モノリシックのシステム開発でおすすめの開発会社/ベンダー6選と選び方

モノリシックのシステム開発でおすすめの会社は、単に古いシステムを作れる会社ではなく、現行業務を調査して残す部分・分ける部分・作り直す部分を判断できる会社です。本記事では、株式会社riplaを最初に、業務システムの新規開発からレガシー資産のモダナイゼーション、クラウド移行、運用保守まで相談しやすい6社を紹介します。

モノリスかマイクロサービスかを先に決めると、不要な再構築や複雑な運用を招くことがあります。2026年時点の費用目安、各社の公式情報、見積もりで確認すべき項目をもとに、自社の規模・変更頻度・障害許容度・組織体制・予算に合う発注先を選べるように整理します。

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モノリシックのシステム開発会社選びが重要な理由

モノリシックのシステムは、顧客管理、受注、在庫、請求、認証、帳票、バッチなどを一つのアプリケーションとして設計・ビルド・デプロイする構成です。IBMも、複数の業務機能を単一のコードベースで実行する開発モデルとして説明しています（出典: IBM Think「モノリシック・アーキテクチャーとは」、2026年確認）。ただし、モノリシックとは1台のサーバーだけで動くという意味ではなく、クラウド上で複数台に冗長化されたシステムも、変更単位とデプロイ単位が一体ならモノリスに含まれます。

モノリスは、データモデルや業務ルールが同じアプリケーション内で強く結び付くため、1つの画面改修でも受注、在庫、請求、帳票、バッチに影響することがあります。開発会社が画面制作だけを見て見積もると、現行コードの解析、データ移行、総合テスト、切り替え後の監視が後から膨らみます。反対に、業務フローと依存関係を先に可視化できる会社なら、安定稼働している部分を活かしながら、問題の大きい領域だけを段階的に刷新できます。

「モノリシックだから悪い」「マイクロサービスなら必ず安い」という判断も適切ではありません。変更頻度が低く、データ整合性を重視し、少人数で運用する業務システムでは、モジュラーモノリスやクラウド上のモノリスが合理的な場合があります。必要なのは、技術トレンドではなく、業務価値と将来の変更を基準に構成を選ぶことです。

最初の相談では、現行システムの構成図だけでなく、業務フロー、利用者数、ピーク時の処理量、外部連携、夜間バッチ、障害時の許容停止時間を伝えます。仕様書が不足していても、ソースコード、データベース定義、帳票サンプル、運用担当者へのヒアリングから現行資産を復元できるかを確認します。特に「現行コードが読めない場合の解析方法」「データを移行する前のクレンジング」「旧システムへの切り戻し条件」は、提案書と契約書に具体的に書かれている必要があります。

株式会社ripla｜コンサルから開発まで一気通貫で支援

株式会社riplaは、コンサルティングから開発まで一気通貫で支援できる企業です。IT事業会社として社内DXを推進してきた経験を活かし、ビジネスへの成果創出とシステムの定着支援に強みがあります。営業・顧客・生産・販売管理など、幅広い基幹システムの構築・導入実績があり、企業の業務要件に合わせて柔軟に対応できる体制を整えています。

riplaの強みは、システムを納品して終わりにせず、業務で使われ続ける状態まで設計しやすい点です。モノリシックな基幹システムでは、機能の正しさだけでなく、現場の入力手順、承認、帳票、マスタ更新、例外処理が定着することが成果を左右します。業務部門とIT部門の間に入り、目的や優先順位を整理しながら、必要な機能を一つの業務アプリケーションにまとめる相談に向いています。

最初からマイクロサービス化するのではなく、現行の業務境界を把握したうえで、スクラッチ開発、パッケージ活用、クラウド移行、モジュール整理を比較できる点も重要です。開発会社に丸投げしたくない企業は、要件定義、優先順位付け、データ設計、運用ルールの検討から伴走できるかを相談するとよいです。

販売管理、顧客管理、生産管理など複数の業務をつなぎたい企業や、社内DXを進めながら現場定着まで支援してほしい企業に向いています。既存システムの全部を一度に捨てるのではなく、業務上の重要度を見極めて段階的に改善したい場合も相談しやすいです。候補に入れる際は、対応できるクラウド環境、データ移行の範囲、開発後の保守・改善の体制、ソースコードや設計書の引き渡し条件を確認します。

