ALM管理システムの発注は、目的と範囲を決め、現行のデータとExcel運用を洗い出すところから始めます。そのうえでRFPで条件をそろえて提案を求め、PoCで数値を確かめてから契約します。この順で進めると、費用と手戻りを管理しやすくなります。全体像は、下の完全ガイドでも確認できます。
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ALM管理システムの全体像
ALMはAsset Liability Managementの略で、資産と負債を一体で管理し、収益性とリスクのバランスを経営判断に生かす仕組みです。金利、為替、市場価格、信用、流動性の変化が、利益や経済価値、自己資本に与える影響をシナリオ別に計測します。発注するときは、画面だけでなく、データ、計算、モデル、報告、承認をつなぐ業務基盤として捉えます。
Oracleの2025年4月公開のALM Cloud 25A公式ガイドも機能を扱っています（出典: Oracle Financial Services Asset Liability Management Cloud User Guide Release 25A、2025年）。その対象には、共通キャッシュフローエンジン、複数通貨、シナリオ分析、IRRBB標準的手法、監査可能なレポートがあります。
この対象範囲からは、ALM製品が残高管理に加えて、計算条件を再現し説明する機能まで含む傾向が読み取れます。
ALM管理システムで管理する主な情報
ALM管理システムは、勘定系などから取り込んだデータを共通の項目にそろえ、そこから各種の指標を計測します。委託範囲は、データの受け取りと計測のどちらを含めるかで決まります。
- 入力元：勘定系、預金・融資、有価証券、外国為替、デリバティブ、財務会計
- 共通化する項目：商品コード、通貨、満期、金利タイプ、再価格日、キャッシュフロー、評価額
- 計測内容：キャッシュフロー分析、リプライシング・流動性ギャップ、EVE、NII、VaR、EaR
取り込んだデータの欠損や重複、勘定残高との差異は、検知する仕組みが要ります。また、商品ごとの前提の違いも結果を左右します。たとえば、預金ではコア預金や流出率、融資では期限前返済、有価証券では評価やヘッジ、外貨では通貨別資金繰りが影響します。金融機関向けの画面だけを依頼すると、計算根拠やデータ責任の境界が曖昧になります。
経営会議の意思決定から逆算する導入目的
指標を決める前に、計算結果を誰が何の判断に使うかを決めておきます。たとえば、金利上昇時のEVEを月次で確認し、ALM委員会で投資・調達方針を決めるといった業務目的に置き換えます。
また、流動性ストレス時の資金繰りを翌営業日の午前中までに確認するといった目的も考えられます。目的が決まると、データ頻度、シナリオ数、画面利用者を具体化できます。承認フローや許容処理時間も、目的から詰められます。
ALM管理システムの発注・外注の進め方
発注は、RFPで条件をそろえて提案を求め、PoCで数値を検証してから契約する流れで進めます。デモや総額だけで比べると、計算前提やデータ整備の違いが見えません。そのため、稼働後に追加費用が生じやすくなります。
先に固める目的・対象範囲・意思決定者
発注の前に、対象範囲と対象リスク、意思決定の体制を決めておきます。範囲が曖昧なままだと、各社の提案を同じ条件で比べられません。
- 対象範囲：業態、商品、初回リリースに含める取引を定める
- 対象リスク：金利に限るか、流動性・市場・収益管理も含めるかを決める
- 意思決定体制：最終承認者と、各部門の関与時期
地域金融機関では、大手行向けの全機能を一度に導入せず、月次の金利リスク計測から始める方法もあります。そのうえで、後から流動性ストレスや収益シミュレーションを加えられます。ただし、初期範囲を絞る場合でも、将来の商品・通貨の追加やデータ履歴の拡張に耐える設計かを、RFPで確かめます。
現行データとExcel運用の洗い出し
洗い出しでは、データの取得条件と品質、Excel運用の実態を並べて確かめます。
- 取得条件：勘定系・市場系のデータ、頻度、保存年数、コード整合性
- 確認項目：残高、金利、再価格日、満期、キャッシュフロー、評価額、ヘッジ、会計
- Excel運用：入力補正、コア預金前提、例外商品、月末作業、承認方法
