データガバナンスシステムは、データの意味・品質・利用権限を整え、ルール・組織・システムを組み合わせることで、データを安全に再利用するための仕組みです。
導入では、製品の比較より先に、目的・対象データ・責任者を決めることが出発点です。各テーマの詳細は、下の関連記事をご覧ください。
▼関連記事一覧
・データガバナンスシステム開発の進め方/やり方/流れや方法/手法/工程/手順
・データガバナンス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
・データガバナンスシステム開発の見積相場や費用/コスト/値段について
・データガバナンスシステム開発の発注/外注/依頼/委託方法について
・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。
データガバナンスシステムの全体像
データガバナンスシステムは、データを見つけ、意味や品質を確かめ、安全に使うための基盤です。利用状況を説明する材料としても使えます。
デジタル庁は2025年6月、企業データの活用に関するガイドラインを公開しました。そこでは、情報システム部門だけでなく、経営課題として扱う流れが示されています（出典：デジタル庁「データガバナンス・ガイドライン」、2025年）。
データガバナンスシステムの定義と管理対象
データガバナンスシステムで整理するのは、管理の対象と、システム上で記録する情報です。
- 管理ルール：データの収集から廃棄までの扱いを定めた取り決め
- 管理情報：定義、責任者、更新頻度、利用目的、参照者の記録
ルールは、データの収集・保存・加工・利用・廃棄に関して運用します。対象には、営業・会計・在庫・人事のデータ、データウェアハウス、BIレポートなどがあります。
ガバナンスの仕組みは、品質検査やID管理、承認ワークフローを組み合わせて成り立ちます。そのうえで、監査ログ、チケット管理、社内規程、データオーナーの役割も必要です。このため、製品を1つ導入すれば完了するとは限りません。
導入が必要になる社内の問題
導入を検討する担当者は、まず社内のデータ管理でどんな問題が起きているかを確かめます。
- 数字の不一致：部門間で売上や顧客数の定義が異なる状態
- 管理状況の不明確さ：個人情報の所在や利用者を追跡できない状態
- 利用条件の整理：AI利用時の目的と保存期間の取り決め
たとえば、部門ごとに「売上」や「顧客数」の数字が食い違う状態は、導入のきっかけになります。Excelへの転記に頼る状態や、個人情報の所在・利用者を説明できない状態も該当します。
権限の棚卸しに時間がかかる場合も、導入を検討する契機になります。また、意思決定に使う数字の根拠をたどれないことは、経営リスクにつながります。
生成AIや分析基盤を使う場合は、入力データの利用目的、機密区分、保存期間、外部提供の可否を明確にしておく必要があります。誰がどの条件で使えるかを管理することが、安全なAI活用の前提です。
システムだけでなく組織も管理対象
仕組みに実効性を持たせるには、まず経営責任者、データオーナー、データスチュワードの役割を決めます。情報システム、法務・コンプライアンス、現場利用部門についても、それぞれの役割を決めておく必要があります。
基本の分担は、データオーナーが定義と利用可否を判断し、データスチュワードが日々の品質確認とメタデータ更新を担い、情報システムが連携とアクセス制御を運用する形です。
主要機能と導入効果
主要機能は、意味と出所、品質、安全な利用という領域に分けると整理しやすいです。意味と出所には、カタログ、用語集、リネージが当たります。品質には品質管理が、安全な利用には分類・権限制御、申請・承認、監査が当たります。
初期導入では、経営指標や個人情報など、事業への影響とリスクが大きいデータから優先して進めます。
カタログ・用語集・リネージで意味と出所をたどる仕組み
データカタログは、データを探すための台帳です。データセットやテーブル、項目を対象に検索できます。
各データには定義と責任者を記録し、更新日時や利用目的も検索の対象になります。用語集では「売上」「契約中顧客」「在庫」などの意味を統一します。さらに、データリネージを使うと、元システムから加工処理、分析画面までの流れを追跡できます。
たとえば、レポートに数値差異があった場合、担当者は確認すべき定義や処理を短時間で判断できます。
データ品質の測定と改善担当者への通知
品質管理では、正確性・完全性・一貫性・適時性や、重複の有無、形式エラーをルール化します。たとえば、顧客IDの未入力率、商品コードの重複件数、日次更新の遅延時間を測定し、基準を超えたら担当部署へ通知します。
違反の検出に加えて、原因・対応期限・再発防止策をチケットに記録します。改善結果を再計測できる状態にしておくことが大切です。
