Datadog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

Datadogのシステム開発・導入は、業務要件に沿った可観測性の設計から運用定着まで支援できるかで選びます。おすすめは6社で、得意領域や費用の考え方、発注前の確認点から比べます。

Datadogは、メトリクス、ログ、トレースを結び付けて障害の検知と原因調査を効率化するSaaS型の可観測性プラットフォームです。

• 可観測性の設計
• 導入・連携開発・SRE
• 運用定着と費用

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・Datadogのシステム開発の完全ガイド

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Datadogのシステム開発・導入でパートナー選びが重要な理由

Datadogの導入の成否は、ツールの契約よりも、何を測り、どの状態を異常とし、誰が復旧するかを設計できるパートナーを選べるかで決まります。

自社に合う会社を選べば、監視データが開発、インフラ、セキュリティ、事業部門の共通言語になり、障害対応と改善活動を続けやすくなります。

適切なパートナー選定が成否を分ける理由

Datadogは、インフラ監視、APM、ログ管理、RUM、Synthetic Monitoring、データベース監視、セキュリティ監視を一つのプラットフォームで扱えます。一方で、すべてのログを無条件に取り込むと費用が膨らみ、タグの命名がばらばらだとサービス単位の切り分けが難しくなります。

AgentやSDKの配置、OpenTelemetryとの使い分け、個人情報のマスキングを、一つの設計にまとめる必要があります。保持期間、通知先、権限ロールも、同じ設計に含めます。

導入支援会社には、設定作業だけでなく、障害履歴や業務KPIを踏まえたSLO設計まで求められます。たとえばECサイトなら注文APIのエラー率と決済レイテンシー、社内業務システムなら月末処理の完了時間とバッチ失敗率を監視対象にするなど、技術指標をビジネス影響へ翻訳できる会社が適しています。

発注前に確認すべきポイント

候補会社へ相談するときは、次の内容を整理して示すと、各社の提案の前提がそろいます。

• 規模・ログと保持：対象サービス数、ホスト数、ピーク時のコンテナ数、ログの1日当たりGB、希望保持日数、APM対象のサービス数
• 連携先：既存監視ツールと通知先
• 環境と条件：開発・検証・本番環境の区分、個人情報や認証情報の有無、24時間運用の要否
• IaC：TerraformなどのIaCを引き渡してもらうかどうか
• 見積もりの内訳：「Datadogの利用料」と「初期設定・連携開発」、「移行・テスト」「教育」「継続運用」を項目ごとに分けた内訳

2〜3社に同じ条件のRFPを示すと、価格の差だけでなく、アラートチューニングや運用引き継ぎが含まれているかまで比べられます。

株式会社ripla｜コンサルから開発まで一気通貫で支援

株式会社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。

特徴と強み

riplaに相談する価値は、監視ツールの導入を単独のインフラ案件として扱わず、業務システムの改善と一体で考えられる点にあります。Datadogで見えるようにしたい業務イベントを先に整理し、サービス・環境・バージョン・チームなどのタグへ落とし込みます。こうすることで、障害の発生箇所だけでなく業務への影響まで追いやすい構成を目指せます。

既存のAWS監視やログ基盤をすぐに全面的に置き換えず、重要な1〜3サービスでPoCを行う進め方にも向いています。検知から原因特定までの時間、通知件数、ログ取り込み量を確認してから、範囲を広げていきます。

要件定義や周辺システムとのAPI連携を、同じ窓口で相談したい企業に適しています。ダッシュボードの設計や利用部門への説明まで含めて任せたい場合にも向きます。

得意領域・実績

営業・顧客・生産・販売管理などの基幹システムでは、単純な死活監視だけでは不十分です。そのうえで、受注から請求までの業務フロー、バッチ処理、外部サービス連携を洗い出し、重要な処理の遅延や失敗を利用者が困る前に検知する設計が必要です。

riplaは業務側の要件とシステム側の実装をつなぎ、導入後に現場で使い続けられる状態まで支援したい企業の候補となります。依頼時には、Datadogの対象範囲だけでなく、業務KPI、既存の監視・チケット管理、運用担当者の役割分担を伝えると、提案の精度が上がります。

