Kubernetes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

Kubernetesのシステム開発は、コンテナ化した業務アプリを安定して動かし、負荷変動や継続的なリリースに対応できる実行基盤を段階的に整える取り組みです。成功の鍵は、Kubernetesを導入すること自体ではなく、可用性・開発速度・環境標準化などの目的から逆算して進めることです。

本記事では、Kubernetesのシステム開発を、要件整理、選定、設計・開発、テスト、稼働、定着の6フェーズに分けて解説します。EKS・GKE・AKSなどのマネージドサービスを選ぶ基準、既存のデータベースやバッチを移行する際の考え方、2026年時点の企画用費用レンジ、見積もりで確認したい運用・セキュリティ項目まで、情シスや事業責任者が社内検討とRFP作成に使える形で整理します。

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Kubernetesのシステムとは何ですか？全体像を理解する

結論として、Kubernetesのシステムは販売管理や会計の業務パッケージではなく、コンテナ化した業務アプリケーションを複数のサーバーで実行・更新・監視するための基盤です。アプリの機能は別途開発し、Kubernetesが配置、自動復旧、通信、スケール、設定管理を担います。したがって、導入判断では「Kubernetesを使うか」よりも「どの業務を、どの可用性とリリース頻度で運用したいか」を先に決めます。

Kubernetesには、APIサーバーやスケジューラーなどを含むコントロールプレーン、コンテナを実行するワーカーノード、状態を保存するetcd、アプリの単位であるPod、複数Podを管理するDeployment、通信を受け付けるServiceやIngressがあります。ConfigMapとSecretで設定や機密情報を分離し、PersistentVolumeでデータを保持します。CI/CD、コンテナレジストリ、ログ・メトリクス・アラートを加えて、初めて開発から運用までの一連のシステムになります。

たとえば受注システムでは、Web画面とAPIを複数Podで動かし、Deploymentでローリング更新し、負荷が増えたときはHorizontal Pod AutoscalerでPod数を調整できます。一方、受注データを保存するデータベースまで同じクラスタに無理に載せる必要はありません。初期段階ではマネージドデータベースや既存基盤に残し、バックアップや障害復旧の責任範囲を明確にする方が安全な場合があります。

向いているのは、アクセス数や処理量が時間帯で変わるWebサービス、複数のAPIやバッチを独立してリリースしたいシステム、開発・検証・本番の実行方式をそろえたい企業、クラウドとオンプレミスをまたぐ環境です。機能追加を頻繁に行い、障害時に自動復旧や段階リリースを使いたい場合は、Kubernetesの効果を検証しやすいです。

反対に、単一の小規模アプリを少人数で運用し、リリースも月に数回程度で、停止時の影響が限定的であれば、仮想マシン、PaaS、Cloud Runなどの方が初期費用と運用負荷を抑えやすいです。Kubernetesはオープンソースですが、クラスタのアップグレード、権限、ネットワーク、監視、脆弱性対応を継続する人件費が発生します。技術選定会議では、Kubernetesを使わない案も同じ要件と5年総額で比較することが重要です。

Kubernetesのシステム開発の進め方：6つのフェーズ

Kubernetes開発は、いきなりクラスタを作ってYAMLを書くのではなく、業務上の目的と非機能要件を固め、適用範囲を小さく始めると失敗を抑えられます。以下では、各フェーズの作業、成果物、次の段階へ進む判断基準を具体化します。6フェーズを一括発注する場合でも、フェーズごとの完了条件を契約や定例会で確認します。

最初に、対象業務、利用者、ピーク時間、月間処理件数、外部連携、データの保存期間を整理します。業務API、画面、バッチ、ファイル連携、データベースのどこをKubernetesへ移すのかを一つずつ記録し、対象外も明記します。既存システムを全面移行するのではなく、負荷変動が大きいAPIや短いサイクルで改善したい機能からPoC対象にする方法が現実的です。

非機能要件は「高可用性」などの形容詞で終わらせず、ピーク時RPS、同時利用者数、許容停止時間、RTO・RPO、ログ保持期間、バックアップ世代、データ所在地、目標復旧時間、アップグレード可能な時間帯で表します。要件整理の完了条件は、事業部、情シス、開発、運用、セキュリティ担当が対象範囲と責任分担に合意し、PoCの合格基準を1枚にまとめられていることです。

通常は、コントロールプレーンの運用を減らせるEKS、GKE、AKSなどのマネージドKubernetesを第一候補にします。既にAWSを利用していてIAMや監視を統合したい場合はEKS、Google Cloudのデータ分析やGKE Autopilotを活用したい場合はGKE、Microsoft Entra IDやAzureの業務資産を使う場合はAKSというように、既存の認証・ネットワーク・データ基盤との接続から比較します。クラウドの名前だけで決めず、データ所在地、契約・サポート、GPUの必要性、移行しやすさを確認します。

