Google Pub/Sub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 Pub/Subのシステム開発は、業務イベントを定義し、PublisherとSubscriberを疎結合に分け、重複配信・再送・障害復旧まで含めて段階的に検証する進め方が基本です。

「既存の基幹システムとGoogle Cloudをどうつなぐか」「Pub/Subを導入したら費用はいくらか」「開発会社へ何を伝えればよいか」と悩む担当者は少なくありません。この記事では、Google Pub/Subのシステム開発を要件整理、サービス選定、設計・開発、テスト、稼働、定着の6フェーズに分け、各段階で決めること、確認すべきチェックポイント、費用相場、見積もりの見方まで解説します。

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Google Pub/Subのシステムの全体像

Google Pub/Subは、メッセージを発行する側と処理する側を非同期に分離するフルマネージドのメッセージングサービスです。典型的な遅延はおおむね100ミリ秒単位と説明されていますが、実際の業務性能はSubscriberの処理能力、データベース、ネットワーク、再送設計によって変わります（出典: Google Cloud「What is Pub/Sub?」、2026年7月確認）。

Publisherは注文受付や決済サービスなどの発行元で、MessageをTopicへ送ります。Topicに紐づくSubscriptionが配送先ごとの受け皿となり、在庫更新、請求、通知、分析といったSubscriberへ同じイベントをファンアウトできます。たとえば「注文確定」Topicに、在庫用、顧客通知用、BigQuery連携用の3つのSubscriptionを作れば、通知処理の停止が在庫処理まで止める事態を避けやすくなります。

設計時は、Topicを業務イベントの種類、Subscriptionを処理目的の単位として考えると整理しやすいです。Messageには注文IDや発生時刻などの属性を持たせ、Schemaで形式を管理します。個人情報や決済情報をメッセージへ直接含めず、必要なデータを安全なデータベースから参照する方式にすると、再送・保持・監査のリスクを抑えられます。

導入イメージとして、Google Cloudの事例ではReitan Convenience SwedenがPub/SubとCloud Functionsを使い、分析イベントをBigQueryへストリーミングしています。在庫、マーケティング、顧客体験のデータを同じイベント源から活用する構成であり、業務処理と分析連携を別々に作るのではなく、Subscriptionを分けて展開する考え方の参考になります。自社へ効果をそのまま外挿せず、イベント量と業務KPIを置き換えて検証することが大切です（出典: Google Cloud「Reitan Convenience Sweden Case Study」、2026年8月確認）。

標準の配信は少なくとも1回で、Subscriberが期限内にackを返せない場合、同じメッセージが再配信される可能性があります。したがって「1件の注文イベントを受けたら、注文IDが既に処理済みか確認してから在庫を減らす」という冪等性をアプリ側に実装します。処理結果とMessage IDまたは業務上の一意キーを同じトランザクションで記録すれば、再送による二重登録や二重請求を防ぎやすくなります。

Ordering keyは同じキーの順序を保つための機能ですが、特定キーにイベントが集中するホットキーを作ると滞留や遅延の原因になります。Exactly-once deliveryも万能な重複対策ではありません。現行の公式ドキュメントではPull Subscription向けで、同一リージョン内の保証であり、PushやExport Subscriptionには対応しません（出典: Google Cloud「Exactly-once delivery」、2026年7月更新）。重要な業務処理ほど、機能を有効化するだけでなく、業務キーによる冪等性、Retry Policy、Dead-letter Topic、再処理手順をセットで設計します。

Google Pub/Subのシステムの進め方

Google Pub/Subのシステム開発は、先にTopicを作ってから用途を探すのではなく、業務イベントと処理責任を定義してから構成へ落とし込みます。以下の6フェーズでは、各段階の成果物を次の段階へ引き継ぎます。PoCを挟む場合も、正常系だけでなく重複、遅延、権限エラー、Subscriber停止を検証対象に含めることが重要です。

最初に「何をリアルタイム化するか」を業務部門と決めます。受注受付、支払確定、在庫引当、出荷完了のように、発生条件が明確で後続処理が複数あるイベントを候補にします。イベント一覧には、イベント名、発行元、購読先、必須属性、発生頻度、ピーク時の件数、許容遅延、再処理可否、個人情報の有無、保存期間を記載します。

この段階で「同期処理を残す業務」と「非同期化する業務」を分けます。決済結果を画面へ即時表示する処理と、メール通知や分析データ作成を同じ応答に詰め込む必要はありません。成果物はイベントカタログ、現行システムの連携図、非機能要件、優先順位、PoCの合否基準です。1秒以内、5分以内など時間の表現を具体化し、障害時に何分まで遅れても許容するかも決めます。

