サーバーレスのシステム開発の完全ガイド

サーバーレスのシステムは、処理の方式、業務の負荷変動、組み合わせるクラウドサービスによって構成が変わり、イベント単位の処理から基幹業務まで対象になります。

仕組み、向く業務、開発の進め方、費用、安全な運用を、発注する側の目線で順に見ていきます。各テーマの詳細は関連記事もご覧ください。

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サーバーレスのシステムの定義

サーバーレスは、物理サーバーや仮想マシンを自社で常時稼働させる方式とは異なります。

クラウド事業者の実行環境、データベース、認証、メッセージングなどを組み合わせて使います。

アクセスやイベントが発生した分だけ処理が動き、業務ロジックやデータ、権限、監視ルールは、開発会社とともに設計します。

管理範囲の変化

仕事の中心は、サービス設計とアプリケーション運用に移ります。従来のサーバー管理の一部はサービス側へ移る一方、利用者の運用責任は残ります。

従来の運用：サーバー購入、サイズ設計、OS更新、障害時の交換
サービス側へ移る作業：基盤管理の多くをクラウドへ委ねる
利用者に残る責任：アプリの脆弱性、アクセス権限、データのバックアップ、ログ保存、障害時の復旧判断は、自動では解決しません

レンタルサーバーやクラウドVMとの目的の違い

レンタルサーバーやクラウドVMと比べるときは、OSや実行環境をどこまで管理するかと、業務の負荷特性を基準に方式を比べます。

レンタルサーバー・VM：OSや実行環境を管理する場面が残る
サーバーレス：関数、コンテナ、マネージドDBを小さく利用する
高負荷が続く業務：VMやコンテナの方が予測しやすい場合がある
負荷が変動する業務：サーバーレスの柔軟性が生きやすい

サーバーレスのシステムの構成

入口から運用まで、役割ごとに分けて捉えられます。

サーバーレスは、入口、認証、処理、データ、イベント、監視を組み合わせて構成します。

業務システムでは、画面からAPIを呼び、認証済みの要求を関数やコンテナで処理します。そのうえで、データベースを更新し、必要に応じて通知や帳票生成を非同期で実行します。

画面・認証・APIの役割分担

画面・認証・APIは、次のように役割を分けて構成します。

画面：静的ファイルをオブジェクトストレージやCDNから配信
認証：利用者、組織、ロールを認証サービスで管理
API：API Gatewayなどを入口にし、認証済みの要求を業務処理へ渡す

この分け方は、AWSの公式例とも重なります。静的ホスティング、認証、API、関数、NoSQLデータベースを組み合わせた構成です（出典：AWSサーバーレスWebアプリケーション公式リファレンス、2026年確認）。

関数・コンテナ・データベースの使い分け

処理の長さやデータの扱い方によって、実行環境と保存先を選び分けます。

FaaS：短時間のイベント処理を関数で実行
サーバーレスコンテナ：複数ライブラリや長めの処理、Web APIとして常時近い応答性が必要な処理
NoSQL・リレーショナルDB：キーと値の高速処理、または関連・集計に利用
オブジェクトストレージ：ファイルや画像を保存

関数を分ける単位は、処理時間、データ整合性、再実行の可否で決めます。

FaaS・BaaS・サーバーレスコンテナの種類

FaaSは関数単位でコードを実行し、BaaSは認証、DB、ストレージ、通知をサービスとして使います。

サーバーレスコンテナはイメージを実行し、台数やクラスタの常時管理を減らします。

業務システムでは、FaaSだけに絞らず、BaaSで共通機能を補います。長めのAPIや既存コンテナは、サーバーレスコンテナに載せる組み合わせが現実的です。

イベント連携と監視の設計

業務処理どうしをつなぎ、非同期実行で起きる問題を追えるように設計します。

イベント連携：受発注登録を起点に在庫更新、担当者通知、帳票作成を順に実行。キュー、イベントバス、ワークフローで接続
再送への備え：二重登録や順序逆転に備え、処理ID・冪等性・退避先を設計
監視：ログ、メトリクス、分散トレース、アラートで処理を追跡

