Google Cloudのシステム開発の進め方/やり方/流れや方法/手法/工程/手順

Google Cloudのシステム開発は、要件整理から定着までの6フェーズを順に進めます。各フェーズで決めたことを積み上げていくと、業務に合った仕組みになります。

発注側の担当者が押さえておく点を、全体像、6フェーズの進め方、費用、見積もりの順にまとめます。

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Google Cloudのシステム開発の全体像

業務に合わせて必要な機能を組み合わせます。

Google Cloudのシステム開発では、アプリだけでなく、データの保存場所や利用者の権限も設計の対象になります。さらに、外部サービスとの接続、障害時の復旧方法、利用料の管理も、一つの仕組みとして一緒に考えます。

開発では、最初から高機能を狙わず、業務上の重要度と将来の拡張性に合うサービスを組み合わせます。

Google Cloudは完成パッケージではなく、組み合わせて使う基盤

Google Cloudには、販売管理や人事給与などの業務機能が一式そろったERPパッケージは含まれません。そのため、要件に応じて基盤やデータベースを組み合わせて構成します。

アプリ実行：Cloud RunやGoogle Kubernetes Engine（GKE）
データ管理：Cloud SQL、Firestore、Cloud Storage、BigQuery
認証・監視：IAMやCloud Logging

たとえば販売管理では、画面や承認ルールをアプリで開発します。顧客・受注情報はデータベースに保存し、担当者ごとの権限はIAMやアプリ側の認可機能で管理します。

標準的な業務に寄せられる場合は、SaaSやパッケージを中心にし、Google Cloudをデータ連携や分析の基盤として使えます。一方で、独自の業務フローや顧客向け画面が競争力に直結する場合は、Cloud RunとCloud SQLを中心にしたマネージド構成が候補になります。

既存のVMやOracle資産を活かす場合は、Compute EngineやBare Metal Solutionを使い、段階的に移行できます。

利用量・可用性・運用体制で決めるサービス選定

アプリ実行基盤は、アクセスがどれくらい変動するかと、どこまで細かく運用したいかで候補を絞ります。

Cloud Run：アクセス変動が大きく、運用を簡素化したい場合
GKE：コンテナを細かく制御し、複雑な運用が必要な場合
Compute Engine：既存サーバーの構成を大きく変えずに移す場合

データベースは、業務アプリ向けのリレーショナル型ならCloud SQL、グローバル分散や高可用性が必要ならSpannerが候補になります。柔軟なドキュメント型のデータを扱う場合は、Firestoreも検討します。

選定の前に、月間利用者数やピーク時の同時接続数を押さえます。あわせて、許容停止時間、復旧目標時間（RTO）、復旧時点目標（RPO）を決め、運用担当者の人数も確認しておきます。

24時間365日の有人対応が難しい企業では、GKEの更新や障害対応が負担になる可能性があります。そのため、マネージドサービスで運用をどこまで減らせるかも判断材料になります。

ポイント

アプリ実行、データ管理、認証・監視の組み合わせは、業務の重要度と将来の拡張性から決めます。標準業務ならSaaS中心、独自業務ならCloud RunとCloud SQLを中心に検討するのが目安です。

Google Cloudのシステム開発の進め方

要件整理から定着までを一続きの工程として計画し、構築は、その計画に沿って進めます。

6つのフェーズを順に進め、各段階の決定事項と成果物をそろえていきます。なお、後で本番化するかもしれない小規模PoCでも、最低限の記録は残しておきます。

フェーズ1：要件整理による業務とデータの現状把握

まず業務を、「誰が、いつ、何を入力し、どう判断し、何を出力するか」の流れで整理します。

画面一覧に加えて、Excel、紙、メール、FAXでの作業も洗い出します。さらに、部門ごとの例外処理やマスタ管理者、承認者不在時の代替手順も対象に含めます。

業務ルールを標準化しておくと、後工程で必要になるカスタマイズの量を減らせます。

要件はMust、Should、Couldに分け、業務を止めないために必要な機能はMustに入れます。非機能要件には、数値や条件を書き添えます。

性能・稼働：同時接続数、通常時とピーク時の応答時間、稼働時間
データ・復旧：保存期間、バックアップ世代、RTO、RPO
管理・保護：監査ログ、個人情報の扱い、データの保存地域