自前構築やOpenShiftは、オンプレミス、エッジ、厳格なデータ主権、既存の企業標準などの理由がある場合に検討します。自前構築では、証明書、コントロールプレーン、ネットワーク、アップグレード、障害対応を自社が担います。選定時は、代表的な業務シナリオをデモしてもらい、クラスタを作れるかではなく、認証、バックアップ、リリース、ロールバック、障害時の連絡まで実演できるかを合格基準にします。

設計では、ネットワーク、クラスタ、ノード、Namespace、Pod、Service、Ingress、ストレージ、IAM、Secret、監視、ログ、CI/CDを構成図と一覧表にします。Dockerfileでイメージを固定し、レジストリへの脆弱性スキャン、SBOM、署名、タグの運用をパイプラインに組み込みます。YAMLを手作業で複製するのではなく、HelmやKustomize、Terraformなどで再現できる状態にして、誰が変更を承認するかも決めます。

業務アプリ側では、コンテナ内に状態を持たせない設計、タイムアウトとリトライ、冪等性、Graceful Shutdown、ヘルスチェックを確認します。DBやファイルを移行する場合は、データの正本、同期方法、切替時の停止時間、ロールバック、外部APIの二重送信を先に設計します。納品物には設計書だけでなく、IaCコード、CI/CD定義、監視ダッシュボード、Secretの登録手順、障害対応手順、運用引継ぎ資料を含めると、ベンダー依存を抑えられます。

テストは、単体、コンテナイメージ、マニフェスト、連携、業務シナリオ、性能、障害復旧、受入の順に分けます。正常に画面が表示されるだけでなく、Podの再起動、ノード停止、通信断、DB接続失敗、イメージ取得失敗、負荷急増、リリース途中のロールバックを試します。ピーク時RPS、レイテンシ、エラー率、CPU・メモリ、キュー滞留を測定し、要件で決めた数値を満たすかで判定します。

セキュリティでは、RBACを最小権限にし、NamespaceとNetworkPolicyで通信範囲を制限し、Secretをコードやイメージに埋め込みません。API監査ログ、イメージスキャン、Pod Security、脆弱性の修正期限、バックアップからの復元、証明書の更新も確認します。Kubernetes公式のSecurity Checklistは、APIアクセス、ワークロード、ネットワーク、データ保護などを確認項目として整理しています（出典：Kubernetes公式「Security Checklist」、2026年参照）。個人情報を扱う場合は、個人情報保護委員会の安全管理措置と委託先監督も要件に含めます。

稼働は、全業務を一度に移すより、1つのサービス、1部門、1地域などに範囲を絞る段階移行が安全です。開発環境と本番環境を分離し、初期データを検証し、旧システムの凍結時刻、最終同期、切替手順、切戻し判断を事前にリハーサルします。データベースやファイルを残す場合は、アプリだけ先にKubernetesへ移す方式も比較し、移行で業務を止める時間を短くします。

稼働初日は、開発会社、クラウド担当、業務部門、ヘルプデスクの連絡先と優先度を一本化します。障害時に紙や旧画面で受注を継続する代替手順、復旧後の差分登録、顧客への連絡、経営層への報告条件を決めておきます。稼働判定は、デプロイできたかだけでなく、主要業務が完了したか、エラー率が基準内か、監視通知が届くか、復旧手順を実際に実行できたかで行います。

稼働後は、クラスタを動かすだけでなく、アプリチームとプラットフォームチームの役割を定着させます。月次でデプロイ頻度、変更の失敗率、復旧時間、可用性、Podのリソース使用率、未対応アラート、クラウド費用を確認し、四半期ごとにアップグレードと災害復旧訓練を行います。Kubernetes 1.34系は2026年6月9日に1.34.9が公開され、保守モード開始予定が2026年8月27日、EOL予定が2026年10月27日と案内されています（出典：Kubernetes公式「Kubernetes 1.34」、2026年8月参照）。バージョン期限を運用カレンダーに入れることが重要です。

教育では、kubectlの使い方だけでなく、アラートを受けた人がどのログを見て、誰へエスカレーションし、どの条件でロールバックするかを演習します。運用を外部に委託する場合も、監視画面、リポジトリ、IaC、アカウント、設計書の所有者を明確にします。定着の合格基準は、特定の担当者が不在でもリリース、障害対応、バックアップ復元、脆弱性修正、費用確認を実行できる状態です。

Kubernetesのシステム開発の費用相場とコストの内訳

Kubernetesの費用は、クラスタ料金だけでなく、アプリ改修、ネットワーク、監視、セキュリティ、データ移行、教育、24時間運用まで含めて考えます。公的な一律価格統計は少ないため、以下の金額は一般業務システムの相場と公式クラウド料金、リサーチノートをもとにした2026年時点の企画用レンジです。実際の見積もりでは、対象サービス数、環境数、可用性、移行範囲、対応時間で上下します。