提案では、特定の製品機能の紹介にとどまらず、業務改善の成果指標、PoCの終了条件、内製化後の引き継ぎ方法まで確認するとよいです。

株式会社NTTデータ｜大規模企業・複数部門の統合の相談先

株式会社NTTデータは、金融、公共、法人など複数の業界で大規模なシステムを扱う総合ITサービス企業です。

Datadog Japanは、2026年5月のPartner AwardでNTTデータをBusiness Driver of the Yearとして発表しました。2025年3月のパートナー契約から9か月でDatadogの新規販売金額が全パートナー中1位になったと説明しています（出典: Datadog Japan Partner Award 2026、Datadog、2026年）。

特徴と強み

大規模な組織では、サービス単位の監視設定に加えて、事業部ごとの権限や共通タグ、監査ログが論点になります。運用ルールや既存のITサービス管理との接続も、考えておく必要があります。NTTデータのような大手SIerは、複数ベンダーが関わる環境で全体計画や責任分界を整理し、基幹システムとクラウドサービスをまたぐプロジェクトを統括したい場合に候補になります。

Datadogのデータを経営ダッシュボードや業務KPIへ接続する場合、可観測性を単なる運用画面で終わらせず、データ活用基盤や業務改善の取り組みへ広げられるかが重要です。

海外拠点や複数子会社がある企業は、国内だけのPoCで終わらせず、グローバル標準のタグ・権限・SLOをどう展開するかを初回提案で確認します。

得意領域・実績

向いているのは、金融・公共・大手製造など、可用性や監査要件が厳しく、既存のオンプレミス環境とクラウドを同時に扱う企業です。導入範囲が広いほど、契約設計、ログ保持、セキュリティ監視を別々に決めず、24時間のインシデント対応も含めて一つの運用モデルに落とし込む必要があります。

短期間の小規模PoCだけを求める場合は、担当体制や見積もりの粒度が自社に合うかを確認してください。

大規模展開を見据えた全体構想を頼むのか、特定システムのAPM導入を頼むのかで、適切な窓口とプロジェクト規模は変わります。

キンドリルジャパン株式会社｜ミッションクリティカルなハイブリッド環境での運用支援

キンドリルジャパン株式会社は、重要なITシステムの設計、構築、運用管理、モダナイゼーションを支援するITインフラサービス企業です。

Datadog Japanは2026年のIndustry Impact of the Yearで同社を表彰し、金融業界を含むミッションクリティカルな環境でオブザーバビリティを推進した点を評価しています。

2026年6月には、Datadogとの営業活動・技術支援・マーケティングの協業強化も発表されています（出典: キンドリルジャパンとDatadogの協業発表、キンドリルジャパン、2026年）。

特徴と強み

メインフレームからパブリッククラウドまで環境が混在する企業では、監視製品を追加するだけでは運用の分断が残ります。キンドリルはハイブリッド・マルチクラウドの管理、マネージドサービス、レジリエンシー、セキュリティといった広い運用領域を持つため、Datadogのデータを既存の運用組織やサービス管理へ組み込みたい企業に向いています。

2026年の協業発表では、Datadog技術者の認定プログラムや、AIエージェントの活用に伴うLLMオブザーバビリティの高度化にも触れられています。特に、AIサービスを本番運用する企業は、モデルの応答品質、レイテンシー、コストを測る方法まで含めて提案を確認します。個人情報の扱いも、同じ提案の中で確かめます。

得意領域・実績

金融・保険・公共など、停止が大きな業務影響につながる領域や、運用を24時間体制で設計したい企業が主な候補です。

DatadogのMonitorを設定するだけでなく、契約範囲にオンコールの責任者や重大度別のエスカレーションを含められるかを確認してください。復旧手順や監査証跡、定期的なSLOレビューも、契約範囲に入るかを確かめます。

既存システムのモダナイゼーションと監視改善を同時に進める場合は、移行前後で同じサービス名とタグを維持できるかが重要です。さらに、開発チームと運用チームの間で、誰がダッシュボードを更新し、誰がアラートを閉じるのかを明確にした提案であれば、導入後の形骸化を抑えやすくなります。

