ALM管理システム開発でおすすめの開発会社/ベンダー6選と選び方

ALM管理システムの開発会社は、金融機関での実績、計算結果を説明できるか、導入後の支援範囲の3点で比べると、継続運用につながる会社を選びやすくなります。

取り上げるのは、国内外の製品や開発会社など6社です。各社の特徴と、相談時に確認したい事項をあわせて並べます。

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ALM管理システムの開発パートナー選びが重要な理由

ALMはAsset Liability Managementの略で、金融機関の資産と負債を一体で管理する考え方です。見る対象には、貸出や預金のほか、有価証券やデリバティブなどの残高が含まれます。さらに、金利や為替などの影響も見ます。

市場価格、顧客行動、資金流出の影響を、シナリオ別に把握します。その影響は、収益、経済価値、自己資本に及びます。その結果を、ALM委員会や経営会議の判断につなげます。

計算結果を経営判断に使える形への変換

経営判断に使うには、計算結果とその前提を追跡できることが大切です。

• 対象と前提：勘定、商品、通貨、預金のコア部分と、期限前返済の計算前提を説明できる
• 実行差分：前回の実行時から変わった点を確認できる
• 判断への利用：EVEやNIIの計算に加え、限度管理や経営会議で安心して使える説明を備えていること

Oracleの公式製品情報によると、同社のALM製品は3,000超のメトリクスと60のダッシュボードを備えています（出典: Oracle「Oracle Financial Services Asset Liability Management」2026年確認）。さらに、Oracle製品には100のシード済みレポートがあり、集計結果から明細へ進む機能もあります。

各社を比べる際は、レポートと監査機能の差も確かめます。

発注前のデータ・モデル・責任分界の整理

ALMの計算は、勘定系や財務会計など複数の接続元のデータに支えられています。発注前に、接続元、データ項目、計測指標、運用条件の4つを分けて確かめておくと、ベンダーとの相談が具体的になります。

• 接続元：勘定系、預金・融資、有価証券、外国為替、デリバティブ、財務会計
• データ項目：商品コード、通貨、満期、金利タイプ、評価方法、契約条件の対応
• 計測指標：EVE、NII、流動性ギャップ、VaR、EaR
• 運用条件：金利・為替・預金流出のシナリオ、モデル承認者、再計算や監査ログの保存期間

接続関係が未整理のままだと、画面の開発より先に、データクレンジングや名寄せの作業が広がります。

バーゼル銀行監督委員会は、2025年12月公表の原則で、第三者サービスへの依存を踏まえた管理を重視しています（出典: Basel Committee on Banking Supervision「Principles for the sound management of third-party risk」2025年）。そのため、契約の前に、発注側とベンダーの責任分界を決め、RFPに反映させます。

株式会社ripla｜コンサルから開発まで一気通貫で支援

riplaは、コンサルティングから開発まで一気通貫で支援できる企業です。IT事業会社として社内DXを推進した経験を活かし、成果の創出とシステムの定着を支援しています。

営業・顧客・生産・販売管理など、幅広い基幹システムの構築・導入実績があります。また、企業の業務要件に合わせて柔軟に対応できる体制を整えています。

特徴と強み

riplaは、導入そのものよりも業務成果から逆算して要件を整理します。

• 利用目的：誰がどの会議で、どの指標を使うかを確認する
• 設計対象：必要なデータ、モデル、レポート、承認フローを段階的に設計する
• 検証範囲：既存のExcel運用や複数部門の業務を整理し、PoCの対象を切り出す
• 一括支援：要件整理から現場展開まで、業務フロー、画面・権限、連携、テストを一括で進める

対象商品や指標、既存ベンダーとの役割分担を伝えたうえで、支援範囲を確認します。コンサルティング、個別開発、周辺システム連携の対応範囲が、適合性を判断する材料になります。

得意領域・相談時の確認事項

基幹システムの構築経験を活かして、ALMと顧客・生産・販売管理を一緒に検討できます。

• 業務改善：データ項目を洗い出し、経営会議向けレポートを作り直す
• システム連携：既存ツールとの連携を、製品の導入前から相談する
• 運用定着：利用者向けの操作と運用の設計
• 構成確認：自社計算エンジン、既存パッケージ連携、独自機能開発のうち、どの構成が合うかを確認する

金融工学モデルの妥当性検証や規制報告は、どこまでを誰が受け持つかを明確にします。また、数値検証、承認、障害時の手動運用まで、提案に含まれるかも見極めます。

Oracle｜多通貨・シナリオ分析に対応するグローバルALM製品

Oracleは、金融サービス向けの分析製品群を世界各地で提供するグローバル企業です。

Oracle Financial Services Asset Liability Managementでは、貸借対照表と損益計算書をモデリングできます。さらに、取引レベルの金融商品と多通貨を扱う共通キャッシュフローエンジンを備え、金利・流動性・収益性のシナリオ分析にも対応します。

