クラウド開発/構築の進め方/やり方/流れや方法/手法/工程/手順

クラウド開発・構築は、現代のシステム開発において欠かせない選択肢となっています。IDC Japanの調査によると、2024年の国内クラウド市場は前年比29.2％増の9兆7,084億円に達し、2029年には19兆円規模に拡大すると予測されています。企業がデジタルトランスフォーメーション（DX）を推進する中で、クラウドを活用したシステム開発への需要はかつてないほど高まっており、AWSやMicrosoft Azure、Google Cloud Platform（GCP）といった大手クラウドサービスを活用した開発案件が急速に増加しています。

しかし、クラウド開発を初めて検討する企業にとっては、「どのような手順で進めればよいのか」「費用はどのくらいかかるのか」「発注先をどう選べばよいのか」といった疑問が多く生じます。クラウド環境ならではの設計思想や工程の特性を理解しないまま着手すると、コストの想定外の膨張やプロジェクトの遅延、セキュリティリスクといった問題に直面するリスクがあります。本記事では、クラウド開発・構築の全体像から具体的な進め方、費用相場、発注時のポイントまでを体系的に解説します。

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クラウド開発/構築の全体像

クラウド開発・構築と一口に言っても、その形態は大きく3つに分類されます。一つ目はIaaS（Infrastructure as a Service）と呼ばれる形態で、仮想サーバーやストレージ、ネットワークといったインフラ層をクラウド上で提供するものです。AWSのEC2やMicrosoft AzureのVirtual Machinesが代表例であり、インフラの設定や管理は自社で行う必要がある一方、カスタマイズの自由度が高い点が特徴です。

二つ目はPaaS（Platform as a Service）で、アプリケーションの実行環境やデータベース、開発ツールをクラウド上で提供するものです。Google App EngineやAWS Elastic Beanstalkが代表例であり、インフラ管理の負担を最小化しながらアプリケーション開発に集中できるため、スタートアップや中規模企業での利用が多い傾向にあります。三つ目はSaaS（Software as a Service）で、業務アプリケーション自体をクラウド上で提供するものです。Salesforce、Slack、Microsoft 365などが該当し、自社での開発・構築なしに即座に機能を利用できる点が最大のメリットです。また、近年ではサーバーレスアーキテクチャやコンテナ技術（DockerやKubernetes）を活用したクラウドネイティブ開発も急速に普及しており、より柔軟でスケーラブルなシステム構築が可能になっています。

クラウド開発が多くの企業に選ばれる最大の理由は、初期投資の大幅な削減と迅速な開発開始を両立できる点にあります。オンプレミス環境では、サーバー購入費用だけで数百万円から数千万円を要することが珍しくありませんが、クラウドではそのような大規模な初期投資なしにシステム開発を始めることができます。開発フェーズにおいても、必要な計算リソースを必要なときだけ調達できるため、コスト効率が大きく改善されます。

また、スケーラビリティの高さも重要な選択理由の一つです。オンプレミスでは、トラフィックの急増に備えて過剰なサーバーを保有しなければなりませんが、クラウドでは需要に応じてリソースを自動的に拡張・縮小できます。2025年時点では、生成AIとの統合が新たな付加価値として注目されており、AWS BedrockやAzure OpenAI ServiceといったクラウドネイティブなAIサービスを活用することで、AI機能を自社システムに迅速に組み込むことも可能になっています。さらに、クラウドベンダーが提供する堅牢なセキュリティ機能や、世界各地にデータセンターを持つ高可用性設計も、クラウド開発を選ぶ強力な理由となっています。

クラウド開発/構築の進め方

クラウド開発・構築の最初のステップは要件定義・企画フェーズです。このフェーズでは、「何を作るか」だけでなく「どのように運用するか」まで具体化することが非常に重要です。まず、システムが解決すべきビジネス課題を明確にし、対象ユーザー数や想定トラフィック、データ量といった定量的な情報を整理します。たとえば、「月間100万ページビューに対応できる負荷耐性を持つこと」「99.9%以上の稼働率を確保すること」といった具体的な数値目標を設定することで、後続の設計フェーズにおける技術的判断の基準が明確になります。

