Azure Synapse Analyticsの開発会社は、Azureの構築経験に加え、データを業務で使える状態に整え、運用と定着まで支援できるかで比べるのが基本です。
Synapseは、データ基盤と業務部門の利用方法を同時に設計する統合分析サービスです。RFPや相談先の比較に使える確認軸も挙げます。
- 実績：データ可視化、運用、大規模活用の実績を比べる観点
- 費用と製品選び：費用の目安と、Microsoft Fabricとの使い分け
全体ガイドでは、Azure Synapse Analyticsのシステム開発の完全ガイドをご覧ください。
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Azure Synapse Analyticsのシステム開発でパートナー選びが重要な理由
Synapseは、基幹システムやSaaSなどのデータを集め、分析・可視化・意思決定につなげる統合分析サービスです。業務画面を単体で作るものではないため、データ基盤と業務部門の利用方法を同時に設計できるパートナーが適しています。
適切なパートナー選定が成否を分ける理由
Synapseのワークスペースを作るだけなら、Azureの知識があれば始められます。しかし実際に難しいのは、販売や生産、在庫のデータをつなぐことです。顧客や会計などの異なるデータも含め、同じ指標を同じ定義で見られるようにする必要があります。
たとえば、部門ごとに顧客コードや商品コードが異なる場合は、名寄せのルール、履歴の持ち方、欠損データの扱いまで設計しなければ、きれいなダッシュボードを作っても判断材料として信頼されません。
また、Synapseでは専用SQLプール、サーバーレスSQLプール、Apache Sparkを用途に応じて使い分けます。定型集計と安定した性能には専用SQL、データレイクの探索や小規模な検証にはサーバーレスSQL、大量データの加工や機械学習にはSparkが向いています。会社選びでは、この構成を自社のKPIや利用者数、データ鮮度と結び付け、予算に合わせて説明できるかを見ます。
発注前に確認すべきポイント
発注前には、対象データの種類と接続先、更新頻度を整理します。そのうえで、想定データ量と利用者を押さえ、Power BIなどの出力先や個人情報の有無も確認しておきます。さらに、専用SQLプールを常時稼働させるのか、夜間に一時停止するのか、サーバーレスSQLで始めるのかを確認すると、Azure利用料の見通しを立てやすくなります。
見積書では、要件定義、データモデリング、パイプライン開発を、それぞれ別の行で記載してもらいます。SQLやノートブックの実装、BI画面、移行も、区切って示してもらいます。テストや教育、監視や障害対応も、項目ごとに書いてもらうと内訳が分かります。
成果物として、設計書やSQL、パイプライン定義を受け取れるかを確かめます。IaCやソースコードも受け取れるか、契約終了後に自社で改修できるかも、価格と同じくらい大切な確認事項です。
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を推進してきた経験を活かし、ビジネスへの成果創出とシステムの定着支援に強みがあります。
また、営業や顧客、生産、販売管理などの基幹システムで、構築・導入の実績があります。業務要件に合わせて柔軟に対応できる体制を備えています。
特徴と強み
Azure Synapse Analyticsの導入では、ツールを入れることより、どの業務課題をどのデータで改善するかを明確にすることが先決です。そのうえで、riplaでは、現場の業務フローや既存システムを確認し、データの整理とKPIの定義を行います。そこから設計や開発、導入後の定着までを一つの流れで検討できます。
経営層が見たい指標と、現場が毎日使う画面の両方を意識した設計を進めたい企業に向いています。特に、分析基盤を作って終わりにせず、業務部門が継続利用できる運用へ落とし込みたい場合に、相談しやすい候補です。
Synapseに限らず、Azure Data FactoryやADLS Gen2、Power BI、Microsoft Fabricなどを含めて、要件に合う構成と段階的な導入方法を検討できます。初期の相談で確かめておきたい点です。
得意領域・実績
営業や顧客、生産、販売管理などの基幹領域をまたぐ場合は、データの意味を業務用語に置き換え、利用者が迷わない形で可視化する必要があります。そこで、業務要件に合わせたシステム構築・導入を幅広く支援してきたriplaは、Synapseを含むデータ活用基盤の企画段階から相談できる候補です。
