結論：水産業向け養殖管理システムの費用相場は、既存クラウドを使うなら初期0〜30万円・年間0〜10万円程度、
センサー連携の実証なら50〜300万円、個別開発なら300〜2,000万円程度が目安です。
ただし、センサー機器、通信、給餌機、ポンプ、ろ過装置などを含めると、ソフトウェア開発費とは別に大きな設備費が発生します。
養殖管理システムを導入するときは、単に安い製品を選ぶのではなく、海面養殖か陸上養殖か、
どの魚種を扱うか、既存の水質計や給餌機と接続するかによって見積もりを分けることが重要です。
本記事では、水産業向け養殖管理システムの費用内訳、価格帯、変動要因、開発期間、見積もりの見方、
コスト最適化の進め方を、2026年時点で確認できる公開情報と現場特有の条件を踏まえて解説します。
▼全体ガイドの記事
・水産業向け養殖管理システム開発の完全ガイド
水産業向け養殖管理システムの全体像
水産業向け養殖管理システムは、生簀・水槽・ロット・魚種・尾数・サイズの情報を起点に、
給餌、水質、投薬、斃死、作業、設備、原価、出荷までを一つの流れで管理する仕組みです。
日報を電子化するだけでなく、データを生産判断と採算管理に結び付けることが費用対効果を高めるポイントです。
記録・原価管理を中心にしたクラウド型
- 確認対象：この見出しで扱う範囲と前提を整理します。
- 比較の観点：初期・継続・追加の要素を分けて確認します。
- 判断の基準：自社の要件と運用体制に照らして検討します。
最も費用を抑えやすいのは、クラウドサービスの標準機能で生産記録を整える方法です。
池入れ、分割、統合、移槽、出荷、斃死をロット単位で記録し、給餌量や投薬量を紐付けることで、生簀別のコストや増肉係数（FCR）を把握しやすくなります。
ウミトロンが公開したUMITRON FARMの料金例では、無料から利用でき、最大で年間6万円（税抜）とされています。
生簀数、ユーザー数、端末数に制限がないという公開情報もあり、記録・コスト管理から始める場合の低価格帯の参考になります。
ただし、これは2024年6月のサービス発表に基づく公開料金であり、2026年の現行プランや追加機能は事前確認が必要です。
センサー・設備連携まで含めた統合型
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- 比較の観点：初期・継続・追加の要素を分けて確認します。
- 判断の基準：自社の要件と運用体制に照らして検討します。
水温、溶存酸素、pH、塩分、濁度、アンモニアなどをセンサーから取り込み、閾値を超えたときにスマートフォンへ通知する構成では、クラウド以外の費用が加わります。
カメラによる魚体計測や自動給餌機の制御、ポンプ・ろ過装置の監視まで進めると、現場機器、ゲートウェイ、通信回線、設置工事、校正、保守を別々に考える必要があります。
水産庁の2025年6月公表のデジタル化事業者一覧にも、遠隔水質監視、海洋モニタリング、陸上養殖IoT、魚体重測定。養魚管理など異なる専門領域の事業者が掲載されています。
すべてを一社のソフト費用として比較しないことが、適切な予算設定につながります。
水産業向け養殖管理システムの費用相場
公開価格のあるSaaSと、個別要件で作る養殖管理システムでは、費用の考え方が大きく異なります。
以下のレンジは養殖専用の公表統計ではなく、リサーチノートで整理した機能範囲、類似する業務システム・IoT開発の相場、
公開サービス料金を組み合わせた目安です。魚種、拠点数、センサー数、既存機器の仕様、
現地工事の有無で上下するため、予算取りの初期基準として利用してください。
既存クラウドを小規模利用する場合
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- 比較の観点：初期・継続・追加の要素を分けて確認します。
- 判断の基準：自社の要件と運用体制に照らして検討します。
紙やExcelから移行し、給餌量、投薬量、水温、魚の移動、出荷を入力するだけなら、初期費用0〜30万円、月額または年額0〜10万円程度が一つの目安です。
初期費用はアカウント設定、マスタ登録、過去データの取り込み、操作研修などに使われます。