次に、クラウドサービスの選定を行います。2025年時点での世界市場シェアは、AWSが約29%で首位を維持し、Azureが約22%、GCPが約12%となっています。選定の基準は利用目的によって異なります。既存のMicrosoft製品（Office 365やActive Directory）との連携を重視するのであればAzureが有力であり、データ分析や機械学習を中心的に活用したい場合はGCPのBigQueryやVertex AIが適しています。AWSはサービスの豊富さと情報量の多さを活かし、幅広い用途に対応できる汎用性が強みです。このフェーズで適切なクラウドプロバイダーを選べるかどうかが、プロジェクト全体の成否を左右すると言っても過言ではありません。また、パブリッククラウド、プライベートクラウド、オンプレミスを組み合わせたハイブリッドクラウド戦略が最適かどうかも、このタイミングで検討する必要があります。

設計フェーズでは、基本設計と詳細設計の2段階で進めることが一般的です。基本設計ではシステム全体のアーキテクチャを決定します。クラウド開発特有の重要な設計判断として、マイクロサービスアーキテクチャを採用するかモノリスアーキテクチャを維持するかという選択があります。近年では、開発の独立性と柔軟なスケーリングを実現するため、マイクロサービスとコンテナ技術（DockerおよびKubernetes）を組み合わせたアーキテクチャが主流となっています。また、インフラの構成をコードで管理するInfrastructure as Code（IaC）の手法を採用することで、環境の再現性と管理効率が大幅に向上します。TerraformやAWS CloudFormationが代表的なIaCツールとして広く利用されています。

詳細設計では、各サービスやコンポーネントの具体的な設定値、API仕様、データベーススキーマ、ネットワーク構成（VPCやサブネット設計）、IAM（Identity and Access Management）によるアクセス権限設計などを詳細に定義します。開発フェーズでは、CI/CD（継続的インテグレーション・継続的デリバリー）パイプラインを早期に構築することが成功の鍵です。GitHub ActionsやAWS CodePipelineなどのツールを活用し、コードのコミットから自動テスト、ステージング環境へのデプロイまでを自動化することで、開発サイクルを大幅に短縮できます。また、開発環境・ステージング環境・本番環境を明確に分離し、環境差異によるトラブルを防止する体制を整えることも重要です。

テストフェーズでは、クラウド環境特有のテスト項目を漏れなく実施することが求められます。まず機能テストでは、各APIエンドポイントや画面の動作が設計通りであることを確認します。次に負荷テストを行い、想定される最大トラフィックの1.5〜2倍程度の負荷をかけた場合でもシステムが正常に動作するかを検証します。クラウドの自動スケーリング機能が適切に動作しているかどうかも、この段階で確認が必要です。AWS Load Testing（旧Distributed Load Testing）やk6などのツールを活用して、段階的に負荷を増加させながらボトルネックを特定します。

セキュリティテストもクラウド開発において欠かせない工程です。IAMの権限設定が最小権限の原則に従っているか、ストレージやデータベースへのアクセスが適切に制限されているか、通信の暗号化（TLS/SSL）が正しく設定されているかなどを検証します。また、脆弱性診断ツールを使った自動スキャンや、専門のセキュリティ会社によるペネトレーションテストを実施することも推奨されます。リリース時には、ブルーグリーンデプロイメントやカナリアリリースといった手法を活用することで、万が一の問題発生時にも迅速にロールバックできる安全なリリース体制を整えることができます。リリース後は、CloudWatchやDatadogなどの監視ツールを活用してシステムの状態を継続的にモニタリングし、問題の早期発見と迅速な対応を可能にする運用体制を確立することが重要です。