欠損、重複、単位の違い、名寄せできないコードは、記録しておきます。また、Excelのファイル名、更新者、計算式、参照元、承認履歴も調べます。
確認結果をもとに、システム化する業務と廃止する業務を分けます。そのうえで、Excelとの数値差異については、データ・式・モデルの原因を追跡できることを受入条件にします。
提案依頼とPoCで確かめる数値の再現性
発注先を選ぶ際は、提案と数値の再現性を合わせて見極めます。
- 提案条件：同じ代表データ、金利シナリオ、計測日をそろえて回答を求める
- 確認項目：処理時間、計算式・パラメータの説明、明細へのドリルダウン、前回との差分、再計算方法
- 差異の説明：「製品仕様です」で済ませず、データ変換、丸め、モデル、シナリオ設定の違いまで説明できること
- PoCの照合：代表的な預金・融資・有価証券を、既存Excelや過去の計測結果と突き合わせる
PoCの期間は2〜4か月、費用は500万円〜2,000万円が目安です。ただし、データ整備や金融専門人材の有無で変わります。本開発に進まない場合の成果物、データ返却、知的財産も、初回契約で確かめます。
発注形態の比較：パッケージ・クラウド・スクラッチ
方式は、初期費用だけでなく、モデルの独自性や規制変更への対応で判断します。そのほか、自社の運用人材、データの機密性、拡張性も判断の材料になります。標準機能が多くても、カスタマイズが増えるとパッケージの保守性は失われます。
独自開発は自由度が高い一方で、計算精度の検証と専門人材の継続確保を発注者が担います。標準機能と独自要件の境界が、方式選択の決め手になります。
パッケージの標準計算と導入実績
パッケージの適合性と、自社に近い導入実績は、次の観点で確かめます。
- 標準機能：ALM計算、レポート、シナリオ管理、規制対応、多通貨
- 追加範囲：共通キャッシュフローや監査向け機能の設定・開発範囲
- 導入条件：勘定系連携、データ移行、計算検証、更新時の回帰テスト
導入時には、標準機能、設定対応、追加開発の境界を分けて提示してもらいます。そのうえで、自社と近い規模・業態・商品構成での実績も確認します。
システムハウスは、ALFAとSKC-ALMが合計100を超える金融機関で利用されていると公開しています（出典: 株式会社システムハウス公式サイト、2026年確認）。この数字は候補選びの入口と考え、自社に近い事例の内容まで確かめます。
クラウドの拡張性と第三者リスク
クラウド型は、計算量や利用環境を拡張しやすく、インフラ更新や製品リリースを受けやすい方式です。Moody’sは2025年11月に、Lake City Bankの移行事例を公開しました。
同行は、市場への対応速度とデータの透明性を高めたと紹介されています（出典: Moody’s「Asset Liability Management Solutions」、2025年11月）。
海外事例の効果は、そのまま国内金融機関に当てはめず、次の観点で国内適合性と委託先の管理条件を確かめます。
- 国内適合性：規制帳票、データ所在、国内パートナー、時差を含む支援
- 運用管理：保存場所、暗号化、権限、ログ、バックアップ、復旧時間、障害連絡
- 契約終了：再委託先の開示、監査権、データ返却、消去証明
金融庁は2025年7月に、金融分野のサイバーセキュリティガイドラインを一部改正しました。さらに2026年4月には、第三者リスク管理の調査報告書も公表しています（出典: 金融庁「金融分野におけるサイバーセキュリティ対策について」、2026年）。
クラウドを選ぶ際は、委託先まで含めて統制できるかどうかを見ます。
独自モデルの範囲を絞るスクラッチ
スクラッチは、独自のリスク計測や複雑な商品、既存の業務フローに、社内データ基盤まで合わせやすい方式です。キャッシュフロー生成やシナリオ計算に加え、パラメータ管理まで設計します。再現可能なバッチや監査ログも扱います。そのため、検証の比重が高くなります。
全機能を一括で開発せず、標準エンジンを使ったうえで、独自のデータ連携・帳票・ワークフローだけを拡張する案も比べます。成果物には、計算仕様書、テストケース、期待値を含めます。モデル変更の承認や、担当者退職後の引き継ぎも、成果物に入れます。
RFPと要件整理で委託先に伝えるべき項目
RFPは、提案を比べるための条件をそろえる文書です。業務目的と対象データを示したうえで、計測指標や品質基準、委託条件も同じ基準で伝えます。