公開料金のあるサービスを使えば、ソフトウェアだけの固定費を読みやすくできますが、CSVの整形や現場向けの運用設計は別途作業になる場合があります。
年額6万円の公開事例がある一方で、発展的な機能がオプション化される可能性も示されているため、機能追加やサポートの範囲を契約前に確認してください。
センサー連携のPoCを実施する場合
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- 比較の観点：初期・継続・追加の要素を分けて確認します。
- 判断の基準：自社の要件と運用体制に照らして検討します。
一拠点に数個の水質センサーを設置し、クラウドへ保存して異常通知まで試すPoCは、50〜300万円程度が目安です。
ここには、センサー選定、ゲートウェイ設定、通信確認、ダッシュボード作成、現場テスト、データ欠損の確認などが含まれます。
海上や離島では電源、電波、塩害、水濡れ、船上での作業性を確認する必要があり、短期間の開発だけでは判断できない場合があります。
PoCの目的を「AIを動かすこと」ではなく、「異常検知までの時間を何分短縮できるか」「入力時間を何分減らせるか」のように定めると。本番投資の可否を判断しやすくなります。
個別開発とIoT・AI統合を行う場合
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- 比較の観点：初期・継続・追加の要素を分けて確認します。
- 判断の基準：自社の要件と運用体制に照らして検討します。
生簀・水槽・ロット管理、給餌、投薬、作業、原価、権限管理、ダッシュボード、既存機器との一部連携を含む標準的な個別開発は、300〜2,000万円程度が目安です。
多拠点展開、カメラ魚体計測、自動給餌機制御、AIによる給餌提案、水質予測、通信断時のエッジ同期、販売管理や会計とのAPI連携まで含めると。1,000〜3,000万円以上になる可能性があります。
これらは養殖専用市場の定価ではなく、要件と工数から推定したレンジです。大規模案件では、現地調査、機器調達、制御盤、配線、設置工事、検収試験がソフトウェア費に加わります。
養殖管理システムの費用内訳
見積書を比較するときは、総額だけでなく、ソフトウェア、機器・通信、現地工事、運用保守の四つに分けて確認することが大切です。
特に陸上養殖では、ろ過や温度調整などの設備が事業の中心になるため、養殖管理ソフトだけの費用を見て投資額を判断すると大きな誤差が生じます。
海面養殖でも、電源や通信が確保できない場所では、追加機器や現地作業が必要になります。
ソフトウェア開発・設定の費用
- 確認対象：この見出しで扱う範囲と前提を整理します。
- 比較の観点：初期・継続・追加の要素を分けて確認します。
- 判断の基準：自社の要件と運用体制に照らして検討します。
ソフトウェア費には、要件定義、画面設計、データベース設計、Web画面やスマートフォン画面の開発、権限管理、通知、帳票、テスト、導入支援が含まれます。
魚種ごとの成長記録、生簀の分割・統合、尾数と重量の変化、飼料費や労務費の配賦など、水産業特有の業務ルールをどこまで標準機能に落とし込むかで工数が変わります。
会計上の原価と現場が見る生産原価の定義が異なる場合は、データ項目のすり合わせにも時間が必要です。要件定義を省いて開発に入ると、後からロット移動や例外処理が追加され、予算超過の原因になります。
センサー・通信・設置工事の費用
- 確認対象：この見出しで扱う範囲と前提を整理します。
- 比較の観点：初期・継続・追加の要素を分けて確認します。
- 判断の基準：自社の要件と運用体制に照らして検討します。
水質センサーや水中カメラは、機器本体だけでなく、ゲートウェイ、電源、防水・防塩対策、通信契約、データ送信、設置、校正、交換部品まで含めて予算化します。
センサーの台数が増えるほど本体費用と通信量が増えますが、費用を抑えるために計測頻度を下げると、異常検知の価値が下がる場合があります。
海面養殖ではLTEや衛星通信、陸上施設では有線LANやWi-Fiなど、場所に応じた構成が必要です。現場で電波が弱い場合は、エッジ側にデータを一時保存し、通信復旧後に同期する仕組みが必要になります。
