SaaS vs スクラッチ開発 2026：AIが変えたコスト・スピード・リスクの判断基準

シグナル①：自社のコア競争力と直接関係しない業務

経費精算、勤怠管理、メール・スケジュール管理、請求書発行——これらは業界を問わずほぼ共通の業務プロセスです。「他社と同じやり方でよい」領域であれば、多くの企業が利用することで洗練されたSaaSのほうが機能的にも信頼性の面でも優れています。自社で一から設計・開発するコストと時間を、より重要なコア業務に集中させるべきです。

シグナル②：早期に仮説検証したい、まずは試したい

新規事業のPoC（概念実証）や新機能の検証において、スピードが最優先のフェーズではSaaSが有利です。SaaSは契約から数日以内に使い始められるため、市場の反応を素早く確かめたい段階に最適です。「作りながら学ぶ」フェーズでスクラッチ開発に多額の投資をする必要はありません。仮説が正しいと検証できてから、スクラッチへの移行を検討するのが合理的です。

シグナル③：初期予算が限られており、まず小さく始めたい

スクラッチ開発には通常、数百万〜数千万円規模の初期投資が必要です（規模・複雑さによります）。一方、SaaSは月額数千円〜数万円から始められるものも多く、初期投資を最小化できます。ただし、後述するようにユーザー数の増加とともに月額費用が膨らむリスクや、ベンダーロックインの問題があります。「初期費用が安い」だけを理由にSaaSを選ぶのは危険です。

シグナル①：自社の競争優位に直結する業務プロセス

物流の最適化アルゴリズム、独自の与信審査ロジック、業界特化の予約・マッチングシステムなど、「このシステムこそが自社ビジネスの核心」という場合、SaaSでは対応できません。競合他社が同じSaaSを使えば差別化が不可能になり、ビジネスの根幹を他社の製品に依存し続けることになります。コア業務のデジタル化には、自社の要件に合わせて設計できるスクラッチ開発が有効です。

シグナル②：SaaSを試したが「かゆいところに手が届かない」

「kintoneで業務管理を始めたが、自社の複雑なワークフローに対応しきれない」「複数のSaaSを組み合わせて使っているが、データ連携に毎月大きな工数がかかっている」——こうした状況は、スクラッチ開発への乗り換えシグナルです。SaaSのカスタマイズには構造上の限界があり、無理に合わせることで逆に業務が複雑化するケースも少なくありません。「SaaSありき」で業務を歪めていないか、定期的に見直すことが重要です。

シグナル③：長期運用（5年以上）を見据えたTCO最適化

SaaSはユーザー数・利用量で課金されることが多く、事業が成長するにつれてランニングコストが右肩上がりになります。一方、スクラッチ開発は初期費用の後は保守・運用費が中心となります。5年、10年という長期スパンで総保有コスト（TCO）を試算すると、スクラッチ開発のほうが低コストになるケースが多々あります。特に従業員50人以上が日常的に使う基幹システムでは、必ずTCOの比較試算を行うことをお勧めします。

開発スピードと初期コストへの影響

GitHubが公式ブログで発表した研究結果（2023年）によれば、GitHub Copilotを利用した開発者はタスクを55.8%速く完了できたことが実験で確認されています。具体的には、Copilotなしのグループが平均2時間41分かかるタスクを、Copilotありのグループは平均1時間11分で完了しています。

2025〜2026年においては、GitHub CopilotのほかCursor、Claude Codeなどのエージェント型コーディングツールが急速に普及し、AI活用を前提とした開発チームでは従来の見積もりに比べて工数を30〜50%削減できるケースが報告されています。

これはスクラッチ開発の費用構造を変える出来事です。従来「500万円かかる」と見積もられていた開発が、AIを使いこなすチームでは300〜350万円で実現できる可能性があります。「スクラッチ開発は高い」という前提は、AI時代において急速に更新されつつあります。

