Azure Synapse Analyticsの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

Azure Synapse Analyticsのシステム開発会社は、Azureの構築経験だけでなく、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企業を選ぶことが重要です。

本記事では、Azure Synapse Analyticsを活用したシステム開発でおすすめの6社を、単純な知名度や順位ではなく、データ可視化、Azure環境の運用、大規模なデータ活用、グローバル対応などの向いている企業別に紹介します。開発会社の選び方、費用を確認する方法、Microsoft Fabricとの将来の使い分けまで整理しますので、自社のRFP作成や相談先の比較にお役立てください。

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Azure Synapse Analyticsのシステム開発で、なぜパートナー選びが重要ですか？

結論から申し上げると、Azure Synapse Analyticsのシステム開発では、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。Synapseは業務画面を単体で作るサービスではなく、基幹システムやSaaSなどのデータを集約し、分析・可視化・意思決定につなげるための統合分析サービスだからです。

Synapseのワークスペースを作成するだけなら、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・生産・在庫・顧客・会計などの異なるデータをつなぎ、同じ指標を同じ定義で見られるようにすることです。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、データ鮮度、利用者数、予算と結び付けて説明できるかを確認することが大切です。

発注前には、対象データの種類と接続先、更新頻度、想定データ量、利用者、Power BIなどの出力先、個人情報の有無を整理します。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、SQLやノートブックの実装、BI画面、移行、テスト、教育、監視、障害対応を分けて記載してもらいます。成果物として設計書、SQL、パイプライン定義、IaC、ソースコードを受け取れるか、契約終了後に自社で改修できるかも、価格と同じくらい重要な確認事項です。

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。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、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。

Azure Synapse Analyticsの導入では、ツールを入れることよりも、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。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、KPIの定義、システムの設計、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の採用を前提にせず、Azure Data Factory、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る点も、初期の相談で確認したいポイントです。

営業、顧客、生産、販売管理などの基幹領域をまたぐシステムでは、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。riplaは、こうした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企業として、Synapseを含むデータ活用基盤の企画段階から相談する候補になります。

依頼時には、Azure Synapse Analyticsを使う範囲、Power BIや既存のAzureサービスとの連携、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を具体的に確認してください。自社に必要な部分だけを段階的に外注し、将来的に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、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「データ可視化・活用ソリューション」を公開しています。Synapse単体ではなく、データ統合から可視化、ユーザーの利用定着までを検討したい企業に適した候補です。

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。ERPなどの基幹データ、販売実績、IoTのセンシングデータ、空間情報など、複数のデータを組み合わせた分析にも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、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。

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、デジタルマーケティング、空間情報、センシングデータ、他クラウドとの連携が例として掲載されています。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、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を提案時に確認してください。

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。

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、ネットワーク、ID管理、監視、権限、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整備やセキュリティ・ガバナンスを重視する企業は、開発会社にクラウド運用の設計力があるかを確認することが重要です。

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、監視、問い合わせ対応、リソースの停止・再開、コストレポートなどを含められるかを明確にすると、導入後の責任分界が見えやすくなります。

Azureの既存利用があり、複数のサブスクリプション、オンプレミス接続、Entra ID、Private Link、監査ログなどを整理しながら分析基盤を拡張したい企業に向いています。とくに、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、権限、タグ、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、データ品質の責任者、Power BIやFabricとの連携、Synapseから別サービスへ移る場合の設計方針を、技術説明だけでなく成果物と体制で確認してください。

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、データ・AIガバナンス、データアーキテクチャ、KPI設計、ダッシュボード、分析人材育成まで含めて検討したい企業に適した大手SIerの候補です。

分析基盤の成否は、データの保存場所を決めるだけでなく、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、データマネジメント、データ基盤、活用定着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おり、公共、金融、製造、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、意思決定者、国内外の開発拠点を確認してください。

NTTデータには、分断されたデータをつなぎ、基盤構築、データ整備、可視化・分析、活用定着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、Power BI、他のクラウドサービスを組み合わせる必要がある場合は、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、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。

海外拠点と国内部門をまたぐ業務標準化、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として導入するのではなく、Azure、Fabric、Power BI、AIの活用を含めたデータ戦略から設計したい場合に候補になります。

一方、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会話する担当者が誰か、設計書やコードの言語、時差のある運用体制、契約通貨や請求方法を確認することが大切です。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が、品質、価格、担当者の経験を保証するものではありません。

Microsoft Learnの同一覧では、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Synapse案件の担当人数を意味しませんが、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。