保守・クラウド・データ運用の費用
- 確認対象：この見出しで扱う範囲と前提を整理します。
- 比較の観点：初期・継続・追加の要素を分けて確認します。
- 判断の基準：自社の要件と運用体制に照らして検討します。
運用開始後は、クラウド利用料、通信費、センサー校正、故障交換、監視、問い合わせ対応、バックアップ、脆弱性対応、機能改修が発生します。
個別開発の保守費は、類似する業務システムの目安として開発費の年10〜20％程度で見積もられることがありますが。現地訪問や機器交換を含むかどうかで大きく変わります。
AIを利用する場合は、モデルの再学習、教師データの追加、精度検証、誤検知への対応も必要です。
初期費用だけでなく、3年程度の総保有コストで比較すると、安く見える製品の通信費や追加オプションを見落としにくくなります。
養殖管理システムの費用が変動する要因
同じ養殖管理システムでも、対象とする現場と自動化の深さによって見積もりは変わります。
特に費用への影響が大きいのは、養殖形態、拠点・水槽数、外部機器や基幹システムとの連携、
通信環境、現場の操作条件です。見積もり依頼時にこの条件を具体化すると、会社ごとの金額差を説明しやすくなります。
海面・内水面・陸上養殖の違い
- 確認対象：この見出しで扱う範囲と前提を整理します。
- 比較の観点：初期・継続・追加の要素を分けて確認します。
- 判断の基準：自社の要件と運用体制に照らして検討します。
海面養殖では、潮流、水温、溶存酸素、波、船上作業、離れた生簀への通信が重要です。内水面養殖では、池や水路の単位、給水・排水、季節変動を管理する設計が中心になります。
陸上養殖では、飼育水槽、循環ポンプ、泡沫分離、生物ろ過、殺菌、脱窒、温度調整、酸素供給などの設備監視が加わります。
閉鎖循環式の設備を新設する場合は、ソフトウェアだけでなく設備投資と電力計画を含むため、費用が数千万円から1億円超の規模になることもありますが。
これはソフトウェアの相場ではなく、設備を含む投資額として区別してください。
拠点数・水槽数・魚種数の違い
- 確認対象：この見出しで扱う範囲と前提を整理します。
- 比較の観点：初期・継続・追加の要素を分けて確認します。
- 判断の基準：自社の要件と運用体制に照らして検討します。
1拠点・1魚種の記録から始める場合と、複数拠点の生簀や水槽を横断して管理する場合では、必要なマスタ、権限、データ量、画面が変わります。
魚種ごとに給餌ルール、成長指標、投薬記録、出荷規格が異なる場合は、設定項目や業務フローが増えます。
生簀を分割・統合する運用では、尾数、重量、飼料費、薬品費、労務費を移動先へ正しく引き継ぐ必要があります。
この履歴を後から追加すると高額になりやすいため、過去データの移行範囲と、将来の増設単価を初期見積もりで確認してください。
給餌機・水質計・販売管理との連携
- 確認対象：この見出しで扱う範囲と前提を整理します。
- 比較の観点：初期・継続・追加の要素を分けて確認します。
- 判断の基準：自社の要件と運用体制に照らして検討します。
連携先の機器に標準APIがあるか、CSVしか出力できないか、専用プロトコルを使うかで工数が変わります。
給餌機から給餌量を自動取得するだけなら比較的整理しやすい一方、システムから給餌機へ制御指示を返す場合は、権限、承認、異常時の停止、監査ログ。誤操作対策が必要です。
販売管理や会計と連携する場合も、出荷重量、規格、ロット、売上、原価のどの項目をどちらのシステムで確定するかを決めます。
水産庁のデータ利活用ガイドラインが示すように、提供データ、派生データ、利用目的、第三者提供の条件も契約で整理してください。
費用を抑えながら進める開発手順
最初から全拠点、全魚種、全機器を一度に作り込むと、要件が膨らみやすく、現場で使われない機能に予算を費やす恐れがあります。
費用を管理しやすい進め方は、現状を棚卸しし、KPIを絞り、1拠点のPoCで検証し、
使える機能をMVPとして本番化する流れです。開発期間は、小規模クラウド導入で1〜4週間、