分類・アクセス制御・監査による安全な利用
まず、個人情報、機密情報、営業秘密、社外公開情報などに分類します。そのうえで、役割ベースまたは属性ベースで権限を付与します。
必要に応じて、行・列単位の制御、マスキング、暗号化を組み合わせます。加えて、シングルサインオンや多要素認証を採り入れる場合もあります。
利用申請の目的と承認者、利用期限、操作履歴を残しておけば、異動や退職に伴う権限の削除と定期棚卸しも手順として決められます。
利用申請とデータ共有の条件管理
データを使いたい人は、目的・対象範囲・期間を申請します。責任者がその申請を承認するワークフローを整備します。
グループ会社や外部委託先と共有する場合は、再共有の可否と保存場所、保存期間、削除条件を記録します。さらに、事故時の責任分界も、あわせて明確にしておきます。
技術的なアクセス制御と契約・規程を同じ管理プロセスに置けば、現場の利便性と説明責任を両立できます。
データガバナンスシステムの種類と選び方
導入方式は、クラウド型とパッケージまたはマネージド基盤、スクラッチ開発に大別できます。加えて、複数のサービスを組み合わせるハイブリッド型もあります。
確認の軸は、製品名の知名度より、自社に合うかどうかです。具体的には、対象データ、既存の認証基盤、連携先、社内で維持できる運用体制との適合を見ます。
短期導入と拡張性を重視する場合のクラウド型
クラウド型は、サーバーを自社で持たずに、カタログや検索、分類、品質管理などを早く試せるのが特徴です。
初期投資を抑えやすく、対象システムも増やしやすい点が利点です。一方で、従量課金が発生する場合があります。課金に関わるのは、管理資産数やスキャン頻度、API呼び出しのほか、メタデータ容量や処理量です。
データの保管地域と暗号鍵、障害時の復旧、外部サービスとの接続条件も、確認の対象です。
パッケージ型の標準機能と品質の安定
パッケージやマネージド基盤は、データカタログやリネージ、品質、権限、監査などの標準機能をまとめて使える方式です。導入テンプレートや運用手順を使えるため、全機能をゼロから設計する負担を減らせます。
ただし、固有の承認ルールを過度に追加すると、アップデートや保守が難しくなります。そのため、標準機能で対応する範囲と個別開発する範囲を、要件定義の段階で分けておきます。
固有要件に応じたスクラッチとハイブリッドの選び分け
方式ごとに、対応できる範囲と、導入後に自社が担う作業を比べます。
- スクラッチ：自社向けに一から組み上げる方式
- ハイブリッド：標準基盤に業務機能を足す方式
スクラッチ開発では、業界固有の審査や複雑な承認経路を細かく実装できます。その一方で、仕様変更や脆弱性対応、製品連携、後継担当者の育成は自社で担うことになります。
ハイブリッド型は、コアのカタログや権限制御を既存サービスで賄い、会社独自の品質ワークフローや業務画面だけを追加する方式です。
標準機能で満たせない要件を確かめてから個別開発を決めると、費用と保守リスクを抑えやすくなります。
選定時は、対象データの種類と個人情報の有無を整理します。そのうえで、連携システム数、利用者数、検索性能、ID管理を確認します。
ログ保存期間、必要な認証レベル、運用担当者の人数は、一枚にまとめておきます。これらが決まっていれば、目的に合う機能比較ができます。
データガバナンスシステム開発・導入の進め方
導入は、解決したい経営課題と対象データを決めるところから始めます。機能要件は、その後に固めていく形です。
おすすめは、段階を追って進める方法です。流れは、目的とKPIの設定、データ棚卸し、責任体制の設計と進み、小さなパイロットを経て、連携と運用の拡張、定着化に至ります。
▶ 詳細はこちら：データガバナンスシステム開発の進め方/やり方/流れや方法/手法/工程/手順
業務で定める目的と成果指標
「データを管理する」という目的は、業務の成果に置き換えます。たとえば、売上定義の統一や、個人情報の所在把握が該当します。
また、BIの数値差異を半減することも、成果目標の例です。
KPIには、カタログ登録率、定義の重複数、品質違反件数と解消時間を使えます。加えて、利用申請の処理時間や権限棚卸し完了率も、導入前後で比べられます。
データ棚卸しと責任体制の先行整備
棚卸しを始める前に、対象データと運用に関わる担当者を整理しておきます。
- 棚卸し対象：システム、項目、保管場所、利用者の一覧
- 責任体制：責任者の配置と、法務やセキュリティ担当の設計への参加
棚卸しでは、データセット、更新頻度、個人情報区分に加えて連携経路も記録し、管理責任者を特定します。
全社の全項目を一度に登録する必要はなく、経営指標や高リスクの個人データから始めます。複数部門で使うマスタも対象にすると、定義の合意が進みやすくなります。