PullはSubscriberがメッセージを取りに行く方式で、処理量を見ながらワーカーを調整しやすい方式です。PushはPub/SubからHTTPSエンドポイントへ送る方式で、Cloud RunやCloud Functionsと組み合わせて小さな処理を始めやすい方式です。ただしPushはExactly-once deliveryの対象外なので、業務上の重複防止が必要な場合はアプリ側の冪等性を必ず確認します。

処理が短く、アクセス量に応じて自動スケールさせたい場合はCloud Runを候補にします。常時稼働するワーカー、複雑なネットワーク、細かいリソース制御が必要ならGKEを検討します。ストリーム変換やウィンドウ集計が中心ならDataflow、集計先を簡素化したいならBigQuery SubscriptionやCloud Storage Subscriptionを比較します。Google Cloudに対応しているという宣伝だけで判断せず、選んだ理由、代替案、クォータ、リージョン、運用担当者を提案書に書いてもらいます。

設計では、TopicとSubscriptionの命名規則、Message Schema、属性、最大サイズ、保持期間、ackのタイミングを決めます。注文IDなどの冪等キーをどこで発行し、処理済み記録をどのテーブルへ保存し、業務データの更新と同時に確定させるかまで図にします。Subscriberがデータベース更新後に落ちた場合、ack前なら再配信されるため、同じ更新を安全に無視できる仕組みが必要です。

Retry Policyは一時的な通信障害に使い、恒久的なデータ不備や仕様エラーはDead-letter Topicへ送ります。DLQへ移した後に誰が、どの条件で、どの順序で再処理するかをRunbookにします。TerraformなどのIaCでTopic、Subscription、IAM、監視設定をコード化し、開発・検証・本番のプロジェクトを分離すると、手作業による設定漏れを減らせます。開発会社にはソースコードだけでなくIaC、Schema、環境変数一覧、運用手順の引き渡しを求めます。

テストは、Messageが届いたかだけを確認するものではありません。正常系では発行から処理完了までの遅延、ピーク時のスループット、Subscriptionごとの独立性を確認します。異常系では、同じMessageを2回送る、ack期限を超過させる、Subscriberを停止する、DBだけ更新してack前に落とす、権限を外す、DLQへ送るといった事象を意図的に起こします。

Cloud Monitoringでは、未処理メッセージ数、最古の未ackメッセージ経過時間、ack latency、再配信数、DLQ件数を監視します。Google Cloudの配信レイテンシ健全性指標では、ack latencyが一貫して30秒未満であることなどが低遅延の条件として使われています（出典: Google Cloud「Monitor Pub/Sub in Cloud Monitoring」、2026年7月確認）。負荷試験の合格値を「平均」だけでなく、ピーク時の95パーセンタイルや復旧時間でも定めると、本番の判断がしやすくなります。

いきなり全業務を切り替えず、影響範囲が限定されたイベントから段階稼働します。最初は通知や分析など、遅延を許容しやすい処理で運用手順を確認し、次に在庫や受注連携へ広げる方法が現実的です。切り替え前に、旧連携との二重発行を防ぐフラグ、ロールバック条件、再送の停止条件、問い合わせ窓口、変更時間帯を決めます。

本番当日は、発行数と処理数の差、未ack数、エラー率、DLQ、下流DBの更新件数を同じダッシュボードで確認します。障害発生時に再処理を急ぐと二重更新を招くため、まず新規発行を止めるのか、Subscriberを止めるのか、DLQへ隔離するのかをRunbookどおりに判断します。稼働判定は技術担当だけでなく、業務部門が「注文・在庫・通知の整合性」を確認して行います。

稼働後は、月次でイベント量、Subscription数、未ack時間、再配信、DLQ、Cloud RunやBigQueryなど周辺サービスの利用量を確認します。メッセージ量が増えたのにSubscriptionを増やしていない、あるいは処理側を増強したのにDBがボトルネックになっている、といった変化を見える化します。保持期間やOrdering keyも、実際の運用結果をもとに見直します。

運用担当者には、メッセージの再処理、DLQの確認、IAM申請、障害連絡、コスト確認を含む手順書と教育を用意します。少なくとも一度は障害訓練を行い、復旧時間、データの重複、問い合わせ先の不明点を確認します。Pub/Subの設定を納品して終わりにせず、業務KPIとシステム指標を結び付けて、導入効果を説明できる状態まで定着させることが重要です。