特徴と強み

Oracleは、複数のリスク・収益指標と、商品特性に応じたシナリオを扱います。

• 分析対象：金利リスクに加えて、収益、資本、流動性を同じ基盤で扱う
• シナリオ：決定論的・確率的シナリオや利回り曲線を扱う
• 行動前提：預金のコア・ボラティル区分や期限前返済を設定する
• 利用候補：大規模金融機関や、複数通貨・複数商品を横断して分析する組織

2025年4月公開の25A公式ガイドには、スケジューラ、入力データ分析、処理エラーの各メニューがあります（出典: Oracle「Oracle Financial Services Asset Liability Management Cloud User Guide, Release 25A」2025年）。同じガイドには、ALM前提やALCOなどの運用・分析メニューも掲載されています。

導入する場合は、国内の勘定系、帳票、監査要件への適合方法と、国内パートナーの支援体制を確かめます。

得意領域・実績と提案時の確認事項

大規模な分析機能を求める場合は、次のとおり、適合範囲と費用内訳を確かめます。

• 製品適合：大規模データ、複数通貨、規制対応、経営層向けダッシュボードへの適合
• 指標：IRRBB標準的手法のシナリオ、EVE、収益シミュレーション、流動性ギャップの計測
• 初期費用：ライセンス、クラウド利用料、データモデル設定、システム連携、モデル移行の費用
• 追加費用：帳票の日本語化、数値検証、教育の費用

自行で使う指標と機能を要件定義で切り分けると、必要な範囲を判断できます。契約の前には、標準機能と個別開発の境界、更新時の回帰テスト、データ返却・移行の方法も確認します。

Moody’s Analytics｜クラウド型のALMとバランスシート管理

Moody’s Analyticsは、信用リスクや市場リスクの分析に加え、資本やバランスシート管理などの金融分析を提供しています。

公式のAsset Liability Management Solutionsは、資産と負債を一体で管理するクラウド型ソリューションです。同ソリューションは、キャッシュフローや満期、リプライシングに加えて、顧客行動も踏まえて管理します。

特徴と強み

運用負担を抑えながら収益性とリスクを分析したい金融機関は、クラウド型のALM基盤を比較の候補にできます。

• 運用面：計算環境や製品更新の負担を抑える
• 分析面：市場環境や顧客行動をシナリオに反映する
• 利用条件：データの所在、委託先監査、障害時の復旧、アクセス権限を確認する

Moody’sの公式ページには、Lake City Bankが2025年11月に同社のALMを採用し、クラウドへ移行した事例が掲載されています（出典: Moody’s「Asset Liability Management Solutions」2025年11月）。

海外の事例は国内にそのまま当てはまるとは限らないため、日本の規制帳票、勘定系データ、契約書式との適合を確認します。加えて、運用時間帯に合う支援体制も見ます。

得意領域・実績と提案時の確認事項

クラウド移行と合わせてALM運用を見直す場合は、検証と継続性を確かめます。

• 計算検証：既存Excelや旧システムとの数値差異の確認方法
• モデル・処理：預金行動や期限前返済の設定粒度、日次処理時間、再計算の方法
• 障害対応：代替運用、バックアップ、復旧目標、再委託先、脆弱性対応
• 契約終了：データ返却を含め、計算を継続して再現できるか

エヌシーアイ総合システム｜BancWare Convergenceの導入から運用まで支援

エヌシーアイ総合システムは、金融機関向けALMソリューションの導入と運用を支援する会社で、金融機関で培ったALM管理業務の知見を活かします。

公式ページでは、BancWare Convergenceシリーズの国内導入実績が案内されています。導入先には、信託銀行、地方銀行、リース会社などが含まれます。

特徴と強み

要件整理から運用まで一貫して進めたい場合は、業務知識のある支援会社として検討できます。

• 対象業務：BancWare Convergenceで、金利変動・流動性リスクや収益管理を整理する
• データ接続：勘定系や市場系データとの接続設計の相談
• 見積範囲：標準機能と個別対応、商品マスタ、データ変換、過去データ移行、モデル設定
• 運用費用：レポート追加や利用者教育が見積に含まれるかを確認する

標準機能と個別対応の境界を確認しておくと、価格と体制を比べやすくなります。

得意領域・実績と提案時の確認事項

金融機関の業態に合わせて、海外製品を国内業務へ導入する支援を重視する場合に、候補になります。

• 導入実績：信託銀行、地方銀行、リース会社などの導入先が、自社の業態と近いかを照らし合わせる
• 役割分担：日鉄ソリューションズ株式会社との担当範囲の確認
• 運用支援：問い合わせ窓口、障害時の一次対応、規制変更時の改修
• 設定範囲：自社で変更できるパラメータの範囲を確認する

