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・導入でおすすめの会社は、監視設定だけでなく、業務要件に沿った可観測性設計から運用定着まで支援できる株式会社ripla、NTTデータ、キンドリルジャパン、エーピーコミュニケーションズ、クラスメソッド、アイレットです。

Datadogは製品そのものをゼロから開発するものではなく、クラウドや業務アプリケーションのメトリクス、ログ、トレースを結び付け、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。本記事では、導入支援・連携開発・SRE・運用改善を依頼できる実在企業を6社に絞り、得意領域、費用の考え方、発注前の確認点を比較します。

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Datadogのシステム開発・導入パートナー選びが重要なのはなぜですか？

Datadogの導入成否は、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選びで決まります。自社に合う会社を選べば、監視データを開発・インフラ・セキュリティ・事業部門の共通言語に変え、障害対応と改善活動を継続しやすくなります。

Datadogはインフラ監視、APM、ログ管理、RUM、Synthetic Monitoring、データベース監視、セキュリティ監視などを一つのプラットフォームで扱えます。その分、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、保持期間、通知先、権限ロールを一つの設計にまとめる必要があります。

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。

候補会社へ相談する前に、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、既存監視ツール、通知先を整理します。さらに、開発環境・検証環境・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、TerraformなどのIaCを引き渡してほしいかも明記します。

見積もりは「Datadogの利用料」「初期設定・連携開発」「移行・テスト」「教育」「継続運用」に分けてもらいます。2〜3社へ同一条件のRFPを提示すれば、会社ごとの価格差だけでなく、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較できます。

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。

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むことで、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置換するのではなく、重要な1〜3サービスでPoCを行い、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る進め方にも向いています。要件定義、周辺システムとのAPI連携、ダッシュボードの設計、利用部門への説明まで同じ窓口で相談したい企業に適しています。

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。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。特定の製品機能を売り込む提案ではなく、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・複数部門の統合を相談しやすい

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、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）。

大規模な組織では、サービス単位の監視設定だけでなく、事業部ごとの権限、共通タグ、監査ログ、運用ルール、既存のITサービス管理との接続が論点になります。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。

また、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。

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、Datadogの契約設計、ログ保持、セキュリティ監視、24時間のインシデント対応を別々に決めず、一つの運用モデルに落とし込む必要があります。

ただし、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依頼するのか、特定システムのAPM導入を依頼するのかで、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に強い

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）。

メインフレーム、オンプレミス、プライベートクラウド、パブリッククラウド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。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、個人情報の扱いをどう測るかまで含めて提案できるかを確認します。

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、オンコールの責任者、重大度別のエスカレーション、復旧手順、監査証跡、定期的なSLOレビューまで契約範囲に含められるかを確認してください。

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ポイントです。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・内製化を進めやすい

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、Platform Engineering、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、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表彰理由として挙げています（出典: Datadog Japan Partner Award 2026、Datadog、2026年）。

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、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、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が重要です。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やSDKの設定、APM、ログ、SLO、通知、障害訓練までを短い検証計画に落とし込めるかを見ます。検証後にお客様へ何を引き渡すのか、Terraformのコード、命名規則、運用手順、教育資料が含まれるのかを確認すると、導入後の担当者不足を補いやすくなります。

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きます。アラートが多すぎる、障害時に担当者がダッシュボードを探せない、チームによってタグが違うといった課題を、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。

認定資格者数は会社全体の品質を自動的に保証する数字ではありません。自社と同じ言語・クラウド・Kubernetes構成の実績、担当予定者の経験、PoC後の伴走期間、夜間障害時の体制を、認定実績とあわせて確認することが大切です。

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、データ分析基盤、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、Power of Three Partner of the Yearを受賞しています。

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。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、ホスト数、ログ取り込み量、APMホスト数、スパン保管量などが課金単位になると案内されています。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重要です。

AWSのマルチアカウント、EKS、サーバーレス、データ分析基盤をまとめて運用したい企業が主な候補です。AWS Marketplace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るため、購買部門と運用部門を含めた相談が向いています。

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。AWSに強いことだけで決めず、Datadogのタグ設計、APM計測、ログマスキング、SLO運用まで担当できるかを提案書で確かめてください。

KDDIアイレット株式会社｜AWS基盤の構築・運用と監視改善を一体化

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。さらに同社は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。

アイレットの2026年の自社事例では、監視項目の棚卸し、段階的な移行、運用自動化を行い、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。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。

AWS上のWebサービス、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る企業が候補です。既存監視の棚卸しから始め、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。

公開事例に書かれている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保証されるわけではありません。対象サービスの可用性、ログ量、ピークトラフィック、夜間対応、既存の運用委託先を伝え、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、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が、導入後も頼れるパートナーになります。

実績は「Datadogを扱ったことがある」という一文だけで判断せず、環境、規模、担当範囲、成果指標まで確認します。AWSだけなのか、AzureやGoogle Cloudも含むのか、Kubernetesやオンプレミスを扱ったのか、ログ・APM・RUMのどこまで設定したのかを質問します。

事例で確認したい数字は、ホスト数、サービス数、ログGB／日、保持日数、アラート件数、MTTDやMTTR、SLO違反の推移です。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。

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

Datadog公式料金表では、Infrastructure Proが年額請求で1ホスト月額18.75ドル、APMが1ホスト月額38.75ドル、Database Monitoringが1ホスト月額87.50ドルと公開されています。ログ取り込みなどは別の従量課金であり、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）。契約条件、割引、オンデマンド利用で変わるため、正式見積もりでは利用量を分解します。

プロジェクト管理では、PoC、本番展開、運用引き継ぎの各段階に終了条件を置きます。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」、本番なら「重大度別の対応時間を合意できる」といった条件です。

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、セキュリティ担当、運用窓口を記載してもらいます。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削減するのか、追加機能や利用料の増加を誰が承認するのかまで決めると、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、会社へ任せる範囲について質問が多く寄せられます。ここでは、発注前に確認しておきたい代表的な疑問へ直接回答します。

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。これはDatadogの公式導入価格ではなく、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す。

別途、ホスト、APM、ログ、コンテナ、カスタムメトリクスなどの利用料がかかります。対象ホスト数だけでなく、ログGB／日、保持日数、APM対象サービス数を示し、初期費用と月額費用を分けて見積もってもらいます。

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較し、検知精度、原因調査の速さ、通知の重複、月額費用を確認し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。一次通知の担当ツール、障害管理の正本、保持するデータ、廃止条件をRACIや運用手順書に記載し、月次で通知件数と誤検知を見直します。

送信してよいデータを設計段階で定義し、個人情報、認証トークン、決済情報、秘密鍵などをログへ出さない、またはマスキングしてから送信します。データの保存場所、保持期間、アクセス権限、監査ログ、契約上のデータ処理条件を、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。

金融・医療・公共など規制のある業界では、認証や暗号化だけで判断せず、委託先の責任分界、インシデント時の連絡、削除手順、バックアップ、海外移転の有無まで確認します。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、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、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。

最初から全社のログを取り込むのではなく、重要な1〜3サービスを選び、障害検知、原因特定、通知、復旧、費用計測をPoCで確認します。RFPにはホスト数、コンテナ数、ログGB／日、保持日数、APM対象、SLO、通知先、個人情報、権限、IaCの引き渡し、運用教育を記載し、2〜3社から同じ条件で提案を受けてください。

Datadogは導入して終わりではなく、アラートの誤検知、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必要です。ライセンス費、導入費、保守費、クラウド費を分け、MTTD・MTTR・通知件数・SLO違反・利用料を継続的に確認できるパートナーを選ぶと、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。