保険料計算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

保険料計算システムの開発会社を選ぶなら、入力フォームを作れるかだけでなく、商品・料率・特約・数理計算を安全に管理し、販売チャネルや契約管理へ正確につなげられるかを確認することが重要です。

本記事では、保険料計算システムの開発でおすすめの会社を、株式会社riplaを含む6社に整理します。各社の公開情報から向いている案件と確認すべき点を比較し、発注前に整理したい機能、テスト、費用、運用の考え方まで解説します。

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保険料計算システムのパートナー選びが重要な理由

保険料計算は、年齢や保険金額を入力して金額を返すだけの機能ではありません。商品の販売開始日、料率の改定日、払込方法、特約の付加条件、端数処理など複数のルールが重なり、契約後の解約返戻金や責任準備金にも影響します。計算結果が1円でもずれると、顧客向けの設計書、契約管理、請求、手数料精算の整合性が崩れる可能性があります。

保険業務では、商品部門やアクチュアリーが管理する正解データを、システムの入力項目と計算ルールへ変換する作業が発生します。業務知識を持たない開発会社へ計算式だけ渡すと、通常ケースは動いても、更新月、年齢計算の基準日、特約の重複、契約変更、閏年、解約時の端数などで不具合が発見されやすくなります。保険数理とシステム開発の両方を理解し、正解表やテストマトリクスを作れる体制が必要です。

発注前は、対象範囲を「試算画面だけ」「新契約の申込・計上まで」「契約後の返戻金・責任準備金・手数料まで」に分けてください。さらに、商品数、特約数、販売チャネル、API本数、ピーク時の計算件数、料率改定の頻度、過去契約の再計算要否を一覧化します。候補会社には同じ代表商品と難しい特約のケースを渡し、計算結果だけでなく、版管理、監査ログ、障害時の代替運用、テスト方法まで提案してもらうと比較しやすくなります。

株式会社ripla｜コンサルから開発まで一気通貫で支援

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へ相談する強みは、保険料計算を単独の画面開発として扱わず、業務整理から始められる点です。現行のExcel、商品・料率マスタ、設計書、契約管理、請求・収納、代理店手数料などを棚卸しし、どの計算を共通エンジンへ寄せるべきかを整理できます。要件定義の段階で業務担当者とシステム担当者の認識を合わせ、段階導入や既存システムとのAPI連携を含めた現実的な構成を検討したい企業に向いています。

幅広い基幹システムの構築・導入経験を活かし、保険会社、代理店、関連事業者の業務に合わせた柔軟な開発を相談できます。特に、試算APIとWeb画面から始めて、将来的に商品マスタ、申込、顧客管理、手数料精算へ広げるような段階的な計画を作りたい場合に適しています。相談時は、保険料だけでなく解約返戻金や責任準備金まで対象にするか、業務部門が変更できるルールと開発者が管理する安全領域をどこで分けるかを伝えると、提案内容を具体化しやすくなります。

株式会社NTTデータ｜保険APIとマイクロサービスで段階導入

NTTデータは、保険デジタルサービスプラットフォーム「InsureMO」を提供する大手SIerです。公式情報では、保険の申込から支払いまでをデジタル完結させる機能を、APIや独立したマイクロサービスとして組み合わせられると説明されています。商品テンプレートや既存商品を含む契約管理など、必要な範囲を選びやすい点が特徴です。

保険販売のフロント、商品API、契約管理、請求・支払いをつなぐ構成を検討しやすく、デジタルチャネルを先に立ち上げたい企業に向いています。公式サイトでは、豊富なAPI、商品テンプレート、InsurTechサービスとの連携、マイクロサービスの組み立てが紹介されています。保険料計算だけを切り出す場合でも、販売画面から既存基幹へどのデータを渡し、どのシステムを正解データの管理元にするのかを設計することが重要です。

新商品をデジタルチャネルへ早く展開したい、複数の保険サービスや決済をAPIで連携したい、既存の保険基幹を残しながら段階的に刷新したい案件の候補です。一方で、InsureMOの標準範囲と自社商品の特殊な料率・特約がどこまで一致するかは個別確認が必要です。PoCでは、基本保険料だけでなく多重特約、改定日前後、設計書出力、既存計算との全件突合方法まで確認してください。

富士通Japanソリューションズ東京株式会社｜生命保険基幹と数理を含む大規模開発

富士通Japanソリューションズ東京株式会社は、生命保険業務に精通した知識と経験を掲げ、新契約、契約管理、数理を中心とする生命保険業務基幹システムの構築・運用を手がけています。保険料計算を単独のWeb機能ではなく、長期契約を支える基幹業務の一部として刷新したい企業にとって、検討しやすい候補です。

