【2026年版】スタートアップの開発費用はフェーズ別にいくら？MVPからスケールまでの「作る範囲」の線引き

開発費を「規模別の相場表」だけで捉えると、判断を誤りやすくなります。同じ機能でも、事業のどの段階で作るかによって「今どこまで作り込むべきか」が変わり、必要な費用も変わるからです。スタートアップの文脈では、フェーズを次の2つの軸で捉えると整理しやすくなります。

• 資金調達の軸 — プレシード／シード／シリーズA／シリーズB以降。いくら使えるかの目安になる
• プロダクト成熟度の軸 — アイデア検証／MVP／PMF（後述）達成後／グロース。何を作り込むべきかの目安になる

2026年に入って、この線引きの重みはさらに増しています。AIコーディングやノーコードで実装のハードルが下がり、「作れるかどうか」がボトルネックでなくなりつつあるからです。新規に一つ目を作る場面では作ること自体が速く安くしやすくなったぶん、勝負は「本当に欲しがられるか」「どう届けるか」を、どのフェーズで・どこまでの作り込みで確かめるか、という判断に移ります。この記事を通して、各フェーズの話は「AIやノーコードで作れる前提で、それでもどこに人とお金をかけるか」という視点で見ていきます。

まず、それぞれのフェーズが「事業のどの段階か」を押さえます。複数の解説をならべると、おおむね次のような対応になります。プレシード〜シードで構想からMVPを作り、シリーズAで事業モデルを確立し、シリーズB以降で規模を拡大する、という流れです。

上の金額は、複数の解説記事が示すレンジをあわせた目安です。同じ「シード」でも、ある媒体は数百万〜数千万円とし、別の媒体は3,000万〜1.5億円とするなど、出典によってかなり幅があります。市場全体で見ると、国内スタートアップの2024年の総調達額は約7,793億円（デットを除く／スピーダ「Japan Startup Finance 2024」）とされ、前年比では3%増とほぼ横ばいでした。個別の金額は目安として捉え、自社のフェーズと市場環境に合わせて考えるのが安全です。

2つの軸を重ねると、フェーズごとに「何を確かめ、何を作り、どこまで作り込むか」が見えてきます。全体像を一覧にすると次のとおりです。金額の絶対額は前回記事の相場表に譲り、ここでは考え方に絞ります。

フェーズ別の開発費の目安

金額でも大まかな目安を示します。次の表は、開発会社や比較メディアの解説が示す開発費のレンジをフェーズ別にならべたものです（前回記事の相場表と同じく、いずれも業界全体の目安で、特定の会社の見積もり額ではありません）。同じフェーズでも、作る範囲・手段（ノーコード／AI活用／フルスクラッチ）・作り込みの深さで大きく上下します。

ポイントは、初期フェーズほど「作り込まないこと」に価値があるという点です。次の章で、その線引きを具体的に見ていきます。

初期フェーズで費用が膨らむ最大の原因は、「あとで必要になるかもしれないもの」まで先に作ってしまうことです。各フェーズで、機能を「今作る／今は作らない／作り込む」の3つに仕分けると、ムダな投資を避けやすくなります。ソフトウェア開発の古典的な原則も、この仕分けを後押しします。

今は「作らない・後回しにする」もの

• 管理画面や運用の自動化 — Y CombinatorのPaul Grahamは「スケールしないことをやれ」と述べ、初期は自動化された仕組みより手作業で問題を解くことを勧めています。実際に、決済サービスのStripeが初期に加盟店を手作業で登録していた例が知られています
• スケール対応・パフォーマンス最適化 — 「時期尚早な最適化は諸悪の根源」（Donald Knuth）は半世紀前から繰り返し引かれる警句です。ユーザーがいない段階での負荷対策は、多くの場合あとで間に合います
• 権限管理・細かな例外処理・通知の網羅・デザインの磨き込み — 価値の検証に直接効かない周辺は、反応を見てからで遅くないことが多いです

逆に「最初から作り込む」べきもの

何でも雑に作ってよいわけではありません。Martin Fowlerは、スピードのために内部品質を落とす判断（技術的負債）は「設計のペイオフラインを下回っている短い間だけ割に合う」とし、その境界は「数か月ではなく数週間で超えてしまうことが多い」と警告しています。さらに「頻繁に触るコードほど負債の利息が重くのしかかる」ため、そこは早めに作り込むべきだとしています。顧客のお金や個人情報を扱う部分、頻繁に改修する中核ロジックは、初期でも手を抜かないのが安全です。

MVP（Minimum Viable Product）は「最小限の製品」と訳されがちですが、この言葉が独り歩きして誤解を生んでいます。提唱者のEric Ries自身が「MVPは、その名に反して、最小の製品を作ることが目的ではない」と明言しています。MVPの定義は「最小の労力で、検証された学びを最大限に集められる製品のバージョン」であり、目的は“小ささ”ではなく“学び”です。

機能をただ削ればMVPになる、というわけでもありません。Henrik Knibergは、「タイヤ→車体→…と部品を順に届ける」作り方を批判し、各段階で『実際に使えるもの』（スケートボード→自転車→自動車のように）を届けるべきだと整理しています。部品だけ渡されてもユーザーは価値を感じられないからです。「小さいが、ちゃんと価値が伝わる」ことがMVPの条件です。

