アパレル業向けSKU管理システム開発の完全ガイド

アパレル業向けSKU管理システムは、品番、カラー、サイズの組み合わせごとのSKUで商品と在庫を記録するシステムです。SKUの定義、在庫の正本、業態に合う導入方式を先に決めると、商品と在庫の一元管理に役立ちます。

業態や拠点数で必要な機能も導入方式も変わるため、自社の業務に当てはめて確かめることから始めます。

・業務システム開発を依頼する会社の選び方やRFPの作り方については、無料ホワイトペーパー「業務システム開発の完全ガイドブック」で詳しく解説しています。
・スクラッチシステム開発を依頼する会社の選び方やRFPの作り方については、無料ホワイトペーパー「スクラッチシステム開発の完全ガイドブック」で詳しく解説しています。

アパレル業向けSKU管理システムの全体像

同じ商品でもカラーとサイズの組み合わせごとに記録が分かれます。

SKUはStock Keeping Unitの略で、在庫を数える最小単位です。同じTシャツでも、黒のMと白のLは別のSKUとして数えます。

SKUごとに在庫数、売上、返品、入荷予定を記録すると、色・サイズ別の売れ筋や店舗ごとの欠品、余剰在庫が分かります。商品名や品番だけで管理すると、これらは見えにくくなります。

SKUの管理単位

発注側は、在庫の増減と販売実績を分けて追いたい単位でSKUを決めます。基本となるのは、品番、カラー、サイズの組み合わせです。

追加する管理項目：素材、シーズン、販売チャネル、委託区分、ロットなどから選ぶ項目。
シーズンの扱い：春夏と秋冬で原価や販売期間が違う場合、同じ黒のMサイズでもシーズン別に分析できます。
管理項目の範囲：販売実績を分けたい項目と、表示だけでよい項目の区別。
コードの標準化：桁数、カラー名、サイズ表記、廃番の扱いを決めます。

管理項目を増やすほど、商品登録とデータ移行の負担も重くなります。粒度を決めないまま選ぶと、導入後にマスタを作り直す可能性があります。

SKU管理システムがまとめて扱う範囲

SKU管理システムは、商品マスタを起点に、在庫の動きとその状態を記録します。導入時には、在庫の定義と業務上の責任範囲もそろえておきます。

記録する動き：発注、入荷、在庫移動、受注、引当、出荷、販売、返品。
区別する在庫状態：実在庫、引当済み、入荷予定、移動中、取り置き、返品検品中、B品、委託中。
在庫を減らす時点：店舗とECで、注文、決済確定、出荷のどこで減算するか。

減算のルールがチャネルごとに異なると、売り越しや二重引当が起こります。

ポイント

迷ったときは、在庫の増減と販売実績を分けて追いたい単位がSKUかどうかを基準にします。記録する在庫の動きや状態も、業務で使う範囲に絞って決めます。

アパレル業向けSKU管理システムに必要な機能

機能選びでは、商品を登録できるかだけでなく、在庫が変化した理由を追えるかも確かめます。

卸では展示会受注や掛率、店舗では配分や棚卸し、ECではリアルタイム連携や返品処理が優先されます。そのうえで、業務ごとにMUSTとWANTを分けておきます。

商品マスタとSKU別在庫で確認する項目

商品マスタと在庫は、販売可能数がわかる粒度で管理します。販売可能数を出すには、在庫数に加えて引当済みや入荷予定の状態も必要です。

商品情報：商品コード、ブランド、アイテム、シーズン、カラー、サイズ、素材、画像。
価格・識別情報：原価、上代、下代、JAN、仕入先品番、発売日、販売終了日。
登録と採番：カラー・サイズのマトリクス、SKU別のバーコードとJAN。
在庫状態：実在庫、引当済み、入荷予定、移動中、返品、委託、B品、棚卸し差異。
保管場所：倉庫、店舗、外部物流拠点、ポップアップ会場、棚番。