学習やPoCで1サービスをコンテナ化し、単一クラスタ、基本CI/CD、最低限の監視を整える場合は、初期300万〜800万円程度、期間1〜3か月程度を企画時の仮説にします。本番の小〜中規模業務システムで、EKS・GKE・AKSのいずれか、開発・検証・本番の複数環境、Ingress、Secret、バックアップ、ログ、リリース手順まで含める場合は、初期800万〜2,000万円程度、期間3〜6か月程度が一つのレンジです。

複数サービス、高可用性、既存DBやファイルの移行、外部連携、負荷試験、障害試験まで含める場合は、初期2,000万〜6,000万円程度、期間6〜12か月程度を見込みます。大規模基幹、ハイブリッド、マルチクラウド、災害対策、厳格な監査、24時間365日運用、全社教育まで対象にすると、5,000万〜3億円超、9〜24か月程度になる可能性があります。これは公開定価ではなく、要件が増えるほど工数が増えることを示す予算レンジです。

Amazon EKSは、標準サポートのクラスタ管理料が1クラスタ1時間あたり0.10ドル、延長サポートが0.60ドルです。730時間を単純に掛けると、管理料だけで月73ドルまたは438ドルですが、EC2、EBS、パブリックIPv4、ロードバランサー、通信、ログ、バックアップは別途発生します（出典：Amazon Web Services「Amazon EKS Pricing」、2026年8月参照）。バージョンアップを先送りすると延長サポート費が増えるため、費用と更新計画をセットにします。

Google Kubernetes Engineはクラスタ管理料が1クラスタ1時間あたり0.10ドルで、料金ページでは請求アカウントあたり月74.40ドルの無料クレジットが案内されています。ただし無料クレジットは対象クラスタに条件があり、リージョナルクラスタ、コンピュート、ロードバランサー、バックアップなどの全費用が無料になるわけではありません（出典：Google Cloud「Google Kubernetes Engine pricing」、2026年8月参照）。ノードのアイドル時間、過大なPodリクエスト、ログ保持量、ゾーン間通信を月次で確認します。

リサーチノートにある一般業務システムの目安では、保守費は初期開発費の年15〜20％程度を出発点にできます。初期800万円なら年120万〜160万円、2,000万円なら年300万〜400万円、5,000万円なら年750万〜1,000万円という計算ですが、Kubernetes固有の夜間障害対応、脆弱性パッチ、クラスタアップグレード、SLO監視、FinOpsを含めると、この範囲を超える可能性があります。割合だけでなく、月何時間、何人、何時から何時まで対応するかを確認します。

初期費用には、アプリのコンテナ化、クラスタ・ネットワーク設計、IaC、CI/CD、監視、ログ、脆弱性診断、データ移行、性能試験、教育を分けて記載してもらいます。ランニング費用には、クラウド、ノード、ストレージ、通信、レジストリ、監視、バックアップ、サポート、アップグレード、運用代行を分けます。最初の見積もりで安く見えても、運用や移行が別契約なら、5年総額で比べないと判断を誤ります。

Kubernetesのシステム開発で見積もりを取る際のポイント

見積もりの差は、開発会社の計算方法だけでなく、前提条件と含む範囲の差から生まれます。「Kubernetes環境を構築したい」だけでは、アプリ改修、データ移行、監視、運用、教育が含まれるか分かりません。RFPには、対象サービス、環境数、ピーク負荷、RTO・RPO、利用クラウド、既存連携、データ量、稼働時間、納期、必要な納品物を記載し、同じシナリオで複数社に依頼します。

依頼書には、業務上の目的と技術要件を分けて書きます。目的は「ピーク時も受注を止めない」「週1回のリリースを安全に行う」「開発・検証・本番の差異を減らす」などです。技術要件は、サービス数、Pod数の想定、ノードの種類、リージョン、認証方式、データベース、外部API、ログ保持、バックアップ世代、監視通知先、障害対応時間です。特に「24時間365日対応」は、監視だけか一次切り分けまでか、復旧作業まで含むかを分けます。

見積書では、要件定義、基本設計、詳細設計、実装、テスト、移行、教育、稼働支援、保守を工程別に分けてもらいます。標準機能、設定、追加開発、顧客側作業、別途費用の区分があると、後から「想定外の追加」になりにくいです。顧客側の作業には、マスタ整備、アカウント申請、ネットワーク開通、データクレンジング、受入担当の確保が含まれるため、担当部署と期限を決めておきます。