センサー連携PoCで1〜3か月、個別開発で4〜12か月、IoT・AI統合で9〜18か月程度が目安です。
現状棚卸しとKPIの決定
- 確認対象：この見出しで扱う範囲と前提を整理します。
- 比較の観点：初期・継続・追加の要素を分けて確認します。
- 判断の基準：自社の要件と運用体制に照らして検討します。
まず、紙、Excel、給餌機、水質計、カメラ、販売管理、会計で管理している情報を一覧化します。
次に「給餌と巡回の記録時間を減らす」「飼料使用量を把握する」「水質異常の発見を早める」「生簀別の粗利を出す」などから、優先するKPIを1〜3個に絞ります。
現場の担当者ごとに入力方法が違う場合は、理想的な画面より先に、最低限必要な入力項目と入力のタイミングを決めます。ここを明確にすると、不要な帳票や過剰なAI機能を初期開発から外しやすくなります。
1拠点・1業務からのPoC
- 確認対象：この見出しで扱う範囲と前提を整理します。
- 比較の観点：初期・継続・追加の要素を分けて確認します。
- 判断の基準：自社の要件と運用体制に照らして検討します。
PoCでは、すべてを自動化するのではなく、最も効果を検証しやすい業務を選びます。例えば水温と溶存酸素の取得、異常通知、給餌量の記録、生簀別の原価計算のいずれかから始めます。
最低でも、通信が切れたときの記録、雨や海水に触れる端末の操作、センサーの校正、誤検知時の連絡方法を現場で試します。
PoCの完了条件を、データ取得率、入力時間、通知の到達時間、現場スタッフの継続利用率などで決めておくと、感覚だけで本番化を判断せずに済みます。
MVP化と段階的な多拠点展開
- 確認対象：この見出しで扱う範囲と前提を整理します。
- 比較の観点：初期・継続・追加の要素を分けて確認します。
- 判断の基準：自社の要件と運用体制に照らして検討します。
PoCで効果が確認できたら、記録、権限、ダッシュボード、バックアップ、問い合わせ対応をMVPとして整えます。その後に拠点や魚種を増やし、データが蓄積してから給餌最適化や魚体計測、水質予測へ拡張します。
自動制御は、提案表示、人による承認、限定的な自動実行の順に段階を踏むと、安全性と投資効果を確認しながら進められます。
最初から完成形を固定せず、追加拠点やセンサーを増やすときの単価と接続条件を契約に含めることも重要です。
養殖管理システムのコスト最適化ポイント
コスト最適化の本質は、機能を削ることではなく、成果に直結しない開発と、後からやり直しになりやすい設計を減らすことです。
養殖現場では、飼料費、電力費、労務費、死魚による損失が経営に影響するため、システム費だけを小さくするより、
改善したい費用項目とKPIを先に定める方が投資判断をしやすくなります。
記録から始める段階導入
- 確認対象：この見出しで扱う範囲と前提を整理します。
- 比較の観点：初期・継続・追加の要素を分けて確認します。
- 判断の基準：自社の要件と運用体制に照らして検討します。
最初は生育、給餌、投薬、斃死、移槽、出荷、原価の記録に絞り、現場が毎日使える状態を作ります。既存クラウドやCSVを活用すれば、独自画面を大量に開発する費用を抑えられます。
データが蓄積した後に、FCRの推移や生簀別の粗利を可視化し、効果が確認できた業務だけにセンサーやAIを追加します。
すべての水槽に高価なセンサーを付けるのではなく、異常リスクが高い場所や、改善効果を測りやすい場所から計測を始めることも有効です。
標準機能・既製機器・共通データの活用
- 確認対象：この見出しで扱う範囲と前提を整理します。
- 比較の観点：初期・継続・追加の要素を分けて確認します。
- 判断の基準：自社の要件と運用体制に照らして検討します。
独自仕様を増やすほど、初期開発費と保守費が積み上がります。
生簀、水槽、ロット、魚種、飼料、薬品、設備のコード体系を先に標準化し、画面や帳票は共通部品として設計すると、拠点追加時の費用を抑えやすくなります。
センサーや給餌機は、将来交換できるようにデータ項目と接続方式を分離し、特定メーカーに依存しすぎない構成を検討します。
既製機器を使う場合も、APIの有無、データの所有権、故障時の交換条件、通信費の負担者を確認してください。
