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、要件整理から運用定着までの6つのフェーズを順に進めます。最初に業務目的と非機能要件を固めてから、適用範囲を小さく始めます。

安定稼働を確かめたうえで、継続的な改善につなげます。全体像は、Kubernetesのシステム開発の完全ガイドもご覧ください。

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Kubernetesのシステムの全体像

アプリを動かす基盤は、役割ごとの層で捉えられます。

Kubernetesは、コンテナ化した業務アプリを複数のサーバーにまたがって動かす基盤です。業務の機能を提供する業務パッケージとは、役割が異なります。

コンテナを業務システムとして安定稼働させる基盤

導入の判断では、「Kubernetesを使うか」を問う前に、業務で必要な可用性とリリース頻度を決めておきます。

アプリの機能は別途開発します。一方で、配置、自動復旧、通信、スケール、設定管理はKubernetesが担います。開発から運用までは、次の構成要素や機能を組み合わせて進めます。

クラスタ：コントロールプレーン、ワーカーノード、etcd
実行・通信：Pod、Deployment、Service、Ingress
設定・データ：ConfigMapとSecretで設定や機密情報を分離し、PersistentVolumeでデータを保持
開発・運用：CI/CD、コンテナレジストリ、ログ、メトリクス、アラート

たとえば受注システムでは、複数Podで動くWeb画面とAPIを、Deploymentでローリング更新できます。負荷が増えたときは、Horizontal Pod AutoscalerでPod数を調整できます。

受注データのDBは、同じクラスタに無理に載せなくても構いません。初期はマネージドDBや既存基盤に残す方法もあります。そのため、バックアップや障害復旧の責任範囲を明確にしておく方が安全な場合があります。

向いているシステムと選ばない方がよいケース

Kubernetesが向くかどうかは、システムの負荷やリリース、運用条件を見て判断します。

効果を検証しやすいシステム：負荷が変動するWebサービス、APIやバッチを独立してリリースしたいシステム
環境・リリース要件：開発・検証・本番の実行方式をそろえる、または頻繁な機能追加に自動復旧や段階リリースを使う
代替案も候補になる条件：単一の小規模アプリを少人数で運用し、月に数回程度のリリースで停止影響が限られる場合
Kubernetesの運用負担：更新、権限、ネットワーク、監視、脆弱性対応の人件費

小規模なアプリでは、仮想マシン、PaaS、Cloud Runの方が初期費用と運用負荷を抑えやすいことがあります。そのため、Kubernetesを使わない案も、同じ要件と5年総額で比べます。

ポイント

Kubernetesが向くかどうかは、業務に必要な可用性、リリース頻度、運用条件から判断します。小規模なアプリであれば、仮想マシンやPaaS、Cloud Runも同じ要件と5年総額で比べます。

Kubernetesのシステム開発の進め方：6つのフェーズ

業務と移行対象を固めてから、性能や復旧の条件を詰めます。

Kubernetes開発では、業務の目的と非機能要件を固めたうえで、適用範囲を小さく絞ります。クラスタの構築やYAMLの記述は、その後の段階です。

一括で発注する場合も、各段階の完了条件は契約や定例会で確認しておきます。

フェーズ1：要件整理による業務目的と非機能要件の数値化

要件整理では、対象範囲とPoC、非機能要件を具体的な内容に落とし込みます。

対象業務：利用者、ピーク時間、月間処理件数、外部連携、データ保存期間
移行範囲：API、画面、バッチ、ファイル連携、DBごとに対象と対象外を記録
PoC対象：全面移行に限らず、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選ぶ
性能・復旧要件：ピーク時RPS、同時利用者数、許容停止時間、RTO・RPO、目標復旧時間
運用要件：ログ保持期間、バックアップ世代、データ所在地、更新可能な時間帯

範囲と責任分担は、事業部から情シス、開発、運用、セキュリティ担当までが合意します。そのうえで、PoCの合格基準を1枚にまとめられれば、要件整理は完了です。

フェーズ2：選定でのEKS・GKE・AKS・自前構築の比較

通常は、コントロールプレーンの運用負担を減らせるEKS、GKE、AKSなどを第一候補にします。

EKS：AWSを利用し、IAMや監視を統合したい場合
GKE：Google Cloudのデータ分析やGKE Autopilotを活用したい場合
AKS：Microsoft Entra IDやAzureの業務資産を使う場合

まずは、認証やネットワーク、データ基盤との接続を比べます。加えて、データ所在地や契約・サポート、GPUの扱い、移行のしやすさも確認します。

オンプレミスやエッジ、厳格なデータ主権、既存の企業標準などがある場合は、自前構築やOpenShiftも検討の対象になります。自前構築では、証明書やコントロールプレーン、ネットワークを含む基盤全体を自社が担います。アップグレードや障害対応も、社内で受け持つことになります。