監視を設けておくと、入口から完了まで1件の業務処理を追えるようになります。

サーバーレスのシステムに向く業務・向かない業務

3つの観点を業務ごとに照らし合わせます。

業務に当てはめるときは、変動性、処理単位、データ特性が合うかを見ます。

全面移行をしなくても、パッケージや既存基幹は残したまま、周辺のAPI、通知、帳票、データ連携から切り出す方が安全な場合もあります。

変動が大きく、イベント単位で処理できる業務

利用量が変わりやすい業務の例には、受発注、予約、申請・承認、顧客登録、通知があります。

データ処理：画像・帳票の変換やIoTデータの収集
定期処理：夜間のバッチや繁忙期に注文が増える業務
段階移行：既存システムのAPI連携や通知機能

繁忙期だけ注文が増える業務では、ピークに合わせてサーバーを常時確保するより、処理件数に応じて環境を増減する方が合理的です。また、既存システムを止めずに、通知機能などの小さな機能から移行を始められます。

常時高負荷や長時間処理の慎重な比較

関数型の実行環境では、制約や低遅延の要件を確かめておき、必要な場合は別の実行環境と組み合わせます。

高負荷・長時間：高CPU・メモリの常時利用や数時間のバッチ
特殊要件：複雑な分散トランザクションや特殊なミドルウェア・OS機能
低遅延：コールドスタートや同時実行上限が応答に与える影響

コンテナ、VM、マネージドDBを併用すると、サーバーレスの利点を残しつつ、環境の自由度も確保できる場合があります。

ポイント

業務に当てはめるときは、利用量の変動、イベント単位で処理できるか、データの扱いを見ます。全面移行が難しい場合は、周辺のAPIや通知から切り出す進め方も候補になります。

サーバーレスのシステムのメリットと注意点

サーバーレスは、開発チームが業務価値に集中しやすい方式です。

コストや障害対応は、自動で最適化されるわけではなく、設計と運用の工夫で管理していく必要があります。そのため、利点と注意点を比べたうえで、どこまでを誰が受け持つかを契約と設計書に書き残しておきます。

自動スケールと運用負担の軽減

サーバー管理の一部を任せられるため、開発チームは機能の開発とリリースに時間を回しやすくなります。

自動スケール：アクセス数・イベント数に応じ環境を増減し、繁忙期用の台数を平常時に確保する必要を抑える
運用負担：OSパッチや物理障害への対応をサービス側へ寄せる
小さなリリース：コード管理とCI/CDで変更をテストして自動デプロイ

このため、少人数の情報システム部門でも、新機能の運用に対応できる余地が生まれます。

複雑化・ロックイン・見えにくい費用

分割の仕方、料金、特定サービスへの依存を設計の段階で確かめておくと、運用での見落としを防げます。

複雑化：細分化しすぎると依存関係やログ追跡が難しくなる
重複処理：タイムアウトやリトライ次第で、注文が二重登録される
費用：API、DB、ログ、監視、鍵、NAT、転送も課金対象
移行：独自機能への依存は移行費を増やす場合がある

関数単体の料金を見ても、総額はつかめません。さらに、データの出力方法とIaCの引き渡しも確認しておきます。

ポイント

運用負担を減らせる利点と、複雑化や重複処理、見えにくい費用といった注意点を見比べます。注意点を設計段階でどこまで抑えられるかが、判断材料になります。

AWS・Azure・Google Cloudの選び方

既存の認証基盤、開発言語、社内人材、データ分析、契約条件を比べて選びます。そのうえで、同じ業務、可用性、転送量、ログ保存期間の前提で見積もり、運用担当者が扱えるかを確かめます。

AWSは選択肢と実績を重視する場合の候補

AWSでは、関数やAPIを組み合わせて業務処理を作れます。キュー、イベントバス、ワークフローでつなぎ、データはNoSQLやストレージに置けます。既存のAWS運用体制や技術者を生かしやすく、イベント駆動や段階移行に向いています。

選択肢が多いぶん、権限、ネットワーク、監視、費用を標準化しておかないと、構成が複雑になりがちです。

Azureと既存のID・業務基盤との整合性

Azure Functionsは、イベント駆動の実行に、仮想ネットワーク統合や監視サービスを組み合わせて使えます。社内のID基盤、業務アプリ、.NET資産を生かしたい場合に候補になります。

2026年時点で、Azure Functionsの公式文書はFlex従量課金を推奨しています。従量課金、Premium、専用プランは、用途に応じて選べるとされています（出典：Azure Functions公式ドキュメント、2026年4月更新）。

Google Cloudのコンテナ・データ分析との組み合わせ

コンテナやデータ分析を組み合わせたい場合は、Cloud Runが候補になります。

実行環境：コンテナをサーバーレスで実行
適する処理：関数に収まりにくいAPIや既存コンテナ
連携：データ分析サービスとの接続も検討できる

使用したリソースは100ミリ秒単位で切り上げて課金されます。また、最小インスタンスは、アイドル時間も課金対象です（出典：Google Cloud Cloud Run料金、2026年確認）。応答性と費用のバランスは、業務ごとに見ておく必要があります。