新契約や契約管理と計算ロジックを連携し、営業職員向けシステム、帳票、再保険、数理処理などを含めて全体最適を目指せる点が強みです。既存のメインフレームや周辺システムが多い場合は、計算エンジンだけを切り出すのか、基幹全体を段階移行するのかを明確にする必要があります。既存契約のデータ移行、並行稼働、旧新計算の差異管理を提案に含められるかを確認してください。

生命保険会社の新契約、保全、数理の業務知識を持つ体制に相談したい場合や、長期運用を前提に基幹システムを更改する場合に向いています。見積もりでは、商品・料率マスタをどのシステムで管理するか、商品改定時の業務部門と開発部門の役割、障害時の手計算や受付継続の方法を確認してください。大規模案件ほど、開発費用だけでなく5年分の保守、教育、移行、制度改定対応を含むTCOで比較することが大切です。

TIS株式会社｜保険基幹の可用性と運用設計を重視

TIS株式会社は、保険会社の基幹データベースやインフラの刷新、運用設計を含むシステム支援を検討できる会社です。SBI生命の事例では、引受、支払い、オンライン見積り、コールセンターなどで参照されるデータベース基盤を刷新し、冗長化や災害対策、切替手順の改善を扱っています。計算式だけでなく、計算結果を止めない仕組みまで重視する案件で候補になります。

保険料計算システムは、日中の見積りや申込だけでなく、契約者情報を複数部門が参照するため、可用性と障害復旧が品質の一部になります。TISの公開事例では、従来の予備サーバーへの切替に30分から1時間程度かかるリスクが示され、基盤刷新と標準的な運用手順の整備が進められています（出典：TIS「SBI生命のデータベース基盤刷新事例」）。この観点は、計算APIのピーク性能、バックアップ、RTO・RPO、監視設計にも応用できます。

オンライン見積り、コールセンター、契約・支払などの周辺業務を止めずに連携したい会社や、既存基盤の可用性を上げたい会社に向いています。提案を比較するときは、計算ロジックの業務分析を誰が担うのか、アクチュアリーの正解データをどう取り込むのか、API障害時にどの業務を継続できるのかを質問してください。基盤が堅牢でも、商品改定のたびに大規模改修が必要なら運用負荷が残るため、ルールの版管理も確認が必要です。

コンピューターマネージメント株式会社（CMK）｜個人保険の数理計算に近い開発・保守

コンピューターマネージメント株式会社（CMK）は、個人保険システムの開発・保守に関する公開事例を掲載しています。事例では、契約者向けの保険料や解約返戻金、社内向けの責任準備金、数理統計の帳票出力を対象としており、保険料計算の周辺にある数理業務まで含めて確認できる点が特徴です。

CMKの公開事例には、保険料率や責任準備金率を、生保標準生命表や契約・支払情報などを基に算出する数理業務の説明があります。新商品や制度変更のたびにシステム対応が必要で、長期契約を支える保守も重要になるという課題設定は、保険料計算システムを検討する企業に近いものです（出典：CMK「個人保険システムの開発・保守（数理）」）。数理担当者と開発者の間に入り、保守まで継続してほしい場合に相談しやすい候補です。

個人保険の保険料、返戻金、責任準備金、数理帳票を一体で扱いたい案件や、既存計算の保守・改修を安定させたい案件に向いています。発注前は、公開事例と自社の対象範囲が一致するかを確認し、医療・年金・変額など特殊な商品、複雑な特約、契約変更後の再計算に対応できるかを質問してください。正解データの作成者、レビュー担当、障害時のエスカレーション先を契約書や運用設計書に残すことも重要です。

株式会社エスコ・ジャパン｜BRMSで料率・手数料ルールの変更に対応

株式会社エスコ・ジャパンは、BRMS製品「InnoRules」の導入事例を公開している会社です。生命保険業の事例では、手数料計算の開発と運用コストの削減をテーマにしており、保険料計算と密接に関係する募集人・代理店向けのルール管理を検討する際の候補になります。

BRMSを採用すると、すべてのロジックをアプリケーションにハードコードする構成から、業務ルールをバージョン付きで管理する構成へ移行しやすくなります。業務部門が変更できる範囲を広げれば商品改定への対応を早められる可能性がありますが、誰でも本番ルールを変更できる状態は危険です。承認、テスト、公開日時、適用期間、ロールバックを含む運用統制まで設計する必要があります。

手数料、割引、特約条件など変更頻度の高いロジックを安全に管理したい企業や、制度改定のたびにソースコード改修と全体リリースを行っている企業に向いています。保険料計算の中核をBRMSへ移す場合は、数理計算の精度、処理性能、既存システムとの責任分界をPoCで確認してください。事例で示されている「コスト削減」が自社でも再現できるか、ライセンス費用、ルール作成支援、テスト環境、保守費を含めて5年TCOで評価することが大切です。

