情報系システムの保守運用費用（ランニングコスト）は、年間150万円から一千万円超まで幅があり、開発規模、利用者数、データ処理量によって変わります。
情報系は、販売や会計など日常業務を担う基幹系の大量データを集約・分析し、経営判断や社内共有を支える周辺システム群です。
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情報系システムの保守運用費用の全体像とTCOの考え方
情報系システムのTCO（総保有コスト）のうち、初期開発費は約20%です。
残りの約80%は、導入後の維持管理・教育・運用サポートにかかります。そのため、初期費用だけで経済性を判断すると、実際の負担を見誤りやすくなります。
情報系と基幹系では保守の目的が異なるため、費用の構造を理解することが、適切な予算計画の第一歩になります。
基幹系の「守りの保守」と情報系の「攻めの保守」の違い
基幹系と情報系では、保守の目的と費用の性質が対照的です。
- 基幹系：業務の安定稼働を支える「守りの保守」
- 情報系：事業や意思決定の変化に応じる「攻めの保守」
基幹系では、障害対応に加えて、インボイス制度や電子帳簿保存法などの法改正にも対応します。
現状を保つことが主な目的なので、費用は比較的固定しやすい傾向があります。
情報系は、データ分析やダッシュボードを導入した後も、新しい分析指標（KPI）の追加や改善が続きます。
情報系は経営会議で使うため、事業の変化に合わせて育て続ける必要があります。そのため、保守費をゼロにすることは現実的ではなく、継続費用を把握することが出発点になります。
初期20%・運用80%というTCOの構造
TCOでは、初期開発費よりも導入後の費用の比重が大きくなります。この配分を押さえておくと、費用対効果を評価するときに運用費を見落としにくくなります。
- 初期開発費：システムを作るための費用
- 運用費：維持・改善・教育など使い続ける費用
たとえば初期開発費が500万円の場合、単純計算では、ライフサイクル全体の維持費が4倍の2,000万円規模になる可能性があります。
運用費には、BIツールのライセンスやクラウド基盤の従量課金に加えて、データを維持・改善する人件費も含まれます。
現場への教育・研修費も発生しますが、見積書には載りにくい費用です。
中長期の予算では、使い続ける費用を軽視せず、投資成功の前提として見込みます。
運用費の中身は、データ活用系と情報共有系で異なります。そこで、まずデータ活用系の費用構成を取り上げます。
データ活用系システム（BI・DWH・予測分析）のランニングコスト構造
データ活用系（DWH・BI・ダッシュボード・予測分析）の費用は、複数の要素で構成されます。
- ライセンス：BIツールのユーザー数に応じて費用が発生
- 基盤利用料：クラウドやデータ処理量に応じた費用
- 品質管理：データ整備やダッシュボード改修の費用
- 運用人件費：データや予測モデルを維持する費用
それぞれの費用が発生する仕組みを押さえておくと、どこで膨らみやすいかが見えてきます。
特に、利用者や処理量が増えることと、データを継続的に改善することが、費用を膨らませる要因です。
BIツールのライセンス（ユーザー課金）とクラウド基盤の従量課金
主な費用は、BIツールのユーザーライセンスとクラウド基盤の利用料です。
- BIライセンス：Tableau、Power BI、Looker Studioなど
- クラウド基盤：サーバー、データベース、DWH、ETL、転送など
ETLツールは、データを抽出・変換・格納するために使います。
SaaS型BIの多くはユーザー課金型で、費用は月額数万円から数十万円以上が目安です。
全社展開で利用部門や閲覧者が増えるほど、費用はユーザー数に比例して増えます。導入時は数人でも、便利さが社内に広まって数十人、数百人になると、想定を大きく超えることがあります。
インフラ費は月額数万円から30万円程度が目安です。データ処理量に応じた従量課金が多いため、重い抽出処理や不要なデータを保持し続けると、そのぶん費用が膨らみます。
大量データを扱う需要予測などでは、計算リソースの負荷によってインフラ費用が高くなる傾向があります。