クラスタを作れるかだけでなく、業務シナリオのデモで、認証からバックアップ、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確かめます。

フェーズ3：設計・開発でのアプリと基盤の責任範囲の分担

設計・開発では、基盤、アプリ、移行と納品物の範囲を分けて考えます。

基盤設計：構成図と一覧表でクラスタ、通信、保存、権限、監視を定義
構成管理：再現可能な構成とパイプラインを整え、変更承認者を決める
アプリ設計：状態管理、通信、Graceful Shutdown、ヘルスチェックを確認

基盤図には、クラスタやノード、Namespaceを含むネットワーク構成を記載します。Pod、Service、Ingressの関係も、そこに描きます。

ストレージやIAM、Secretは一覧表にまとめます。監視、ログ、CI/CDも、同じ一覧表に加えます。

Dockerfileでイメージを固定し、脆弱性スキャンやSBOM、署名、タグ運用を組み込みます。さらに、HelmやKustomize、Terraformなどを使い、構成を再現できるようにします。

DBやファイルを移行する場合は、データの正本、同期方法、停止時間、ロールバックを先に設計しておきます。

アプリ側では、タイムアウトやリトライ、冪等性を設計の段階で確かめます。外部APIへの二重送信が起きないかも、あわせて見ておきます。

納品物には、設計書、IaCコード、CI/CD定義、監視ダッシュボードを含めます。Secretの登録、障害対応、運用引継ぎの手順まで含めておくと、特定のベンダーへの依存を抑えやすくなります。

フェーズ4：テストでの性能・障害復旧・セキュリティの検証

機能が正常に動くかどうかに加えて、障害時の挙動も検証します。

テスト工程：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
障害・負荷試験：Pod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、途中のロールバック
性能測定：ピーク時RPS、レイテンシ、エラー率、CPU・メモリ、キュー滞留を測り、要件値で判定
セキュリティ：権限、通信、Secretを管理し、監査と復旧も確認

RBACは最小権限にし、NamespaceとNetworkPolicyで通信範囲を絞ります。また、Secretをコードやイメージに埋め込まないようにします。

公式のSecurity Checklistは、API、ワークロード、ネットワーク、データ保護の観点を整理しています（出典：Kubernetes公式「Security Checklist」、2026年参照）。次に、API監査ログやイメージスキャン、Pod Securityを確かめ、修正の期限、バックアップの復元、証明書の更新も見ておきます。

個人情報を扱う場合は、安全管理措置と委託先の監督も要件に含めます。

フェーズ5：稼働での段階的な切り替え

本番に切り替える前に、業務を続けるための準備と、稼働を判定する条件を整えておきます。

1サービス、1部門、1地域などに範囲を絞り、段階的に移行します。
開発・本番環境を分けて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、切戻しをリハーサルします。
DBやファイルを残してアプリだけ先に移す方式も比較し、業務停止時間を検討します。
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。
障害時の代替手順、復旧後の差分登録、顧客連絡、経営層への報告条件を決めます。

稼働を判定する際は、主要業務の完了、エラー率、監視通知、復旧手順の実行を確かめます。

フェーズ6：定着での運用KPIと改善サイクル

稼働後も改善を続けて、運用を安定させます。

役割と月次KPI：アプリ・プラットフォームチームの役割、デプロイ頻度、変更失敗率、復旧時間、可用性
運用状況と訓練：Pod使用率、未対応アラート、クラウド費用を月次確認し、四半期ごとに更新と災害復旧訓練
バージョン期限：公開日、保守開始、EOLの予定を運用カレンダーで管理
教育・資産管理：ログ、エスカレーション、ロールバックを演習し、委託時も監視画面、リポジトリ、IaC、アカウント、設計書の所有者を明確化

Kubernetes 1.34系では、2026年6月9日に1.34.9が公開されました（出典：Kubernetes公式「Kubernetes 1.34」、2026年8月参照）。また、保守モードの開始予定は2026年8月27日、EOLの予定は2026年10月27日です。

合格基準は、担当者が不在でも、リリースや障害対応、復元、脆弱性修正、費用確認ができる状態にします。

ポイント

どのフェーズに進むかは、業務目的と非機能要件、PoCの合格基準がそろっているかで判断します。そろっていなければ、先に要件整理を固め直すのが安全です。

Kubernetesのシステム開発の費用相場とコストの内訳

対象範囲が広がるにつれて、企画時の費用レンジも上がります。

費用には、クラスタの料金だけでなく、アプリ改修、ネットワーク、監視、セキュリティも含まれます。さらに、移行、教育、24時間運用も費用に含めて考えます。

金額は、一般業務システムの相場、公式クラウド料金、リサーチノートを基にした、2026年時点の企画用レンジです。公的な一律価格統計は少ないため、実際の見積もりは、サービス数、環境数、可用性、移行範囲、対応時間などの条件で上下します。