MVP→本番というアプローチが現実的に

従来のスクラッチ開発は「フルスペックで作ってからリリース」という発想が強く、リリースまで半年〜1年かかることも珍しくありませんでした。しかしAIコーディングツールの登場により、「最小限の機能でMVP（最小限の製品）をまず作り、ユーザーの反応を見てから機能を追加する」というアジャイルなアプローチをより短期間・低コストで実現できるようになっています。

「SaaSで仮説検証→ニーズが確認できたらスクラッチで本番構築」という2段階戦略も、AI時代ではスムーズに実行できます。「SaaSかスクラッチか」という二者択一ではなく、ビジネスフェーズに応じた使い分けと乗り換えが、より現実的な選択肢になっています。

調査データが示す「69.2%がロックイン状態」の現実

Miletos株式会社が2024年3月に実施した「SaaSのベンダーロックインに関する調査」（有効回答550人）によれば、SaaS導入・選定に関わる担当者の69.2%が「現在ベンダーロックインの状態にある」と回答しました。さらに75%がそのSaaSに何らかの不満を持ちながら使い続けており、「ロックインが解消されれば別のサービスに乗り換えたい」という人が97%にのぼります。

「SaaSは乗り換えが簡単」というイメージがありますが、実態は大きく異なります。主な原因は、個社要件に合わせた作り込みによる依存（51.3%）、移行コストの高さ（68.4%）、データエクスポートの困難さなどです。一度依存してしまうと抜け出すのに2〜5年かかるケースも珍しくありません。さらに昨今では、SaaSベンダーによる突然の価格改定や、サービス終了・機能廃止といった事例も増えており、「いつでも乗り換えられる」という前提自体が崩れつつあります。

5年間のTCO試算で逆転するコスト構造

具体的な数字で考えてみましょう。従業員50名が日常的に使う業務管理システムを想定した試算です。

SaaSの場合（月額3,000円/ユーザー） 月額費用は150,000円、5年間の総費用は約900万円です。機能追加・カスタマイズのオプション費用や、将来的なデータ移行コストはこれに加算されます。ユーザー数が増えれば比例してコストも増加します。

スクラッチ開発の場合（初期開発費500万円、月額保守費5万円） 5年間の保守費用は300万円、5年間の総費用は約800万円です。ユーザー数が2倍になっても追加費用は不要で、カスタマイズも自由です。

この試算では、わずか5年でスクラッチ開発のほうがコストが低くなります。規模が大きいほど・運用期間が長いほど差は広がります。もちろん開発費・保守費・利用人数によって結果は変わりますが、「SaaSは常に安い」という思い込みを一度捨て、自社の条件でTCOを試算することを強くお勧めします。

パターン①：「SaaSで始めたが移行コストで詰んだ」

「初期費用が安いから」とSaaSを選び、業務フローをSaaSに合わせて変え、独自カスタマイズも積み重ねた結果、3〜4年後に乗り換えたくても身動きが取れなくなるケースです。データ移行のコストが数百万円に膨らむ、SaaSベンダーが突然価格を大幅に引き上げる、といった事態が現実に起きています。SaaSを選ぶ際は最初から「出口戦略（乗り換えやすさ）」を設計に組み込んでおくことが重要です。

パターン②：「スクラッチに発注したが要件定義が甘くて炎上」

スクラッチ開発を選択したこと自体は正しいのに、発注前の要件定義が曖昧なまま開発を進め、途中での仕様変更が相次ぎ、コストが当初の2〜3倍になるケースです。スクラッチ開発では「何を作るか」の明確化が品質とコストを大きく左右します。要件定義フェーズに十分な時間と予算を割くこと、そして要件定義を丁寧に支援してくれる開発パートナーを選ぶことが成功の鍵です。

パターン③：「AIで安くなるはず」と過剰期待して失敗

「AIコーディングツールがあれば何でも安く速く作れるはず」という期待だけで発注し、AI活用の実力が伴っていない開発会社に依頼した結果、品質が低く結局作り直しになるケースも出始めています。AIによる開発効率向上は本物ですが、それを最大限に活かせるのは適切な設計力・品質管理力・AIリテラシーを持つ開発チームです。開発会社を選ぶ際は「AIをどのように開発プロセスに組み込んでいるか」を具体的に確認するようにしましょう。