複数ブランドを扱う場合は、ブランドごとの採番ルールと権限設定も確かめます。登録ミスや出荷時の読み違いは、こうした紐づけを整えるほど減らせます。

受発注・配分・物流をつなぐ機能

受発注から物流連携までをSKU単位でつなぐには、どこまでをシステムで処理するかを先に決めておきます。

卸注文：引当、分割出荷、納期回答、返品、掛率、請求までを扱います。
店舗配分：販売実績や在庫日数から配分数を決め、移動伝票と受入結果をSKU単位で残します。
販売条件：消化仕入・委託販売では、所有権の移転時点と売上計上条件を、システムの処理ルールに反映します。
システム連携：POS、EC、OMS、WMS、会計、モール、EDIとの連携頻度やエラー時の再送。
連携データ：在庫減算、返品・キャンセル、CSV文字コード、対象SKU数と、商品・在庫の正本の決め方。

展示会や営業で受けた卸注文をシステムに入力すると、紙やExcelからの再入力を減らせます。

連携は、APIの有無だけでなく、同じデータを複数箇所で更新しない設計まで見て判断します。

分析・権限・現場運用の機能

現場データの分析から予測、権限、障害対応まで、確認すべき観点を順に挙げます。

分析：SKU別売上、消化率、粗利、在庫回転、欠品率、値下げ率を各軸で集計します。
予測の順序：在庫精度と販売実績が整ってから、予測を高度化します。
権限：本部、店舗、倉庫、取引先の閲覧範囲を分け、操作履歴を残します。
現場端末：入荷・移動・棚卸しでバーコード等を使うときの、通信不安定時の代替手段。
業務継続：CSV、バックアップ、復旧時間、障害時の紙運用の評価。

需要予測や自動発注は、過去の売上・返品・欠品の履歴が不正確だと、結果も安定しません。

ポイント

機能を選ぶときは、商品を登録できるかに加えて、在庫が変化した理由を追えるかを基準にします。業務ごとの優先順位は、MUSTとWANTに分けて決めます。

業態・規模別に見るシステムの選び方

同じアパレル業でも、卸メーカー、店舗小売、EC中心、SPA、多ブランドでは優先順位が異なります。そのため、企業規模に加えて、SKU数、拠点数、受注経路、既存システム、運用担当者を踏まえて選びます。

卸・メーカー中心の場合

卸・メーカーでは、受注経路と得意先条件によって、製品が自社に合うかどうかが変わります。そのため、確認項目をまとめておきます。

受注経路と条件：展示会、営業、電話、メール、EDIを集約し、掛率、納期、分割出荷、予約、追加生産、仕入発注を扱います。
紙受注の効果測定：転記時間と入力ミスを、現状値として測ります。
受注操作：サイズ・カラーが多い場合のマトリクス、欠品時の代替提案、納期別引当。
商品データ：仕入先品番やJANの紐づけと、仕入・販売・在庫の単位をデモで確かめる。

店舗向けPOSに強い製品では、卸・メーカーの要件が不足する場合があります。

店舗・EC中心の場合

店舗とECを同じ在庫基準で動かすには、連携の速さと例外処理を確かめておく必要があります。

在庫ルール：チャネル横断の在庫表示、取り寄せ、店舗間移動、予約、返品、キャンセルの決まり。
連携速度：リアルタイムが理想でも、数分ごとで足りる業務と、受注の多い時間帯に即時引当が要る業務があります。
繁忙時の対応：ピーク時の注文数と、連携が遅れたときに販売を止めるかどうか。
商品情報：画像、説明、バリエーション、販売期間、予約、出荷元を商品マスタとそろえる。
SKUコード：変換表を用意し、同一商品が別SKUにならないかをサンプルデータで検証する。

WMSを使う場合は、販売可能在庫を販売管理側と倉庫側のどちらで確定するかを決めておきます。

SPA・多ブランド・複数拠点の場合

複数ブランドや拠点を横断して管理するなら、データをそろえる方法と、広げていく順番を検討します。

情報の一貫性：企画、生産、仕入、物流、店舗、ECの情報をつなぐ。
共通マスタ：ブランド別採算、シーズン別消化、店舗別在庫日数、追加生産を同じデータで見る場合に整備する。
個別開発の範囲：独自の生産計画や配分が競争力に直結する部分を選ぶ。
拠点権限：本部は全体を把握し、店舗には他店の粗利や取引先情報を見せない。障害時の運用も定めます。
段階展開：教育対象が増えるため、代表店舗や1倉庫で検証してから広げる。