IPAの要件定義資料は、経営層や業務部門の主体的な参加を重視しています（出典: 情報処理推進機構「ユーザのための要件定義ガイド」、2021年）。
ALMでは、経営や財務、市場、内部監査の前提も確かめます。リスク管理部門とIT部門だけで決めず、関係部門とともに前提を詰めます。
業務要件の具体化：指標、シナリオ、報告書
業務要件には、対象商品・通貨、計測頻度、基準日、過去データを記載します。加えて、シナリオ、ストレス幅、モデル前提も記します。特にEVEやNIIでは、金利ショックやコア預金、期限前返済の扱いを整理し、手数料やスプレッドの取り扱いも含めます。
どの会議で帳票を使うか、誰が承認するか、明細を誰が確認するかも定めておきます。報告書は、経営層向けの要約、リスク管理者向けの分析、監査・当局向けの明細に分けられます。
計算日、入力データとモデルの版、パラメータ、処理結果、承認者は、後から再現できるようにします。そのうえで、帳票サンプルをRFPに添付し、現行帳票からの変更点を示します。
データ連携と品質の責任の分け方
データ要件には、連携元、ファイルまたはAPI形式、頻度、項目定義を記します。加えて、コード変換、エラー時の再送、締め処理、保持期間も盛り込みます。連携先が5本か20本かで工数と障害対応が変わるため、連携先は具体的に示します。
日次ファイルから将来APIへ移る場合は、時期と追加費用の条件を定めます。発注者はデータを提供し、受託者は変換と検証を担います。双方の原因調査の責任も、あらかじめ分けておきます。
品質基準には、欠損率や重複件数、残高照合を含めます。処理件数と時間、異常通知の時間も基準に入れます。基準が曖昧だと、障害の原因がどこにあるかを特定しにくくなります。
金融システムの運用前提で書く非機能要件
金融システムの運用要件は、次の観点で整理します。
- 統制：認証、職務分掌、権限、暗号化、監査ログ
- 継続性：バックアップ、目標復旧時間・時点、性能、可用性
- 保守・監査：保守時間、脆弱性対応、監査協力
入力・計算・承認・閲覧の権限を分けたうえで、モデルやパラメータの変更履歴を残します。
バーゼル銀行監督委員会が2025年12月に公表した第三者リスク管理原則は、従来の外部委託を、広い第三者関係として管理する考え方を示しています（出典: Basel Committee on Banking Supervision「Principles for the sound management of third-party risk」、2025年12月）。
この考え方を踏まえて、クラウドや外部運用では、再委託先や基盤事業者も含めた監査・障害・撤退の条件をRFPに入れます。
段階ごとの成果物と判断基準
開発は、要件定義とデータ設計、モデル実装から始まります。続いて、画面・帳票、連携、テストを進めます。そのうえで、移行と並行稼働、教育と運用引き継ぎまで、一続きの工程として管理します。
完了条件は、資料の受領ではなく、業務担当者が確認して次の工程に進める状態とします。計算モデルとデータ連携を後半にまとめて確認すると、手戻りが大きくなります。そのため、早い段階から実データに近いサンプルで検証します。
要件定義で承認するモデルの前提
要件定義の成果物には、業務フローや商品一覧、データ項目を含めます。指標とシナリオ、モデル前提、帳票サンプルも加えます。権限や非機能要件、移行・テスト方針も、成果物の一部として扱います。コア預金や期限前返済の率は、経営・リスク管理上の判断になります。
承認者、見直し時期、変更時に再計算する影響範囲を決めておきます。あわせて、標準機能に合わせる業務と、残す独自要件を切り分けます。
要望をすべて初回に入れると、期間や費用が増えるうえ、正しい計算の定義も曖昧になります。そこで、初回必須、次期、運用で代替する要件に分け、優先度を付けます。
機能・数値・運用に分けたテスト
テストは、機能、計算結果、日常運用の観点に分けて実施します。
- 機能：入力、変換、計算、帳票、権限、ログ、エラー処理
- 数値：商品ごとの期待値をExcel、旧システム、手計算、第三者検算と照合
- 運用：締め処理、連携遅延、再処理、障害連絡、復旧、承認、監査照会