この段階の成果物は、業務フロー、機能一覧、データ項目一覧です。そのほかに、権限表と非機能要件を残し、移行対象一覧と受入条件も成果物に含めます。

フェーズ2：過剰な構成を避けるサービス選定

要件をGoogle Cloudのサービスに対応付け、各サービスを採用する理由を説明できる状態にしておきます。

小規模で負荷変動のあるWebアプリ：Cloud Run
既存仮想マシンの短期移行：Compute Engine
分析用データウェアハウス：BigQuery

Cloud SQLとSpannerで迷う場合は、トランザクション特性と可用性、データ分散を比べます。あわせて、運用スキルや移行難易度も比較の対象に入れます。

選定では、将来使うかもしれない機能だけを理由に、高価な構成を選ばないよう注意します。

代表的なデータ量とピーク負荷を使ってPoCを行い、認証や既存DB接続、バッチを小さく試します。さらに、バックアップ復元、ログ検索、障害時の切り戻しも確かめます。

合否条件は、画面表示の確認だけにはしません。ピーク時の応答時間が要件内に収まること、移行データの件数と金額が一致すること、担当者が復元手順を実行できることを条件に定めます。

運用まで含めた構成の設計・開発

基本設計では、システム構成図、ネットワーク、環境分離を定めます。さらに、データモデルと外部連携の方法、権限、障害時の動作も決めておきます。

環境分離：開発・検証・本番を分け、機密情報を開発環境へコピーしない
権限管理：IAMは職務上必要な範囲に絞り、個人アカウントを共有しない
操作記録：特権操作を監査ログで追えるようにする

詳細設計と開発では、設定をInfrastructure as Code（IaC）でコード化し、CI/CDでテストとデプロイを自動化します。

秘密情報はSecret Managerで管理します。そのうえで、Cloud LoggingとCloud Monitoringでは、可用性やエラー率を監視し、遅延とリソース使用量も見ます。

契約範囲には、ソースコードに加えて、Terraformなどの構成コードも含めます。なお、API・データ移行・テスト仕様、運用手順、障害時の連絡先も対象にします。

機能・データ・運用のテスト

テストは、単体と結合を経てシステム全体を確かめ、最後に受入へ進みます。

機能に加えて、権限、重複登録、外部API停止時の業務継続も確かめます。

特に、売上金額、在庫数、請求金額などは、旧システムと新システムの集計結果を照合するテストを用意します。

受入テストは、実際に使う業務部門が担当します。代表ユーザーが各シナリオを実行し、その合否を記録します。

業務処理：日次、月次、締め処理、返品、取消
例外対応：承認者不在、障害復旧
不具合管理：重大度、再現条件、対応期限、再テスト結果

未解決の課題を残したまま稼働させる場合は、業務上の回避策と責任者を決めてから、稼働を判断します。

移行と切り戻しを含む稼働管理

稼働前から切り替えまで、移行と復旧の準備を順に進めていきます。

移行対象と不要データの扱い、変換ルールを決め、差分の確認方法と旧システムの停止時刻も定めます。
移行は一度で終わらせず、少なくとも本番と同じ手順で予行演習し、所要時間を測ります。
リハーサルでは、件数、合計金額、日付を照合し、コード体系、関連マスタ、添付ファイルの欠落も確かめます。
開始条件、担当者、作業順を記した手順書を使い、判断者、連絡手段、切り戻し期限も書き込みます。
並行稼働する場合は、二重入力を担当する人と範囲を先に決めます。
重大なデータ不整合や性能不足に備えて、バックアップと復元を確かめます。
確認を終えてから、システムを切り替えます。