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、移行対象のDWH、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してもらうと、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。

データ基盤の本番運用では、パイプラインの失敗、データ更新の遅延、権限設定の変更、クエリ性能の劣化、Azure利用料の急増などが発生します。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へ切り離すのか、開発会社が継続して支援するのかを決めておくと、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・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、運用サポートのみ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あっても、対応時間、一次切り分けの範囲、復旧作業、追加開発の扱いは契約条件によって異なります。

全社の認証基盤、閉域ネットワーク、監査、バックアップ、災害対策など、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、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、リージョン、バックアップ世代、復旧訓練の実施方法を先に確認してください。

富士通については、公開情報から確認できる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、SQL設計、Spark開発、データ品質、Power BIの利用定着まで同社が担当するとは限りませんので、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確認することが重要です。

Azure Synapse Analyticsのシステム開発会社を選ぶポイント

6社は優劣のランキングではなく、案件との相性で選ぶことが大切です。自社の目的が部門の可視化なのか、全社DWHの刷新なのか、既存Azureの運用改善なのか、海外を含む業務変革なのかを決めると、候補会社の比較がしやすくなります。

「Azureの実績」だけでは、Synapseの開発力を判断できません。データソースの数、データ量、更新頻度、専用SQL・サーバーレスSQL・Sparkの利用方法、Power BIの利用者数、移行前のDWH、業界、開発期間、担当した役割を確認します。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、更新遅延、欠損率、重複率、権限、1か月のAzure利用料を測定項目に入れてください。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、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。専用SQLを常時稼働させる設計なら停止条件と性能要件を、サーバーレスSQLならスキャン量の抑制方法を、Sparkならノードサイズと処理時間の管理方法を確認してください。さらに、ADLS Gen2、Pipelines、Entra ID、Private Link、Microsoft Purview、Power BIとの連携を一つの非機能要件として扱えるかが重要です。

2026年時点では、Microsoft Fabricへの移行を検討できるように、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することも重要です。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が直ちに使えなくなるという意味ではありませんが、将来の選択肢を残す設計を提案できる会社を選びます。

プロジェクト管理では、要件定義、データ設計、開発、テスト、移行、教育、運用の責任者を明確にします。データ品質の判定を開発会社だけに任せるのか、業務部門にデータオーナーを置くのか、指標の定義を誰が承認するのかを決めないと、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。

費用の目安としては、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Synapse固有の公的相場統計ではなく、データ量、接続先、性能、移行、権限、BI、運用設計を含む類似業務システム案件から整理した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では月1万〜30万円程度、部門基盤では月10万〜100万円程度、全社基盤では月50万〜500万円程度を企画上の目安にできますが、リージョン、為替、契約、稼働時間、データ処理量、ストレージ、ネットワーク転送、Power BIのライセンスで変わります。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もらってください。

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判断せず、自社データを使った検証と契約条件の確認まで進めることが大切です。

費用は、対象データの数、過去データの移行量、更新頻度、性能、利用者数、BI画面、権限、運用体制によって大きく変わります。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、Power BIなどのライセンス、保守費を分けて見積もることが必要です。

どちらが常に正解ということはなく、既存Azure資産、SQLやSparkの利用状況、Power BIとの統合、運用体制、将来の移行方針で判断します。Synapseを選ぶ場合も、データモデル、SQL、パイプライン、ノートブックを再利用しやすく管理し、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認してください。

最初は、改善したいKPI、データソース、更新頻度、利用者、想定データ量、既存Azure環境、個人情報の有無、希望時期、予算上限を伝えます。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、成果物、運用範囲、Azure利用料の試算も確認してください。

まとめ

Azure Synapse Analyticsのシステム開発会社を選ぶときは、Azureの構築経験だけでなく、データモデリング、業務KPI、データ品質、権限、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見極めます。おすすめの6社は、株式会社ripla、株式会社日立ソリューションズ、SCSK株式会社、株式会社NTTデータ、アクセンチュア株式会社、富士通株式会社です。

部門の可視化・BI定着なら日立ソリューションズ、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、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のではなく、1つか2つのKPIを対象にPoCを行い、性能、鮮度、データ品質、権限、利用料を測ってから段階展開する方法がおすすめです。提案依頼では、専用SQLとサーバーレスSQLの選択理由、Fabricへの将来対応、成果物の引き渡し、運用の責任分界を明記し、自社に合うパートナーを比較してください。

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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

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。