PoC・プロトタイプ・MVPは別物

• PoC（概念実証） — 「技術的に実現できるか」を確かめる、社内向け・使い捨て寄りのもの
• プロトタイプ — 「どう動くか・どう見えるか」を形にする中間段階
• MVP — 「実際のユーザーが使い、市場で価値が検証できるか」を確かめる最小の“製品”

この3つは混同されやすく、見積もりの前提がずれる原因にもなります。「MVPを作りたい」と伝えたつもりが、相手はPoCを想定していた、といったすれ違いを避けるため、自分が確かめたいのは技術か・体験か・市場かを、発注前に言葉にしておくとよいです。

初期に作ったものを、あとでどこまで作り直すか——これはフェーズをまたぐときによく出てくる論点です。ソフトウェア工学では古くから、Fred Brooksが「最初の一台は捨てる前提で作られる（最初のシステムはパイロットとして機能し、その後の作り直しを促す）」と述べています。検証のために素早く作ったものは、そのまま本番に育てられるとは限りません。

では、いつ作り直すのか。一つの目安は、前述のFowlerの「利息」の考え方です。新機能の追加や改修に、以前より明らかに時間がかかるようになってきたら、それは初期の作り込みの甘さが利息として効いている合図です。手を入れる頻度が高い部分でこの兆候が出たら、作り直し（または段階的な作り替え）を検討するタイミングと言えます。逆に、ほとんど触らない部分は、多少雑でも急いで直す必要は小さいです。

2026年のいま、AIコーディング支援ツールで初期開発の下限が下がる、という話はよく聞きます。実際、効果を示すデータもあります。GitHubの対照実験では、Copilotを使った開発者が特定のタスクを約55%速く終えたと報告されています。一方で、これを鵜呑みにするのは危険です。

METRが2025年に行った比較試験では、経験豊富な開発者が自分の慣れたリポジトリで作業した場合、AIツールを使うとむしろ約19%遅くなったという結果も出ています（しかも本人たちは「速くなった」と誤認していました）。開発手法の年次調査であるDORAの2024年レポートも、AIはドキュメントやコードのレビューに効く一方で、デリバリの安定性とは負の相関がみられたとし、「AIは万能薬ではない」と結論づけています。

「AIで自分でも作れる時代：どこまで自作し、どこからプロに頼むか」の考え方ともつながります。検証まではAIで手早く、本番はプロに、という使い分けが現実的です。

フェーズ別の費用というと、つい「次はいくら足すか」の話になりがちですが、同じくらい大切なのが「どこで止めるか」です。開発に資金を投じ続けても、検証したいことが確かめられていなければ、費用だけが積み上がります。ここで役立つのが、資金の減り方を見る2つの指標です。

• バーンレート（資金燃焼率） — 1か月あたりに減っていく資金の額。収入を差し引いた実質の減少額をネットバーンレートと呼びます
• ランウェイ — 手元資金がゼロになるまでの残り月数。おおまかには「資金残高 ÷ 月あたりの純減少額」で表せます

一般に、ランウェイは12〜18か月ほど確保しておくのが一つの目安とされます（これも目安で、状況により異なります）。開発投資を決めるときは、その支出でランウェイがどれだけ縮むか、そして次の資金調達までに検証を終えられるかをあわせて見ると、投じすぎを防げます。

• AIで「作る」（＝最初の一つを作る）コストが下がった2026年は、費用の勝負どころが「どう安く作るか」から「どのフェーズで、どこまで作るか（作らないか）」の見極めに移った
• 開発費は「フェーズごとにいくらかけ、どこまで作るか」で決まる。資金調達の軸とプロダクト成熟度の軸で捉える
• 資金調達フェーズの区分・金額はいずれも慣習的な目安で、媒体により幅がある。固定的に考えない
• 初期ほど「作らない・後回しにする」ことに価値がある。管理画面の自動化やスケール対応は多くの場合あとで間に合う
• 一方、お金・個人情報を扱う部分や頻繁に触る中核は、初期でも作り込む。技術的負債は利息が重くのしかかる
• MVPは「最小の製品」ではなく「学びを最大化する製品」。PoC・プロトタイプ・MVPは別物として区別する
• 初期に作ったものは作り直す前提のこともある。改修に時間がかかり始めたら乗り換えの合図
• AIで下がるのは主に「最初の1つを作るコスト」。上流判断や本番品質は人の仕事。効率化されるフェーズを具体的に確認する
• 費用は「足す」だけでなく「止めどき」も見る。バーンレート・ランウェイと、検証が進んでいるかをあわせて判断する

当社TokyoScalerは、少数精鋭でWeb・モバイル・AIを活用したプロダクト開発を手がける受託開発会社です。スタートアップや新規事業のご相談を受けてきた経験から、「今のフェーズで、どこまで作り、どこは作らないか」の線引きのご相談から、必要に応じて発注前の動くモックアップづくりまで、代表（エンジニア）が上流から直接伴走します。初回のご相談（無料）からお気軽にどうぞ。費用相場や会社選びの全体像はシステム開発の外注先の選び方の記事にまとめています。