モノリシックのシステム開発では、現行業務を調べて残す部分・分ける部分・作り直す部分を判断できるかで発注先を選ぶとよいです。
先にモノリスかマイクロサービスかを決めると、不要な再構築や複雑な運用を招くことがあります。株式会社riplaを含む6社を、新規開発・刷新・クラウド移行・運用保守の得意分野から比べます。
▼全体ガイドの記事
・モノリシックのシステム開発の完全ガイド
- 範囲の判断：どの機能を残し、どの機能を分けるかの見極め
- 得意分野の比較：新規開発や移行、運用保守ごとの強み
- 費用の目安：金額の幅と、見積もりで確認する項目
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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、業務の機能を一つのアプリケーションにまとめ、設計・ビルド・デプロイを一体で行う構成です。まとめて入る機能の例は次のとおりです。機能どうしが強く結び付くため、発注先がこの範囲全体を見て計画できるかが、選び方の分かれ目になります。
- 顧客管理・受注：取引先の情報と注文の受付を、同じアプリケーションで扱う
- 在庫・請求：商品の数量と代金の計算を、同じアプリケーションで管理する
- 帳票：請求書などの書類を出力する
- 認証：利用者のログインと権限を確認する
- バッチ：夜間などにまとめて行う定期処理
IBMの解説でも、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されています（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、モノリシックは1台のサーバーで動く構成を指すとは限りません。クラウド上で複数台に冗長化されたシステムでも、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。
適切なパートナー選定が成否を分ける理由
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いています。そのため、1つの画面改修でも、受注や在庫、請求、帳票、バッチに影響することがあります。
開発会社の進め方によって、結果は次のように変わります。
- 画面制作だけを見た見積もり：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。
- 業務フローと依存関係を先に洗い出す進め方：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」という判断は、どちらも決めつけです。たとえば、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。
発注前に確認すべきポイント
最初の相談では、現行システムの構成図に加えて、業務フローや利用者数、ピーク時の処理量を伝えます。あわせて、外部連携、夜間バッチ、障害時に許容できる停止時間も共有します。
仕様書が不足していても、現行資産を復元できるかを確認します。その材料には、ソースコードやデータベース定義、帳票サンプル、運用担当者へのヒアリングがあります。
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・導入実績があります。また、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。
特徴と強み
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か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。マイクロサービス化を最初から前提とせず、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べられる点も特徴です。
開発会社に任せきりにしたくない企業は、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。
得意領域・向いている企業
販売管理や顧客管理、生産管理など、複数の業務をつなぎたい企業が候補になります。社内DXを進めながら、現場への定着まで支えてほしい企業にも合います。
既存システムをすべて一度に入れ替えるより、業務上の重要度を見極めて段階的に改善したい場合にも相談しやすいです。
候補に入れるときは、対応できるクラウド環境と、データ移行の範囲を確認します。開発後の保守・改善体制や、ソースコード・設計書の引き渡し条件も見ておきます。
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。
特徴と強み
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）。
IBMは、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。
得意領域・向いている企業
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。
大規模な案件では、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、事前に明確にしておく必要があります。
提案を受けるときは、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、アジャイルや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。
特徴と強み
NTT DATAは、開発から保守までを含む大規模体制を組みやすく、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を使う取り組みを公式に案内しています。2026年確認の公式ページでは、Coding by NTT DATAが、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示しています（出典: NTT DATA「生成AI」、2026年確認）。
移行では、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。
得意領域・向いている企業
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ます。その場合、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や移行リハーサルの回数を確認します。さらに、障害時のエスカレーションや保守の地域・時間帯も見ておくと、比べやすいです。
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、メインフレームや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ています。そのうえで、現行資産の状態を洗い出すことや、データを活用することを、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）。
特徴と強み
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を先に行うことが大切です。
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。
得意領域・向いている企業
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。
これは同社の事例で、発注企業の成果を保証するものではありません。ただし、大規模な資産統合の進め方を検討する材料にはなります。
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）。
特徴と強み
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に相談するなら、分割する対象を選んだ根拠と、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。
得意領域・向いている企業
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、監視対象の増加まで含めて設計できるかを確認します。サービス数を増やすこと自体は、成果とは言えません。
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。
特徴と強み
