Bottleのシステム開発は、要件整理、契約での合意、試作、受入れと保守移管の順に進めると、業務を止めずに運用へ移せます。
Bottleは業務システムの完成品ではないため、発注の前に費用の見方と向き不向きを確かめておくと、委託先との話が進めやすくなります。
▼全体ガイドの記事
・Bottleのシステム開発の完全ガイド
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Bottleのシステム開発を外注する前に知っておきたい全体像
Bottleは、Pythonで動く高速・シンプル・軽量なWSGIマイクロWebフレームワークです。
単一ファイルで配布でき、Python標準ライブラリ以外の必須の依存はありません（出典: Bottle公式ドキュメント、2026年確認）。
Bottleは業務システムの完成品ではないため、画面やデータベース、認証などは別途設計して組み合わせます。権限や帳票、監視なども、別途設計して組み合わせる必要があります。
Bottle本体の費用とシステム開発費の分け方
Bottleの費用は、ライセンス利用料と、開発・運用の作業費に分けて見ると整理しやすくなります。
- ライセンス：オープンソースのため、通常は予算の中心になりません。
- 開発・運用：聞き取りと仕様化、設計、実装が主な費用です。テストや移行、クラウド構築、公開後の対応も含まれます。
Bottleを採用しても、認証や監査ログは自動では用意されません。たとえば、CSVで在庫を検索する社内ツールと、顧客・請求情報を扱う多拠点システムでは、必要な工数が大きく異なります。
後者では、アクセス権と操作履歴を要件に含めます。さらに、バックアップや障害復旧、個人情報の扱いも必要になります。前者は小さく始めやすい一方、後者は運用要件まで設計する必要があります。
向いている案件と慎重に検討すべき案件の分け方
Bottleは、既存のPython処理をWeb画面にする案件や、部署内の申請・承認、日報管理に向いています。CSV・外部API連携や、小規模な管理画面、機器操作APIにも使えます。
機能を絞って試作し、利用者の反応を見ながら広げていく進め方とも相性がよいです。一方で、全社基幹業務の統合や、複雑な権限・承認・帳票・非同期処理を短期間に大量実装する案件では、慎重に検討します。
そうした案件では、Django、FastAPIのほか、既存パッケージやSaaSも比較の対象になります。必要な機能と将来の保守担当を踏まえて、Bottleを先に決めず、委託先と技術の選び方を相談します。
発注形態の選び方
発注形態は、完成後の機能が明確か、利用部門の協力を得られるか、発注者側にプロジェクト管理者がいるかで選びます。
候補は、請負型、準委任型、PoC型の三つです。また、要件定義だけを準委任で依頼し、その後で本開発へ移る方法もあります。そのため、最初から一つの形に固定する必要はありません。
完成物と受入条件を明確にできる案件での請負型
請負型は、委託範囲と完成物が明確で、納品物を確認して受け入れる案件に向いています。たとえば、利用者と画面一覧、帳票を確定したうえで、Bottleアプリを納品するケースが該当します。API、移行件数、テスト条件も、あらかじめ確定しておきます。
発注者は予算を立てやすくなります。一方で、契約後に要件が追加されると、変更費用や納期の延長が生じやすいため、注意が必要です。見積書に「システム一式」とだけ書かれている場合は、発注者が開発会社と範囲を明確にします。
画面数や権限ロール、CSVのエラー処理を明記します。外部連携の異常時の動作や、ソースコードと設計書の有無も書いておきます。そのうえで、何をもって完成とするかを、受入条件に落とし込みます。
要件が変わる開発や保守の引継ぎに向く準委任型
準委任型は、発注者と開発会社が一定期間チームを組み、調査や設計から実装、改善までを順に進めます。
作業時間と役割を合意したうえで、要件変更や既存アプリの保守引継ぎに対応します。
- 要件変更：現場利用後に分かる入力項目や承認ルールの見直しを、月単位または工程単位で行います。