ポイント

業態と規模が違うと、優先する機能も受注経路も変わります。SKU数、拠点数、受注経路、既存システム、社内の運用担当者を照らし合わせ、自社がどの業態に近いかを見ます。

クラウド・パッケージ・ローコード・スクラッチの違い

導入方式は、短期導入、業務適合、社内保守のどれを優先するかで決めます。あわせて、必要な業務を標準機能でどこまで満たせるか、データを長期的に取り出せるかも比べます。

クラウド型とパッケージ型

導入と運用の負担は、方式ごとに条件が違います。

クラウド型：月額利用で初期費用や更新・バックアップの負担を抑えやすい一方、標準仕様に業務を合わせます。
公開料金例：本部管理は1ID月額13,000円、店舗管理は1ID月額3,000円です。
別途確認する費用：料金例は機能・連携の総額ではないため、移行、教育、追加帳票、API連携を確認します。
パッケージ型：販売・在庫管理の基本機能を自社または指定環境に導入し、固有業務も整理できます。
保守を含む総額：更新、追加開発保守、サーバー・端末費用を含め、3年から5年で比較します。

ローコードとフルスクラッチ

変更のしやすさと独自要件への対応範囲で、方式の向き不向きを比べます。

ローコードの利点：短期間で画面や業務アプリを作り、変更に合わせて改善できます。
向いている企業：業務アプリを段階追加したい企業や、専任開発部門がない企業。
ローコードの限界：大量SKU検索、複雑な引当、物流機器連携、厳密な履歴は不足する場合があります。
フルスクラッチ：独自の配分、生産、委託、海外拠点、価格計算を中核にする場合に適します。
費用と保守：要件定義、テスト、保守、法改正や連携仕様変更を、自社で管理します。

独自性が売上や業務効率につながる範囲だけを個別開発し、標準化できる業務には既存機能を使うと、費用を抑えやすくなります。

ポイント

保守の負担を3年から5年の総額で見込めるか、独自要件を標準機能で満たせるかの観点で方式を絞り込むと、判断しやすくなります。

アパレル業向けSKU管理システム開発の進め方

1ブランド・1拠点・1シーズンから確認範囲を広げます。

開発の前に、在庫の動きとマスタを洗い出します。全ブランド、全店舗、全チャネルを一度に対象にすると、例外処理が増えて判断が遅れます。

検証は、1ブランド、1店舗または1倉庫、1シーズンのデータで行い、精度を確かめてから広げます。

▶ 詳細はこちら：アパレル業向けSKU管理システム開発の進め方/やり方/流れや方法/手法/工程/手順

現状業務の可視化と要件定義

提案を依頼する前に、現状の業務を追い、優先順位と依頼に必要な情報を整えます。

商品登録から展示会受注、発注、入荷、検品、店舗配分、販売、EC受注、出荷、返品、棚卸しまでを図にします。
各工程の担当者、入力データ、画面・帳票、次の工程への受け渡しを確認します。
店舗別Excelの最新版の見分け方と、差異が出たときの責任者。
要件をMUST、SHOULD、WANTに分け、MUSTには商品マスタ、SKU別在庫、受注・出荷、棚卸し、必要なPOS・EC連携を置きます。
過去データの品質を確かめたうえで、AI需要予測や高度なMD分析は第2段階に回し、初期費用と導入リスクを抑えます。
RFPに載せる、SKU数、年間入出荷件数、拠点数、連携先、返品件数、ピーク注文量。