保険料計算システムのパートナー選びのポイント

6社は同じ物差しで単純に順位を付けるものではありません。デジタル販売を早く始めたいのか、既存の生命保険基幹を刷新したいのか、数理業務の保守を安定させたいのか、BRMSでルール変更を効率化したいのかによって、適したパートナーは変わります。次の3点をRFPに入れて、同じ条件で提案を比較してください。

「保険会社の開発実績がある」という説明だけでは不十分です。保険料、解約返戻金、責任準備金、手数料のどこを担当したのか、商品部門やアクチュアリーとどのように正解データを作ったのか、稼働後にどの範囲を保守しているのかを聞いてください。公開事例に社名や金額が出ていなくても、対象業務、担当フェーズ、課題、成果を具体的に説明できるかで経験の深さを判断できます。

評価対象は、プログラミング言語やクラウドの種類だけではありません。年齢計算、基準日、端数処理、特約の付加条件、料率の版、過去契約の再計算などを説明可能なルールとして管理できるかが重要です。金融機関向けの安全対策では、FISC第13版が2025年3月に公表されています。保険会社向けの提案では、MFA、最小権限、暗号化、監査ログ、バックアップ、RTO・RPO、脆弱性対応、委託先管理を要件へ落とし込める会社を選んでください（出典：FISC「金融機関等コンピュータシステムの安全対策基準・解説書 第13版」）。

保険料計算では、開発会社だけで仕様を決めず、商品、数理、営業、契約管理、IT、監査の関係者が参加します。要件定義書、商品一覧、ルール一覧、入出力項目表、計算正解表、テストマトリクス、切替判定表を誰が承認するのかを決めてください。金融庁の保険会社向け監督指針でも、重要なシステム更新における計画・進捗・プロジェクトマネジメントや、サイバーセキュリティ、外部委託先の管理が重視されています。2026年7月17日に公表された改正後の監督指針は同日から適用されているため、最新の要求を踏まえた体制確認が必要です（出典：金融庁「保険会社向けの総合的な監督指針」）。

よくある質問

ここでは、保険料計算システムの開発会社を比較するときに、特に質問されやすい内容へ回答します。費用や期間は対象範囲で変わるため、数字だけでなく前提条件も確認してください。

試算APIと簡易Web画面だけなら、編集部推定で800万円から2,000万円程度が一つの目安です。多特約の商品群や既存システム連携を含めると2,000万円から8,000万円程度、複数商品・数理・手数料・移行まで含めると8,000万円から1億5,000万円程度が想定されます。保険料計算システム単体の公開価格ではなく、商品数、特約数、API本数、テスト、移行、保守の範囲から整理した推定であるため、相見積もりでは前提をそろえてください。

一般的な商品や業務に合わせられるならパッケージやSaaS、商品改定の速さやルール変更を重視するならBRMS、独自商品や特殊な数理ロジックが競争力になるならスクラッチが候補です。ただし、初期費用だけで決めると、アドオン、ライセンス、クラウド利用料、データ移行、制度改定、ベンダー変更のコストが見えません。少なくとも5年TCOと、代表商品・難しい特約を使ったPoCの結果で判断してください。

「保険料の計算実績」だけでなく、解約返戻金、責任準備金、手数料、商品・料率マスタの版管理、既存契約との突合、特約の組み合わせテストまで経験があるかを聞いてください。また、要件定義に参加する業務有識者、稼働後の保守担当、障害時の連絡体制、ソースコードとルール資産の帰属、制度改定時のSLAも確認が必要です。提案段階で同じ計算ケースを渡し、結果の説明とテスト計画を比較すると判断しやすくなります。

まとめ

保険料計算システムの開発会社は、単に保険料を算出する画面を作れるかではなく、商品・料率・特約・数理・契約管理・手数料・販売チャネルをどこまで一貫して扱えるかで選ぶ必要があります。今回紹介した6社は、riplaの業務整理と一気通貫の支援、NTTデータの保険APIとマイクロサービス、富士通Japanソリューションズ東京の生命保険基幹、TISの可用性・運用設計、CMKの数理業務、エスコ・ジャパンのBRMSというように、比較軸が異なります。

発注前には、対象範囲、正解データ、特約の組み合わせ、料率改定、既存システムとの突合、セキュリティ、保守SLAをRFPへ記載してください。候補会社には代表的な計算ケースと境界値を渡し、計算精度だけでなく、なぜその結果になったかを説明できること、改定後に安全にリリースできること、障害時にも業務を継続できることを確認すると、長期運用で後悔しにくくなります。

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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。

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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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。