- 保守調査：Bottleのコード確認、Python 3への対応、依存パッケージの洗い出しなど、事前に作業量を読みにくい案件に向きます。
毎月の稼働時間と担当者、定例会を決めておきます。そのうえで、納品物やレビュー、課題管理の進め方と、終了時の引継ぎ条件を合意します。
準委任の場合でも、納品物は曖昧にしません。発注者側に意思決定者を置くのは、確認の待ち時間で開発期間だけが延びる事態を防ぐためです。
採用可否や既存資産の活用を確かめるPoC型
PoC型は、本番システムを作る前に、採用の可否や既存資産の使いどころを試す方法です。
- 検証対象：代表的な一画面、API連携、既存データの読み込み、認証方式の4点を、小さく試します。
- 技術判断：Bottle継続、Flask・Djangoへの移行、既存コードの修復可否を見極めます。
検証期間と確認項目は限定し、検証で作ったものを本開発で再利用できる構成にします。
報告書には、検証結果と残課題、推奨構成を残します。概算工数や運用上の注意も、同じ報告書に書いてもらいます。
本開発を同じ会社へ発注しない可能性も考えておきます。そのため、リポジトリや設定、データ形式、手順書を受け取れる契約にしておくと、会社間の比較を公平に保てます。
RFPと要件整理の準備範囲
RFPは、開発会社に提案と見積を依頼するための資料です。完成仕様書まで作り込まなくても、背景や業務課題、利用者、必須機能を一枚にまとめれば、比較しやすくなります。
時期や予算、既存環境も同じ資料に書いておきます。セキュリティ条件と納品物も、あわせて明記すると、各社の見積の前提がそろいます。
現場の業務フローと例外処理の整理
業務の開始条件や担当者、入力情報を時系列で整理します。承認者や完了条件、後続処理もあわせて並べておきます。通常の流れに加えて、差戻しや取消し、重複登録も書き出します。
期限切れや担当者不在といった例外も、同じように書き出します。CSVの不正値や外部API停止も例外として洗い出します。画面を作る前に把握しておけば、後から追加する高額な改修を減らせます。
既存のExcelやCSV、紙帳票、メール通知、基幹システムとの二重入力も一覧にします。マスタ管理者やデータの正本が未確定だと、見積金額の幅が大きくなります。保存年数や削除ルール、移行件数も決まっていないと、見積の幅はさらに広がります。
機能要件と非機能要件の書き分け
要件は機能と非機能に分けて、次の項目を記載します。
- 機能：ログイン、利用者・組織管理、権限、申請・承認、検索、登録・編集・削除。
- 連携・出力：CSV入出力、帳票、通知、外部API連携。
- 操作範囲：閲覧・変更できる人と、変更前の値を保存するか。
- 処理要件：同時利用者数、応答時間、稼働時間、バックアップ頻度、復旧目標。
- 運用要件：ログ保存期間、暗号化、脆弱性対応、監視、障害時の連絡先。
操作範囲まで定義しておくと、Bottleに組み合わせる追加ライブラリやデータ設計を選ぶ際の判断材料になります。
IPAの「中小企業の情報セキュリティ対策ガイドライン第4.0版」は、情報漏えいに加えて、事業停止やサプライチェーンのリスクも重視しています（出典: IPA、2026年確認）。
発注の前に、技術や経営、法務の関係者を巻き込みます。現場や情報システムの担当者も、あわせて加わってもらいます。
候補会社への質問の立て方
候補会社には、技術方針と経験、提案の前提を、同じ形式で質問します。
- 技術方針：Bottle・Pythonの対応、既存コード調査、Bottle継続・移行の条件。
- 運用経験：データベース、認証・認可、クラウド、CI/CD、監視、脆弱性対応。
- 提案条件：前提、対象外範囲、発注者側の作業、工程別の納品物。体制、リスク、追加費用も含めます。
Bottle専門の公開実績は少ないため、Python業務Webの経験に加えて、WSGIアプリの本番運用や引継ぎまで確かめます。
できないことや追加で確認が必要な点を具体的に説明する会社は、実際の開発で認識のずれが起きにくい傾向があります。
Bottleのシステム開発の進め方と工程順
発注後は、要件定義と設計から始め、実装とテストを経て、移行、リリース、保守へと進みます。