依頼時には、Azure Synapse Analyticsを使う範囲や、Power BIや既存のAzureサービスとの連携を具体的に確認してください。加えて、PoCの対象KPI、データ品質の改善範囲、リリース後の運用分担も明確にしておくと、提案を比べやすくなります。
自社に必要な部分だけを段階的に外注し、将来は内製へ移行したい場合は、ドキュメントとソースコードの引き渡し条件も早めに相談することをおすすめします。
株式会社日立ソリューションズ｜SynapseとPower BIで可視化・定着まで支援
日立ソリューションズは、「データ可視化・活用ソリューション」を公開しています。業務システムのデータをデータレイクやDWHへ集め、Microsoft Synapse AnalyticsとMicrosoft Power BIを組み合わせて、業務横断の可視化・分析を実現する内容です。データ統合から利用定着までを一度に検討したい企業に適した候補です。
特徴と強み
公開情報では、データ統合から可視化までのトータル支援、Azureのスケーラビリティ、BIのトレーニングや定着化支援を特徴として挙げています。さらに、ERPなどの基幹データや販売実績に加え、IoTのセンシングデータや空間情報も組み合わせた分析に対応できる構成が示されています。
Power BIの画面を作るだけでなく、誰がどの指標をいつ使うのかまで決めたい場合に相談しやすい会社です。分析対象が決まっていない段階では、経営ダッシュボードや営業分析、生産分析などの候補を整理し、最初のユースケースを絞り込めるか確認してください。
得意領域・実績
日立ソリューションズの公開ソリューションには、社内基幹システムとの連携やデジタルマーケティング、空間情報の例が掲載されています。センシングデータや他クラウドとの連携も、例として挙がっています。現場データと業務データを横断して可視化したい製造業や複数部門の分析基盤で、候補に入れやすい内容です。
ただし、公開ページに記載された対応範囲が、自社案件の担当範囲を保証するものではありません。Synapseの専用SQLとサーバーレスSQLのどちらを使うかは、提案時に確かめてください。そのうえで、データモデルやアクセス権の設計を誰が担うか、運用開始後の教育や追加改修が見積に含まれるかも押さえておくと、比べやすくなります。
SCSK株式会社｜Azure環境・ガバナンス・運用を一体で支援
SCSK株式会社は、Azureの導入や活用を支援するクラウドサービスを提供しており、2025年にはMicrosoft Azure活用支援サービスのリニューアルも公表しています。公式ページではMicrosoft Fabricの導入支援も案内しているため、Synapseを使う新規基盤とFabricを使う構成を比較しながら、Azure全体の運用を設計したい企業の候補になります。
特徴と強み
Azure Synapse Analyticsを含む分析基盤は、SQLやパイプラインの開発だけでなく、運用まで含めて担います。具体的には、ネットワークやID管理、監視を扱います。さらに、権限や請求管理、障害時の窓口まで含めて運用します。
Azure環境のガイドラインやセキュリティ・ガバナンスを重視する企業は、開発会社にクラウド運用を設計する力があるかを見極めたいところです。
SCSKに相談する場合は、Synapseの開発範囲とAzureのマネージド運用範囲を分けて確認してください。Azure利用料の請求代行や監視、問い合わせ対応を含められるかに加え、リソースの停止・再開やコストレポートも明確にすると、導入後の責任分界が見えやすくなります。
得意領域・実績
Azureの既存利用があり、複数のサブスクリプションやオンプレミス接続、Entra IDを整理しながら分析基盤を広げたい企業に向いています。Private Linkや監査ログも含めて整理したい場合にも適しています。
部門ごとにAzureリソースを作り始めて管理が複雑になった場合は、命名規則や権限、タグの運用に加え、予算アラートを含む運用ルールから相談すると効果的です。一方で、データモデリングや業務KPIの設計をどこまで担当するかは、案件ごとに差が出ます。
業務部門とのワークショップや、データ品質の責任者、Power BIやFabricとの連携を確認します。Synapseから別サービスへ移る場合の設計方針も含め、技術説明だけでなく成果物と体制で見てください。
株式会社NTTデータ｜大規模なデータ活用と組織変革を支援
株式会社NTTデータは、AIやデータ活用のコンサルティングから基盤構築、実行支援を通じた成果創出までを、ワンストップで支援すると公式サイトで説明しています。データマネジメントやデータ・AIガバナンス、データアーキテクチャまで含めて検討したい企業に適した大手SIerの候補です。KPI設計やダッシュボード、分析人材育成まで含めたい場合にも候補になります。
