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

サーバーレスのシステム開発は、サーバーをなくすことではなく、OSやミドルウェアの運用をクラウドに任せ、業務ロジック・データ・権限・監視を設計して組み合わせる進め方です。成功のポイントは、要件整理から始めて、サーバーレスに向く業務だけを切り出し、設計・開発・テスト・稼働・定着まで責任分界を明確にすることです。

「本当に安くなるのか」「AWS・Azure・Google Cloudのどれを選ぶべきか」「既存の基幹システムと連携できるか」と悩む方に向けて、この記事ではサーバーレスのシステム開発の進め方を6つのフェーズに分けて解説します。費用相場、見積もりで確認すべき項目、個人情報や障害対応のチェックポイントまで、発注者が判断に使える形で整理します。

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サーバーレスのシステム開発の全体像

サーバーレスでは、利用企業がサーバーを購入・保守しない代わりに、クラウド上の複数のマネージドサービスを業務要件に合わせて設計します。サーバー管理の工数を減らしやすい一方、業務フロー、データ整合性、認証、監査ログ、障害時の再実行方法は発注者と開発会社が主体的に決める必要があります。

サーバーレスのシステムとは、利用者が仮想マシンの台数やOSのパッチ適用を常時管理せず、リクエストやイベントに応じて実行基盤を利用するシステムです。「サーバーが存在しない」という意味ではなく、サーバーのプロビジョニング、スケーリング、ランタイムの一部をクラウド事業者へ委ねる考え方です。

代表的な構成では、静的な画面をAmazon S3などのオブジェクトストレージから配信し、認証をAmazon Cognito、APIの入口をAmazon API Gateway、業務ロジックをAWS Lambda、データをAmazon DynamoDBに分担させます。AWS公式のサーバーレスWebアプリケーション例でも、このS3・Cognito・API Gateway・Lambda・DynamoDBの組み合わせが紹介されています（出典：AWS「サーバーレスウェブアプリケーション」、2026年8月確認）。AzureならAzure FunctionsやMicrosoft Entra ID、Google CloudならCloud RunやCloud Functions、Identity Platformなどが候補です。

サーバーレスに向いているのは、アクセス数や処理件数の変動が大きく、短時間の処理をイベント単位で分けられる業務です。社内申請、受発注の受付、予約、通知、画像・帳票生成、IoTデータ収集、夜間の定期処理などは、必要なときだけ処理を動かしやすい領域です。新規機能をAPIとして既存システムから段階的に切り出す場合にも適しています。

反対に、常時高負荷で処理が連続する業務、数時間以上の長時間処理、複雑な分散トランザクション、特定のミドルウェアやOS機能が必須の業務は、コンテナや仮想マシンを含む構成が適する場合があります。サーバーレスにするかどうかを技術名だけで決めず、「処理時間」「ピーク時の同時実行数」「データ整合性」「障害時の再実行」「既存資産との接続」を基準に判断することが大切です。

サーバーレスのシステム開発の進め方

サーバーレスの開発は、要件整理、クラウド・サービス選定、設計開発、テスト、稼働、定着の6フェーズで進めると、技術先行や手戻りを防ぎやすくなります。特に重要なのは、最初から全面移行を前提にせず、1つの業務または1つのイベントを小さく通してから対象範囲を広げることです。

最初に、システム化したい機能ではなく、解決したい業務課題を整理します。申請が滞る、受注登録に二重入力がある、繁忙期だけ処理が遅い、帳票作成に時間がかかるなど、現場の事実を業務フローに落とし込みます。そのうえで、Must機能、将来機能、今回の対象外を分け、サーバーレスで作る範囲とSaaS・パッケージに任せる範囲を決めます。

確認項目は、処理の開始イベント、入力データ、利用者と権限、処理の完了条件、連携先、許容する応答時間、月間件数とピーク件数、個人情報の有無、保存期間、障害時の業務継続方法です。例えば「月間1万件」だけでなく「月末の2時間に4,000件」「1件の処理を3回再送しても二重登録しない」と定義すると、後の設計と見積もりが具体化します。

クラウドの選定は、サービスの知名度ではなく、既存の人材・認証基盤・開発言語・データ分析基盤・契約条件との相性で決めます。Microsoft 365やMicrosoft Entra ID、.NET資産を活用するならAzure、AWSの運用人材やサービス選択肢を重視するならAWS、コンテナやデータ分析・AIとの連携を重視するならGoogle Cloudが候補になります。ただし、候補を絞った後は同じ業務シナリオで性能、運用、費用、移行性を比較します。