各工程は一度で終わらせず、小さな画面やAPIを試作して利用者に確かめながら進めます。短い反復で要件に戻ると、Bottleの採用判断や業務ルールの漏れを、早い段階で見つけられます。
要件定義と設計でのデータと権限の固め方
要件定義と設計では、次の内容を固めます。
- 業務と画面：業務フロー、画面一覧、権限マトリクス、データ項目の確定。
- 状態と連携：状態遷移、外部連携、非機能要件の固め。
- 設計の分割：ルーティングとテンプレート、業務ロジックとDBアクセス、画面表示を分けた設計。
- 既存アプリの調査：機能を追加する前に、現状を調べる作業。
既存アプリの調査では、PythonとBottleのバージョン、依存パッケージ、実行方法を調べます。DBスキーマや定期処理、外部サービス、ログ、テストの有無も対象になります。
分けて設計しておくと、将来の保守やフレームワークの移行に備えられます。小規模な案件でも、設定値や秘密情報をソースコードへ直接書かない方針を決めておきます。
調査結果は現状診断書にまとめます。そのうえで、再現できる開発環境と本番環境の差を確かめ、見積を更新してもらいます。
業務シナリオを基準にした実装とテストの確認
進捗は画面単位で見るだけでなく、「担当者が申請し、上長が承認し、差戻し後に修正し、履歴を検索する」といった業務シナリオで確認します。
正常系以外のテストも、早い段階から組み込みます。入力値検証や認証・認可、同時更新に加えて、二重送信やCSVの文字コード、外部APIのタイムアウトも対象です。
テスト仕様書には、テスト項目と前提データ、操作、期待結果を定めます。実施結果と証跡の保存場所も、同じ仕様書に記しておきます。テストは二段階にし、開発会社の単体・結合・総合テストのあとに、現場代表者が業務シナリオを確認します。
データ移行とリリース後の保守を含む開発工程
移行と本番運用では、次の項目を工程に含めます。
- データの定義：元データの項目定義と、重複・欠損の扱い、変換ルール。
- 役割分担：発注者はデータの正しさを確かめ、開発会社は変換と検証を受け持つ。
- 戻し方：移行後に誤りが見つかった場合の手順を、リリース計画に含める。
- 本番構成：WSGIサーバーは要件に応じて選び、必要に応じてリバースプロキシなども組み合わせる。
- 保守の担当：保守契約に記載する担当、監視、バックアップ、復元テスト、障害連絡、依存パッケージ更新、脆弱性対応。
移行では、件数確認や移行リハーサル、切替時の凍結期間も含めます。本番環境では、Bottleの開発用サーバーを外部に公開しないようにします。
Bottle公式Deploymentでは、負荷が増えた場合にGunicornやCherootなどのWSGIサーバーを使うよう案内されています（出典: Bottle公式Deployment、2026年確認）。
契約形態と納品物の決め方
契約書では、作業範囲と納品物の権利、秘密保持、個人情報を確認します。再委託や脆弱性発見時の対応、検収、瑕疵や不具合の扱いも、契約に含めます。保守範囲と終了時の引継ぎも、あわせて確かめます。
法律上の判断は、自社の法務担当か専門家に相談します。開発会社のひな形をそのまま使わないほうが安全です。
設計書・テスト仕様書・ソースコードを含む納品物
納品物には、設計からテスト、移行、運用までに必要な資料とコードを含めます。
- 設計資料：要件定義書、画面・API一覧、DB定義、権限一覧、構成図。
- 作業資料：環境構築手順、テスト仕様と結果、データ移行手順。
- 運用資産：運用・障害対応手順、ソースコード、依存パッケージ一覧。
- 引継ぎ情報：履歴、ビルド方法、環境変数、テストデータ。加えて、デプロイ手順、クラウド所有者、証明書・ドメインの更新担当。
Bottleアプリは小さく始められます。ただし、設計がコードの中だけに残っていると、退職や別会社への移管の際に、調査費用が膨らみます。引継ぎでは、ソースコードに加えて設計の情報も受け取る必要があります。
秘密鍵や本番パスワードは、納品物に平文で含めないようにします。発注者が管理する保管場所と、権限移管の手順を決めておきます。