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・障害対応など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）。
特に、開発後に自社で運用できる体制を作りたい企業に適しています。
得意領域・向いている企業
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・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べます。初期費用だけでは見えない差も把握できます。
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ります。そのため、企業名の知名度で順位を付けるのではなく、現行システムの状態と発注目的を照らし合わせます。
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ます。同じ業務システム開発という言葉でも、見積もりの前提は変わります。
実績と経験を確認する方法
実績は「大規模案件が多い」という表現だけでなく、自社に近い業務かどうかで確認します。その近さは、次の5つの観点で見ます。
- 利用者数：同時に使う人の規模が自社に近いか
- データ量：扱う情報の量が自社と同程度か
- 連携数：つなぐ外部システムの数と種類を比べる
- 稼働時間：業務を止められない時刻帯と、許容できる停止の長さを確かめる
- 移行方式：一括で切り替えたか、段階的に移したか
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どうかも、確かめておきたい点です。
「モノリスをマイクロサービス化した件数」だけで実績を判断すると、業務の境界が曖昧なまま分割され、分散トランザクションや通信障害、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いと示されています。
既存システムの周囲に新機能を段階的に追加するStrangler Figパターンも紹介されています（出典: AWS Prescriptive Guidance、2026年確認）。
技術力と専門性の評価
技術力は、採用技術の多さより、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。RFPには、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まで書きます。
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含めます。また、IPAの非機能要求グレードは、要件定義で非機能要件を整理する材料になります。次の5項目ごとに、数値の目標を書き込みます。
- 可用性：止めてよい時間の上限を数値で示せるか
- 性能・拡張性：利用が増えても応答と処理量を保てるか
- 運用・保守性：稼働後の変更や障害対応を続けられるか
- 移行性：旧システムへの切り戻し手順が決まっているか
- セキュリティ：外部からの侵入や情報漏えいへの備えが書かれているか
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）。特に、個人情報や機密情報を扱うシステムでは、MFAや最小権限、保存・通信データの暗号化、ログの改ざん防止を確認します。
発注側は、バックアップからの復旧テストと委託先の脆弱性対応も、契約前に確かめます。
プロジェクト管理体制と見積もりの確認
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く、正式見積もりでもないため、現行調査前の予算検討用の目安です。
既存モノリスの刷新では、クラウドリフトやモジュール整理が500万〜1,500万円程度、中規模のリライトやデータ移行が1,500万〜5,000万円程度、大規模な段階分割が5,000万円〜数億円以上の推定レンジで考えます。
金額は、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では、新規の小規模業務システムは300万〜700万円（期間3〜4か月）、中規模は700万〜1,500万円（期間5〜8か月）です。
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8〜12か月または1〜2年以上）になる場合があります。
見積書は、次の5つの工程ごとに分けてもらいます。
- 要件定義・現行資産分析：機能とデータを確かめ、作る範囲を決める
- 設計・環境構築・実装：仕様を形にし、動く土台の上で機能を組み上げる
- 単体・結合・総合・性能・セキュリティ試験：機能の動きや連携、安全性を段階的に確かめる
- データ移行・教育・リリース：データを移し、利用者へ教えて切り替える
- 安定化・保守：稼働後に調整を重ね、運用を引き継ぐ
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には注意が必要です。さらに、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
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答えます。
自社の状況を整理するときは、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確認します。
モノリシックのシステムとは何ですか？
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。
顧客管理や受注、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。なお、クラウド上で複数サーバーに冗長化していても、モノリスに当たる場合があります。
モノリスとマイクロサービスはどちらが良いですか？
どちらが良いかは、変更頻度や障害許容度、データ整合性で変わります。チーム体制や予算も、判断の材料になります。
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は運用しやすいです。機能ごとに独立したリリースや個別スケールが必要な場合は、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。
モノリシックな業務システムの開発費用はいくらですか？
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ります。そのため、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るのではなく、現行業務とデータの境界を調べてから選択肢を比べます。選択肢は、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・全面再構築するの中から選びます。
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。
まず整理したい情報
問い合わせ前には、まず業務フロー、現行システムの構成、利用者数、ピーク負荷を整理します。そのうえで、連携先・データ量・停止可能時間・セキュリティ要件、予算と希望時期も書き出します。
設計書がなくても、画面一覧や帳票、CSV、バッチ一覧、障害履歴があれば、初期診断の材料になります。運用担当者の知見も、あわせて集めておくとよいです。
相見積もりで聞くべき質問
たとえば、「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」と質問します。
さらに、「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」と聞きます。
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。
▼全体ガイドの記事
・モノリシックのシステム開発の完全ガイド
▼RFP作成前に読みたい無料ホワイトペーパー
・業務システム開発の完全ガイドブック
・スクラッチシステム開発の完全ガイドブック
・【2026年最新版】AI駆動開発の完全ガイドブック
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。
もし、システム開発やプロダクト開発に関するご要望がございましたら、お気軽にお問い合わせください。
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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。