サービス選定では、APIの入口、関数またはコンテナの実行基盤、データベース、ファイル保存、キュー、ワークフロー、認証、ログ、監視、秘密情報管理を一つずつ決めます。将来の変更に備えて、Terraform、CloudFormation、BicepなどのIaCで再現できるか、ソースコードと設定を自社へ引き渡せるか、別クラウドや別ベンダーへ移管できるかも確認します。安易にマルチクラウドへ広げると運用が複雑になるため、原則は単一クラウド、必要な理由がある部分だけハイブリッドにする考え方が現実的です。

設計では、画面やAPIの仕様だけでなく、イベントの流れと失敗時の振る舞いを先に決めます。例えば受注を受けたら、受付関数が注文IDを発行し、キューへ登録し、在庫引当と通知を別の処理へ渡す構成にします。このとき、処理の順序が入れ替わった場合、同じイベントが再送された場合、外部APIが停止した場合に、どこで保留し、どこから再実行するかを設計書に残します。

非機能設計では、可用性、RTO・RPO、同時実行数、タイムアウト、リトライ回数、暗号化、データ所在地、ログの保存期間、アラートの通知先を数値で定義します。開発環境・検証環境・本番環境を分け、CI/CDによる自動デプロイ、承認、ロールバックまで含めます。コンソールで手作業により構築した環境は、担当者が変わったときに再現できず、障害復旧や監査で問題になりやすいためです。

サーバーレスでは、画面が表示されることや正常系のAPIが返ることだけでは十分ではありません。単体テストと結合テストに加えて、負荷試験、障害試験、権限試験、データ移行試験、運用リハーサルを実施します。最低限、イベントの再送、重複登録防止、順序逆転、タイムアウト、部分成功、外部APIのエラー、認証期限切れ、ログ欠落を確認します。

テストケースは「入力」「期待結果」だけでなく、「再実行しても安全か」「誰がどのログを見て判断するか」「何分以内に復旧するか」まで書きます。例えば画像処理が途中で失敗した場合、対象ファイルを隔離し、再処理キューへ移し、担当者へ通知するところまでが一つの業務テストです。要件定義やテストを極端に短縮した見積もりは、稼働後の手作業と障害対応費を増やすため注意が必要です。

稼働前には、切り替え日時、旧システムを停止する条件、未処理データの扱い、初回データ移行、権限付与、監視開始、連絡網、ロールバック条件を決めます。全面切り替えが不安な場合は、対象部署や新規データだけを先に移す段階移行、旧システムと並行稼働するパイロット、限定ユーザーで確認するカナリアリリースを検討します。

本番移行の判定は、機能が完成したかではなく、業務が止まらず、データが正しく、障害時に戻せるかで行います。受け入れ基準には、主要業務の完了率、許容応答時間、データ件数の照合、重大障害ゼロ、バックアップからの復元、運用担当者の手順確認を含めます。納品物として、ソースコード、IaC、構成図、API仕様、テスト結果、運用手順、障害時の連絡先を受け取れる状態にします。

稼働後は、クラウド事業者がサーバーを管理していても、利用企業の運用が不要になるわけではありません。IAMの権限棚卸し、脆弱性対応、ログ監視、バックアップ確認、障害の一次切り分け、費用の月次確認、機能改善の優先順位付けは継続して行います。監視は「CPU使用率」だけでなく、業務の失敗率、処理待ち件数、リトライ回数、外部連携の遅延など、利用者に影響する指標を中心に設計します。

定着のためには、現場向けの操作研修と、情シス・運用担当向けの障害対応訓練を分けます。稼働後30日、60日、90日などのタイミングで、利用率、問い合わせ、処理時間、クラウド費用、障害件数を振り返り、不要なログやリトライを削減します。現場が新しい業務手順を使い続けられて初めて、サーバーレス化の効果が事業成果につながります。

サーバーレスのシステム開発の費用相場

サーバーレスの費用は、開発会社へ支払う初期開発費と、クラウド事業者へ支払う月額利用料を分けて考えます。サーバーの常時稼働費を抑えられる可能性はありますが、要件定義、業務設計、外部連携、データ移行、テスト、監視設計の工数までなくなるわけではありません。以下は全国一律の公定価格ではなく、業務システムの相場とサーバーレス構成をもとにした初期検討用の推定レンジです。