費用相場とコストの内訳

クラウド開発における最大のコスト要素は人件費です。クラウドエンジニアの正社員平均年収は約580万円（求人ボックス調べ）となっており、フリーランスや業務委託の場合は月額60万円〜120万円程度が相場となっています。AWSやGCPの認定資格を持つ上位エンジニアになると、月額100万円を超えるケースも珍しくありません。プロジェクトの規模別に見ると、小規模なクラウド移行や簡単なWebサービス構築であれば総開発費用が100万円〜300万円程度で収まることが多く、中規模のカスタムシステム開発では500万円〜2,000万円、大規模な基幹システムのクラウド移行になると5,000万円〜1億円以上の予算が必要になることもあります。

開発工数の観点では、要件定義フェーズが全体の10〜15%、設計フェーズが15〜20%、開発・構築フェーズが40〜50%、テストフェーズが15〜20%、リリース・移行作業が5〜10%程度を占めるのが一般的です。既存のオンプレミスシステムをクラウドに移行するリフト＆シフトの場合、既存システムの複雑さによって工数が大きく変動します。レガシーシステムの場合は依存関係の整理やコードの改修が必要になるため、新規開発より工数が多くなることもあります。また、クラウドアーキテクチャの設計にはクラウドに精通したアーキテクトが必要であり、プロジェクト規模に応じて適切な人員配置を検討することが費用効率の観点からも重要です。

クラウド開発において見落とされがちなのがランニングコストです。クラウドサービスの利用料金は従量課金が基本であるため、システムの利用状況に応じてコストが変動します。AWSやAzure、GCPのサーバー（仮想マシン）の利用料金は、スペックによって月額数百円から数十万円まで幅広く、一般的な中規模Webシステムでは月額3万円〜30万円程度のインフラコストが発生します。これに加えてデータ転送料金、ストレージ費用、CDN利用料、データベースのライセンス料なども発生します。

システム保守・運用に関わるコストも重要な検討事項です。クラウドエンジニアによる継続的な監視・保守の費用は、月額20万円〜50万円程度が相場となっています。さらに、クラウドサービスのアップデートへの対応やセキュリティパッチの適用、パフォーマンスチューニング、コスト最適化といった活動も定期的に必要となります。リザーブドインスタンスやスポットインスタンス（AWSの場合）といった割引オプションを活用することで、オンデマンド価格と比較して30〜70%程度のコスト削減が可能です。長期的なTCO（総所有コスト）の観点から、オンプレミスとの比較検討を行うことが、クラウド移行の意思決定において非常に重要です。

見積もりを取る際のポイント

クラウド開発の見積もりを正確に取得するためには、要件を可能な限り詳細かつ明確に整理した仕様書を準備することが不可欠です。システムの目的、対象ユーザー、機能要件（どのような機能が必要か）と非機能要件（パフォーマンス、可用性、セキュリティ水準）を文書化することが第一歩です。特にクラウド開発では、「月間のアクティブユーザー数」「1日あたりのAPIリクエスト件数」「データ保存量の見込み」「必要な可用性（SLA）」といった定量的な指標を明確にすることで、発注先が適切なアーキテクチャを設計し、正確な費用算出を行うことができます。

仕様書には、利用する予定のクラウドプロバイダーや既存システムとの連携要件、データ移行の有無、リリーススケジュールの希望なども記載しておくことが重要です。仕様が曖昧なまま見積もりを依頼すると、発注先によって見積もり前提が大きく異なり、比較が困難になるだけでなく、後から追加費用が発生するリスクもあります。要件定義の段階で不明瞭な点がある場合は、コンサルティングフェーズとして要件整理だけを先行して依頼し、その結果をもとに本開発の見積もりを取得するという二段階のアプローチも有効です。