データ品質管理・ダッシュボード改修・予測モデル運用の費用
数値の正確さを保ち、新しい分析や予測に対応するには、品質管理からモデル運用までの費用を見込んでおく必要があります。
- データクレンジング：欠損値や異常値を整理・加工し、月額5万円から15万円程度
- 改修予算：年間で初期費用の10%から20%程度
- 追加開発：予測モデル100万〜200万円、既存機能50万〜100万円、連携80万〜150万円程度
- 予測モデル運用：再学習・調整に月額10万円から30万円程度
改修予算は、新指標の追加、定義変更、新規データ連携などの追加要件に備える枠です。
外部連携を追加するたびに、費用がかかる場合があります。
AI需要予測では、精度の低下を防ぐために、データサイエンティストが再学習・調整を行います。
外部連携の追加や再学習は、障害対応が中心の基幹系保守にはない、情報系特有の継続コストです。
情報共有系システム（グループウェア）のランニングコスト
情報系のもう一つの柱は、情報共有系システムです。代表例は、グループウェアや社内ポータルです。メール、スケジューラー、ワークフローなども、この系統に入ります。
費用の内訳は、クラウド型SaaSを使うか、自社で運用するオンプレミス型を使うかによって大きく変わります。
SaaS型グループウェアの月額・ユーザー課金とストレージ費用
SaaS型の費用は、利用者1人あたりの月額料金で決まるのが基本です。料金帯は機能によって分かれ、中央値のほかに、ストレージの追加費用も見ておく必要があります。
- 中央値：月額600円程度
- 低価格帯：1円から500円程度。月額固定のID無制限プランもある
- 中価格帯：501円から1,000円程度
- ストレージ：10GBあたり月額1,000円程度を追加
中価格帯の例は、サイボウズOfficeとdesknet’s NEOが各600円です。Google Workspaceは800円、Microsoft 365は899円の水準です。
月額600円で試算すると、30名の場合は3年間で約64万円、100名では約216万円、500名規模では約1,080万円です。
長く使ううちにデータ容量が不足すると、ストレージの増設費が発生します。
BIツールと同じくユーザー課金型なので、利用者数がそのまま費用に響きます。
オンプレミス／自社運用の保守費用と隠れた人件費
導入形態によって、ライセンス費や保守費、自社の運用負担の内容が異なります。
- オンプレミス型：導入時のライセンス費と次年度以降の保守費
- OSS・フルスクラッチ：自社で構築・バックアップ・セキュリティ対策を行い、人件費も負担
- SaaS型：ベンダーが構築・保守・更新・セキュリティ対応を行い、月額内で人件費不要
オンプレミス型パッケージは、導入時に数十万円から数百万円かかります。100ユーザーの例では、50万円程度です。
次年度以降は、購入費の約20%が年間の保守費になります。
OSSやフルスクラッチでは、専任エンジニアの人件費が見積書に現れにくい大きな隠れコストになります。
ライセンス費だけでなく、自社が担う運用の手間と人件費も含めて、総額で比較します。
初期設定や構築支援をベンダーに依頼すると、一括で1万円から5万円程度かかる場合があります。社員向けの研修を外部に頼む場合は、1回2時間あたり5万円から6万円程度です。
規模別に見る年間ランニングコストのモデルケース
ここまでの費用項目を組み合わせると、情報系システムの年間費用を規模別にイメージできます。ここに挙げるモデルケースは、予算計画を立てる際の出発点として使ってください。
小規模なデータ活用システムの年間コストモデル
データソースを1つだけ連携し、営業部門など特定の業務でダッシュボードを使う小規模なケースです。初期開発費を200万円程度とすると、年間費用は150万円から250万円程度に収まることが多く、TCOで運用費の比率が高いことを示す水準です。
- BIライセンス：数名分で月額数万円程度
- クラウド基盤：従量課金で月額数万円程度
- データ品質管理：月額5万円程度