フェーズ6：定着で使われ続ける仕組みづくり

使い方を説明して終わりにせず、利用状況と業務成果を確認します。

成果の確認：ログイン率、処理時間、手戻り件数を導入前と比べ、問い合わせ件数や入力ミス、月次締めの所要時間も見ます。
利用者の支援：FAQや問い合わせ窓口、権限申請を運用手順に組み込み、アカウント削除や異動時の見直しも行います。
利用料の見直し：実測データをもとに、ラベルや予算アラート、不要リソース停止、ログ保存期間、バックアップ世代、データ転送量を定期的に見直します。
機能追加の優先順位：業務効果とセキュリティ、費用、運用負荷を評価し、システムを長く使える状態を保ちます。

ポイント

判断の目安は、要件整理で業務とデータの現状を押さえてから、サービスを選ぶ順番を守ることです。テストと移行の準備を省くと、稼働後の手戻りにつながります。

Google Cloudのシステム開発にかかる費用相場

構成の違いで月額レンジに幅があります。

費用は、初期開発・移行費、Google Cloudの利用料、保守・監視・セキュリティ運用費の3つに分けて考えます。

Google Cloudの公式サイトには、サービスごとの料金表と料金計算ツールがあります。一方で、業務システム一式の定額相場はありません。

ここで示す金額は、リサーチノートと一般的な工程に基づく推定レンジです。利用者数や連携数、データ量によって変わり、可用性や運用時間によっても差が出ます。

初期開発・移行費の規模別レンジ

初期開発費は、対象機能や移行規模に応じた推定レンジで比べます。

PoC・小規模アプリ：認証、数画面、簡易API、Cloud Run、FirestoreまたはCloud SQL、検証データを含み、300万〜800万円
中小企業向け業務システム：受発注、顧客、在庫、帳票の機能と、権限、外部SaaS連携、移行、運用設計を含みます。800万〜3,000万円程度です。
分析・AI連携：BigQuery、ETL、ダッシュボード、予測や生成AI連携、複数システム統合を含み、1,500万〜5,000万円程度
大規模刷新：基幹刷新、大規模移行、複数ゾーン、災害対策、段階切り替え、全社展開を含み、3,000万円から数億円に及ぶ場合がある

これらは、要件を置いたうえでの推定です。市場全体で決まった一律価格ではありません。

期間の比較目安は、PoCが1〜3か月、中小規模の業務システムが3〜8か月です。分析・AI連携は6〜12か月、大規模刷新は9か月〜2年超が目安です。

要件定義や移行テストを削ると、追加開発や手戻りが起きやすくなります。そのため、見積もりでは期間と金額が各工程にどう対応しているかを確認します。

クラウド利用料と保守費の切り分け

利用料と保守費は初期開発費と分けて、構成や対応範囲の前提をそろえたうえで比べます。

開発・検証環境：月0.5万〜5万円
小規模な本番業務システム：月3万〜15万円
高可用性または分析連携を含む構成：月20万〜100万円以上
大規模・高トラフィック・AI処理を含む構成：月100万〜500万円以上

上記は推定レンジです。データ転送やBigQueryのスキャン量、Cloud SQLの構成で変わり、バックアップやログ保存、GPUの有無でも変わるため、金額は前提付きで示します。

2026年8月確認時点のCloud Runリクエスト課金単価は、CPUが1vCPU秒あたり0.000024米ドル、メモリが1GiB秒あたり0.0000025米ドル、リクエストが100万件あたり0.40米ドルです。

料金計算ツールでは、ピーク時と平常時の使用量を分けて試算します。無料枠やリージョン、課金モデルで変わり、データ転送の量も影響するため、単価をそのまま月額費用とみなしてはいけません（出典：Google Cloud「Cloud Runの料金」、2026年）。