株式会社エーピーコミュニケーションズ｜PoC・Kubernetes・内製化の進め方

株式会社エーピーコミュニケーションズは、クラウドネイティブ化やPlatform Engineeringを含むシステム設計構築、クラウドインフラ運用、トレーニングや内製化支援を提供する技術企業です。

同社の公式サービスページには「導入・運用支援 for Datadog」が掲載されています。

Datadog Japanは、2026年のEnablement Excellence of the Yearで同社を表彰しています。その表彰理由として、年間を通じて50人を超えるDatadog認定資格者を育成し、独自のPoC支援サービスを開始した点を挙げています（出典: Datadog Japan Partner Award 2026、Datadog、2026年）。

特徴と強み

PoCで技術的な成立性を確認し、開発チームが自分たちで監視を改善できる状態を目指す企業に適しています。

Kubernetesやコンテナ、マイクロサービスでは、ホスト数だけでなく、サービス間の依存関係が重要です。加えて、トレースのサンプリング、ログの構造化、デプロイ単位のタグも押さえる必要があります。エーピーコミュニケーションズは、クラウドネイティブな構成と内製化を同時に進めたい場合に比較しやすい会社です。

初期提案では、1〜3サービスを対象に、Agentの設定やAPM、ログ、SLOに加え、通知や障害訓練まで短い検証計画にまとめられるかを見ます。検証後の引き渡しで、Terraformのコードや命名規則、運用手順、教育資料が含まれるかを見ると、導入後の担当者不足を補いやすくなります。

得意領域・実績

特に、AWSやKubernetes上で複数のサービスを運用し、監視設定をコード化したい企業に向いています。アラートが多すぎること、障害時にダッシュボードを探せないこと、タグがチームごとに違うことといった課題を、標準化と実践型トレーニングの両面から見直せるためです。

認定資格者数だけで、会社全体の品質が保証されるわけではありません。自社と同じ言語やクラウド、Kubernetes構成での実績、担当予定者の経験、PoC後の伴走期間、夜間障害時の体制を、認定実績と並べて見ることが大切です。

クラスメソッド株式会社｜AWS連携とMarketplace活用を重視する企業向け

クラスメソッド株式会社は、AWSをはじめとするクラウド技術を軸に、データ分析基盤や生成AI、アプリ開発、運用保守を支援する技術会社です。

Datadogの導入支援ページでは、インフラからアプリケーションまでの可視化、APM、ログ、RUM、Synthetic Monitoring、セキュリティ監視などを案内しています。

2026年のDatadog Japan Partner Awardでは、AWSとの協業やAWS Marketplaceでの実績が評価されました。同社はPower of Three Partner of the Yearを受賞しています。

特徴と強み

AWS上のシステムでCloudWatchなどを使っているものの、アプリケーションや複数サービスを横断した調査に時間がかかっている企業に向いています。AWSの構築・運用とDatadogの導入支援をまとめて相談でき、AWS Marketplace経由の購入では、AWS利用費と支払いを一本化できる可能性があります。ただし、契約条件や提供範囲は個別に確認してください。

クラスメソッドの公式説明では、Datadogは利用する製品ごとの利用量に応じた課金体系で、課金単位はホスト数、ログ取り込み量、APMホスト数などになると案内されています。スパン保管量も、課金単位に含まれます。

課金単位が複数あるため、AWS費用とDatadog費用を混ぜず、ログ量・保持期間・APM対象サービス数を同じ条件で見積もってもらうことが大切です。

得意領域・実績

AWSのマルチアカウントやEKSを含め、サーバーレスやデータ分析基盤もまとめて運用したい企業が主な候補です。

AWS Marketplaceでの調達や円建て請求、既存のAWS運用支援との責任分界も論点になります。そのため、購買部門と運用部門を含めて相談するのが向いています。一方、オンプレミスのメインフレームや複数クラウドを主対象にする場合は、クラスメソッドのAWS中心の支援範囲と自社要件が合うかを確認します。

提案書では、AWSの実績に加えて、タグ設計やAPM計測、ログマスキング、SLO運用まで担当できるかを確かめてください。

KDDIアイレット株式会社｜AWS基盤の構築・運用と監視改善の一体化

KDDIアイレット株式会社は、クラウドインテグレーションサービス「cloudpack」を中心に、クラウド導入・運用、システム開発、デザイン制作などを支援する会社です。