保守契約の対応時間と対象範囲の分け方
保守費用には、問い合わせや障害調査、軽微な修正、各種の更新などが含まれます。対象には、OS・Python・Bottleと依存パッケージの更新が入ります。脆弱性やバックアップの確認、監視、定例報告も対象です。
月次の定常作業と、追加見積が必要な機能改修を分けておくと、予算を管理しやすくなります。障害の重要度ごとに、受付時間や一次回答、復旧目標を合意します。連絡手段や休日対応、再発防止の報告も、あわせて決めておきます。
個人情報や取引情報を扱う場合は、ログの確認権限や再委託を契約に含めます。事故時の報告期限、データの返却・削除の条件も定めておきます。
Bottleのシステム開発費用の相場
Bottleの開発費は、試作から基幹・多拠点まで幅があります。主な規模別の参考額は、次のとおりです。
この数値は、2025〜2026年に公開された業務システム相場とPython人材単価からの推定です。Bottle専用の公的統計ではなく、要件とデータ量、セキュリティ、開発体制で変わります。
規模別の費用と運用要件による違い
費用を比べる際は、規模ごとの金額に加えて、含まれる機能や運用条件も照らし合わせます。
- 試作・社内ミニツール：50万〜150万円。1部署、数画面、簡易認証、CSV、既存DB・APIとの限定連携。
- 小規模業務Web：100万〜650万円。顧客・案件・在庫の登録・検索、ロール別権限、エラー処理、テスト、公開。
- 部署横断：500万〜1,500万円。複雑な承認、データ移行、外部連携、監査ログ、運用設計。
- 基幹・多拠点：1,000万〜3,000万円超が目安です。
2026年の公開相場では、単一業務のカスタムシステムは100万〜500万円とされています。
複数業務を統合する基幹システムは、1,000万〜3,000万円以上です（出典: Cataly Design「業務システム開発の費用相場」、2026年確認）。
Bottleを使えば初期実装を軽くできる可能性はあります。ただし、認証や監査、移行、障害対応を削って価格を合わせるやり方は危険です。
人月と役割の組み合わせによる人件費の見積もり
2026年前半の公開Python案件では、経験や担当領域別に次の月額目安があります（出典: フリコン公開案件集計、2026年前半）。
- 実務2〜3年：Web・自動化系は月55万〜70万円。
- 実務3〜5年：Webアプリ人材は月70万〜85万円。
- 実務5年以上：AI・データも扱う人材は月85万〜100万円程度。
この数値は、フリーランス案件の月額の指標で、請負会社の見積金額そのものではありません。設計者と実装者、インフラ担当、テスト担当が必要になる理由を考えるための補助材料です。
見積は、一人分の月額だけで判断せず、工程ごとに分けて確認します。要件定義やUI・DB設計、開発は、それぞれ別に見積もります。ほかに、次の作業も見積の対象に含めます。
- コードレビューとテスト
- プロジェクト管理
- 移行
- リリース
- 保守準備
たとえば、2名が4か月の場合と3名が6か月の場合では、総額が変わります。さらに、Bottleの利用料が無料でも、上流工程と品質保証の費用は必要です。
クラウドと保守に分けたランニング費用の確認
公開後にかかる費用は、クラウド利用料と保守費用に分かれます。
- クラウド：コンピュート、DB、ストレージ、通信。加えて、ログ・監視、バックアップ、メール送信の利用料。
- 保守：問い合わせや障害対応、更新、脆弱性確認。軽微な修正、監視、定例報告の作業。
クラウド費は、利用者数やデータ量、可用性、バックアップの世代数で変わります。開発会社には、想定条件と月額の計算根拠を示してもらいます。そのうえで、費用が増える条件と上限の監視も決めておきます。
業務システムの保守は、初期開発費の年間10〜20%、または15〜20%程度とされることがあります。ただし、これは契約内容による目安で、Bottle案件にそのまま当てはめられる固定率ではありません。
月額の内訳と、機能追加が別料金になる条件を確認します。
委託先の選び方と見積比較のポイント