データ移行と外部連携の設計

移行の精度と連携後の例外処理を確保するため、設計で決めることを挙げます。

商品マスタ、SKUコード、JAN、カラー・サイズ表記、画像、原価、価格、仕入先品番、廃番、過去売上、期首在庫、取引先、拠点を移行対象にします。
旧コードと新コードの対応表を作り、「BL」と「ブラック」、「M」と「02」などの表記揺れをそろえます。
1シーズン分を仮移行して、SKU数、在庫金額、売上集計、画像の紐づけを現行資料と照合します。
APIでは、注文の二重受信、未登録SKU、在庫のマイナス、後日返品の処理を決めておきます。
CSV連携では、取込時刻、エラー行、再取込の方法、担当者を定めます。
連携頻度、上限、追加費用、障害時の責任分界を、「連携できる」という説明の裏付けとして確かめます。

受入テスト・並行運用・本稼働

本稼働の前後に、在庫の差異と現場での操作を確かめます。

本部、店舗、倉庫、受注担当、経理の代表者が、受入テストに参加します。
入荷、店舗間移動、売上、EC受注、分割出荷、返品、棚卸し、キャンセルを実データで操作し、在庫の増減を確かめます。
合否に加えて、操作時間、エラー頻度、代替手順、改善担当者を記録します。
本稼働の前に基準日時点の在庫を確定させ、新旧システムの差異を照合します。
数日から数週間の並行運用では、二重入力の負担を見積もったうえで、正とするデータを毎日決めます。
店舗の入荷・販売・返品、倉庫の入出荷、本部のマスタ変更など、役割別のマニュアル。

アパレル業向けSKU管理システムの費用相場

費用は、利用者数、SKU数、拠点数の規模で変わります。さらに、データ移行、POS・EC・WMS連携、追加開発、教育の範囲でも変わります。公的な平均統計は少ないため、ここでは公開料金と販売・在庫管理の見積もりを基にした、2026年時点の目安を示します。公開価格と個別見積もりは分けて考え、初期費用だけでなく3年総額で判断します。

▶ 詳細はこちら：アパレル業向けSKU管理システム開発の見積相場や費用/コスト/値段について

導入パターン別の初期費用と月額

初期費用、月額、導入期間の目安は、方式ごとに違います。

小規模クラウド：標準機能なら初期3万5,000円〜50万円、月額2万〜10万円、期間2週間〜2か月。
公開料金例：展示会・卸・小売向けは月額4万5,000円〜8万5,000円、初期3万5,000円。追加ID・連携は別料金の場合があります。
連携付きパッケージ：初期50万〜300万円、月額・保守5万〜30万円、期間1〜4か月。
追加開発：複数ブランド・多拠点・WMS/OMS・独自帳票で300万〜1,500万円。月額・保守10万〜50万円、期間3〜9か月。
基幹刷新：フルスクラッチは1,000万〜4,000万円以上、期間6か月〜1年以上。年保守は開発費の10％〜20％前後。

金額は業務の複雑さで変わるため、ここに挙げた数字は確定価格ではありません。比べる際は、各社に同じ要件と同じサンプルデータを渡します。

見落としやすい追加費用

見積もりに含まれない作業と、契約後に変わる費用を洗い出します。

導入作業：要件、画面・帳票設計、開発、テスト、商品マスタ整形、SKU変換、初期棚卸し、画像移行。
周辺費用：API調査、バーコード機器、端末、ネットワーク、教育、マニュアル、稼働後サポート。
移行工数：Excelの重複や表記揺れの修正があるため、件数からは工数を読みにくい。
継続費用：追加ID、容量、API回数、帳票、休日対応、障害復旧、更新、再委託先変更の条件を、契約前に確かめる。
変更時の費用：請負は仕様変更、準委任は工数増加で費用が増えやすいため、変更方法、承認者、上限額を決めます。

補助金を使う場合の注意点

対象となり得る経費には、ソフトウェア購入費、クラウド利用料（最大2年分）、導入設定、研修、保守があります（出典：デジタル化・AI導入補助金2026通常枠、中小企業基盤整備機構、2026年）。補助金は、採択や交付決定を前提に契約・発注できる制度ではありません。

補助金の対象額や契約時期を判断するため、通常枠の条件を確かめます。

通常枠の金額：業務プロセス1〜3つは5万〜150万円未満、4つ以上は150万〜450万円以下。補助率は原則2分の1以内です。
補助率：賃金要件を満たす事業者は3分の2以内となる場合があります。
契約・発注の時点：対象ツール、支援事業者の登録、申請期間、対象経費を確かめたうえで、交付決定の後に契約・発注します。
投資範囲：補助金がなくても投資効果が出る範囲を、先に決めておきます。

