原因調査の基盤をフルスクラッチで作るかは、自社システムの特殊性と既存業務との連携で決まります。SaaSを基盤に必要な部分をカスタマイズする方法が現実的です。
ITシステム原因調査は、障害時にログやメトリクスから根本原因（RCA：Root Cause Analysis）を特定する実務です。なぜなぜ分析やポストモーテムで、再発防止策を考えます。
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フルスクラッチ開発を検討する背景
市販の監視ツールやインシデント管理SaaSは、多くの企業に共通するニーズをカバーします。一方で、原因調査の手順や、チケット管理システム、社内Wiki、独自の連絡フローとの連携方法は、企業ごとに異なります。
そのため、SaaSをそのまま導入すると、既存の運用に合わない場合があります。特に、システムが複雑でブラックボックス化した企業では、標準機能だけでの対応が難しくなります。
業種特有の厳格なセキュリティ要件やデータ保管要件を抱える企業も、同じ課題に直面します。こうした場合には、原因調査の一部、あるいは全部を自社要件に合わせて開発する案が検討されます。
システムの複雑化・属人化への対応
長年運用・改修したシステムは複雑化し、ブラックボックス化することがあります。その結果、障害の切り分けが遅れ、原因特定に時間がかかる傾向があります。
システム構造や依存関係を把握する担当者が限られると、属人化のリスクも高まります。汎用的な監視ツールでは、自社固有の構成を前提にした調査の自動化が難しい場合があります。
自社構成を熟知したエンジニアが調査ロジックやダッシュボードを作る方法があります。
- 切り分けの迅速化：複雑な依存関係を調査の手順に反映できる
- 知識の共有：担当者に偏ったシステム理解を補う
- 調査の自動化：自社構成に応じたロジックを組み込む
既存の社内ツール・ワークフローとの連携ニーズ
既存のツールやワークフローとの連携も、開発を検討する背景になります。たとえば、チケット管理システムでの障害記録や独自のエスカレーションルール、報告書の形式が社内に定着している場合があります。
業務をSaaSの標準機能や画面構成に合わせにくいときは、既存の運用との連携が求められます。近年は、SaaSを基盤にAPI連携で必要な部分を調整するハイブリッド型が、実務で主流になりつつあります。
次の章では、OSS自社構築とSaaSの違い、内製化の事例を見ていきます。
OSS自社構築とSaaS型ツールの比較
原因調査・監視基盤の構築では、OSS（オープンソースソフトウェア）による自社構築と、SaaS型ツールの導入を比べます。判断材料の中心は、費用、運用負担、カスタマイズ性です。
OSS（ELKスタック、Prometheus＋Grafana等）による自社構築
Elasticsearch、Logstash、Kibanaを組み合わせて、ELKスタックを構成します。Prometheus＋Grafanaなども使えば、ログ収集と分析の基盤を自社で構築できます。
- 柔軟な調整：複雑な構成や特殊なログ形式に合わせ、画面や分析ロジックを自由に変えられる点が最大の利点です
- 費用とデータ管理：ライセンス料を無料に抑えられ、データを自社の管理下に置けます。厳格な要件にも対応しやすくなります
- 運用責任：サーバーの構築と保守に加え、監視基盤そのものの障害も自社で対応します
- 継続工数：技術が特定の担当者に偏りやすく、開発と維持に人件費がかかります
SaaS型ツール（Datadog、PagerDuty等）の活用
DatadogやPagerDutyなどのSaaS型ツールは、費用と業務への適合性を含めて特徴を確かめる必要があります。
- 導入と可用性：インフラ構築や保守は不要で、登録後すぐに使えます。基盤の稼働はクラウドベンダーが担保します
- 標準機能：機械学習による異常検知（AIOps）やSlack・Jira連携を備えた製品があります
- 従量課金：ログ量やホスト数に応じて課金され、大規模環境では月額数十万円〜数百万円になる場合があります
- 業務への適合：自社の運用を標準仕様に合わせる必要があり、細かな独自の習慣は反映しきれないことがあります
OSSとSaaSのどちらかを選ぶ方法のほかに、SaaSを基盤にAPI連携で固有の要件を満たす方法もあります。この方法は多くの先進企業が採用しており、事例を次の章で紹介します。
自社独自の原因調査・自動化基盤を内製した事例
先進企業では、優れたSaaSや生成AIをAPI連携で自社の手順に合わせ、必要な基盤を組み立てる例があります。こうしたコンポーザブルな開発へ移る動きも見られます。
API連携による自社運用フローへの適合
ある大手インターネットサービス企業は、アラート監視で、外部委託による一次切り分けと、自社エンジニアによる高度なトリアージを組み合わせています。
- 開発方法：PagerDuty等のSaaSを土台に固有の要件を加え、ゼロからは作りませんでした
- 運用への適合：標準機能のままでは導入せず、長年の運用手順や文書作成の習慣に合わせてAPI連携しました
- 成果：日常業務に溶け込む自社専用のインシデント管理基盤を構築しました
生成AIを活用したポストモーテム自動化構想
あるSREチームは、障害の振り返りと原因究明（ポストモーテム）の質を高めるため、AI環境を使った内製の構築を構想しています。その例として、Amazon Bedrockのような環境を挙げています。
構想には、障害票からの報告書の自動生成と、ログやチャットからのタイムライン作成が含まれます。これまで人手で行っていた報告書作成や整理を自動化することが狙いです。