保守・監視・セキュリティ対応はクラウド利用料とは別です。一般的な業務システムでは、初期開発費の年10〜20％程度を保守費の比較目安に置くことがあります。

保守費は、24時間監視や障害・脆弱性対応、定期的な機能改善を含むかどうかで変わります。見積書では、利用料とサポート、監視を分けて示してもらい、バックアップや保守開発も別の項目にしてもらいます。

ポイント

費用は、初期開発・移行費、利用料、保守費に分けて、同じ前提でそろえてから比べます。金額は推定レンジとして扱い、構成や対応範囲が違う見積もり同士は単純に比べないようにします。

Google Cloudのシステム開発で見積もりを取る際のポイント

4つの観点をそろえると提案の差を読み取りやすくなります。

合計金額だけでなく、各社が同じ条件で計算しているかを確認します。アプリ開発費とインフラ構築費がひとまとめにされ、移行や運用が「別途」と書かれることもあります。

見積もり依頼書に前提条件と成果物を明記しておくと、各社の提案を並べて比べられます。

見積もり依頼書に書く要件と前提条件

見積もりの前提は、業務規模や負荷、連携がわかる形でそろえます。納期や稼働条件も、同じ形式で示します。

規模：対象業務、利用者・拠点・同時接続数、月間データ量
機能・連携：ピーク時間、画面・帳票数、外部連携先、既存データ件数
条件：希望納期、稼働時間、RTO、RPO、個人情報の有無

移行がある場合は、元データの形式と重複・欠損の状況を示します。さらに、コード変換、移行する過去の年数、移行後の照合方法も書き添えます。

機能の要望だけでなく、納品してほしい成果物も指定します。

設計・開発：要件定義書、基本・詳細設計書、ソースコード、IaC、API仕様書
移行・運用：テスト結果、移行・運用手順、教育資料
引き渡し：管理者アカウント

ソースコードや構成コードが納品対象外だと、将来のベンダー変更や内製化の際に、追加費用がかかることがあります。

工程・体制・実績による複数社の比較

資格者数だけでなく、開発会社が各工程をどこまで担当できるかを確認します。

担当範囲：要件定義、移行、アプリ、インフラ、セキュリティ、運用保守
実行体制：同業・同規模の事例、PoC、業務部門との打ち合わせ担当
運用対応：障害時の連絡窓口と対応時間

Google Cloud Partner Top Engineer 2025では、170名が表彰されたと、公式情報で示されています。ただし、受賞者数は自社案件との適合性を示すものではありません（出典：Google Cloud公式ブログ「Partner Top Engineer 2025」、2024年）。

要件定義や設計の工数が極端に少なく、開発の工数だけが大きい提案には注意します。マスタ整理や移行、受入テストに加えて、教育や稼働後の問い合わせも成否を左右します。

担当者の経験やレビュー体制、再委託の範囲を質問します。成果物の品質確認者や、仕様変更時の単価と手続きも確かめます。そのうえで、金額の根拠を説明できる会社を選びます。

セキュリティ・費用・契約のリスク確認

個人情報やマイナンバー、決済情報、機密図面を扱う場合は、データ保護とアクセスの条件を先に確認します。

データ管理：分類、保存場所、アクセス担当者
保護・監査：ログ保存期間、暗号鍵の管理者、バックアップ先

個人情報保護委員会は、クラウド事業者が個人データを扱う契約かどうかによって、第三者提供や委託に当たるかを判断する考え方を示しています。

国内のサーバーを使っても、法務確認が不要になるわけではありません。契約条項とアクセス範囲は、法務・情報システム部門で確認します（出典：個人情報保護委員会「個人情報保護法ガイドラインに関するQ&A」、2024年更新）。

Assured Workloadsは、所在地、アクセス、人員、暗号鍵などを制御する規制対応用のパッケージです。ただし、すべてのサービスや構成が自動的に対象になるわけではありません。