ポイント

見積もりを集める前に、同じ要件とサンプルデータを各社に渡し、初期費用と3年総額の両方で判断できる状態にします。

開発会社・ベンダーの選び方

会社を選ぶときは、知名度や初期費用だけでなく、アパレル業務への理解と移行後の支援を確認します。販売管理製品の提供、個別開発、業務改善、物流連携では、会社ごとに受け持つ範囲が違います。そのため、自社の課題ごとに、どの領域を誰が担うかを明確にします。

アパレル業務への適合度の確認

適合度は、自社のデータと業務を使って検証します。

デモ用データ：商品マスタ、カラー・サイズ表、1シーズンの受注・在庫、連携先一覧を渡します。
実務の適合度：展示会受注、店舗配分、分割出荷、委託・消化仕入、返品、棚卸し差異を、デモで確かめます。
画面と帳票：「SKU対応」という回答だけでなく、在庫状態や履歴の表示まで見ます。
導入事例：課題、SKU数、拠点数、移行期間、連携方式、現場の変化を比べます。
利用者の声：追加費用の理由、問い合わせ対応、更新、棚卸し精度を聞きます。近い事例がない場合は、PoCの条件を契約前に合意します。

連携・保守・支援体制の比較

障害対応と契約後の責任範囲まで比べて、運用の条件をそろえます。

個人情報保護委員会のガイドラインは、委託先の安全管理措置や再委託の扱いを定めています（出典：個人情報の保護に関する法律についてのガイドライン（通則編）、個人情報保護委員会、2026年）。

連携運用：API・CSVに加えて、データ修正、エラー検知、再送の担当を決めます。
安全性と支援：復旧目標、バックアップ頻度、保管場所、監査ログ、権限変更、再委託先、受付時間の比較。
個人データ：再委託の承認と監査の方法を、契約に記載します。
契約条件：保守時間、追加開発単価、問い合わせ優先度、障害の定義、データ復旧の責任をそろえます。
提案比較：2社から3社に絞り、同じRFPとサンプルデータで移行・教育・運用の差を比べます。

▶ 詳細はこちら：アパレル業向けSKU管理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

▶ 詳細はこちら：アパレル業向けSKU管理システム開発の発注/外注/依頼/委託方法について

導入後に見るべきKPIと運用ルール

複数の対策を組み合わせ、障害時の復旧にも備えます。

稼働を始めたあとも、SKUマスタと在庫の動きを整え続けます。導入後の指標は、月次で確認します。

確認する指標は、在庫精度、欠品率、在庫回転、消化率、棚卸し差異、受注入力時間、返品処理時間、連携エラー件数、システム停止時間です。

経営指標と現場指標を分け、改善前後の数値を同じ定義で記録します。

在庫精度と業務時間の定義

稼働後の改善を判断できるよう、測り方とマスタの運用を決めます。

在庫精度：販売可能数と実棚数が一致したSKUの割合などを、計算式で決めます。
差異の原因：棚卸し差異を、色、サイズ、拠点、担当工程別に分類します。
業務時間：受注入力と返品処理を一定期間実測し、導入前後で比べます。
マスタ承認：SKU登録、価格変更、廃番、再入荷、画像変更ごとの申請者と承認者。
変更管理：表記揺れによるSKU重複を防ぎ、変更の履歴と理由を残します。不要な項目は月次で確認します。

セキュリティと事業継続の運用

IPAの中小企業向け第4.0版は、従来の5か条にバックアップを加えた「情報セキュリティ6か条」を示します（出典：情報セキュリティ対策ガイドライン第4.0版、IPA、2026年3月）。