数値では、金利を一定幅で変えたときの方向性、通貨を変えたときの集計、残高を変えたときの差分など、境界値や異常値も確認します。並行稼働では、複数回の計測結果を比べ、差異の原因を説明できる状態にします。
受入基準には、処理時間、照合結果、帳票、ログ、復旧時間など、測定できる条件を定めます。判断を揃えるには、「重大な不具合がない」より具体的な条件が必要です。
並行稼働と教育による本番運用への移行
本番への切り替え前後で必要な対応を、運用開始後まで整理します。
- 本番移行：初回データと履歴、権限、帳票配布先、運用カレンダー、問い合わせ窓口の準備
- 並行稼働：旧システムやExcelはすぐに廃止せず、一定期間は新旧の結果を比べる
- 差異の確認：どちらを正とするかは先に決めず、データ、モデル、パラメータ、集計処理の順に原因を切り分ける
- 教育：操作、計算結果の読み方、再計算の条件、委員会へ報告する変化を扱う
運用計画には、モデルの妥当性確認やデータ品質の月次レビューを含めます。加えて、規制・商品の変更、権限の棚卸し、復旧訓練も入れます。稼働は、ALM業務改善の始まりです。
契約形態：工程ごとの準委任と請負の使い分け
要件が未確定の調査や要件定義と、成果物や受入条件が明確な開発・テストとでは、契約条件を分けます。準委任は一定期間の業務遂行を、請負は合意した成果物の完成を重視します。
契約名だけでなく、業務内容や完成義務を確かめます。指揮命令、検収、瑕疵対応、変更手続も確認します。
準委任が向く調査・要件定義・伴走支援
準委任は、発注者と進め方や成果を具体化していく業務に適する場合があります。
- 対象業務：業務調査、データ棚卸し、RFP作成支援、PoC
- 伴走支援：プロジェクト管理、モデル検証、運用設計
- 契約上の留意点：作業時間が確保されても、完成物までは保証されない
月次報告、成果物、判断待ち、追加作業の承認方法は、個別契約に記します。細かな指示による責任の曖昧化を防ぐため、受託者の責任者を窓口にします。
作業依頼、優先順位、レビュー、承認は、記録に残します。IPAの2025年資料は、開発段階ごとの契約の選び方を整理しています（出典: 情報処理推進機構「システム開発の健全化に向けて」、2025年）。
成果物と受入条件が固まった範囲の請負
合意済みの機能や連携、帳票、テスト、移行など、完成状態を確認できる範囲は、請負に向きます。受入条件は、「EVEを計算する」より具体的にし、商品とシナリオ、入力、期待値を含めます。処理時間や帳票、監査ログも条件にします。
モデル前提が未承認のまま請負にすると、仕様変更か不具合かで対立しやすくなります。そのため、仕様書や成果物一覧、検収期間を定めます。加えて、不具合対応や変更管理を決め、再委託、知的財産、保守移行の扱いも詰めます。
商品や規制帳票の追加に備えて、単価と見積方法も決めておきます。固定金額を目指すより、固定範囲と変更手続の対象を明確にします。
多段階契約で管理する不確実性と責任
契約の区切りや継続の判断、関係者間の責任を、一連で整理します。
- 契約の分け方：調査・要件定義・PoCは準委任、仕様と受入基準が固まった開発・テストは請負、運用保守は別契約とする方法があります。
- 継続判断：段階ごとに継続を判断し、パッケージの適合性やデータ品質に問題があれば方針を見直せます。
- 契約全体の整合：成果物の権利、秘密情報、データ返却、再委託、監査、損害賠償、終了時の移行支援をそろえる
- 遅延・変更時の調整：意思決定やデータ提供の遅れ、規制変更時のスケジュール調整を定める
- 契約レビュー：法務、調達、情報セキュリティ、業務担当者が加わり、技術の観点で見落としやすい条件を補う
ALM管理システムの費用相場とコストの内訳
国内で公開されている価格は限られるため、以下の金額は、ALM固有の定価ではありません。金融業務やデータ連携、モデル検証、規制報告を踏まえた、2026年時点の予算の目安です。
費用は、対象商品数や連携本数、データ品質で変わります。さらに、利用者数や可用性、移行、ライセンス条件でも変わります。相場は、上限を保証する数字ではなく、見積を読み比べる目安です。
方式別の初期費用と期間の目安
方式別の初期費用と期間は、次の範囲が目安です。
- 調査・要件定義・PoC：500万〜2,000万円、2〜4か月
- 限定パッケージ導入：3,000万〜1億円、6〜12か月
- クラウド・マネージド型：1,000万〜5,000万円、4〜9か月