PoCは300万〜800万円、本番の中小規模は800万〜2,000万円の目安

初期費用と期間は、対象範囲が広がるほど大きくなります。学習・PoCの1〜3か月から、大規模・広域対応の9〜24か月まで、4つの範囲で差があります。

学習・PoC：1サービス、単一クラスタ、基本CI/CD、最低限の監視。初期300万〜800万円程度、1〜3か月程度
本番の小〜中規模：複数環境。初期800万〜2,000万円程度、3〜6か月程度
複数サービス：DB・ファイル移行、外部連携、負荷・障害試験を含む場合、初期2,000万〜6,000万円程度、6〜12か月程度
大規模・広域対応：5,000万〜3億円超、9〜24か月程度となる可能性

本番の小〜中規模では、EKS・GKE・AKSのいずれかを使います。また、複数の環境にIngressやSecret、バックアップ、ログ、リリース手順を含めます。

大規模基幹、ハイブリッド、マルチクラウド、災害対策、厳格な監査に加えて、24時間365日運用や全社教育まで対象にする場合もあります。要件が増えるほど工数も増えるため、示したのは公開定価ではなく予算のレンジです。

クラウドの管理料と、ノード・周辺サービスの総額

クラウドの費用は、管理料と、ノードや周辺サービスの費用に分けて見ます。

EKS管理料：標準サポートは1クラスタ1時間0.10ドル、延長サポートは0.60ドル
EKSの月額換算：730時間なら月73ドルまたは438ドル。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
GKE管理料：1クラスタ1時間0.10ドル。請求アカウントあたり月74.40ドルの無料クレジットを案内
月次確認：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

EKS料金の出典：Amazon Web Services「Amazon EKS Pricing」、2026年8月参照。なお、更新を先送りすると延長サポートの費用が増えるため、費用と更新計画は合わせて考えます。

GKEの無料クレジットには対象クラスタの条件があり、リージョナルクラスタやコンピュート、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。出典はGoogle Cloud「Google Kubernetes Engine pricing」です（2026年8月参照）。

保守・運用費の目安（初期費用の年15〜20％）と対応範囲の確認

一般業務システムの保守費は、初期費用を基に見積もります。

保守費の目安：初期開発費の年15〜20％程度
初期費用別の年額：800万円なら120万〜160万円、2,000万円なら300万〜400万円、5,000万円なら750万〜1,000万円
対応範囲：夜間障害、脆弱性パッチ、クラスタ更新、SLO監視、FinOpsを含むと目安を超える可能性。月の時間・人数・対応時間帯を確認
費用の比べ方：初期費用と運用費を分け、移行や運用が別契約なら5年総額で比較

初期費用は、コンテナ化や設計、IaCとCI/CDの整備から、監視、診断、移行、試験、教育までの費用に分けて考えます。運用費は、クラウドやノード、ストレージ、通信、レジストリの費用から、監視、バックアップ、サポート、更新、運用代行の費用まで分けて見ます。

ポイント

予算の判断では、初期費用と運用費を分けたうえで、PoCと本番の企画用レンジを目安にします。保守・運用費は、対応範囲を確かめてから5年総額で比べます。

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、前提と対象範囲の違いから生まれます。そのため、RFPには、対象サービス、環境数、ピーク負荷、RTO・RPOを書きます。

クラウド、既存連携、データ量、稼働時間、納期、納品物もRFPに書き込みます。そのうえで、同じシナリオで複数社に依頼します。

同じ資料にそろえる要件定義と見積もりの前提

依頼書と見積書では、業務目的、技術要件、対応範囲をそろえておきます。

業務目的：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など
技術要件：サービス数、Pod数、ノード、リージョン、認証方式、DB、外部API、ログ保持、バックアップ世代、通知先、障害対応時間
24時間365日対応：監視、一次切り分け、復旧作業のどこまでかを分ける
見積もり範囲：標準機能、設定、追加開発、顧客側作業、別途費用を分ける
顧客側作業：マスタ整備、申請、ネットワーク開通、データクレンジング、受入担当。部署と期限を決める