Datadog Japanは2025年のPublic Certification of the Yearでアイレットを表彰し、Datadog認定者の育成実績を評価しています。

同社は2026年3月、自社サイトの監視基盤をDatadog中心の統合運用基盤へ移行した事例を公開しています。

特徴と強み

アイレットの2026年の自社事例では、監視項目を洗い出し、段階的に移行したうえで運用を自動化しました。分散していた監視をDatadogへ集約したと説明されています。自社の運用を題材にした知見を確認できるため、既存監視の整理、通知の標準化、障害対応の自動化を進めたい企業にとって比較材料になります（出典: アイレットにおける自社サイトのDatadog統合監視基盤への移行事例、アイレット、2026年）。

クラウドの構築・移行・運用とDatadogを別契約に分けず、インフラの設計から監視、一次対応まで一体で相談したい企業に向いています。また、AWS中心のWebサービスで、開発速度を落とさずに可視化と運用自動化を整備したい場合は、cloudpackの対象範囲やDatadog導入支援の担当体制を確認します。

得意領域・実績

AWS上のWebサービスや会員サイト、EC、メディアなどで、監視ツールが複数に分かれ、障害時の初動に時間がかかっている企業が候補です。アイレットは、既存監視の洗い出しから始め、重要度の高いサービスを先に移行し、Workflow Automationなどで定型的な対応を整える段階導入を相談しやすい会社です。

ただし、公開事例の成果はアイレット自身のサイトに関するもので、自社案件で同じ効果が出ると保証されるわけではありません。

対象サービスの可用性やログ量、ピークトラフィック、夜間対応を伝えます。既存の運用委託先も共有し、移行期間と運用後の責任範囲を見積もりに明示してもらいます。

Datadogのシステム開発・導入会社を選ぶ3つのポイント

6社は、会社の大きさや受賞歴だけでなく、自社の環境と依頼範囲に照らして比較します。

特に大事なのは、誰が設計し、誰が設定し、誰が本番障害に対応し、誰が月額コストを管理するのかを明確にできる会社です。そうした会社が、導入後も頼れるパートナーになります。

実績と経験の確認方法

実績は、環境、規模、担当範囲、成果指標まで確認します。「Datadogを扱ったことがある」という一文から、経験の中身までは読み取れません。AWSだけか、AzureやGoogle Cloudも含むか、Kubernetesやオンプレミスまで扱ったかを質問します。ログ・APM・RUMのどこまで設定したのかも聞きます。

事例で確認したい数字は、規模を表すホスト数やサービス数、ログGB／日、保持日数です。運用の成果としては、アラート件数、MTTDやMTTR、SLO違反の推移を見ます。ただし、顧客の守秘義務で数値を出せない場合でも、近い規模の匿名事例やPoCの評価項目を提示できるかで、経験の具体性を見極められます。

技術力と専門性の評価

技術評価では、AgentとOpenTelemetry Collectorの使い分けや、サービス・環境・バージョンのタグを確認します。ログのマスキング、トレースのサンプリング、Terraformによる設定管理も見ておきます。既存のCloudWatch、Prometheus、Grafana、Splunkなどを残すか、Datadogへ集約するかも、費用と移行リスクに直結します。

Datadog公式料金表では、次の単価が公開されています。

• Infrastructure Pro：年額請求で1ホスト月額18.75ドル
• APM：1ホスト月額38.75ドル
• Database Monitoring：1ホスト月額87.50ドル
• ログ取り込みなど：別の従量課金

為替を1ドル150円と仮定すると、Infrastructure Proの10ホストだけで月額約2万8,125円、APMを同じ10ホストに加えると約8万6,250円になります（出典: Datadog Pricing、Datadog、2026年）。

料金は、契約条件や割引、オンデマンド利用によって変わるため、正式な見積もりでは利用量を分けて示してもらいます。

プロジェクト管理体制の確認

プロジェクト管理では、PoC、本番展開、運用引き継ぎのそれぞれに終了条件を置きます。たとえば、PoCなら「重要なエラーを検知できる」「通知から担当者が動ける」「ログ費用を予算内に収められる」といった条件です。本番なら「重大度別の対応時間を合意できる」を条件にします。

