クラウド開発・構築を検討するとき知りたいのは、自社と似た規模・業態の企業が、どう移行し、どれだけコストを減らし、どんな運用体制を築いたかではないでしょうか。だからこそ、自社に近い導入事例や活用事例が投資判断の精度を高めます。
全体像を押さえたい方は、まずクラウド開発/構築の完全ガイドから読むことをおすすめします。
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オンプレからクラウド移行でコスト削減した事例
クラウド開発・構築の事例で最も分かりやすい成果が出るのが、オンプレミスサーバーからクラウドへの移行によるコスト削減です。
自社でサーバーを保有・運用していると、ハードウェアの調達費、データセンターの場所代、保守要員の人件費がかかります。さらに、数年ごとの機器更改（リプレース）費用も、固定費として重くのしかかります。
クラウドに移行すると、これらの費用を使った分だけ支払う変動費へ転換でき、ピークに合わせた過剰なスペックを抱え込む必要もなくなります。
マネージドサービス活用でインフラ費を3分の1に削減した事例
クラウド移行の効果を最も具体的に示すのが、マネージドサービスの活用によるインフラ費の圧縮です。置き換えによって、サーバーのパッチ当てや冗長化の作り込みといった作業が減ります。
また、監視の構築といった運用工数も大幅に減ります。一次データの整理では、こうしたマネージドサービスへの置き換えによって、インフラにかかる総コストを従来の約3分の1まで削減できた事例があります。
この事例で押さえたいのは、移行の効果がインフラ費のどこに表れたかです。
- 置き換えられた範囲：自前のデータベースやロードバランサーを、AWSのRDSやELBなどのマネージドサービスに置き換えた部分
- 自社の現状コストへの当てはめ：削減効果を、自社の固定費と変動費の内訳に当てはめて試算する
削減効果を「漠然とした効率化」で終わらせず、金額で捉えておくことが欠かせません。
従業員50〜100名規模のオンプレミスからクラウドへの移行は、設計・構築で100万〜400万円、データ移行で20万〜80万円です。なお、トータルでは150万〜500万円前後が目安になります。
この初期投資に対して、機器更改費の消滅や運用要員の負荷軽減を年単位で積み上げれば、投資回収の考え方を稟議で説明しやすくなります。
リザーブドインスタンスと3年契約で月額を最適化した事例
移行後の運用段階でコストを継続的に下げた事例として代表的なのが、リザーブドインスタンスや長期契約の活用です。
常時稼働させる本番サーバーを従量課金のままにせず、1年や3年の長期利用を前提に予約すると、単価が下がります。
一次データの料金比較では、Linux仮想サーバー（2コア・約8GB）の月額は、従量課金のAWS t3.largeで$78.3ですが、3年契約にすると$40.4まで下がります。Azureはハイブリッド特典を使うと$29.9、GCPは$40です。
契約形態の選び方だけで、月額が半分前後に変わります。この事例から学べるのは、クラウドは「立てて終わり」にせず、稼働状況を見ながら契約形態を最適化し続ける運用が前提だという点です。
常時稼働する部分はリザーブドで固定費化し、増減の大きい部分は従量課金やオートスケールで吸収します。こうしたハイブリッドな設計が、コストと性能のバランスを取る基本的な組み方になります。
移行直後に従量課金のまま放置すると、想定よりはるかに高い請求が来るという落とし穴があります。そのため、運用設計まで含めて事例を読むことが大切です。
この事例で見たいのは、移行後に契約形態をどう見直して月額を下げたかです。
- 常時稼働と従量課金の切り分け：予約の対象にする部分と、従量課金のまま残す部分を分けて見る
- 契約形態ごとの月額：同じ構成でも、従量課金と長期契約とで月額がどう変わるかを比べる
サーバーレス化でアイドルコストをゼロにした事例
クラウドならではのコスト構造を生かした事例として注目されるのが、サーバーレスアーキテクチャの採用です。
常時起動するサーバーを持たず、リクエストが来たときだけ処理が動くLambdaやAPI Gatewayといったサービスを組み合わせます。そのため、誰もアクセスしていない待機時間（アイドル時間）の課金が発生しません。
アクセスに増減のある業務システムや、夜間・休日に動かないバックオフィス系のシステムでは、特に大きな効果が出ます。
無料枠内で月数百円に収まったサーバーレス構成の事例
Lambda・API Gateway・DynamoDBを組み合わせたサーバーレスAPIは、アクセスが少〜中規模であれば月数百円に収まります。場合によっては、無料枠内に収まる事例も珍しくありません。
常時起動の仮想サーバーを1台立てるだけでも月数千円〜1万円はかかることを考えると、利用頻度の低い社内ツールやAPIをサーバーレスで作る効果は大きいといえます。
社内の申請フォームや、特定の時間帯だけ動くバッチ処理など、常時動いている必要がない処理をサーバーレスに切り出せば、インフラ費を大きく抑えられます。この事例が示すのは、システム全体を一律のサーバー構成で組むより、処理の特性に応じて適材適所でアーキテクチャを選ぶことの大切さです。