2025〜2026年の実行環境の広がり

最近は、関数を短時間実行するだけでなく、特殊な計算資源や安定したワークロードにもサーバーレス運用を広げる動きが見られます。

2025年11月：EC2上で関数を動かすLambdaマネージドインスタンスを発表
2026年6月：VM水準の分離と状態保持を備えるLambda MicroVMsを発表

マネージドインスタンスでは、基盤の管理をサービス側に任せられます（出典：AWS公式発表、2025年11月・2026年6月）。ただし、新機能は提供リージョン、料金、実行時間、制限が変わることがあるため、本番に採用する際は公式ドキュメントで確かめます。

ポイント

既存の認証基盤や開発言語、社内人材の状況を、同じ業務条件の見積もりで比べて候補を絞ります。見積もりでは、可用性、転送量、ログ保存期間も揃えておきます。

サーバーレスのシステム開発の進め方

本番に進む前に、検証と引き継ぎまで見通せます。

開発では、クラウドを選ぶ前に業務フローと非機能要件を決めておきます。連携、移行、再実行、監査ログ、障害復旧を後回しにすると、あとで手戻りが起こります。

工程の詳しい流れはサーバーレスのシステム開発の進め方/やり方/流れや方法/手法/工程/手順で確認できます。

要件定義での対象範囲と責任分界

要件定義では、業務の流れや機能の境界を決めます。あわせて、数値条件と責任範囲も決めておきます。

業務フロー：誰がどの業務でデータを登録・参照・承認するか
機能範囲：サーバーレス化、既存利用、SaaS・パッケージ利用を分ける
数値条件：応答時間、同時実行数、月間要求数、稼働時間、可用性
運用条件：RTO・RPO、データ所在地、ログ保存期間、各社の責任

事業者、開発会社、自社それぞれの責任範囲は、文書に残しておきます。

小さなPoCでイベントから完了までの通し検証

PoCでは、本番を想定した処理を順番に検証します。

通知、帳票、画像処理、1つの申請など、範囲の小さい業務から選ぶ。
画面、API、認証、関数、DB、非同期処理、ログ確認までを一通り実装する。
コールドスタート、タイムアウト、外部API停止、再送、権限エラーの各場面で動きを確かめる。
本番を想定した責任分界と運用手順も、検証の対象に含める。

IaC・テスト・運用引き継ぎの範囲

再現できる環境と、担当者が代わっても運用を続けられる成果物を、開発の範囲に含めます。

環境管理：Terraform、CloudFormation、BicepなどのIaCで管理する
環境分離：開発・検証・本番を分ける
検証：単体テストに加え、契約・負荷・障害復旧テストとデータ移行リハーサルを行う
引き継ぎ：ソースコード、IaC、CI/CD設定、監視設定、設計書、障害対応手順を渡す

本番環境を画面の操作だけで作ると、同じ環境を再現できません。そのため、担当者が交代すると運用が止まりかねません。

サーバーレスのシステム開発費用とクラウド利用料の相場

費用は、開発会社へ支払う開発費と、公開後のクラウド利用料に分けて考えます。運用工数を抑えやすい一方で、要件定義、業務設計、連携、テスト、監視設計の費用は残ります。

次に示す金額は、規模と従量課金をもとにした初期検討用の推定で、公的な全国相場ではありません。

個別の見積相場は、サーバーレスのシステム開発の見積相場や費用/コスト/値段についてで確認できます。

小規模PoCの開発費の目安、200万〜500万円

開発費は、機能と移行の範囲によって次のように変わります。

小規模PoC・MVP：ログイン、数画面、API、簡易DB、通知。200万〜500万円、1〜3か月
小〜中規模：申請・承認、権限、帳票、監査ログ、外部API。500万〜1,200万円、3〜6か月
中規模基盤：複数部署・拠点、移行、複数基幹連携、災害対策。1,200万〜3,000万円、6〜12か月程度
大規模刷新・段階移行：3,000万円〜1億円以上、12〜24か月以上の場合がある

金額や期間は規模による目安で、移行の範囲によって差が出ます。見積りでは、人月単価だけでなく、どの工程が含まれているかを確認します。要件定義やテストに加え、運用設計と内製化支援の有無も見ておきます。

要件定義やテストを極端に削ると、追加開発や障害対応が後から膨らむおそれがあります。

構成と通信量で変わるクラウド利用料

AWS Lambdaの無料枠と超過料金をもとに、実行条件ごとの料金例を見ていきます。

無料枠：月100万件のリクエスト、40万GB秒の計算時間
超過料金：リクエスト100万件あたり0.20米ドル（出典：AWS Lambda料金ページ、2026年確認）
試算例：512MBを0.5秒、月1,000万回実行するとLambda部分は約36.80米ドル