情報を守りつつ、障害時にも業務を続けるための対策を確かめます。

守る情報：顧客・取引先情報、価格、原価、販売実績が保存される場合があります。
基本対策：最小権限、多要素認証、操作ログ、バックアップ、端末管理、退職者アカウントの削除、脆弱性窓口。
情報セキュリティ：IPAのガイドラインに沿って、対策の抜けがないかを確かめます。
障害時の継続：停電、通信・クラウド障害、端末故障、ランサムウェア時に、受注、出荷、販売、返品をどう続けるかを決めます。
復旧訓練：紙伝票や一時CSVの取込順を訓練し、バックアップから復元できることを定期的に確かめます。

よくある質問（FAQ）

導入前の疑問は、自社のSKU数や拠点数、業務フローに置き換えて考えると、候補への問い合わせやRFPの作成に役立ちます。

ExcelでSKU管理している会社もシステム化できますか？

システム化できます。その前に、Excelの列、重複、表記揺れ、更新担当者、過去データの保管方針を整理しておきます。

移す範囲：使う商品、SKU、取引先、拠点を基準に決めます。
仮移行：1シーズン分を移して、在庫と売上を照合します。
移行費用：移行作業は初期費用に含まれないこともあるため、見積もりで範囲を確認します。

POS・EC・WMSと連携するときの注意点は何ですか？

連携の前に、商品コードとSKUコードの対応、在庫を減らす時点、注文・出荷・返品・キャンセルの状態を決めておきます。

運用ルール：連携頻度とエラー時の再送方法を決めておきます。
二重管理の回避：連携先ごとに在庫を更新すると二重管理になるため、商品と在庫の正本は1つにします。
APIがない場合：CSVで連携できます。ただし、取込結果とエラー行を確認できる仕組みが必要です。

小規模なアパレル事業でも導入する価値はありますか？

SKU数や受注チャネルが増え、Excel更新や在庫確認に時間がかかるなら、規模にかかわらず検討できます。

最初から高機能な基幹システムを入れる必要はありません。たとえば、商品マスタ、SKU別在庫、受注、出荷、棚卸しに絞ったクラウドから始められます。

導入前に月間の転記時間、棚卸し差異、欠品連絡、返品処理の件数を測ると、費用対効果を判断しやすくなります。

AI需要予測は導入時から必要ですか？

AI需要予測は、導入時点では必須ではありません。SKU別の売上、欠品、返品の履歴が正しく蓄積されてから、効果を評価できます。加えて、販促、価格変更、天候、季節の履歴も正しく蓄積されている必要があります。

まず在庫の動きと商品マスタを整え、在庫精度や消化率を見えるようにします。そのあとで、予測結果を人が確認する運用から段階的に導入します。

まとめ

アパレル業向けSKU管理システムは、カラー、サイズ、シーズンなどで商品を最小単位で管理します。

発注から入荷、店舗配分を経て販売までをつなぎます。さらに、ECや出荷、返品、棚卸しも、同じ商品データで扱います。

選ぶときは、機能数や初期費用だけでなく、引当済み、入荷予定、返品、委託などの在庫状態、SKUの正本、現場で使い続けられるかを確かめます。

導入では、現状の業務を洗い出し、MUST機能を決め、商品マスタとコードを整えます。そのうえで、1ブランド、1拠点、1シーズンで検証します。

費用は小規模クラウドの数万円から、連携・追加開発を含む数百万円、基幹刷新を伴う1,000万円以上まで幅があります。

公開料金と個別見積もりは分けて、移行、教育、保守、障害対応を含めた3年総額で比べます。

高度なAIや全社一括の導入は急がず、在庫精度と業務時間を測れる状態を作ります。定着を確かめながら、店舗、EC、WMS、分析へ広げます。

SKUの定義、在庫の動き、連携先、費用の上限を1枚にまとめ、同じサンプルデータで候補を比べます。そうすると、導入後の手戻りを減らせます。

▼RFP作成前に読みたい無料ホワイトペーパー
・業務システム開発の完全ガイドブック
 ・スクラッチシステム開発の完全ガイドブック
 ・【2026年最新版】AI駆動開発の完全ガイドブック

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。

株式会社riplaの会社HPはこちら

・サービス概要資料のURLはこちら >>>
・お問合せページのURLはこちら >>>
・お役立ち資料のURLはこちら >>>

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。