体制表には、プロジェクト責任者、Datadog設計者、アプリ担当、クラウド担当を記載してもらいます。セキュリティ担当と運用窓口も、書いてもらいます。

夜間や休日の障害を誰が受けるのか、アラートの誤検知を誰が月次で減らすのか、利用料の増加を誰が承認するのかまで決めておくと、導入後の責任の押し付け合いを防げます。

よくある質問

Datadogの導入では、料金、既存監視との違い、会社に任せる範囲についての質問が多く寄せられます。発注前に確認しておきたい代表的な疑問に、順に答えます。

Datadogの導入費用はいくらですか？

小規模なPoCは50万〜200万円、標準的な導入は300万〜1,000万円、複数クラウドや厳格な監査要件を含む大規模導入は1,000万〜3,000万円以上が一つの推定目安です。

金額は、監視設計・連携開発・移行・教育を含む一般的な業務システム相場から作業範囲を切り出した推定で、Datadogの公式な導入価格ではありません。

このほかに、ホストやAPM、ログなどの利用料がかかります。コンテナやカスタムメトリクスも含め、対象ホスト数やログGB／日、保持日数、APM対象サービス数を示して、初期費用と月額費用を分けて見積もってもらいます。

CloudWatchやPrometheusを残したままDatadogを使えますか？

残したまま段階導入できます。既存監視をすぐに廃止せず、重要なサービスでDatadogのメトリクス・ログ・トレースと既存データを比べ、検知精度、原因調査の速さ、通知の重複、月額費用を確かめてから移行範囲を決めます。

ただし、同じ異常を複数ツールが通知するとアラート疲れにつながります。一次通知を担当するツールや障害管理の正本を、RACIや運用手順書に記載します。保持するデータと廃止条件も同じ場所に書き、月次で通知件数と誤検知を見直します。

Datadogに個人情報や秘密情報を送っても大丈夫ですか？

送信してよいデータを設計段階で定めておき、個人情報、認証トークン、決済情報、秘密鍵などは、ログに出さないか、マスキングしてから送信します。

データの保存場所や保持期間、アクセス権限を、自社のセキュリティ基準とDatadogのTrust Center資料で照合してください。監査ログや契約上のデータ処理条件も、同じように照らし合わせます。

金融・医療・公共など規制のある業界では、認証や暗号化に加えて、委託先の責任分界やインシデント時の連絡まで確認します。削除手順、バックアップ、海外移転の有無も、あわせて押さえます。パートナーには、ログマスキングの実装例と、設定変更を誰が承認するかを説明してもらいます。

まとめ

Datadogのシステム開発・導入会社は、製品の設定代行ではなく、可観測性を業務改善と運用定着へつなげられるかで選びます。

株式会社riplaは、業務要件を踏まえたコンサルティングから開発までを一気通貫で支援できます。NTTデータは大規模な全体統合、キンドリルジャパンはミッションクリティカルなハイブリッド運用、エーピーコミュニケーションズはPoC・認定・内製化に強みがあります。クラスメソッドはAWS連携、アイレットはAWS基盤の移行・運用改善を比較しやすい候補です。

対象範囲の絞り込み

重要な1〜3サービスを選び、障害検知と原因特定、通知と復旧、費用計測をPoCで確かめるところから始めます。全社のログを一度に取り込むのは、後回しにします。

RFPには、ホスト数やコンテナ数、ログGB／日、保持日数などの規模を書きます。APM対象、SLO、通知先も記載します。個人情報や権限、IaCの引き渡し、運用教育も含め、2〜3社から同じ条件で提案を受けてください。

導入後の運用まで見据えた比較

Datadogは、導入後の運用まで含めて見直す必要があります。アラートの誤検知やタグの不統一、ログ量の増加、担当者不足を、月次で改善する仕組みが求められます。

ライセンス費と導入費、保守費、クラウド費を分けて示せるパートナーを選びます。さらに、MTTDやMTTR、通知件数、SLO違反、利用料を継続して確認できるかも見ると、監視データを事業の安定運営へ活かしやすくなります。

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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。

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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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。