公開されている実績と、自社の規模・商品・データ粒度がどの程度近いかを照合します。

株式会社システムハウス｜100機関超の導入実績を掲げる国内ALMパッケージ

株式会社システムハウスは、金融向けシステムを提供する会社です。公式サイトでは、1995年開発のALMシステム「ALFA（ALM for Financial Analysis）」が紹介されています。加えて、同社は30年以上の金融機関向け開発経験と、100機関を超える導入実績を掲げています。

特徴と強み

ALFAは、金融機関の既存運用との適合性を検討しやすい国内パッケージです。

• 標準分析：ギャップ分析、金利・流動性リスク分析、各種シミュレーション、現在価値・VaR
• 資料・取込：金融庁・日本銀行向け資料の作成、CSV・Excel経由のデータ取込
• 導入方法：標準機能を中心に導入し、個別要件はカスタマイズする方針

標準機能を活かせれば、スクラッチ開発に比べて、期間や将来の保守の見通しを立てやすい可能性があります。ただし、導入機関数だけでは、自社の業態や利用範囲に合うかは分かりません。そのため、対象商品、計算頻度、接続方式、帳票を、それぞれ個別に確かめる必要があります。

得意領域・実績と提案時の確認事項

国内金融機関で、ALMの基本機能と実務帳票を早期に整えたい場合に候補になります。

• データ運用：預金・融資・有価証券を取り込み、金利・流動性リスクを定期的に計測する
• 連携方法：標準機能の範囲と、Excel連携をAPI・ETLへ置き換える必要性
• 将来対応：独自商品モデル、利用者権限、監査ログ、規制改定
• 計算統制：計算条件の変更者と承認者、過去結果の再現方法

株式会社パラダイム・システムズ｜ALMコンサルティングとソフトウェア開発

株式会社パラダイム・システムズは、金融機関向けのシステム開発を手がける会社です。同社の金融機関向け開発実績ページでは、ノンバンク向けALMシステムが公開されています。さらに、実績には総合資産負債管理のコンサルテーションとソフトウェア開発も含まれます。

特徴と強み

自社の業務や商品特性に合わせた要件整理と、周辺機能の開発を重視する場合に相談できます。

• 業務適合：ノンバンク、銀行、信用金庫ごとの資産・負債や契約条件
• 実装経験：金融機関向けの実績に加え、指標・商品・リスクの内容を説明できるかを確かめる
• 検証資料：モデル検証、受入テスト、規制変更や担当者交代に備える仕様書
• 資産管理：ソースコードやデータの管理方法

モデル前提とデータ構造を、業務担当者と詰められるかを確認します。検証資料が揃っていれば、長期運用のリスクを抑えやすくなります。

得意領域・実績と提案時の確認事項

貸出・調達・リース資産に合わせた個別開発を重視する企業は、候補にできます。

• 支援範囲：要件定義から開発まで一体で依頼できるか
• データ接続：会計・融資・市場データとの接続方法
• 開発内訳：画面、計算、連携、帳票、権限、監査証跡
• 追加費用：シナリオ追加、行動モデル、過去再現、モデル変更承認の料金

範囲と料金の内訳をそろえておくと、スクラッチ型の見積を具体的に比べられます。

ALM管理システムの開発会社・ベンダーを選ぶポイント

紹介した6社は、候補ごとに製品の型と支援範囲が違うため、同じ条件で比べる必要があります。まず、対象商品と既存システムで、自社に合うかを照らし合わせます。必要な指標、内製範囲、クラウドの可否も、あわせて確かめます。

自社と近い条件での実績と経験の確認

実績の近さと、過去案件での課題への対応を照らし合わせて、経験を評価します。

• 比較条件：業態、規模、商品、計算指標、連携先、導入後の運用年数
• 近い事例：地域銀行なら地域銀行、リース会社ならリース資産の案件
• 面談で質問：難しい連携、モデル差異の解消、並行稼働期間、障害時対応

社名や件数に加えて、課題と解決方法を説明できる会社は、発注後のリスクを共有しやすくなります。

計算精度と説明可能性による技術力の評価

技術評価では、データ処理から計算結果の説明まで、一連の流れを確かめます。

• データ品質：勘定系・市場系を取り込み、欠損・重複・残高差異を検知する
• 再現性：商品・契約明細まで追跡し、条件とモデルの版を再現する
• 処理性能：大規模計算のバッチ並列化や処理時間を監視する
• PoC対象：預金、固定・変動金利融資、有価証券、外貨商品を選ぶ