1米ドルを150円と仮定すると、Lambda部分は約5,520円になります。ただし、API、DB、ストレージは別途必要です。監視や暗号鍵、NAT、データ転送も課金の対象です。

構成や地域を絞った試算では、PoCや小規模の利用は月0.5万〜3万円、社内業務は月2万〜15万円となります。中規模の本番は月15万〜80万円です。高可用性、大量転送、分析、常時コンテナを含む場合は、月80万〜300万円以上になることがあります。

これらは市場統計ではなく、推定の幅です。実際の額は料金計算ツールに条件を入れて確かめます。条件は、リクエスト数や実行時間のほか、メモリや同時実行、保存量、転送量などです。

ポイント

開発費とクラウド利用料は分けて考え、公開後の利用料はリクエスト数や実行時間、ログや転送量などの条件を入れた試算で確かめます。運用工数が減っても、開発の初期費用は残ります。

セキュリティ・個人情報・運用の確認事項

サーバーレスでは、OSのパッチ適用を任せられる一方で、権限設定やデータ保護の設計責任は利用者に残ります。そのため、誰がデータにアクセスしたかを追跡できることと、障害時に業務を再開できることを優先します。

権限・秘密情報・監視の最小権限設計

実装と運用では、権限や秘密情報の管理を、データ保護や公開APIとは分けて考えます。

権限：関数・バッチに必要な権限だけを付与し、管理者権限を常用しない
秘密情報：APIキーやパスワードをコードに書かず、管理サービスで保管
保護と監視：通信中・保存時・バックアップの暗号化、ログへの個人情報混入防止、異常請求の検知アラートの設定を確かめる
外部公開API：レート制限と入力値検証を設け、リトライ・タイムアウトを無制限にしない

このほか、脆弱性検査と依存ライブラリの更新も行います。

個人情報の契約とデータの取り扱い

個人情報を扱うなら、契約の内容とデータの取り扱いを先に確かめます。

データ管理：保存地域、バックアップ先、権限、保存期間、削除方法
委託先：委託先と事故発生時の連絡経路
法的な扱い：クラウド提供者が個人データを取り扱うのかどうか

個人情報保護委員会のQ&A 7-53は、クラウド提供者が個人データを取り扱うかどうかを判断基準としています（出典：個人情報保護委員会「個人情報の保護に関する法律についてのガイドライン」に関するQ&A、2025年確認）。

第三者提供や委託に当たるかは、保存データに個人データが含まれるかだけでは決まりません。法務の判断は契約と実際の運用で変わるため、社内の法務・個人情報管理責任者と確かめます。

ポイント

権限の最小化、秘密情報の管理、個人情報を扱う場合の契約内容は、導入前に決めておきます。サーバーの運用が減っても、利用者が担う責任は残ります。

サーバーレス開発で起こりやすい失敗と対策

失敗の多くは、技術の選び方より、業務や運用の設計が足りないことから起こります。想定される問題は、要件定義、テスト計画、契約条件に反映しておきます。

要件定義の不足と作り直しの発生

申請業務では、例外の扱いやデータの正本まで定義しておくと、追加要望を整理できます。

業務の例外：代理申請、差し戻し、承認者不在、締め、取消、監査
要件の確認：画面項目に加え、データの正本と対象外機能を決める
現場確認：担当者への聞き取りと業務イベントの洗い出しを行う

「申請をオンライン化する」という方針が決まっても、これらの業務条件は、現場の確認を経て初めて定まります。

移行・監視・内製化の準備不足

データ移行は事前に確かめ、監視の仕組みも用意します。

移行前の確認：文字コード、重複、欠損、履歴、外部キー
処理の追跡：関数単位ログでは1件の注文を追えない場合があるため、相関IDを付与
監視：ダッシュボードとアラートを用意
社内運用：デプロイ、ログ確認、権限変更、障害連絡を実行できるようにする

手順書とハンズオンを納品条件に含め、運用を開発会社に任せきりにしない体制を作ります。

サーバーレスのシステム開発会社・ベンダーの選び方

クラウド認定や関数の実装経験に加えて、業務要件や分散障害を設計できるかを見ます。そのうえで、公開後の運用を引き継げるか、自社の案件に合う体制かを比べます。

業務理解と類似案件の実装範囲

類似案件の実装範囲と公開後の運用実績を聞き、完成後のリスクを見積もります。

業務経験：受発注、申請、顧客管理などの類似業務
実装範囲：要件定義の範囲、採用サービス、データ・要求の処理件数
本番運用：公開後の担当者と、移行・連携・監視・障害訓練の実績