特徴と強み
分析基盤の成否は、データの保存場所を決めることだけでなく、データを誰が管理し、どの基準で品質を判定し、どの意思決定に使うかを決められるかで決まります。NTTデータは、データ戦略からデータマネジメント、データ基盤、活用定着までを一連の変革として扱いたい場合に、相談しやすい企業です。
Azureを含むクラウドの開発・運用実績も公開されています。公共や金融の業界に加え、製造や通信など、要件が厳しい業界での体制を重視する案件に向いています。
大規模案件では関係者が増えるため、提案時には、実際にSynapseの設計とデータモデリングを担うチームや意思決定者、国内外の開発拠点を確認してください。
得意領域・実績
NTTデータには、分断されたデータをつなぎ、基盤構築やデータ整備、可視化・分析、活用定着までを支援するサービスが公開されています。Azure Synapseを候補にしつつ、既存のDWHやSaaSを組み合わせる必要がある場合は、Power BIや他のクラウドサービスとの連携も含めて整理します。そのうえで、製品を固定しない全体アーキテクチャを提案できるかを確認する価値があります。
ただし、規模が小さいPoCでは体制や費用が過大になる可能性もあります。まず一つのKPIと少数のデータソースに範囲を絞り、短期間で検証してから全社展開へ進められるかを確かめます。PoCの成果物と本番移行の条件を分けて見積もってもらうと、比較しやすくなります。
アクセンチュア株式会社｜グローバルな業務変革とデータ活用に対応
アクセンチュア株式会社は、Microsoft LearnのAzure Synapse Analyticsシステム統合パートナー一覧に掲載されている実在企業です。日本語の公式サイトでは、Microsoftとの連携を通じて、Microsoft Fabricのデータアナリティクス、Azureによるモダナイゼーション、AIソリューションまで支援することを案内しています。
特徴と強み
海外拠点と国内部門をまたぐ業務標準化や、複数国のデータを統合した経営分析、既存システムのモダナイゼーションなど、大きな変革テーマをまとめて進めたい企業に向いています。Synapseを単独のDWHとして導入するより、AzureやFabricを含め、Power BIやAIの活用までを含むデータ戦略から設計したい場合に候補になります。
一方で、グローバル体制を使う案件では、国内の業務部門と日常的にやり取りする担当者が誰かを確かめる必要があります。設計書やコードの言語、時差のある運用体制を確認します。さらに、契約通貨や請求方法も、早めに確かめておくとよいです。
Microsoft公式のパートナー掲載は、技術候補を探す根拠になります。ただし、品質や価格、担当者の経験を保証するものではありません。
得意領域・実績
Microsoft Learnの同じ一覧では、アクセンチュアのMicrosoftビジネスグループについて、45,000人を超える専任プロフェッショナルを連携させる体制が説明されています（出典: Microsoft Learn「Azure Synapse Analyticsシステム統合パートナー」、2026年確認）。この数字は、グローバルな専門組織と連携できる可能性を検討する材料になります。
ただし、Synapse案件の担当人数を示すものではありません。
相談時には、Synapseの実装を担当するチームの実績を、会社全体の規模とは分けて確認してください。対象業界でのデータモデルや、移行対象のDWHを示してもらいます。Power BIの利用者数、運用SLA、Fabricへ移行する場合の再利用方針まで具体化すると、期待値のずれを抑えられます。
富士通株式会社｜大規模Azure環境の運用・サポートを重視する企業向け
富士通株式会社は、Microsoft Azureヘルプデスクのサポート対象一覧にAzure Synapse Analyticsを掲載しています。大規模なAzure環境を安定運用したい企業や、サービス稼働後の問い合わせ窓口、障害対応、運用支援を重視する企業にとって、検討しやすい実在企業です。
特徴と強み
データ基盤の本番運用では、パイプラインの失敗やデータ更新の遅延が発生します。権限設定の変更やクエリ性能の劣化、Azure利用料の急増なども起こります。開発会社を選ぶ際に、リリース後の監視と問い合わせ対応を別会社に切り離すか、開発会社が継続して支援するかを決めておくと、問題発生時の連携がスムーズになります。