この事例で注目したいのは、サーバーレスの低い月額がどの条件で成り立っているかです。
- 無料枠と超過時の料金：APIの呼び出し回数と、コンピューティングの課金単位の条件
- 常時起動サーバーとの月額差：常時起動の仮想サーバーを1台立てた場合の月額と比べる
サーバーレスのコストメリットを具体的な数字で示すと、その効果がよく分かります。一次データによれば、API呼び出しはAWSとAzureが月100万回まで無料で、超過分は100万回あたり$0.2程度です。GCPは月200万回まで無料です。
コンピューティングの料金は、100万GB秒あたりでAWSが$16.7、Azureが$16、GCPが$2.5と、細かな単位で課金されます。
アクセス急増にも自動スケールで耐えた事例
サーバーレスのもう一つの価値は、コスト削減だけでなく、アクセス急増への自動対応です。
キャンペーンや季節要因で一時的にアクセスが跳ね上がるサービスでは、オンプレミスだとピークに合わせてサーバーを増設しておく必要があります。一方で、平常時は無駄なリソースを抱えることになります。
サーバーレスやマネージドのオートスケールを使った事例では、リクエスト量に応じて処理能力が自動的に拡張されます。急増時にもダウンせず、平常時は最小限のコストに戻る、という理想的な振る舞いを実現しています。
この弾力性（エラスティシティ）こそ、クラウドがオンプレミスに対して持つ最大の強みと言えます。
事例を読むときは、自社のアクセスにどの程度の増減があるかを見ておくと役立ちます。さらに、ピークと平常時の差を把握すると、サーバーレスや自動スケールが向いているかを判断しやすくなります。
ただし、サーバーレスは常時高い負荷がかかり続けるシステムや、長時間の重い処理には不向きな面もあります。何でもサーバーレスにすればよいわけではない点には注意が必要です。
この事例で見ておきたいのは、急増への対応がコスト削減とは別にどう効いたかです。
- ピークと平常時の差：自社のアクセスがどの程度増減するかを、ピークと平常時で比べて見る
- 向く処理と向かない処理：自動スケールに任せてよい処理と、そうでない処理を分けて考える
API連携で業務を自動化した事例
クラウド開発の投資効果を最大化するのが、複数のクラウドサービスやSaaSをAPIで連携させ、業務全体を自動化する取り組みです。
受注、在庫、会計、顧客管理といった個別のシステムをAPIでつなぎ、データが自動で流れるようにすると、手作業でのデータ転記や二重入力がなくなります。その結果、間接部門の工数も構造的に減ります。
クラウドは標準でAPIを備えたサービスが多く、こうした連携を実現しやすい環境だといえます。
AI画像認識APIを安価に組み込んで省力化した事例
API連携の事例として近年増えているのが、クラウド各社が提供するAIサービスを組み込んだ省力化です。たとえば画像認識APIを使えば、自前でAIモデルを開発しなくても、伝票や帳票の読み取り、商品画像の自動分類といった処理を実装できます。
一次データの料金では、画像認識APIはAWSが月5,000枚まで無料で、超過1,000枚あたり$1.3です。Azureは月5,000件まで無料で、超過1,000件あたり$1となっています。
また、GCPは月1,000ユニットまで無料で、超過1,000ユニットあたり$1.5です。少量から低コストで試せます。
この事例の本質は、「AIを内製で一から作る」のではなく、「クラウドのAPIを組み合わせて素早く業務に組み込む」という発想です。
さらに、検証段階では無料枠で試し、効果が確認できたら本格運用に進むという段階的な進め方ができるのも、クラウドAPIの利点です。自社でデータサイエンティストを抱えていなくても、APIを呼び出すだけで高度な機能を業務に取り込める時代になったことを、これらの事例は示しています。
この事例では、AIのAPIをどの業務に組み込み、どの程度の量から試したかを見ておくと役立ちます。
- 無料枠で試せる範囲：無料枠の範囲で検証を始め、超過時の料金がどこから発生するかを確かめる
- 省力化できる業務の洗い出し：伝票や帳票の読み取り、商品画像の自動分類など、置き換えられる業務を挙げる
CI/CD自動化で開発スピードを上げた事例
業務の自動化は、開発・運用そのものにも及びます。
GitHub ActionsなどのCI/CD（継続的インテグレーション／継続的デリバリー）を整備した事例では、コードをリポジトリにプッシュすると自動でテストが走ります。問題がなければ、本番環境へ自動でデプロイされる仕組みを構築しています。これにより、リリース作業の手作業による事故が減り、小さな改修を高頻度で安全にリリースできるようになります。
こうした自動化は、目に見えるコスト削減に加えて、開発スピードと品質の両立という形で効いてきます。手動デプロイに費やしていた時間と緊張感から解放され、開発チームが本来の機能開発に集中できるようになるのです。
クラウドには、こうしたDevOpsの実践を前提としたツール群がそろっています。業務システムの開発・運用全体を継続的に改善する文化を根づかせやすい環境だといえます。
事例を読むときは、運用の自動化まで含めて投資対効果を評価することをおすすめします。
この事例では、テストとデプロイのどこまでを自動化したかが、自社の開発体制と見比べる際に役立ちます。
