競争力の源泉となるサービス

独自機能やユーザー体験そのものが競争力となるWebサービス/SaaSは、フルスクラッチに適します。たとえば、独自アルゴリズムによるマッチングやレコメンド、独自の業務フローを実現する管理機能などがあります。

パッケージ/SaaSでは実現できない差別化要素が価値の中心にあるなら、標準機能に合わせて削ることは事業の根幹を損ないます。さらに、独自機能を磨き、利用者の声に応じて進化させられることも利点です。

ただし、長期にわたって保守と進化を続ける体制が前提になります。その条件がそろう場合には、投資対効果が期待できます。

差別化が曖昧なまま「自由に作れるから」という理由で選ぶと、保守負担だけが残ることがあります。

  • 独自性:差別化要素が明確であること。
  • 技術力:自社または信頼できるパートナーが担えること。
  • 保守体制:長期にわたり機能を進化させられること。

スケーラビリティ・性能要件が厳しいサービス

選ぶ際は、求める負荷と、自社で担う運用の範囲を比べます。

  • 標準負荷:パッケージ/SaaSは、想定の範囲内の負荷に対応できます。
  • 厳しい性能要件:極端なトラフィックやミリ秒単位の応答は、標準機能では対応しきれない場合があります。
  • 個別設計:フルスクラッチなら、負荷分散やキャッシュ、データベースの調整を要件に合わせて組めます。
  • 可用性目標:稼働率99.9%以上などを目指す監視・冗長構成・オートスケーリングを、自社で設計・運用することになります。

利用者の増加に合わせてインフラと処理性能を拡張することは、安定稼働を支えます。ただし、その拡張と運用は自社で担う負担を伴いますが、成長に合わせて調整できます。性能と拡張性が事業の成否を左右するサービスでは、こうした作り込みの自由度が、フルスクラッチを選ぶ理由になります。

外部依存・ベンダーロックインを避けたいケース

外部依存を避ける目的でフルスクラッチを選ぶなら、依存先と自社の責任の範囲を整理しておく必要があります。

  • ベンダーロックイン:特定のパッケージやSaaS提供事業者への依存のことです。
  • 事業への影響:料金変更、機能改廃、サービス終了によって、事業が左右されるリスクがあります。
  • 自社での制御:重要業務や長期提供では、合理的な選択になることがあります。
  • 外部技術への依存:クラウドやデータベースなどへの依存は、フルスクラッチでも残ります。
  • 保守責任:セキュリティパッチやバージョン更新を続けられる体制を整えます。

ポイント

フルスクラッチが合うのは、差別化が明確で、長期の保守と進化を担う技術力があるケースです。どのケースでも、保守を担う体制を先に確かめることが欠かせません。

フルスクラッチサービスを安定運用する保守体制

フルスクラッチの安定運用に必要な、監視・障害対応、パッチと依存関係の管理、CI/CDの3項目を示す図解。
日々の監視から安全なリリースまで、保守の仕組みをそろえます。

フルスクラッチでは、自社または委託先で堅牢な保守体制を組むことが前提になります。安定運用を支える仕組みは、主に3つあります。

SLA・監視・インシデント対応の自前構築

SLA(サービスレベル合意)では、稼働率、復旧目標時間のRTO、データ復旧時点のRPOを定義します。参考として、一般的なSaaSの稼働率は99.8%〜99.99%です。

CPUやディスク容量などを自動で監視し、障害の自動通報を10〜60分以内に受け取れる体制を整えます。あわせて、稼働状況の月次サマリレポートも作成します。

アラートの感度が低いと異常を見逃し、高いと対応工数が膨らみます。そのため、継続的な調整が欠かせません。また、AIに正常な振る舞いを学習させるAIOps(AIによる運用)の活用も進んでいます。

障害レベルの判定基準とエスカレーションのルールを事前に決め、問題を追跡できるようにしておきます。24時間365日の稼働が必要な場合は夜間・休日のオンコールを組みますが、平日日中のみの場合と比べて、費用は大きく増えます。

パッケージ/SaaSではベンダーが担う仕組みも、フルスクラッチでは自社の責任で設計・運用することになります。体制づくりでは、サービス水準、監視、障害対応を押さえておきます。

  • サービス水準:稼働率、RTO、RPOの定義。
  • 監視:リソースと障害の把握、および月次の報告。
  • 障害対応:判定基準とエスカレーションを定めておく。

セキュリティパッチと依存関係の管理

フルスクラッチでは、OSやミドルウェア、ライブラリに脆弱性が見つかった際に、自社で迅速にパッチを当てる必要があります。一方、パッケージ/SaaSでは、ベンダーがセキュリティ対応を提供します。

パッチ対応などの予防保守は、基本費用とは別枠で都度見積もられることが多く、別途の予算化が必要になります。また、古いライブラリを放置すると、脆弱性だけでなく、更新時の互換性の問題や大規模な改修につながる場合があります。