見積書の工程は、要件定義、基本・詳細設計、実装を中心に分けます。テストから保守まで（移行、教育、稼働支援を含む）も、見積書で分けて示してもらいます。

実績よりも担当者、納品物、運用体制の比較

資格だけでなく、提案内容の根拠も確かめておきます。

本番実績：同規模の業務アプリ、アプリ改修と基盤構築の連携、障害時の一次対応
担当者：経験年数、稼働率、代替要員、更新担当、内製化支援
支援方法：クラウド請求の最適化、セキュリティレビュー。会社規模だけで比べない
納品物：構成図、設計書、IaC、CI/CD、監視、ダッシュボード、アラート、復元・障害対応手順、設定、テスト結果、教育資料
契約条件：コード・アカウントの所有権、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

大手SIer、専門会社、クラウド運用代行は、それぞれ役割が異なります。

追加費用になりやすいリスクの洗い出し

費用を比べる前に、移行で追加の作業につながりうる条件を把握しておきます。

追加費用の要因：古いミドルウェア、DB・ファイルの品質、外部API仕様、未計測のピーク負荷、申請の遅れ、受入担当不足
事前診断：代表サービスを1つ選び、コンテナ化の難易度と移行対象外・段階移行・リライトの3案を比較
PoCで測る項目：負荷、復旧、リリース、監視、費用
削減と維持：クラスタ・環境を増やしすぎず、機能、対象、時期、支援範囲から削減を検討

マネージドサービスや既存のマネージドDBを使う一方で、ログ保持とバックアップは業務リスクに合わせて決めます。

可用性やセキュリティを削ると、障害時の損失が大きくなります。そのため、監視などを一律に省かないことが大切です。

ポイント

見積もりの差は前提と対象範囲から生まれるため、RFPで前提をそろえてから、複数社に同じシナリオで依頼します。資格よりも、担当者や納品物、運用体制で比べます。

よくある質問（FAQ）

導入の必要性、費用、人材、既存システムの移行は、発注前に検討されることの多い論点です。

Kubernetesはどの規模のシステムに必要ですか？

アクセスや処理量の変動が大きく、複数のサービスを継続的にリリースするシステムで、効果を発揮します。

障害時の自動復旧や環境の標準化も、判断材料になります。規模だけでなく、可用性、リリース頻度、運用能力から判断します。

停止の影響が小さい小規模アプリであれば、PaaSなども先に比べます。

既存の業務システムをKubernetesへ移行できますか？

移行できる可能性はありますが、そのままコンテナ化できるとは限りません。特に、状態を持つDBや共有ファイル、古いOSやミドルウェア、固定IP連携、長時間バッチは、個別の診断が必要です。

APIやWeb層だけを先に移し、DBやファイルは既存またはマネージド基盤に残す段階移行も比べてみると、停止とリスクを抑えやすくなります。

EKS・GKE・AKSのどれを選べばよいですか？

自社の構成に応じて、候補となるサービスを比べます。

比較軸：認証、ネットワーク、データ分析、監視、サポート契約
EKS：AWSでIAMや監視を統合したい場合
GKE：Google Cloudのデータ分析やAutopilotを活用したい場合
AKS：AzureやMicrosoft Entra IDとの統合を重視する場合。Automaticは2025年9月に一般提供開始

AKS Automaticは、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。出典はMicrosoft Azure Blog「Azure Kubernetes Service Automatic」です（2025年）。

自動化の範囲が自社の変更管理に合うかは、PoCで確かめます。

Kubernetesは無料なのに、なぜ開発費用が高くなるのですか？

Kubernetes自体はオープンソースでも、導入や運用の周辺に費用がかかります。

開発・基盤費：アプリ改修、クラウド、ノード、ストレージ、通信
運用費：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
24時間365日運用：止められないシステムでは専門人材や運用委託が費用の中心
見積もり：クラスタ管理料だけでなく、初期費用と5年総額を分けて確認

まとめ：目的から逆算した段階的なKubernetes導入

6つのフェーズごとの完了条件の確認

開発は6段階で、要件整理から選定、設計・開発、テストを経て、稼働と定着へ進めます。最初に、業務目的や対象、ピーク負荷を決めておきます。加えて、RTO・RPO、セキュリティ、運用時間も決めておきます。

EKS・GKE・AKSやPaaSを同じ条件で比べ、小さなPoCで性能、復旧、リリース、監視、費用を確かめます。そして、合格した範囲から本番へ広げます。

初期費用と運用費の5年総額での比較

PoCは300万〜800万円、本番の小〜中規模は800万〜2,000万円程度が企画用のレンジです。あくまで目安で、アプリ改修や移行、運用条件によって変わります。

見積書では、クラウド、監視、バックアップ、更新、セキュリティ、24時間運用を分けて示してもらい、5年総額、納品物、責任分担を確かめます。導入しない案も含めて、継続して運用できる構成を選びます。

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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。