委託先は、Bottle・Pythonの実績、業務理解、上流工程で比べます。さらに、セキュリティやクラウド運用、データ移行、引継ぎも、比べる観点になります。会社名や価格の安さよりも、こうした観点を重視します。
Bottleの公開実績を掲げる会社は多くありません。そのため、「Bottle専門」かどうかで決めつけず、コード診断と本番運用の進め方を聞きます。
フレームワーク名より近い業務経験による実績の確認
フレームワーク名だけでなく、業務経験と既存資産への対応力を、次の観点で確認します。
- 業務経験：社内申請、案件管理、在庫、受発注、顧客管理など、自社に近い領域。
- 非公開実績：匿名画面や体制、利用者数、移行の有無、リリース後の保守を説明できるか。
- 既存アプリ：古いPythonや依存パッケージの更新、テストのないコードの調査、障害時のログ確認。
- 新規開発：Bottleを続ける条件や、Flask・Django・FastAPIへ移行する設計と条件。
新規開発では、移行しやすい設計に加えて、移行しない方がよい条件も提案できる会社を選びます。
見積の前提・範囲・除外項目の比較
見積では、各社の工程の範囲をそろえて比べます。要件定義から保守準備までのうち、どこまでが各社の見積に含まれているかを確かめます。安い提案では、テストやセキュリティ、移行が除外されていないかを確認します。
高い提案でも、将来の運用や変更に必要な設計が含まれていれば、総保有コストの面では合理的な場合があります。各社に機能を「必須」「できれば」「将来」の三段階に分けてもらうと、初期範囲の調整に使えます。
管理画面や操作説明、リリース支援が除外されていないかも確認します。追加機能の単価や変更管理、仕様変更の承認者を確認し、納期に影響する条件も加えて、比較表を同じ定義で埋めます。設計と保守を担うメンバーが打ち合わせに参加するかも、判断材料です。
発注前のリスクと発注者側の作業の確認
発注前に、Bottleの旧バージョンやテストコードの欠如、DB所有者の不明を洗い出します。秘密情報のコード残存、開発用サーバーの本番利用、担当者の一人依存も、確認の対象です。
リスクがある場合は、開発費に含める改善と、運用開始後に段階的に対応する改善を分けて考えます。発注者側の作業も、見積に影響します。
現場ヒアリングやデータの提供・クレンジング、権限者の決定の担当を明記します。テストユーザーの確保や受入れ、社内教育、告知、問い合わせ窓口も、担当を決めておきます。確認が遅れると、外注費だけでなく利用開始時期も後ろへずれます。
受入れとセキュリティのチェック項目
受入れでは、見た目だけでなく、業務を安全に続けられるかを確認します。必須機能や権限、入力値検証、エラー表示の条件を定めます。速度や同時利用、ログ、バックアップ、復元の条件も、受入れの基準に入れます。
移行件数や手順書、教育、不具合の扱いも、条件に含めます。確認の証跡も残します。受入条件を契約時に定めておけば、納品時の認識違いを抑えられます。
認証・権限・ログ・バックアップを含む必須要件
認証、権限、ログ、本番環境のそれぞれで、次の内容を要件にします。
- 認証：パスワード方針、多要素認証の要否、セッション有効期限、退職者アカウント停止。
- 権限：部署・役職・拠点ごとの閲覧、登録、承認、削除。管理者権限は最小限にします。
- 監査ログ：誰がいつ何を閲覧・変更したか、変更前後の値をどこまで記録するか。
- 本番対策：debug無効化、TLS、入力値検証、CSRF・SQLインジェクション対策、Cookie属性、レート制限。
- 障害対応：秘密情報の環境分離、異常の確認者、連絡までの時間、復旧に使うバックアップ。
セキュリティは、アプリとインフラ、運用体制をあわせて考える必要があります。委託範囲も、その単位で合意します。
受入れ条件に含める保守移管できる状態
受入れの時点では、手順の実行と責任の分け方を確かめます。
- 運用手順：コードや依存関係、環境構築、デプロイの実行。DBのバックアップ・復元、監視、障害対応、定期更新も含めます。
- 再現性：発注者側が手順を確認し、別担当者でも再現できることを確かめます。