日本IBM｜大規模基幹とハイブリッドクラウドのモダナイゼーション

日本IBMは、基幹システム、ハイブリッドクラウド、コンテナ基盤を組み合わせた大規模なモダナイゼーションを検討する企業に適した候補です。IBMは公式解説で、モノリシック・アーキテクチャーの利点として開発・デプロイ・デバッグのシンプルさを挙げる一方、結合が強くなると変更や拡張の影響が大きくなる点も説明しています。

既存資産を活かすアプリケーションモダナイゼーションや、IBM Cloud、Red Hat系のコンテナ・マイクロサービスを含むハイブリッド構成を検討できることが強みです。IBMの公式情報では、既存の業務データやビジネスロジックを活用しながら、柔軟性やスピードの足かせとなる部分を変革する考え方が示されています（出典: IBM「モダナイゼーションとは」、2026年確認）。そのため、単純な全面再構築だけでなく、クラウドリフト、リプラットフォーム、API化を組み合わせたい案件に適しています。

複数拠点・複数部門にまたがる基幹系、オンプレミスとクラウドが混在する環境、可用性・監査・セキュリティ要件が厳しい企業に向いています。大規模案件では、現行資産の解析から移行計画、基盤、運用設計までの分担を明確にすることが重要です。提案を受ける際は、IBM製品の採用が必須なのか、他社クラウドを含めた中立的な比較が可能なのか、移行後の運用費と契約期間を確認します。

NTT DATA｜大規模SIとレガシー資産のモダナイズ

NTT DATAは、業種別の大規模SI、従来型のアプリケーション開発、クラウドネイティブ技術を組み合わせたい企業の候補です。公式のアプリケーション開発・管理サービスでは、アジャイル、DevOps、Cloud Native、iPaaSなどとウォーターフォール開発を適材適所で統合する強みが示されています。既存モノリスを維持しながら一部を刷新する案件でも、全体の業務・データ・運用を見た計画が必要になります。

NTT DATAは、開発から保守までを含む大規模な体制を組みやすく、既存アプリケーションのモダナイゼーションやクラウド移行に生成AIを活用する取り組みも公式に案内しています。2026年確認時点の公式ページでは、Coding by NTT DATAについて、レガシーアプリケーションのモダナイズ、ソフトウェア開発・保守、クラウド移行の自動化を説明しています（出典: NTT DATA「生成AI」、2026年確認）。ただし、AIで変換できる範囲と、人が業務ルールを検証する範囲を分けて計画する必要があります。

金融、公共、製造、流通など、業務停止の影響が大きく、複数の外部システムと連携する企業に向いています。大規模な移行では、現行と新システムを一時的に並行稼働させることがあり、データの二重登録や切り替え順序の管理が課題になります。相見積もりでは、担当する業界チームの経験、移行リハーサルの回数、障害時のエスカレーション、保守の地域・時間帯を確認すると比較しやすいです。

富士通｜現行資産の可視化から段階的な基幹刷新

富士通は、メインフレーム、UNIX、オフコン、レガシー化したオープン資産などを含む基幹システムの刷新を、クラウドや業務変革と一体で進めたい企業に適しています。2026年2月の公式資料では、ブラックボックス化、保守終了、技術者の退職といった課題を挙げ、現行資産の可視化やデータ活用をモダナイゼーションの起点として整理しています（出典: 富士通「富士通の次世代モダナイゼーションソリューション」、2026年確認）。

富士通の公式資料は、リホスト、リライト、リビルドを使い分け、単なる再構築ではなく既存のアプリケーション稼働資産を活かす考え方を示しています。要件が整理されていない古いモノリスでは、いきなり新技術へ置き換えるより、ソースコード・データ・業務手順を分析して、不要な機能を特定する工程が重要です。生成AIによる設計書復元などの新しい手法を使う場合も、出力結果を現場担当者と照合する品質管理が欠かせません。

長期間使ってきた基幹システムの知識が属人化している企業、複数の事業や拠点にシステムが分散している企業、経営層と現場を巻き込んで刷新したい企業に向いています。富士通の2026年資料では、同社自身が2019年時点でグローバルに4,000を超える業務システムを抱え、ERPやCRMの統合を進めた事例も紹介しています。これは自社事例であり、発注企業の成果を保証するものではありませんが、大規模な資産統合の進め方を検討する材料になります。

日立製作所｜モノリスからマイクロサービスへの段階移行

日立製作所は、従来型のモノリシックなシステムからマイクロサービスへ段階的に移行したい企業の候補です。公式の「マイクロサービステクニカルソリューション」では、モノリシックからマイクロサービスへのアプリケーションアーキテクチャー設計支援、コンテナ・クラウド移行、API管理などを案内しています（出典: 日立製作所「マイクロサービステクニカルソリューション」、2026年確認）。