依存関係は定期的に洗い出して、計画的に更新します。脆弱性情報も監視し、影響度に応じて優先順位を決めたうえで、予防保守を運用計画に組み込みます。

CI/CDと継続的デリバリーの整備

CI/CD(継続的インテグレーション・継続的デリバリー)を使うと、変更のたびに自動テストとビルドが走り、検証環境や本番環境へ短時間かつ安全に反映できます。自動テスト(ユニットテスト・結合テスト・E2Eテスト)を組み込めば、変更のたびに既存機能を検証でき、別の箇所が壊れるリスクを抑えられます。

本番反映では、カナリアリリースやブルーグリーンデプロイメントで段階的に展開し、問題が起きたときに切り戻せるようにします。短い開発サイクルに、保守運用も追従させる必要があります。

CI/CDで整えるリリース管理は、変更の大きさ、展開の方法、切り戻しの3点で考えます。

  • 変更を小さく:小分けにして、頻繁にリリースする。
  • 段階的に展開:カナリアやブルーグリーンを使う。
  • 切り戻しを準備:方針と計画を定め、自動化しておく。

CI/CDは継続的な価値提供を支えるだけでなく、技術的負債と長期保守コストを抑える効果もあります。

ポイント

安定運用は、SLA・監視・障害対応、パッチ管理、CI/CDを、どこまで自社で担うかで決まります。影響度の高いものから優先して整えると、抜けを減らせます。

技術的負債を抑える運用保守の進め方

負債を抑えるには、属人化をなくすこと、コードや技術を定期的に改善すること、内製と外注を適切に判断することが欠かせません。いずれも、運用の中に組み込んで続ける取り組みです。

ドキュメント・ランブックの整備

ブラックボックス化を防ぐ基本策は、ドキュメントとランブック(運用手順書)を整えることです。システム構成図、機能仕様、データベース設計は、常に最新の状態にしておきます。また、外部連携仕様、障害履歴、対応記録も、同様に更新を続けます。

設計書は作って終わりにせず、機能の追加や変更のたびに更新するルールを定めます。文書が古くなると、せっかくの整備も属人化に戻ってしまいます。

ランブックには、障害シナリオや定期メンテナンスの手順を書きます。デプロイやバックアップ・リストアの手順も、誰でも同じように実行できる粒度で記します。

文書は一度整えれば済むものではなく、日々の運用の中で継続して管理します。

  • ナレッジベース:問い合わせと回答の蓄積。
  • リリース時の更新:機能追加や変更を文書に反映する。
  • 障害・運用記録:履歴や手順を最新に保つこと。

リファクタリングとモダナイゼーション

改善は直接の価値が見えにくく、後回しにされがちです。しかし、放置すると負債が膨らみ、変更のコストも上がります。そこで、定期的な改善を計画に組み込みます。

  • リファクタリング:機能を変えずに内部構造を整え、保守性と可読性を高めます。設計や重複コードを見直して、テストも補強します。
  • モダナイゼーション:古いフレームワークやライブラリ、インフラを刷新します。その結果、セキュリティや性能、人材確保につながります。
  • 負債返済の計画:開発リソースの10〜20%程度を充てるルールが一例です。

内製と外注の判断

内製と外注の選び方は、安定運用とコストを左右します。技術力、サービスの重要度、許容できるコストを踏まえて、役割を分けます。

  • 内製:仕様を理解する人材とノウハウが社内に蓄積されます。
  • 外注:専門チームやオンコール体制を、必要な分だけ確保できます。
  • ハイブリッド:コア知識と判断は社内に置き、監視や一次対応を委託します。

内製で24時間365日のオンコールを組むには人員が必要で、採用・育成・定着のコストもかかります。一方、外注任せでは、内部の知識が社外に流出し、自社で制御できなくなるリスクがあります。

継続的な監視や一次対応には、仕事の完成を約束しない準委任契約が適しています。また、明確なバグ修正や機能追加は、請負契約に分けるのが実務的です。

ポイント

技術的負債は放置すると変更コストを押し上げるため、文書の更新、定期的な改善、内製と外注の役割分担を、日々の運用に組み込んで続けます。

まとめ

フルスクラッチは独自要件に合う一方で、自社専用の保守体制が欠かせません。ブラックボックス化や技術的負債、年間最大20%程度となる保守費にも向き合う必要があります。

独自性が競争力の源泉となる場合、厳しい性能要件がある場合、外部依存を避けたい場合には、フルスクラッチが選択肢になります。選んだあとは、SLA・監視・インシデント対応、セキュリティ管理、CI/CDを整えることが求められます。

ドキュメント整備、定期的なリファクタリングとモダナイゼーション、内製と外注の判断によって、負債を抑えられます。さらに、初期費用だけでなく保守費と体制も見据え、複数の会社に相談することが大切です。

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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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執筆者プロフィール
張田谷凌央
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。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。