- 大規模スクラッチ：1億〜5億円超、18〜36か月の可能性
大規模スクラッチの想定範囲には、全商品や全通貨、独自モデル、規制報告が含まれます。さらに、高可用性や移行、並行稼働も範囲に入ります。
2026年の一般的な開発人月単価は60万〜200万円程度と紹介されています（出典: SIA株式会社「システム開発の費用・相場 2026年版」、2026年7月）。
ALMでは、金融業務やモデル、データ、セキュリティ、管理の専門性が必要です。そのため、一般的な平均をそのまま適用できません。
要件・データ設計だけでも10〜30人月かかる場合、単純計算で600万〜6,000万円の幅になります。
作業単位に分けた見積書の初期費用
初期費用の対象作業を分けておくと、見積の範囲を比べられます。
- 設計・準備：要件定義、業務・データ設計、データクレンジング
- 構築：ETL/API連携、モデル、画面・帳票、権限・監査
- 移行・検証：テストデータ、数値検証、移行、教育、プロジェクト管理
「一式」とだけ書かれた見積では、範囲を判断しにくくなります。そのため、連携先1本や商品モデル1種類、シナリオ・帳票の追加ごとの単価を確認します。規制変更や再計算、監査ログについても、単価を見ます。
パッケージでは、ライセンス、設定、カスタマイズを個別に見ます。保守や更新、サポートは、別の項目として扱います。
クラウドは、初期設定と月額・年額の利用料を分けます。転送や計算量、バックアップ、監視、障害対応も、分けて示してもらいます。一般的な保守費を初期費の15〜25％程度と仮置きする提案もあります。
ALMのライセンスやクラウド利用料は契約によって異なるため、料率ではなく、実際の年額と改定条件を確かめます。
ランニングコストと将来費用の予算化
稼働後に発生する費用と、比較の期間を整理します。
- 継続運用：利用料、監視、問い合わせ、教育、復旧訓練
- 変更対応：連携・商品追加、モデル再検証、規制・帳票改修、脆弱性対応
- 比較期間：初年度、2年目以降、規制変更時、契約終了時の費用
クラウド利用料を月100万〜500万円程度と仮置きする提案もあります。ただし、利用者数や計算量、環境数、サポート範囲によって変わるため、複数年の総保有コストで予算を組みます。
データ整備を発注者が担う場合や、モデル検証が別料金の場合は、実負担が増えます。障害対応が平日日中のみ、更新が有償、終了時の移行が別見積といった条件でも、負担は重くなります。比較は、3年または5年の総額で行います。
委託先選定と見積比較のポイント
知名度や総額に加えて、ALM業務やデータ、計算モデル、稼働後の運用を一体で説明できるかを評価します。同じ質問とサンプルデータで比べ、提案書だけでなく、検証結果と担当者との対話からも判断します。
委託先には、パッケージ会社、国内導入支援、クラウド会社といった種類があります。金融系SI会社や独自開発会社も含め、それぞれ得意領域があります。
同規模・同商品・同じ運用条件の実績
実績が自社に合うかは、導入先の条件と稼働後の支援体制から見極めます。
- 導入条件：業態、対象商品、日次・月次頻度、勘定系連携
- 運用体制：保守、担当者の継続性、モデル検証者、規制・製品更新への対応
- 事例の内訳：同規模での期間、費用構成、連携本数、稼働後の体制
エヌシーアイ総合システムは、BancWare Convergenceについて、信託銀行、地方銀行、リース会社など国内で多数の導入実績があると公開しています。同社は、日鉄ソリューションズとともに、導入から運用まで支援するとしています（出典: エヌシーアイ総合システム「ALM管理」、2026年確認）。
総額・範囲・前提を同じ表で並べる見積比較
見積の行には、要件定義、PoC、ライセンス、開発、移行を並べます。テスト、教育、保守、クラウド、セキュリティ審査も、行に加えます。そのうえで、各社の含む・含まない・前提・別途条件を記録します。
低価格の提案では、対象商品の範囲が狭くないかを確かめます。データ整備や数値検証、障害対応、移行支援も対象に入っているかを見ます。評価軸は、価格と業務適合性、計算説明に分けます。データ連携、セキュリティ、管理、保守、撤退可能性も、評価軸に加えます。
配点の例では、業務とモデルを30点と最も重く置き、価格は20点とします。
- 技術・データ：20点
- 運用・セキュリティ：20点