- 自動化の範囲：テストや本番反映を、どの段階まで機械に任せたか
- SaaSの費用：CI/CDやセキュリティスキャンを含むSaaSを、月額の水準で比べる
DevOps系SaaSの中には、月数万円程度から導入できるものもあります。
CCoE立ち上げで内製化を進めた事例
競合の解説記事の多くは「どのクラウドを・いくらで・どんな構成で」というWhatに集中します。一方、実際の成功事例で差がつくのは、「自社でどう推進し、組織をクラウドにどう適応させるか」というHowです。
その象徴が、CCoE（Cloud Center of Excellence）の立ち上げと内製化の取り組みです。
外部委託だけに頼ると、ノウハウが社内に蓄積されません。そのため、追加の改修やトラブル対応のたびに、ベンダーへの依存とコストが続いてしまいます。
外部委託からスキルトランスファーでCCoEを立ち上げた事例
内製化に成功した事例に共通するのは、最初から内製を目指すのではなく、外部パートナーとの協働を通じてスキルを社内へ移転（スキルトランスファー）した点です。
初期はクラウドに精通したパートナーと一緒に構築を進め、その過程で設計思想や運用ノウハウを社内エンジニアが吸収します。やがて、クラウド活用の標準やガバナンスを横断的に担う専門チーム、すなわちCCoEを立ち上げ、各部門のクラウド利用を支援・統制する体制へ発展させていきます。
この事例では、外部パートナーから社内へスキルがどう移ったかが、自社の進め方を考えるときの参考になります。
- 外部と内製の役割：外部パートナーに任せる部分と、社内で内製する部分を分けて決める
- 人月単価の目安：初級からアーキテクトまで、クラウド人材の人月単価の水準
クラウド人材の人件費を押さえておくと、内製化の投資判断がしやすくなります。一次データでは、クラウド開発の費用の約80%が人件費で、人月単価は初級が月25万〜50万円、ミドルが月50万〜80万円です。
また、シニアやアーキテクトは月65万〜120万円以上で、AWS認定を持ち設計経験が豊富な人材は月100万円を超えることもあります。
SRE型の運用文化へ移行した事例
内製化が進んだ事例の到達点として注目されるのが、運用文化そのものの変革です。
従来の「絶対に止めない」ことを至上命題とするITIL型の運用から、SRE（Site Reliability Engineering）型の運用へ移行する企業が出てきています。
SREでは、許容できる稼働率の目標（SLO）を定め、その範囲内で計画的に変更を加えます。そして、繰り返しの手作業（トイル）を自動化で撲滅し、障害対応も自動化していきます。
クラウドのマネージドサービスやIaC（Infrastructure as Code）は、この運用文化を支える基盤になります。
この事例が教えるのは、クラウド移行のゴールが「サーバーを移すこと」ではなく、「組織の運用文化を継続的改善型へ変えること」だという点です。
riplaはフルスクラッチ受託と国内開発の立場から、クラウド構築の技術支援にとどまらず、現場の業務から逆算した要件整理や、社内に定着する運用体制づくりまで伴走することを重視しています。
事例を読むときは、技術的な構成だけでなく、「どんな組織・運用に変わったか」という視点でも見ると、自社の進め方が見えてきます。
この事例では、運用の進め方がどう変わったかが、内製化の次の段階を描く材料になります。
- SLOとトイルの自動化の範囲：稼働率の目標を決めたうえで、どこまで手作業を自動化するかを定める
- 運用文化の定着：変わった運用の進め方を社内に根づかせる体制
まとめ
クラウド開発・構築の事例を振り返ると、成功の鍵は、マネージドサービスとサーバーレスで固定費を変動費に転換することにあります。さらに、API連携で業務を自動化しつつ、最終的には社内に運用ノウハウを定着させるという流れに集約されます。
マネージドサービスの活用でインフラ費を約3分の1に削減し、サーバーレスでアイドルコストをほぼゼロにし、3年契約やリザーブドで月額を半分前後に最適化しました。
また、AI画像認識APIやCI/CDで業務と開発を自動化し、CCoEの立ち上げとSRE型運用への移行で、ベンダー依存から脱却していきます。これが事例から見えてくる基本的な道筋です。
事例を読むときに大切なのは、「どのクラウドが安いか」という単発の比較ではなく、「自社の業務と組織にどう根づかせるか」という視点です。
自社のシステムのアクセス特性や運用体制に照らし、まずは効果の大きい部分からクラウド化の一歩を踏み出してください。
riplaはフルスクラッチ受託と国内開発を組み合わせ、費用相場の試算から構成設計、社内定着までを一貫して支援します。全体像の確認には、あらためて完全ガイドをご活用ください。
▼RFP作成前に読みたい無料ホワイトペーパー
・業務システム開発の完全ガイドブック
・スクラッチシステム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。
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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。