特に、PoCでは既存Excelや旧システムと比べて生じた差異を、データ、計算式、モデル前提に分けて確かめます。業務担当者が承認できる資料として残せるかも、あわせて確認します。

プロジェクト管理体制と保守の責任分界の確認

ALM案件には複数部門が関わるため、役割と判断経路を明らかにします。

• 関係者：リスク管理、財務、経営企画、システム、監査、外部委託先
• 責任者：業務要件、データ、モデル、インフラ、セキュリティ、受入テスト
• 判断経路：課題の判断期限とエスカレーション先

金融庁は2025年7月、金融分野のサイバーセキュリティガイドラインの一部改正を公表しました（出典: 金融庁「『金融分野におけるサイバーセキュリティに関するガイドライン』の一部改正について」2025年）。ALMでも要件に含めるのは、多要素認証と職務分掌、暗号化です。

さらに、脆弱性対応やバックアップも要件に入れ、復旧訓練や再委託先の管理も確認したうえで、導入後の運用体制まで検討してください。

ALM管理システムに関するよくある質問

ALMのリスクを下げるには、製品の導入に加えて、データ品質、モデル前提、限度管理を一体で設計することが欠かせません。会議での意思決定や監査、保守まで含めて設計すると、継続的に使える管理基盤になります。

ALM管理システムの開発費用はいくらですか？

ALM固有の公開価格表は少なく、案件規模によって費用は大きく変わります。

目安として、次のとおり金額を仮置きできます。

• 調査・要件定義・PoC：2026年時点で500万円〜2,000万円
• 限定範囲のパッケージ導入：3,000万円〜1億円
• クラウド型の初期導入：1,000万円〜5,000万円
• 大規模なスクラッチ開発：1億円〜5億円超

金額は、公開情報と一般的な金融システム開発の工数に基づく編集部の推定で、価格を保証するものではありません。

見積は、要件定義、データクレンジング、ETL・APIの作業ごとに分けてもらいます。モデル実装、帳票、テストも内訳を確認します。

モデル検証と移行、教育と保守の費用も、個別に確認してください。連携先の本数や商品モデル数に応じた追加料金も確かめます。さらに、シナリオの追加や規制変更への対応、再計算、監査ログについても、追加料金を確認します。

ALM管理システムはパッケージとスクラッチのどちらがよいですか？

必要な機能の標準性や独自性をもとに、方式を段階的に比べます。

• パッケージ：標準的な金利・流動性リスク、規制報告、複数商品の計測を早く整える
• 拡張・周辺開発：独自商品、独自の行動モデル、深い業務連携が競争力に直結する場合に向く
• 比較順：パッケージ拡張、周辺の個別開発、スクラッチの順に適合性を比べる

代表的な商品を使ったPoCで、計算結果とデータ品質を検証します。評価には、精度、計算時間、差異の説明を含めます。加えて、モデル変更承認や帳票作成、操作性も対象に入れます。

クラウド型ALM管理システムを選ぶときの注意点は何ですか？

クラウドは、計算環境や更新を利用しやすい一方で、委託の管理と結果の再現性を確認する必要があります。

• 委託管理：データ所在、再委託、アクセス権限、委託先監査、脆弱性対応
• 障害・終了時：復旧、データ返却、インシデント報告時間、サービス停止時の代替手順
• 監査再現：入力データ、パラメータ、処理日時、結果、承認履歴を追えること
• 責任分担：自社とベンダーの管理責任を明確にする

金融庁の指針やバーゼル委員会の原則を踏まえて、これらの確認事項を契約に定めておきます。

まとめ

自社条件に照らした比較候補の絞り込み

各社の支援形態を自社条件に照らして、選定候補を絞り込みます。

• 比較条件：対象商品、必要指標、データ連携、モデル前提、監査証跡、運用体制
• ripla：業務整理から開発・定着支援まで一貫した相談
• Oracle・Moody’s Analytics：グローバル分析機能やクラウド
• エヌシーアイ総合システム：BancWare Convergenceの導入支援
• システムハウス・パラダイム：国内ALMパッケージ・金融向け個別開発

PoCと見積の内訳による発注判断

発注を判断するには、PoCと費用の内訳に加えて、導入後の変更や障害への備えも確かめます。

• PoC：代表商品で数値差異を確認する
• 見積：データ連携、モデル、帳票、検証、移行、保守に分ける
• 変更管理：金利環境・規制・商品構成の変化に応じたモデル変更承認と再計算
• 継続計画：障害時の手動運用と第三者サービスからの撤退条件

長期的に説明できる仕組みを選ぶことが、成功につながります。

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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。

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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。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。