富士通のAzureヘルプデスクを利用する場合は、Synapseの構築やデータモデリング、Power BI開発まで同じ契約で担当するのか、運用サポートだけを依頼するのかを確認してください。
サポート対象に含まれるサービスでも、対応時間や一次切り分けの範囲は、契約条件によって異なります。復旧作業や追加開発の扱いについても、契約ごとに確かめる必要があります。
得意領域・実績
全社の認証基盤や閉域ネットワークを含め、監査やバックアップ、災害対策まで、分析基盤を企業の共通インフラとして運用したい場合に候補になります。金融や公共、製造など、停止時の影響が大きい業務では、データの復旧目標とリージョンを先に確認してください。加えて、バックアップ世代や復旧訓練の実施方法も見ておくとよいです。
富士通は、公開情報で確認できるAzure Synapseのサポート範囲を根拠に、選定候補として紹介しています。Synapseの要件定義やSQL設計、Spark開発まで同社が担当するとは限りません。
データ品質やPower BIの利用定着まで担当するとは限らないため、提案依頼では必要な役割を明記し、実績のある担当者をアサインできるかを確かめます。
Azure Synapse Analyticsのシステム開発会社を選ぶポイント
6社は、案件との相性で選ぶのが適しています。優劣を並べたものではありません。
自社の目的が部門の可視化なのか、全社DWHの刷新なのかを決めると、候補会社を比べやすくなります。既存Azureの運用改善や、海外を含む業務変革かどうかも、あわせて決めておくと整理しやすいです。
実績と経験の確認方法
Synapseの開発力は、「Azureの実績」だけでは判断しにくいものです。確認するのは、データソースの数やデータ量、更新頻度です。専用SQL・サーバーレスSQL・Sparkの利用方法や、Power BIの利用者数も見ます。
移行前のDWHや業界を確かめ、開発期間と担当した役割まで見ます。可能であれば、匿名化された構成図や、導入後に改善した指標を見せてもらうと、公開事例の表面的な比較を避けられます。PoCの提案では、画面の見栄えだけでなく、実データでのクエリ性能や更新遅延を測定項目に入れてください。
欠損率と重複率、権限、1か月のAzure利用料も、測定項目に含めます。Microsoftの公式価格ページでは、サーバーレスSQLはクエリで処理したデータ量に応じて、専用SQLは計算資源の稼働時間などに応じて課金されると説明されています（出典: Microsoft Azure「Azure Synapse Analyticsの価格」、2026年確認）。
技術力と専門性の評価
技術評価では、Synapseの機能名を知っているかよりも、構成を使い分ける理由を説明できるかを見ます。確認するのは次の点です。
- 専用SQLプール：常時稼働させる設計なら、停止条件と性能要件
- サーバーレスSQL：スキャン量の抑制方法
- Spark：ノードサイズと処理時間の管理方法
さらに、ADLS Gen2やPipelines、Entra IDとの連携を、一つの非機能要件として扱えるかを見ます。Private Link、Microsoft Purview、Power BIとの連携も同じ扱いにできるかが、判断材料になります。
MicrosoftのFabric移行ガイドには、Synapseの専用SQLプールやSparkからの移行に関する計画、移行アシスタント、手動のコード修正と検証に関する案内があります（出典: Microsoft Learn「Microsoft Fabric Migration Overview」、2026年確認）。
Synapseがすぐに使えなくなるわけではないため、将来の選択肢を残す設計を提案できる会社を選びます。
2026年時点でFabricへの移行も検討するなら、SQL、データモデル、パイプライン、ノートブックを再利用しやすい形で管理しておくことが、移行時の作業を整理するうえで役立ちます。
プロジェクト管理体制の確認
プロジェクト管理では、役割を決めておかないと、技術的には完成しても現場で使われない状態になりやすいです。そこで、要件定義から運用までの各段階で、責任者と判断者を先に決めておきます。
- 要件定義とデータ設計：開発の責任者を誰にするか
- テストと移行、教育と運用：それぞれの責任者を誰にするか
- データ品質の判定：開発会社に任せるか、業務部門のデータオーナーに置くか
- 指標の定義：誰が承認するか
費用の目安は、小規模PoCが100万〜500万円、部門横断の実用基盤が500万〜2,000万円、全社DWH・複数基幹連携が2,000万〜1億円以上となる場合があります。これは、データ量や接続先、性能を含む類似業務システム案件から整理した数字です。