自動化によって、エンジニアが原因分析や再発防止策の検討に、より多くの時間を割けるようにすることを目指しています。
AIサブエージェントによるカオスエンジニアリング自動化基盤
この事例は、障害が起きてから対応する運用から、事前に弱点を特定する運用へ変える自動化基盤の構築です。
- 基盤：Claude 3.5 SonnetをベースにしたAIサブエージェント「chaos-engineer」をCI/CDに組み込みます
- 検証：デプロイのたびに、ネットワーク遅延などの疑似障害を自律的に注入し、脆弱性を調べます
- 成果：平均復旧時間（MTTR）を65%削減し、事後の分析から事前の弱点発見へと基盤を進化させました
紹介した事例には、SaaSやAIサービスを土台にして、固有の要件に必要な部分を内製するという共通点があります。
フルスクラッチ開発のメリット・デメリット
ここまでの比較や事例を踏まえ、原因調査の基盤を完全にフルスクラッチで開発する場合の利点と注意点を見ていきます。
メリット：高いカスタマイズ性と業務への統合
フルスクラッチなら、自社の複雑な業務ロジックや社内ツールとAPIで統合し、独自の調査フローを構築できます。統合の対象には、チケット管理、社内チャット、電話システムなどがあります。
LINE社の事例のように、長年の運用手順や文書作成の習慣にも妥協なく合わせられます。その結果、エンジニアの日常業務に沿った仕組みを実現できます。
Chaos Engineerサブエージェントの事例のように、自社環境に特化した自動化も可能です。アラート対応や原因調査を効率化することで、人が高度な分析や再発防止策の検討に集中できる場合があります。
デメリット：高い技術コストと継続的な保守負担
フルスクラッチ開発を続けるうえでは、次の負担を見込む必要があります。
- 構築工数：ツール選定、基盤構築、連携開発には高い技術力が必要で、初期の構築や学習にも時間と人手がかかります
- 障害対応：平時の利用が少なくても、いざというときには稼働が必要で、自社基盤の不具合も対応の対象になります
- 継続保守：OS、ミドルウェア、連携先APIや自社コードの更新と修正が続きます
- 技術継承：担当者の異動や退職で基盤がブラックボックス化すると、属人化からの脱却という目的と矛盾しかねません
属人化からの脱却という目的と矛盾しないよう、設計の段階から引き継ぎの方法を考えておきます。あわせて、保守コストを自社で負担し続けられるかも確かめます。
発注判断のポイント
自社に合う開発方式を選ぶために、投資に見合う特殊性があるかや、SaaSと連携できる余地があるかを押さえておきます。
自社のシステム規模・特殊性と投資の釣り合い
フルスクラッチを検討する前に、自社の規模や業務特性が投資に見合うほど特殊かを見極めます。多くの企業では、汎用SaaSの標準機能で要件を満たせるケースが大半です。
完全なフルスクラッチが必要になるのは、極めて特殊な構成や、他社に類を見ない厳格なセキュリティ・データ保管要件を抱える一部の企業です。
投資範囲を決める際は、次の順に要件を確認します。
- SaaSの標準機能で対応できる範囲を見極める
- 標準機能で満たせない要件だけを洗い出す
- 不足する部分に限ってカスタマイズを検討する
この順序で進めれば、不要な投資を避けられます。
「SaaS＋API連携」のハイブリッド型の検討
発注の前には、開発会社に具体的な希望を伝え、各社の提案条件を比べます。
- 方式：先進事例のように、二択ではなくSaaSを基盤にAPI連携する方法が現実的な場合があります
- 工数：SaaSの堅牢な基盤と標準機能を活用するため、自社開発より少ない時間と人手で調整できます
- 依頼内容：「SaaSをベースにこの部分だけ連携したい」と伝えれば、費用と柔軟性が釣り合う提案を受けやすくなります
- 保守と体制：担当者の異動や退職のリスクも含めて、複数社に相談し、必要な範囲を見極めます
まとめ
ここまでは、開発を検討する背景から、OSS自社構築とSaaSの比較、内製の事例を見てきました。さらに、フルスクラッチ開発の利点と課題、発注判断も取り上げました。
OSSは柔軟にカスタマイズでき、セキュリティやデータ管理にも利点があります。一方で、構築・運用には工数がかかります。
SaaSは導入しやすい反面、大規模環境では月額数十万円〜数百万円の従量課金になる場合があります。加えて、標準仕様に自社の運用を合わせる難しさも課題です。
先進企業では、フルスクラッチではなく、PagerDuty等をAPI連携して自社の作業フローに合う基盤を構築しました。また、生成AIを使い、障害票からの報告書自動生成やログ・チャットからのタイムライン作成を内製する構想もあります。
AIサブエージェントのカオスエンジニアリングでは、MTTRを65%削減しました。SaaSやAIを基盤にする、コンポーザブルな内製化が主流になりつつあります。
発注時は、システムの規模や特殊性が投資に見合うかを見極めます。そのうえで、標準機能とハイブリッド型を確かめ、開発範囲を不足する要件に絞ります。
満たせない要件だけに絞ると、無駄のない投資判断につながります。まずは、複数の開発会社に現状の課題と希望する要件を伝え、相談してみるとよいでしょう。
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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。
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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。