Google Pub/Subのシステムの費用相場とコストの内訳

費用は、開発会社へ支払う初期開発費、Google Cloudの従量課金、Cloud Run・GKE・BigQuery・監視などの周辺費用、保守運用費に分けて考えます。Pub/Sub単体の料金だけで総額を判断すると、処理アプリやネットワーク転送、監視の費用を見落としやすくなります。以下は公開統計ではなく、業務システム開発の一般的な工程とPub/Sub周辺の実装範囲から整理した推定レンジです。

小規模PoCで1〜2システムを接続し、Topic、Subscription、簡単なPullまたはPush、最低限の監視まで行う場合は、300万〜700万円、3〜4か月程度が推定の目安です。中規模で受注・在庫・通知など3〜6系統を連携し、Schema、DLQ、Cloud RunまたはGKE、既存DB/API連携、監視まで含める場合は、700万〜1,500万円、5〜8か月程度が一つのレンジです。

複数リージョン、基幹連携、厳格な監査、データ移行、負荷試験、24時間運用まで含む大規模案件は、1,500万〜5,000万円超となる可能性があります。大規模刷新では5,000万〜1億円以上、8〜12か月または1年以上となる場合もあります。これらはPub/Sub専用開発の公表統計ではなく、要件の複雑さと周辺システムの工数を反映した推定であり、個別見積もりの代わりにはなりません（出典: NotebookLMリサーチノート「Google・Pub・Subのシステム」、2026年8月作成）。

Google公式料金では、Pub/Subの主な課金要素はPublishとSubscribeのスループット、リージョン境界をまたぐデータ転送、メッセージ保持ストレージの3つです。Message Delivery Basicは請求アカウントあたり月10GiBまで無料で、それを超える分は全リージョンで40ドル/TiBです。保持ストレージは0.27ドル/GiB-monthとされ、小さなメッセージはリクエスト単位で最低1KBとして計算されるため、バッチ送信が有効です。これらの単価はGoogle Cloud「Pub/Sub pricing」に基づいており、2026年8月時点で確認しています。

公式の北米サンプルでは、Publish throughputが10MiB/s、Subscriptionが1本の場合は月2,000ドル、2本の場合は月3,000ドルです。100MiB/sでは1本が月19,760ドル、2本が月29,640ドルと示されています。ただし、これは北米のサンプル条件であり、日本リージョンの実請求、無料枠、為替、周辺サービス、ネットワーク転送を含む確定見積もりではありません。2026年時点で新規案件にPub/Sub Liteを前提にするのは避けます。公式ドキュメントにはLiteの非推奨と2026年3月18日の停止が記載されているためです。

保守運用では、監視、アラート対応、DLQの再処理、障害調査、ライブラリ更新、IAM変更、コストレビュー、月次報告を範囲に含めます。一般的な業務システムの目安として、保守費を初期開発費の年15〜25％程度、または月額で初期費用の5〜15％程度とする考え方がありますが、24時間監視やSRE、障害訓練の有無で大きく変わります（出典: NotebookLMリサーチノート「Google・Pub・Subのシステム」、2026年8月作成）。

見積もりでは「監視あり」とだけ書かれた項目をそのまま比較せず、監視対象の指標、通知時間、一次対応の時間帯、復旧目標、再処理の担当、月間の作業時間、追加作業の単価を確認します。開発費とクラウド利用料を分離し、月間メッセージ量、平均Messageサイズ、Subscription数、保持日数、リージョン、ピーク倍率を入力した試算表を持つと、予算の変動要因が明確になります。

Google Pub/Subのシステムの見積もりを取る際のポイント

Pub/Sub案件の見積もりは、TopicやSubscriptionの数だけでは比較できません。業務イベントの粒度、データ整合性、既存システムとの接続、障害時の再処理、セキュリティ、運用引き継ぎまで同じ条件で提示してもらう必要があります。RFPや依頼書には、次の3つの観点を具体的に書きます。

最低限、イベント一覧、現行連携図、想定メッセージ量、平均とピークのサイズ、発行元と購読先、許容遅延、重複時の業務ルール、順序保証の範囲、保持期間、個人情報の有無を提示します。さらに、PullかPushか、Cloud Run・GKE・Dataflowの候補、既存DB/API、必要なリージョン、開発・本番の環境数、テストデータの準備者も明記します。

特に「エラー時にどうするか」を曖昧にしないことが重要です。ack失敗時の再送、最大再試行回数、DLQへの移動条件、手動再処理の権限、データ不備の修正方法、監査ログの保持期間まで確認します。これらが未確定のまま安い初期見積もりを選ぶと、後から追加開発として費用と期間が膨らみやすくなります。