ログイン、数画面、API、簡易データベース、通知を組み合わせる小規模PoCやMVPは、200万〜500万円、期間は1〜3か月程度が一つの目安です。申請・承認、顧客や案件の管理、帳票、権限、監査ログ、外部API連携を含む小〜中規模の業務システムは、500万〜1,200万円、3〜6か月程度が目安になります。実際の金額は画面数よりも、業務ルール、連携本数、データ移行、テスト範囲で大きく変わります。

複数部署・拠点で使い、イベント連携、複数のSaaSや基幹システムとの接続、可用性・災害対策・運用設計まで含む中規模案件は、1,200万〜3,000万円、6〜12か月程度が推定レンジです。基幹周辺の段階移行、大量データ、複数リージョン、厳格な監査、24時間運用まで求める大規模刷新は、3,000万円〜1億円以上、12〜24か月以上になる場合があります。これはリサーチノートの業務システム相場と人月単価をもとにした推定であり、個別見積もりの代わりにはなりません。

AWS Lambdaのような関数実行は、リクエスト数と実行時間、割り当てメモリなどを基準に課金されます。AWS公式料金ページでは、月100万件の無料リクエストと月40万GB秒の無料コンピューティング時間が示され、無料枠を超えたリクエスト料金は最初の料金階層で100万件あたり0.20米ドルです（出典：AWS「AWS Lambdaの料金」、2026年8月確認）。例えば512MBの関数を0.5秒、月1,000万回実行する単純計算では、Lambda部分は約36.8米ドル、1米ドル=150円と仮定して約5,500円です。

ただし、実際の請求はLambdaだけでは決まりません。API Gateway、データベース、オブジェクトストレージ、バックアップ、CloudWatchなどのログ・監視、暗号鍵、NAT、データ転送、開発環境の常時稼働を加えて試算します。初期検討では、PoC・小規模が月0.5万〜3万円、社内業務システムが月2万〜15万円、中規模本番が月15万〜80万円、高可用性・大量転送・分析を伴う構成が月80万〜300万円以上というレンジを置けますが、これは市場統計ではなく構成例からの推定です。

2025年11月にAWSが発表したLambdaマネージドインスタンスは、Lambdaの開発体験を保ちながらEC2上で関数を動かし、定常的な大容量ワークロードのコスト最適化を狙う選択肢です。リクエスト料金、EC2料金、EC2オンデマンド料金を基準にした15％の管理料金で構成されるため、常時高負荷の部分まで無条件に通常の関数課金へ寄せる必要はありません（出典：AWS公式ブログ「AWS Lambdaマネージドインスタンス」、2025年12月公開）。

サーバーレス開発の見積もりを取る際のポイント

見積もりを比較するときは、合計金額の安さだけでなく、どの工程と成果物が含まれているかをそろえて確認します。サーバーレス案件では、アプリの開発費が安く見えても、監視、セキュリティ、データ移行、負荷試験、運用引き継ぎが別料金になっていることがあります。

RFPや相談資料には、対象業務の現状フロー、利用者数、月間件数、ピーク時の件数、画面数、APIやファイル連携の本数、既存データ量、保存期間、個人情報の有無を記載します。「速い」「止まらない」ではなく、例えば「ピーク時95パーセンタイルの応答時間は3秒以内」「月末4時間に5,000件を処理」「障害から60分以内に復旧」といった検証可能な条件にします。

見積もり依頼時には、要件定義、基本設計、詳細設計、実装、単体・結合・総合・負荷テスト、移行、リリース、研修、初期運用支援の各工程を分けて提示してもらいます。クラウド利用料については、リージョン、リクエスト数、平均・最大実行時間、メモリ、DB容量、ログ保存期間、データ転送量、バックアップ、開発環境を前提条件として記載してもらうと、会社間で比較しやすくなります。

開発会社を選ぶときは、クラウドの認定資格やパートナーランクだけで判断せず、業務要件を整理するPM、イベント駆動・分散システムを設計できる技術者、セキュリティと監査の担当者、稼働後の運用担当者が誰かを確認します。類似業務の実績は、単にLambdaを使ったかではなく、要件定義、既存基幹との連携、データ移行、障害対応、現場定着まで含めて聞くことが重要です。