移行や権限、BI、運用設計も対象に含め、Synapse固有の公的な相場統計ではなく、2026年の企画用推定です（出典: NotebookLMリサーチノート「Azure Synapse Analyticsのシステム」、2026年）。
Azure利用料は開発費と分けて見積もります。小規模PoCは月1万〜30万円程度、部門基盤は月10万〜100万円程度、全社基盤は月50万〜500万円程度が企画上の目安です。ただし、リージョンや為替、契約によって変わり、稼働時間でも変わります。データ処理量やストレージ、ネットワーク転送、Power BIのライセンスでも変わります。
実データを使った試算と、専用SQLプールの停止・再開、クエリ量の監視を、提案に含めてください。
よくある質問（FAQ）
Azure Synapse Analyticsの開発会社を比較する際によくある質問を、費用、製品選択、会社の見極め方の順に回答します。
公開価格やパートナー掲載だけでは判断しきれないため、自社データを使った検証と契約条件の確認まで進めます。
Azure Synapse Analyticsのシステム開発費用はいくらですか？
費用は、対象データの数や過去データの移行量、更新頻度によって大きく変わります。性能や利用者数、BI画面によっても変わり、権限や運用体制も関係します。
企画段階の目安は、小規模PoCで100万〜500万円、部門横断の実用基盤で500万〜2,000万円、全社DWHで2,000万〜1億円以上ですが、確定額ではありません。
開発費とAzure利用料は分けて見積もり、Power BIなどのライセンスや保守費も別に確認することが必要です。
新規開発ではSynapseとMicrosoft Fabricのどちらを選ぶべきですか？
どちらが常に正解とは限らず、判断は既存Azure資産やSQL・Sparkの利用状況で変わります。Power BIとの統合、運用体制、将来の移行方針も、あわせて見て判断します。
Synapseを選ぶ場合も、データモデルやSQLを、パイプラインやノートブックと一緒に再利用しやすく管理してください。そのうえで、Fabric移行時に手動修正と検証が必要になる範囲を、事前に確かめておくとよいです。
開発会社に相談するとき、最初に何を伝えればよいですか？
最初に伝えたいのは、改善したいKPIとデータソース、更新頻度です。利用者や想定データ量、既存Azure環境も伝えます。個人情報の有無、希望時期、予算上限も共有します。
完成した要件定義書がなくても、現状の課題と最初に試したい業務を共有すれば、PoCの範囲と必要な調査を提案してもらえます。
提案時には担当者の実績や成果物を確認してください。運用範囲やAzure利用料の試算を見ておくと、比較しやすくなります。
まとめ
Azure Synapse Analyticsのシステム開発会社を選ぶときは、Azureの構築経験に加え、データモデリングや業務KPI、データ品質を見ます。そのうえで、権限や運用、費用最適化、利用定着までを一つの計画に落とし込めるかを確かめます。
おすすめの6社は、株式会社riplaと株式会社日立ソリューションズ、SCSK株式会社です。残りは、株式会社NTTデータ、アクセンチュア株式会社、富士通株式会社となります。
部門の可視化やBI定着なら日立ソリューションズが候補になります。Azureのガバナンスや運用まで重視するならSCSK、大規模なデータ活用や組織変革ならNTTデータです。グローバルな業務変革ならアクセンチュア、大規模Azure環境の運用サポートなら富士通が候補になります。
業務要件の整理から開発・定着まで一気通貫で相談したい場合は、riplaも比較対象に加えてください。
最後に、最初から全社のデータを一度に統合するより、1つか2つのKPIを対象にPoCを行うのがおすすめです。性能や鮮度、データ品質を測り、権限や利用料も確かめてから、段階的に展開します。
提案依頼では、専用SQLとサーバーレスSQLの選択理由と、Fabricへの将来対応を明記してください。成果物の引き渡しや運用の責任分界も示してもらい、自社に合うパートナーを比べます。
▼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。
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。
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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。