ベンダー選定では、資格の有無だけでなく、同規模の業務アプリを本番運用した実績、アプリ改修と基盤構築をつなぐ体制、障害時の一次対応、クラウドの請求最適化、セキュリティレビューの方法を確認します。提案時には、担当予定者の経験年数、稼働率、代替要員、アップグレードを誰が実施するか、内製化を支援できるかを質問します。大手SIer、専門会社、クラウドの運用代行は役割が異なるため、会社規模だけで比べないことが大切です。

納品物は、構成図、設計書、IaCリポジトリ、CI/CDパイプライン、監視設定、ダッシュボード、アラート一覧、バックアップ・復元手順、障害対応表、セキュリティ設定、テスト結果、教育資料まで確認します。ソースコードやクラウドアカウントの所有権、契約終了時のデータ返却、他社への引継ぎ、OSSライセンス、脆弱性修正の責任を契約に書くと、将来のロックインを抑えられます。

追加費用が生じやすいのは、古いミドルウェアがコンテナ化できない、DBやファイルのデータ品質が悪い、外部APIの仕様が不明、ピーク負荷の実測がない、ネットワークや権限申請に時間がかかる、受入担当が確保できないといった場合です。提案前に、代表サービスを1つ選んでコンテナ化の難易度を診断し、移行対象外、段階移行、リライトの3案を比較します。PoCを行うなら、単に動かすのではなく、負荷、復旧、リリース、監視、費用を測定します。

費用を抑える場合は、クラスタ数や環境数をむやみに増やさず、マネージドサービスと既存のマネージドDBを使い、ログ保持やバックアップの要件を業務リスクに合わせます。ただし、可用性やセキュリティを削って安く見せると、障害時の損失が大きくなります。削減候補は、機能の優先順位、対象サービス、移行時期、開発支援の範囲から検討し、監視、バックアップ、脆弱性対応、復旧試験を一律に省かないことが重要です。

よくある質問（FAQ）

Kubernetesのシステム開発では、技術の難しさだけでなく、導入の必要性、費用、社内人材、既存システムの移行がよく問題になります。ここでは、発注前に多く寄せられる質問に結論から回答します。

アクセスや処理量の変動が大きく、複数サービスを継続的にリリースし、障害時の自動復旧や環境標準化が重要なシステムで効果を発揮します。規模だけで決まるものではなく、可用性、リリース頻度、チームの運用能力を含めて判断します。小規模で停止影響が小さいアプリなら、PaaSなどを先に比較します。

移行できる可能性はありますが、既存システムをそのままコンテナ化できるとは限りません。状態を持つDB、共有ファイル、古いOSやミドルウェア、固定IPを前提にした連携、長時間バッチは個別診断が必要です。まずAPIやWeb層だけを移行し、DBやファイルを既存またはマネージド基盤に残す段階移行を比較すると、業務停止とリスクを抑えやすいです。

既存クラウド、認証、ネットワーク、データ分析、監視、サポート契約を最優先に比較します。AWS中心ならEKS、Google CloudのサービスやAutopilotを活用するならGKE、AzureやMicrosoft Entra IDとの統合を重視するならAKSが候補になります。Microsoftは2025年9月にAKS Automaticの一般提供を開始し、ノード設定や監視などを自動化する方向を示しています（出典：Microsoft Azure Blog「Azure Kubernetes Service Automatic」、2025年）。ただし、自動化の範囲と自社の変更管理が合うかをPoCで確認します。

Kubernetesのソフトウェア自体がオープンソースでも、業務アプリの改修、クラウドやノード、ストレージ、通信、監視、バックアップ、セキュリティ、アップグレード、障害対応に費用がかかります。特に24時間365日で止められないシステムは、専門人材や運用委託の費用が中心になります。クラスタ管理料だけでなく、初期費用と5年総額を分けて見積もると、無料という言葉に引きずられず判断できます。

まとめ：目的から逆算して段階的にKubernetesを導入します

Kubernetesのシステム開発は、要件整理、選定、設計・開発、テスト、稼働、定着の6フェーズで進めます。最初に業務目的、対象サービス、ピーク負荷、RTO・RPO、セキュリティ、運用時間を決め、EKS・GKE・AKSやPaaSを同じ条件で比べます。そのうえで、小さなサービスを使ったPoCで性能・復旧・リリース・監視・費用を確認し、合格した範囲から本番へ広げます。

費用は、PoCで300万〜800万円、本番の小〜中規模で800万〜2,000万円程度という企画用レンジから検討できますが、公開定価ではありません。アプリ改修、データ移行、クラウド、監視、バックアップ、アップグレード、セキュリティ、24時間運用を見積書で分離し、5年総額と納品物、責任分担を確認してください。Kubernetesを導入しない選択肢も含め、業務の成果と運用を継続できる体制から最適な構成を決めることが成功につながります。

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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。

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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。