設計・セキュリティ・運用の体制

PM、アーキテクト、セキュリティ、テスト、運用・SREの担当者がそろっているかを見ます。問い合わせ時間や障害時の連絡先に加えて、月次のコストレビュー、脆弱性対応、法改正の範囲も見ておきます。

提案時と実装・保守で担当者が変わることがあります。そのため、役割と稼働期間を見積書に記載してもらいます。

RFP・契約に定める成果物と移管条件

RFPに要件をまとめたうえで、成果物、保守、移管条件を契約で明確にします。

RFP：業務フロー、対象者、連携先、データ量、要求数、可用性、RTO・RPO
見積条件：ログ保存期間、予算、希望時期
成果物：ソース、IaC、CI/CD、テスト、設計書、監視、バックアップ
契約・移管：第三者ライブラリ、著作権、脆弱性、保守、他社への移管協力

3社程度に同じ条件で依頼し、開発費と3年間のクラウド利用料・保守費を比べます。

開発会社の詳細はサーバーレスのシステム開発でおすすめの開発会社/ベンダー6選と選び方をご覧ください。

外注の進め方はサーバーレスのシステム開発の発注/外注/依頼/委託方法についてで紹介しています。

ポイント

開発会社は、類似案件の実装範囲と公開後の運用実績、設計や運用の体制で比べます。見積書には役割と稼働期間を、契約には成果物と移管条件を明記します。

サーバーレスのシステムに関するよくある質問

料金や法務の判断は、構成と契約によって変わります。そのため、下記の回答は自社の要件に置き換えて確かめてください。

サーバーレスのシステムには本当にサーバーがないのですか？

物理サーバーや実行基盤は、クラウド事業者の側で引き続き動いています。「サーバーレス」は、クラウド事業者が基盤の準備や多くの運用を担い、利用者がサーバーを直接管理しない形を指します。

アプリ、データ、権限、監視、障害対応の責任は利用者に残ります。

既存のオンプレミスやクラウドVMから移行できますか？

移行は可能です。ただし、すべてを同じ形で移す必要はありません。

通知、API、帳票、画像処理などを切り出し、既存基幹と連携する。
データの正本、連携方式、停止時間、ロールバック方法を決める。
移行リハーサルで件数、欠損、重複を検証し、そのうえで本番へ進める。

サーバーレスにすると必ず費用が安くなりますか？

費用は利用の仕方によって変わります。ただ、低アクセス時のサーバー費や運用工数は抑えやすくなります。

利用料が増える要因：要求数、実行時間、DB、ログ、監視、NAT、転送
比較範囲：開発費、月額利用料、保守費、移行費を含む3年程度のTCO（総所有コスト）
運用：料金アラートと月次レビューを設ける

AWS・Azure・Google Cloudはどのように比較すればよいですか？

まずは、既存のID基盤や開発言語、社内スキルを同じ条件で比べます。加えて、分析、ネットワーク、地域、料金、移行性も見ておきます。

関数だけでなく、API、DB、キュー、監視、バックアップ、サポートも評価の対象にします。そのうえで、PoCで業務を一通り通し、要件を満たす構成を継続して運用できるかを確かめます。

まとめ

サーバーレスは、サーバー管理を減らし、アクセスやイベントに応じて伸び縮みしやすくする実行方式です。イベント単位に分けやすく、利用量が変動する業務や、マネージドサービスを活用したい業務に向いています。

常時高負荷や長時間処理、特殊な環境が必要な業務では、コンテナやVMとの併用も検討します。

TCOと責任分界による判断

業務フローやデータ、処理量、SLAを前提に、開発費から移行費までを一つの計画にまとめます。

サーバーの運用が減っても、責任は残ります。権限や監視、再実行の設計は、利用者が引き続き担う部分です。個人情報の扱いと障害対応も、利用者が負う部分です。

PoCで本番に近いイベントを試し、IaC、テストコード、監視設定を含めて引き継げる体制を作ります。

1つの業務を選び、同じ条件で相談する進め方

まずは、効果とリスクを測りやすい業務から相談します。

通知、申請、帳票、API連携など、対象業務を一つ選ぶ。
要件、予算、希望時期、既存連携、非機能要件をRFPにまとめる。
複数社に同じ条件で示し、費用、運用、成果物、移管、障害対応を比べる。

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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。