マイクロサービス化の成否は、サービスを細かく分けることではなく、業務境界、データ所有、トランザクション、チーム責任を再設計できるかで決まります。日立製作所のように大規模開発で培った非機能要件や、変化に強いアーキテクチャーを扱う会社へ相談する場合は、分割対象を選ぶ根拠と、分割しない領域の理由を提案書に書いてもらうと判断しやすいです。

利用量の差が大きい機能だけを個別に拡張したい企業、頻繁に変更する顧客接点と安定性が重要な基幹処理を分けたい企業、将来的に複数チームで開発する企業に向いています。移行ではAPIゲートウェイやプロキシを置き、旧モノリスと新サービスへの経路を制御することがあります。通信障害、データ整合性、監視対象の増加も含めて設計できるかを確認し、サービス数を増やすこと自体を成果にしないことが大切です。

SCSK｜クラウドネイティブ化と運用改善を段階的に支援

SCSKは、既存システムを一度に作り替えず、クラウド移行、アーキテクチャー改善、運用自動化を段階的に進めたい企業の候補です。SCSKの公式情報では、クラウドネイティブ化を検討・評価・準備・実装移行・最適化の段階に分け、レガシーシステムのモダナイズや技術選定を支援しています。既存モノリスをクラウドへ移して安定稼働させ、その後にモジュール整理や一部サービス化を進める計画と相性がよいです。

クラウドネイティブの導入では、コンテナやマイクロサービスを採用するだけでなく、CI/CD、監視、ログ、権限、バックアップ、障害対応の運用モデルを整える必要があります。SCSKの公式サービスでは、現状分析に基づくロードマップ作成、シンプルなアーキテクチャー設計、技術選定、組織内の技術力向上まで扱っています（出典: SCSK「クラウドネイティブな開発をしたい」、2026年確認）。そのため、開発後に自社で運用できる体制を作りたい企業に向いています。

オンプレミスの業務システムをクラウドへ移したい企業、運用担当者の負担を減らしたい企業、将来の拡張に備えて開発と運用を見直したい企業に向いています。SCSKの公式事例やサービス内容を確認する際は、自社と同じ業種・データ量・可用性要件に近い案件があるかを質問します。また、クラウド利用料とマネージドサービス費用、24時間監視、障害対応の時間帯、内製化支援の範囲を分けて比較すると、初期費用だけでは見えない差を把握できます。

モノリシックのシステム開発会社を選ぶポイント

6社は規模や得意領域が異なるため、企業名の知名度だけで順位を決めるのではなく、現行システムの状態と発注目的を照合します。特に新規開発と既存モノリスの刷新では必要な工程が異なり、同じ「業務システム開発」という言葉でも見積もりの前提が変わります。

実績は「大規模案件が多い」という表現だけでなく、自社に近い業務、利用者数、データ量、連携数、稼働時間、移行方式で確認します。公開事例がなくても、匿名化した構成図、テスト計画、障害対応の手順、移行リハーサルの成果物を見せてもらえるかを質問できます。現行コードが古い、ドキュメントがない、担当者が退職しているといった条件での解析経験があるかも重要です。

「モノリスをマイクロサービス化した件数」だけを実績にしないことも大切です。業務の境界が曖昧なまま分割すると、分散トランザクション、通信障害、監視、データ重複が増えます。AWSのPrescriptive Guidanceでも、全面的な一括移行は変革リスクと業務中断を大きくしやすく、既存システムの周囲に新機能を段階的に追加するStrangler Figパターンが紹介されています（出典: AWS Prescriptive Guidance、2026年確認）。

技術力は、採用技術の多さよりも、要件に応じて構成を選び、品質を数値で検証できるかで評価します。可用性は年間停止時間、性能は同時利用者数や応答時間、拡張性はピーク時の処理量、セキュリティは認証・権限・暗号化・監査ログ・脆弱性対応、移行性は切り戻し時間とデータ照合方法までRFPに書きます。IPAの非機能要求グレードは、可用性、性能・拡張性、運用・保守性、移行性、セキュリティなどを要件定義で整理する材料になります。

2026年2月6日には、IPAが「IT製品の調達におけるセキュリティ要件リスト活用ガイドブック」第2.1版の公開を案内しています（出典: IPA「IT製品の調達におけるセキュリティ要件リスト」、2026年確認）。個人情報や機密情報を扱うシステムでは、MFA、最小権限、保存・通信データの暗号化、ログの改ざん防止、バックアップからの復旧テスト、委託先の脆弱性対応を契約前に確認します。