そのため、対象プロダクトとサポートを個別に確認します。バックアップやログ、外部連携、データ転送経路についても確かめます（出典：Google Cloud「Assured Workloadsの概要」、2026年8月確認）。

契約には、追加費用の条件と利用料の負担者を明記します。障害時の責任分界、SLA、脆弱性対応期限も、契約書に書き込みます。さらに、データの返却・削除、アカウントの所有者、ソースコードとIaCの権利、再委託先も確認します。

生成AIを組み込む場合は、入力データの学習やログ利用の扱いを要件に含めます。あわせて、人による出力承認、誤回答の評価、プロンプトインジェクション対策も要件に入れます。

ポイント

見積もりは、合計金額より先に、前提条件と成果物が各社で同じ条件になっているかを確かめます。そろっていない項目は、比較の前に依頼先へ問い合わせます。

よくある質問（FAQ）

発注前によく寄せられる質問に答えます。費用、期間、既存連携、セキュリティ、運用体制のほか、サービスの選び方やSaaSとの使い分けも取り上げます。

Google Cloudのシステム開発にはどのくらいの期間がかかりますか？

PoCや小規模な業務アプリは1〜3か月、中小規模の業務システムは3〜8か月が推定目安です。

既存連携、データ移行、複数拠点への展開、厳格な受入テストがあると、6か月以上かかることがあります。期間は画面数だけでなく、要件整理と移行データの品質で大きく変わります。

Cloud RunとGKEはどちらを選べばよいですか？

運用を簡素化し、リクエストに応じて自動スケールさせたい業務アプリは、Cloud Runが候補です。

配置やネットワーク、スケジューリングを細かく制御し、専門担当者を確保できる場合は、GKEを検討します。選定時は将来の機能ではなく、現状の可用性と負荷、運用スキル、監視要件で比べます。

個人情報を扱うシステムをGoogle Cloudで作れますか？

個人情報を扱うシステムはGoogle Cloudで作れますが、法令対応は、社内の確認も含めて進める必要があります。

データ分類とリージョン、アクセス権限、暗号鍵を要件に入れます。監査ログやバックアップ、委託先の扱いも要件化し、法務と情報システム部門で確認します。

マイナンバーや決済情報を扱う場合は、関連ガイドラインと契約上の責任分界も確認して構成を決めます。

Google CloudとSaaSやパッケージはどのように使い分けますか？

業務を標準化でき、短期間で導入したい場合はSaaSやパッケージを中心にし、Google Cloudを連携・分析基盤として使えます。

一方で、独自の業務ルールや顧客体験が差別化になる場合は、Google Cloud上での個別開発を検討します。標準機能で足りない部分だけを開発すれば、過剰なカスタマイズと費用の増加を抑えられます。

まとめ

成功の鍵は業務整理と受入テスト

Google Cloudの開発は、要件整理から定着までの6フェーズを順に進めます。

業務標準化やマスタ整備、非機能要件を後回しにしないことが重要です。移行と受入テストも、早い段階から計画に入れておきます。

最初の一歩となる現状業務と見積条件の整理

相談の準備では、費用の前提と依頼条件を順に整理します。

費用：初期開発・移行費、利用料、保守・監視・セキュリティ費に分けて把握します。
見積もり：工数や成果物、運用体制を確認し、責任分界や切り戻し、契約終了時のデータ返却も見ます。
依頼先：稼働後の定着まで伴走できる会社を選び、長期の成果につなげます。
現状整理：業務フローや利用者、データ量を一枚にまとめ、既存連携、困りごと、希望成果も書き込みます。
PoC：実施範囲を決めます。

費用は、前提を付けたレンジで比べます。

PoCの受入条件も定めておくと、同じ前提で複数社に相談したときに、構成と費用のレンジを比べやすくなります。

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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。

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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。