- 引継ぎ条件：保守開始日や既知不具合、緊急窓口を一覧にします。コード更新場所やクラウド管理者、ライセンス、外部サービス契約者も含めます。
引継ぎの条件を満たせば、担当会社が変わっても、システムを止めずに運用できるようになります。
よくある質問（FAQ）
発注時によく聞かれる疑問に答えます。フレームワークの採用判断と、外注先や費用、保守の判断は、分けて考えます。
Bottleで開発すれば数十万円で業務システムを作れますか？
数画面の試作や限定的な社内ツールなら、50万〜150万円程度に収まる可能性があります。認証や複数権限、帳票を含む場合は、この範囲とは別に考えます。移行や監査ログ、外部連携、保守が加わる場合も、この範囲とは別です。
その場合は、小規模業務Webの相場である100万〜650万円以上も参考にします。金額は要件と契約範囲で変わるため、Bottleの利用料が無料でも、総額を断定することはできません。
BottleではなくFlaskやDjangoへ移行してから発注すべきですか？
既存資産が小さく要件が単純で、保守できる会社が見つかるなら、Bottleを続ける選択肢があります。移行を先に済ませてから発注する前提にしなくても、進められます。
認証や管理画面、複雑なデータモデル、非同期処理が増える場合は、Flask、Django、FastAPIも比較します。移行費用と、移行しない場合の保守費用を並べて判断します。
既存のBottleアプリを別会社へ引き継げますか？
引継ぎは可能ですが、最初に現状診断を依頼します。Python・Bottleのバージョンや依存パッケージ、DB、実行環境を調べます。外部連携やテスト、ログ、バックアップ、既知不具合も、あわせて確かめます。
診断のあとには、保守開始後の優先順位を整理します。リポジトリや環境構築手順、アカウントの所有権、データ移行の履歴もそろえると、見積の精度が上がります。
RFPがなくてもBottleのシステム開発を依頼できますか？
依頼はできますが、ヒアリングや要件定義にかかる費用と期間は、別途見積もってもらうと安全です。業務の背景や現場の困りごと、利用者を整理して渡します。既存データや希望時期も、あわせて伝えます。
最終見積を比べる際は、機能と非機能の要件、納品物、発注者側の作業、対象外範囲を文書にしておきます。
まとめ
Bottleの発注では、技術の採用を目的にせず、業務課題や利用者、データから要件を整理します。権限や性能、バックアップ、保守体制も、この流れに沿って確かめます。
請負型、準委任型、PoC型は、完成物の明確さや要件の変化に応じて使い分けます。
発注前の業務要件と契約範囲の確認
業務フローと例外処理、機能・非機能要件をRFPへまとめます。受入条件や納品物、発注者側の作業も、同じ資料に書きます。
BottleとPythonのバージョン、保守担当、データ移行、クラウドと監視の責任の分け方も、同じ条件で質問します。
継続運用と引継ぎを重視した委託先の選び方
委託先の継続運用と引継ぎ能力は、次の項目で確かめます。
- 納品物：設計書、テスト仕様書、ソースコード、依存関係一覧、運用手順。
- 技術対応：コード診断、本番WSGI運用、認証・権限、監査ログ、バックアップ復元、依存更新。
- 保守移管：別会社へ移す場合を含め、引継ぎ方法を説明できるか。
費用の参考レンジは、試作・社内ミニツールで50万〜150万円、小規模業務Webで100万〜650万円です。部署横断は500万〜1,500万円、基幹・多拠点は1,000万〜3,000万円超です。
これらは、公開相場とPython人材単価からの推定です。要件定義やセキュリティ、移行、テスト、運用を含む範囲をそろえて比べます。
RFPと受入条件を具体化し、機能追加にも対応できる会社を選びます。最安値だけでなく、保守移管後も業務を止めずに改善できる体制かどうかで判断すると、追加費用や属人化を抑えやすくなります。
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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。