2026年公開の業務システム開発相場では、単一業務のカスタム開発が100万〜500万円、複数業務を統合する基幹システムが1,000万〜3,000万円以上と整理される例があります。モノリシック固有の公的な平均価格ではないため、あくまで比較用の目安です。要件、画面数、外部連携、データ量、可用性、既存資産の状態で大きく変わります（出典: Cataly Design「業務システム開発の費用相場」、SIA「システム開発の費用・相場」、2026年確認）。

記事作成時点の実務目安として、新規の小規模業務システムは300万〜700万円、期間は3〜4か月、中規模は700万〜1,500万円、期間は5〜8か月、大規模な全社基幹は1,500万円以上で、5,000万〜1億円超、期間は8〜12か月または1〜2年以上になる場合があります。既存モノリスのクラウドリフトやモジュール整理は500万〜1,500万円程度、中規模のリライトやデータ移行は1,500万〜5,000万円程度、大規模な段階分割は5,000万円〜数億円以上を推定レンジとして考えます。これらは正式見積もりではなく、現行調査前の予算検討用です。

見積書は、要件定義、現行資産分析、設計、環境構築、実装、単体・結合・総合・性能・セキュリティ試験、データ移行、教育、リリース、安定化、保守に分けてもらいます。モノリスは影響範囲が広いため、テスト工程が極端に小さい提案は注意が必要です。年間保守費も初期開発費の15〜25％程度という目安だけで判断せず、脆弱性対応、法改正、夜間監視、障害時の復旧、軽微な改修が含まれるかを確認します。

よくある質問

最後に、モノリシックのシステム開発会社を探す企業からよく寄せられる質問に回答します。自社の状況を整理する際は、現在の不満だけでなく、今後増える業務、許容できる停止時間、社内で維持できる運用体制も合わせて確認します。

モノリシックのシステムとは、複数の業務機能を一つのコードベースや実行単位にまとめて開発・デプロイする構成です。顧客管理、受注、在庫、請求などを同じアプリケーションとデータベースで扱うことが多いですが、クラウド上で複数サーバーに冗長化してもモノリスである場合があります。

どちらが良いかは、変更頻度、障害許容度、データ整合性、チーム体制、予算で変わります。小規模なチームで業務範囲が明確ならモノリスやモジュラーモノリスが運用しやすく、機能ごとに独立したリリースや個別スケールが必要ならマイクロサービスを検討します。既存モノリスは、業務単位で一部を切り出す段階移行から始めると、全面移行のリスクを抑えやすいです。

新規開発は小規模で300万〜700万円、中規模で700万〜1,500万円、大規模な基幹システムでは1,500万円以上が目安です。既存システムの刷新では、現行解析、データ移行、並行稼働、総合テスト、切り戻し計画が加わるため、クラウドリフトでも500万〜1,500万円程度、段階分割や大規模再構築では5,000万円〜数億円以上になる場合があります。実際の金額は現行調査後に決まるため、工程別の相見積もりを取得します。

まとめ

モノリシックのシステム開発会社を選ぶときは、モノリスかマイクロサービスかを先に決めず、現行業務とデータの境界を調査してから、今のまま使う、モジュールを整理する、クラウドへ移す、段階的に分割する、全面再構築するという選択肢を比較します。株式会社ripla、日本IBM、NTT DATA、富士通、日立製作所、SCSKは、それぞれ得意な案件規模や支援領域が異なるため、自社の課題に合う会社へ相談します。

問い合わせ前に、業務フロー、現行システムの構成、利用者数、ピーク負荷、連携先、データ量、停止可能時間、セキュリティ要件、予算と希望時期を整理します。設計書がなくても、画面一覧、帳票、CSV、バッチ一覧、障害履歴、運用担当者の知見があれば、初期診断の材料になります。

「現行コードとデータをどのように解析しますか」「モジュール分割の単位と根拠は何ですか」「移行中の旧新データをどう整合させますか」「切り替えに失敗した場合、何分でどの状態へ戻せますか」「性能・セキュリティ・復旧テストの証跡をもらえますか」「ソースコード、設計書、IaC、テスト仕様、データ定義はどこまで引き渡されますか」と質問します。回答が曖昧なまま契約を急がず、業務責任者と技術責任者の双方が納得できる提案を選ぶことが成功への近道です。

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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。