相見積もりでは、同じイベント1つを題材にした設計案を求めます。「同じMessageが2回届いたらどの処理を止めるか」「Ordering keyをどの属性にするか」「DLQの再処理を誰が承認するか」「Subscriberが止まったとき何分で検知するか」「IaCとRunbookを納品するか」と質問すると、Pub/Subの設定作業だけでなく実務設計の力を比較できます。

会社規模やGoogle Cloudの認定ランクだけで順位を決める必要はありません。類似するイベント駆動案件の担当範囲、実装した周辺サービス、障害対応の実績、担当者の継続性、内製化支援、契約後の保守体制を確認します。公開情報でPub/Sub個別実績を確認できない場合は、断定せず、提案時に実績の対象範囲と担当者を確認する姿勢が安全です。

IAMはTopicやSubscriptionごとの最小権限にし、サービスアカウント、Secret管理、監査ログ、環境分離、Push先の認証を要件化します。個人情報を扱う場合は、保存場所、リージョン、保持期間、暗号化鍵、委託先の管理、アクセス記録、削除と再処理の方法を確認します。個人情報保護委員会も、クラウドサービスを利用する場合の委託関係や安全管理措置について注意喚起しているため、クラウド事業者任せにせず、自社の責任分界を契約書へ反映します（出典: 個人情報保護委員会「クラウドサービス提供事業者が個人情報取扱事業者に該当する場合の留意点」、2024年）。

契約では、ソースコード、TerraformなどのIaC、Schema、設定値、テスト結果、運用Runbookの納品範囲を明確にします。再委託、障害時の連絡、SLA、データ返却、別ベンダーへの引き継ぎ、著作権の扱いも確認します。Pub/Subの採用を取りやめる場合の代替案や、将来Kafkaなどへ移行する際のデータ形式も話し合っておくと、ベンダーロックインのリスクを下げられます。

よくある質問（FAQ）

ここでは、Google Pub/Subのシステム開発を検討する際に特に多い疑問へ回答します。費用や方式は要件によって変わりますが、判断の起点となる考え方を整理します。

最初に、受注や在庫などの業務イベント、発行元、購読先、許容遅延、重複時のルールを一覧化します。そのうえで重要度の高いイベントを1つ選び、Schema、IAM、PullまたはPush、再送、DLQ、監視を含む小さなPoCで検証する進め方が適切です。

処理量に応じてワーカーを細かく制御したい場合はPull、HTTPSエンドポイントへ届ける構成を簡潔に始めたい場合はPushが候補です。Exactly-once deliveryはPull向けで、Pushでは利用できないため、決済や在庫など重複の影響が大きい処理では、方式だけでなく冪等キーと処理済み記録まで比較して決めます。

Pub/Subの料金は、Publish・Subscribeのデータ量、Subscription数、保持期間、リージョン間転送で変わります。公式料金の基本単価だけでなく、Cloud Run、GKE、BigQuery、Dataflow、監視、ログ、保守を合算し、平均月とピーク月の2パターンで試算してください。初期開発費は小規模PoCで300万〜700万円程度という推定帯がありますが、これは公表統計ではなく、要件に基づく概算です。

Pub/Subの設定経験だけでなく、業務イベントの設計、重複配信への冪等性、Ordering key、RetryとDLQ、障害復旧、IAM、IaC、監視、運用引き継ぎを一貫して説明できるかを確認します。同じサンプルイベントで複数社に提案してもらい、設計の前提、除外範囲、追加費用、保守体制を並べると、見積金額の差の理由まで判断しやすくなります。

まとめ

Google Pub/Subのシステム開発は、TopicやSubscriptionを作ることがゴールではありません。要件整理で業務イベントと整合性を定義し、選定でPull・PushやCloud Run・GKE・Dataflowを比較し、設計・開発でSchema、冪等性、Retry、DLQ、IAM、IaCを組み込みます。その後、重複・遅延・障害をテストし、段階稼働と運用改善までつなげます。

まずはイベント一覧とPoCの合否基準を作り、次に重複配信が起きても二重登録・二重請求を起こさない業務キーを決めます。費用は初期開発費とGoogle Cloudの従量課金を分け、周辺サービス、保守、障害訓練まで含むTCOで比較します。最後に、開発会社へDLQ再処理、監視、IaC、Runbook、引き継ぎの範囲を確認します。

最初から全社のデータ連携を作り込まず、受注通知や分析連携など、効果と検証範囲が見えやすいイベントを1つ選んでください。小さな検証で重複、再送、監視、費用を確かめてから対象を広げることで、Google Pub/Subを業務に定着させやすくなります。

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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。