提案を受ける際は、「イベントの重複をどう防ぐか」「外部API停止時の再処理は誰が行うか」「月額費用の上限アラートをどう設定するか」「ソースコードとIaCをいつ受け取れるか」「保守契約を終了したときに別会社へ移管できるか」を質問します。NRIデジタル、SCSK、NTTデータ、TIS、サーバーワークス、クラスメソッドなど候補が複数ある場合も、同じRFPと質問を渡して比較すると、提案の違いが見えやすくなります。

サーバーのパッチをクラウド事業者へ任せても、IAMの設計、アプリの脆弱性、秘密情報、データ保護、ログの監視、設定ミスの防止は利用企業側の責任として残ります。個人情報を扱う場合は、クラウド事業者が個人データを取り扱う契約なのか、単に保存場所を提供する契約なのかを、個人情報保護委員会のQ&Aや社内法務の見解に沿って整理します。漏えい時の報告、通知、調査ログの提供、海外リージョンや再委託先の扱いも契約に含めます。

納品と保守の契約では、ソースコード、IaC、CI/CD設定、設計書、監視・アラート設定、バックアップ設定、テスト結果の所有者と引き渡し時期を確認します。著作権の扱い、第三者ライブラリのライセンス、脆弱性対応、クラウド料金の支払い方法、障害の一次対応時間、復旧目標、法改正対応、保守終了後の移管条件まで書面化すると、将来のロックインと認識違いを抑えられます。

サーバーレスのシステム開発でよくある質問

サーバーレスのシステム開発では、技術の可否だけでなく、費用、性能、既存システムとの連携、セキュリティ、運用体制について質問が寄せられます。ここでは、発注前に特に確認したい疑問へ直接回答します。

必ず安くなるとは限りません。サーバーの台数設計やOS保守の工数は減らせますが、イベント設計、分散処理のテスト、監視、権限、データ移行、障害時の再実行設計が必要になるため、初期開発費は業務の複雑さで決まります。開発費とクラウド利用料を分け、数年分の運用・保守・障害対応まで含めたTCOで比較することが重要です。

移行できますが、全面移行が最適とは限りません。まず通知、画像処理、帳票生成、API受付など、イベント単位に切り出しやすく、失敗時に旧システムへ戻しやすい機能でPoCを行います。長時間処理、特定ミドルウェア、複雑なトランザクションはコンテナや仮想マシンに残し、周辺機能だけをサーバーレス化するハイブリッド構成も有効です。

なくなりません。物理サーバーやOSの運用は減りますが、利用者・サービス・データの権限管理、アプリの脆弱性対応、ログとアラートの監視、クラウド費用の最適化、障害時の業務判断は残ります。むしろ、サーバー台数を管理する仕事から、業務サービスの信頼性とデータ保護を管理する仕事へ役割が変わると考えると、必要な体制を作りやすくなります。

AWSでは、2025年11月にLambdaマネージドインスタンスが発表され、サーバーレスの開発体験を保ちながらEC2の柔軟性や定常ワークロードのコスト最適化を狙えるようになりました。また、2026年6月22日には、ユーザーやAIが生成したコードを分離されたステートフルな環境で実行するLambda MicroVMsが発表されています（出典：AWS公式ブログ、2025年11月・2026年6月）。ただし、新機能はリージョン、料金、制限、運用実績を確認してから本番採用を判断し、既存のLambda関数やコンテナと役割を分けて使うことが安全です。

まとめ

サーバーレスのシステム開発は、サーバーを管理しないこと自体が目的ではありません。要件整理でサーバーレス化する範囲を決め、クラウドとサービスを選定し、イベント・データ・権限・監視を設計し、分散処理の失敗をテストしてから稼働させる進め方が基本です。

最後に、発注前は「変動する処理量に適しているか」「イベント単位に分割できるか」「既存の認証・基幹・データと無理なく連携できるか」「個人情報・監査・障害対応の責任分界が明確か」「開発費とクラウド利用料を含むTCOで予算化できているか」を確認します。この5点に答えられないまま技術選定を始めると、サーバーレスにした後で業務要件や運用コストが問題になりやすくなります。

いきなり全社システムを刷新するのではなく、通知、帳票、画像処理、申請受付など、効果を測りやすく、失敗時の影響を限定できる業務を一つ選びます。処理件数、応答時間、月額費用、障害時の復旧手順、現場の利用率をPoCの評価指標にして、結果を次の業務へ展開します。サーバーレスかどうかではなく、業務のどの部分を、どの責任分界で、どの費用と品質で運用するかを決めることが、持続するシステム開発につながります。

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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。

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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。