クラウド開発の発注先は必ず複数社（最低でも3社以上）から見積もりを取得することをお勧めします。費用だけでなく、開発アプローチ・使用技術・プロジェクト体制・保守サポート体制なども合わせて比較検討することが重要です。発注先の選定においては、まず対象のクラウドプロバイダーの認定パートナー資格を保有しているかどうかを確認します。AWSであればAWSパートナーネットワーク（APN）、AzureであればMicrosoftクラウドパートナープログラム（MCPP）の認定を受けているかどうかが、技術力の目安となります。

実績面では、自社の業界や規模に近い事例を持つ企業を優先的に選ぶことが成功率を高めます。医療系や金融系といった規制要件の強い業界では、その業界特有のコンプライアンス要件（HIPAA、PCI DSSなど）への対応経験を持つ企業に依頼することが不可欠です。また、開発後の運用・保守サポートを同一ベンダーに継続依頼するかどうかも重要な検討事項です。クラウド環境は構築後も継続的な最適化が必要であるため、長期的なパートナーシップを前提とした発注先選びが、システムの安定運用につながります。

クラウド開発・構築において特に注意が必要なリスクの一つがベンダーロックインです。特定のクラウドプロバイダー固有の機能やサービスに強く依存した設計を行うと、将来的に他のクラウドサービスへ移行しようとした際に膨大なコストと工数が発生します。これを防ぐためには、クラウドプロバイダー固有のサービスをできるだけ避け、Kubernetesのようなポータブルな技術を活用したり、マルチクラウド戦略を前提とした設計を採用したりすることが有効です。コンテナ技術の活用も、ベンダーロックインを軽減する有力なアプローチの一つです。

コスト管理のリスクも見逃せません。クラウドの従量課金モデルは利用量が予想を超えた場合に請求額が大幅に膨らむ可能性があります。これを防ぐためには、AWS Cost ExplorerやAzure Cost Managementなどのコスト監視ツールを導入し、月次予算の上限アラートを設定することが重要です。また、SLA（サービスレベルアグリーメント）の適用条件についても注意が必要です。たとえばAWSの多くのサービスでは、単一のアベイラビリティゾーンに配置するだけではSLAが適用されず、複数のゾーンにまたがる冗長構成を組む必要があります。セキュリティリスクに関しては、IAMの権限設定を最小権限の原則に基づいて厳密に管理し、定期的なセキュリティ監査を実施することで、情報漏洩や不正アクセスのリスクを大幅に低減することができます。

まとめ

クラウド開発・構築は、適切な手順と知識を持って進めることで、スピーディーかつコスト効率の高いシステム実現が可能です。まず要件定義フェーズでシステムの目的と非機能要件を明確化し、適切なクラウドプロバイダーを選定することが、プロジェクト成功の第一歩となります。設計・開発フェーズではInfrastructure as CodeやCI/CDといったクラウドネイティブな手法を積極的に活用し、テスト・リリースフェーズでは負荷テストとセキュリティテストを徹底することが求められます。

費用面では、開発規模に応じて100万円から数億円まで幅広く変動しますが、初期開発費用だけでなく月次のインフラ利用料や保守・運用コストを含めたTCOで比較することが重要です。見積もりを取得する際は、詳細な仕様書を準備したうえで3社以上に依頼し、技術力・実績・サポート体制を総合的に評価して発注先を選定してください。ベンダーロックインやコスト管理のリスクを事前に把握し、適切な対策を講じることで、クラウド開発の恩恵を最大限に享受できます。2025年以降もクラウド市場は年率15%以上の成長が見込まれており、生成AIとの融合も進む中で、クラウド開発・構築の重要性は一層高まり続けるでしょう。

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株式会社riplaでは、IT事業会社出身のプロフェッショナルが「Impact-Driven型支援」を通じて、プロダクトやシステムの納品・提供を目的とせず、お客様と同じ目線で、事業成果の達成をゴールとして、高品質なDX/開発支援をいたします。

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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。IT事業会社出身のプロフェッショナルが集う株式会社riplaにおいて、「Impact-Driven型支援」を掲げ、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実現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。