- 体制：10点
点数で結論を自動的に決めず、関係者が重視する項目を見えるようにします。
委託先のリスクと出口戦略
委託先の管理と、契約終了後の引き継ぎを、それぞれ見ます。
- 委託先管理：再委託先、海外拠点、基盤、保管場所、アクセス担当者
- 事故・監査：報告時間、脆弱性修正期限、監査対応、テスト環境への本番データ持出し
- 出口条件：返却形式、移行対象、支援単価、削除証明、引き継ぎ期間
受託会社が本番データを扱う範囲、開発・テスト環境への持ち出し、退職者の権限無効化も確かめます。金融庁のガイドラインや自社規程に照らして、情報セキュリティ・調達部門が評価できる資料を求めます。
独自形式だけで履歴を保存すると、乗り換え後に過去との比較ができなくなる可能性があります。そのため、データ辞書、計算仕様、テストケース、運用手順を、発注者が保有できる状態にしておきます。
よくある質問
回答は、自社の条件に合わせて読み、RFPやPoCの確認項目に落とし込みます。最適な方式と費用は、条件によって変わります。
ALM管理システムの開発費用はいくらですか？
調査・要件定義・PoCは500万〜2,000万円、限定パッケージは3,000万〜1億円、クラウド初期導入は1,000万〜5,000万円が目安です。大規模スクラッチは、1億〜5億円超が目安です。
ALM固有の公開定価ではなく、連携や金融業務、モデル検証、移行、規制対応を含めた推定です。同じ要件で見積を取得してください。
パッケージとスクラッチはどちらを選ぶべきですか？
標準計算や規制対応、実績、運用人材を重視するなら、パッケージやクラウドが候補になります。一方で、独自モデルや深い業務統合が競争力に直結するなら、スクラッチや部分開発が候補です。
代表データで数値を比べ、標準機能、設定、追加開発の境界を明らかにしてから決めます。
ALM管理システムは準委任と請負のどちらで発注しますか？
調査、データ棚卸し、PoC、要件定義は準委任とし、成果物と受入条件が固まった開発・テストは請負とする多段階契約が、検討しやすい方法です。
完成義務や検収、変更管理、データ責任、モデル検証の担当は、契約書と仕様書に記します。そのうえで、法務・調達部門と工程ごとの条件を確かめます。
発注前に最低限まとめるべき情報は何ですか？
まず、目的と業務・商品・通貨、指標を整理します。次に、シナリオやデータ連携元、帳票、Excel運用を洗い出します。そのうえで、利用者・権限と処理時間を固めます。
- セキュリティ・BCP：求める条件を示す
- 予算：想定する範囲を伝える
- 希望時期：稼働の目標を伝える
未確定の事項と決定期限も明記しておくと、提案を比べやすくなります。また、代表商品と過去データを使うPoCから相談すると、方式と費用の不確実性を減らせます。
まとめ
ALM管理システムは、価格に加えて、対象商品や指標、データ品質を見て選びます。モデル前提や数値検証、監査証跡、運用体制も、一つの業務設計として整理します。
RFPで条件をそろえ、代表データによるPoCで計算を確かめます。そのうえで、要件が固まった範囲から契約すると、費用と手戻りを抑えやすくなります。
発注前の最終確認
目的と意思決定者、初回範囲を確認します。データ連携・品質、EVE・NII、モデル承認者、テスト期待値も確かめます。契約、見積内訳、保守・クラウド費用も、あわせて確認します。
再委託や監査、障害復旧、終了時のデータ返却も確かめます。項目を埋めて相談すると、提案の違いを比べ、自社に必要なALMへ近づけます。
現状と優先順位の相談
範囲や費用が未確定でも、現行帳票やデータ連携図、代表商品、課題、希望時期を整理すれば、初期調査を相談できます。
大切なのは、導入そのものよりも、経営会議で使う数値を説明でき、かつ継続して運用できる状態にすることです。規模と体制に合わせて、最小構成から段階的に検討します。
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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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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。