毎年の費用を前提にすれば、初期投資だけで判断する失敗を避けられます。また、小規模で始めて効果を見ながら段階的に広げる方法は、コスト面でも堅実です。
全社データ基盤・グループウェア併用時のコストモデル
複数部門が使う全社データ基盤に、予測分析やグループウェアを併用する場合の費用例です。
- 改修・追加要件：初期費1,500万円なら年間150万〜300万円
- BI・クラウド：BIは月額数十万円、基盤は月額20万〜30万円
- 予測モデル：調整に月額10万〜30万円。運用人件費も加算
- グループウェア：500名で3年間約1,080万円
改修・追加要件の予算は、初期費用の10%から20%が目安です。人件費には、データエンジニアやアナリストなどが含まれます。
複合費用を合わせると、データ活用系だけでも年間数百万円から一千万円超になることがあります。そのため、規模が大きいほど、ライセンス設計や内製化によるコスト最適化が重要になります。
情報系システムの保守運用費用を最適化する実務ポイント
ランニングコストは、放置すると膨らみやすいものです。無駄を抑えて効果を高めるには、課金の設計と運用体制の両面を整える必要があります。
ライセンス膨張とクラウド従量課金の膨張防止
ユーザー課金と従量課金は、使うほど費用が増えるため、先の見通しが立ちにくくなります。そこで、アカウントを定期的に一覧にして見直し、役割に応じてライセンスを設計します。
- 閲覧者：安価な閲覧専用ライセンスの割り当て
- 作成者：レポートを作るユーザーの絞り込み
- クラウド処理：重い処理や非効率なクエリの点検
- 保存データ：不要な古いデータの整理・退避
たとえば、全員に高機能ライセンスを付与せず、作成者と閲覧者を分けると費用を抑えられます。
ユーザーが数十人から数百人に増えてSaaS費が月額数十万円以上になる場合は、フルスクラッチや自社アプリ化で課金を避ける方法も検討できます。
費用を見える化して定期的に点検する習慣が、膨張を防ぐ最も確実な方法です。
内製運用体制と定着支援・教育のコストの考え方
保守運用では、システムの維持と現場への定着を担う人や組織の費用も見込んでおく必要があります。
- プロジェクトマネージャー：業務部門と開発の橋渡し
- データエンジニア：抽出・加工基盤の維持
- アナリスト：KPIの設計
全業務を外部に委託すると、継続的な費用がかさみます。一部を内製化すれば、ノウハウが社内に蓄積し、費用と速度の面で有利になる場合があります。
現場のユーザーにデータを活用してもらうための教育や定着にかかるコストも、見落とせません。どれほど高機能なダッシュボードでも、使われなければ投資は回収できないからです。
定着支援やリテラシー研修には、システム開発費用の10%から15%を確保することが推奨されます。
ツールだけでなく、使う人への投資も予算に含めることで、保守運用の成果につながります。
まとめ
基幹系は、障害対応や法改正への対応を続けて業務を安定稼働させる「守り」の保守が中心です。一方、情報系はKPIの追加や改善を続ける「攻め」の保守が中心です。そのため、費用をゼロにすることは現実的ではなく、導入後も継続費用を見込んでおく必要があります。
初期開発費はTCOの約20%で、運用費が約80%を占めます。さらに、データ活用系では、BIライセンスが月額数万円から数十万円以上、クラウド基盤は月額数万円から30万円程度です。
データ品質管理は月額5万円から15万円、改修予算は初期費用の年間10%から20%です。さらに、モデル調整には月額10万円から30万円かかります。
グループウェアは1ユーザー月額600円程度が中央値です。一方、オンプレミスでは、購入費の約20%の年間保守費と、自社運用の人件費が発生します。
ユーザー課金や従量課金を管理しつつ、内製化と定着支援にも予算を配分することが、投資成果につながります。中長期のTCOを把握したうえで、現実的な費用計画を立ててください。
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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。