補助制度と対象経費の確認
- 確認対象：この見出しで扱う範囲と前提を整理します。
- 比較の観点：初期・継続・追加の要素を分けて確認します。
- 判断の基準：自社の要件と運用体制に照らして検討します。
補助制度を使える場合でも、ソフトウェア、センサー、設備、工事、人件費のどれが対象になるかは制度ごとに異なります。
水産庁の2026年度スマート水産業普及推進事業は、ICTなどの先端技術を用いた機械の導入利用を支援する事業として案内され。機器導入の公募は2026年6月以降の予定とされています。
補助率、上限、対象期間、交付決定前の発注可否は最新の公募要領で確認してください。
宮城県の2026年度陸上養殖システム導入支援事業は、閉鎖循環式または一部注水の半循環式に必要な機器を対象に、補助率2分の1以内。
1事業者あたり上限1億円としていますが、これは主に設備導入の制度であり、養殖管理ソフトの開発費が自動的に全額対象になる意味ではありません。
見積もりを取る際のポイント
養殖管理システムの見積もりは、機能名だけを並べるより、現場の業務、データ、機器、
運用条件を同じ資料で各社に渡す方が比較しやすくなります。特に「センサー連携一式」
「AI機能一式」「保守一式」のような曖昧な項目は、後から追加費用になりやすい項目です。
初期費用、月額費用、機器費、工事費、保守費、追加拠点費を分けて提示してもらってください。
要件整理で明確にする項目
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- 比較の観点：初期・継続・追加の要素を分けて確認します。
- 判断の基準：自社の要件と運用体制に照らして検討します。
要件資料には、魚種、養殖形態、拠点数、生簀・水槽数、担当者数、現在の記録方法、必要な履歴、出力したい帳票、利用端末、通信可能な場所。既存機器のメーカーと型番を記載します。
生簀の分割や統合、移槽、斃死、出荷差し戻しなど、通常とは異なる処理も例に挙げます。水質監視では、項目、計測間隔、閾値、通知先、通知時間、通信断時の扱いを決めます。
AIや自動制御は、提案だけか、承認後に実行するか、完全自動かで責任と費用が変わるため、段階ごとに分けてください。
複数社を同じ条件で比較する方法
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- 判断の基準：自社の要件と運用体制に照らして検討します。
比較先は、SaaSベンダー、IoT機器事業者、総合SIer、養殖業務に詳しい開発会社を分けて考えます。
水産庁の事業者一覧には、養殖管理、遠隔水質監視、海洋モニタリング、陸上養殖IoT、魚体重測定などの支援内容が掲載されているため。対応領域を探す際の入口になります。
見積もりでは、同じ機能の価格だけでなく、魚種・養殖形態の実績、現場PoCの範囲、オフライン対応、機器の所有権、データの持ち出し、障害時の連絡。現地保守、教育費を並べてください。
価格が安くても、現場で使えない場合は再開発費が発生します。
契約と運用で確認するリスク
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契約前には、検収条件、稼働率、データ欠損時の責任、センサー故障時の交換、通信費の負担、バックアップ期間、解約時のデータ返却、API仕様の開示。脆弱性対応、アップデートの方法を確認します。
養殖データには生産者や法人の情報、漁場・水槽、画像、出荷情報が含まれることがあるため、誰が管理権限を持ち、ベンダーが分析や機械学習に利用できるかを定めます。
水産庁のデータ利活用ガイドラインを参考に、派生データやモデル学習への利用、契約終了後の削除方法まで文書化してください。
設備を制御する場合は、クラウド障害時に安全側へ移行し、人が停止できる仕組みを受入条件に含めます。
よくある質問（FAQ）
費用相場を調べるときに、多くの事業者が迷いやすい質問をまとめます。金額は機能と現場条件で変わるため、
回答のレンジをそのまま発注額とせず、自社の要件に置き換えて確認してください。
養殖管理システムの開発費用は最低いくらですか？
記録業務だけなら、無料から年額数万円のクラウドサービスを利用できる公開事例があります。
個別開発やセンサー連携を含める場合は、PoCで50〜300万円、標準的な個別開発で300〜2,000万円程度が目安ですが、
機器、通信、工事、保守は別に見積もる必要があります。
SaaSと個別開発はどちらが安くなりますか？
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- 比較の観点：初期・継続・追加の要素を分けて確認します。
- 判断の基準：自社の要件と運用体制に照らして検討します。
標準機能で業務を運用できるなら、初期費用と月額費用を抑えやすいSaaSが有利です。
一方、特殊な魚種、生簀移動、既存の給餌機や会計との連携、オフライン運用が必要なら、SaaSを無理に改修するより。API連携や個別開発を含めた方が長期コストを抑えられる場合があります。
3年分の利用料、追加ユーザー、機器、データ出力、保守を合算して判断してください。
補助金でシステム開発費を全額まかなえますか？
全額をまかなえるとは限りません。制度ごとに対象経費、補助率、上限、募集時期、交付決定前の発注可否が異なり、
設備導入を対象にする制度と、サービス開発・利用を支援する制度も分かれます。2026年度の水産庁事業や自治体制度を使う場合は、
最新の公募要領と事務局の案内を確認し、採択前に発注しないよう注意してください。
見積もり前に現場で準備することは何ですか？
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- 比較の観点：初期・継続・追加の要素を分けて確認します。
- 判断の基準：自社の要件と運用体制に照らして検討します。
魚種、拠点、生簀・水槽数、記録項目、既存機器、通信状況、利用者、出力帳票、過去データ、目標KPIを整理してください。
特に、給餌、移槽、分割・統合、斃死、投薬、出荷、原価配賦の例外処理を伝えると、会社ごとの見積もり条件が揃います。
現地調査を依頼し、センサー設置場所、電源、電波、防水・防塩対策まで確認できると、後からの追加費用を抑えやすくなります。
まとめ
水産業向け養殖管理システムの費用は、既存クラウドの利用なら初期0〜30万円・年間0〜10万円程度、
センサー連携PoCなら50〜300万円、個別開発なら300〜2,000万円程度が目安です。
IoT・AI、複数拠点、機器制御、基幹システム連携を含めると1,000〜3,000万円以上になる可能性がありますが、
いずれも要件と現場条件から見たレンジです。
ソフトウェア費と設備費を分けて考えます
- 確認対象：この見出しで扱う範囲と前提を整理します。
- 比較の観点：初期・継続・追加の要素を分けて確認します。
- 判断の基準：自社の要件と運用体制に照らして検討します。
費用を正しく把握するには、ソフトウェア開発、センサー・通信、現地工事、クラウド・保守を分け、さらに陸上養殖の水槽、ポンプ、ろ過、殺菌。温度調整などの設備投資を別枠で管理します。
補助制度を利用する場合も、対象経費と上限を確認し、初期費用だけでなく3年程度の運用費、機器交換費、データ移行費を含めて比較してください。
1拠点のKPIから見積もりを始めます
- 確認対象：この見出しで扱う範囲と前提を整理します。
- 比較の観点：初期・継続・追加の要素を分けて確認します。
- 判断の基準：自社の要件と運用体制に照らして検討します。
最初から全機能を作るのではなく、1拠点・1魚種・1業務のPoCで通信、センサー精度、入力負担、通知効果を確認し。成果が出た機能から段階的に広げることがコスト最適化につながります。
まずは給餌費、FCR、斃死率、水質異常の検知時間、記録時間、生簀別粗利のうち、改善したいKPIを決め、同じ要件資料で複数社に見積もりを依頼してください。
現場に定着する養殖管理システムは、機能の多さではなく、日々の判断と経営数値がつながる設計から生まれます。▼全体ガイドの記事
・水産業向け養殖管理システム開発の完全ガイド
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。