個人情報保護委員会は、責任者・責任部署の設置、データマッピング、PIAを参考情報として示しています（出典：個人情報保護委員会「データガバナンス（民間の自主的取組）」、2025年）。
法務・セキュリティ部門は、リリース直前ではなく、棚卸しと利用目的の設計段階から参加させます。
小さなパイロットによる使われ方の検証
パイロットでは、実データで試す範囲と、検証する業務上の条件を決めておきます。
- 対象範囲：1部門か、重要業務に絞った範囲
- 利用確認：検索、承認、品質違反の通知の試行
- 運用確認：役割分担と業務時間の妥当性
カタログと用語集、分類を実データに適用します。さらに、品質ルールとアクセス申請も、同じ範囲で試します。
検索者が定義を理解できるか、オーナーが承認できるか、違反が担当者へ届くかを確かめます。画面の使いやすさも、あわせて確認します。
期間は、対象範囲によって変わります。小規模PoCでは、2〜4か月程度が目安です。
カタログ登録で終わらず、品質問題を解消する業務まで回せるかも検証します。その結果が、本番展開の判断材料になります。
連携・テスト・リリースの段階的な拡張
本番展開は、対象システムの連携から、リリース後の改善まで順に進めます。
- API、ETLまたはELT、イベント連携による対象システムの追加
- 権限、品質違反、項目変更、共有期限を含むテスト
- 月次または四半期ごとのルールとカタログの更新
接続を優先するのは、認証基盤、チケット管理、BI、AI環境、監視・ログ基盤です。
連携では、データを移すだけでなく、定義、品質、権限、履歴も連携先で維持します。
テストでは、正常系に加えて、権限のない人の検索や異動者の権限残存を確認します。品質違反の検知、連携元の項目名変更、外部共有期限の経過も対象に含めます。リリース後は、利用部門から改善要望を集めます。
データガバナンスシステムの費用相場と内訳
データガバナンスシステム単体では、公開されている価格は多くありません。そのため、ここでは類似システムの導入工数やクラウド従量料金をもとにした初期仮説の金額を示します。
金額には、棚卸し、定義合意、品質改善の作業量も織り込んでいます。ただし、会社やデータ量、連携数、個人情報、セキュリティ要件によって変わるため、見積もりの出発点として扱います。
▶ 詳細はこちら：データガバナンスシステム開発の見積相場や費用/コスト/値段について
小規模PoCの費用目安（300万〜800万円）
1部門で主要データ10〜30種を棚卸しし、用語集、カタログ、基本権限、簡易品質検査を行う場合の初期費用は、300万〜800万円です。期間は、2〜4か月程度が目安です。
既存の認証基盤やデータ連携を使えるかによって、工数は変わります。また、定義を合意する関係者の人数も影響します。
部門横断の実運用の費用目安（800万〜2,000万円）
3〜10システムをつなぎ、個人情報の分類、承認フロー、品質ルール、BIまでのリネージを運用する場合の費用は、800万〜2,000万円です。期間は、4〜8か月程度を見込みます。
オーナーの合意形成、既存項目の名寄せ、品質違反を直す作業も発生します。そのため、ライセンス費用だけで予算を決めないことが大切です。
全社・グループ展開の費用目安（2,000万〜5,000万円以上）
全社展開では、複数の基盤や拠点をまたぐ範囲と、運用体制を見積もる必要があります。
- 対象範囲：複数基盤・拠点・グループ会社をまたぐ範囲
- 運用体制：統制や監査、運用組織の整備
ERP、CRM、DWH、クラウドを横断する場合、費用は2,000万〜5,000万円以上です。期間は8〜18か月程度を想定します。
グローバル移転や外部共有、厳格なログ保管、既存業務の変更を含めると、金額と期間がさらに増える場合があります。
これらは、公的な平均価格ではなく、対象範囲を仮置きした推定レンジです。見積もりは、現状調査とデータマッピング、方針・組織設計を分けてもらいます。
ライセンスやクラウド料、連携、品質・権限設定、個別開発も、それぞれ分けて見積もります。さらに、テスト、教育、保守運用の費用も内訳に含めます。
ランニングコストと社内工数
初期費用だけでなく、継続利用に伴う料金と社内の運用負担も把握します。
- サービス費：利用料、保管料、処理・スキャンの従量料金
- 運用費：監視、バックアップ、サポート、教育、社内工数
ログ保管にも費用がかかります。データスチュワードの作業時間も、社内の負担として数えます。公開料金の例では、APIリクエスト10万件あたり10米ドルです。
メタデータは1GBあたり0.4米ドル、コンピューティングユニットは1.776米ドルという例があります。ただし、基盤の保存・処理・連携費は別途です（出典：主要クラウドサービスの公開料金表、2026年確認）。
主要なデータ管理サービスでは、2025年1月6日から従量課金が有効になっています。課金の基準は、資産数や品質管理の処理単位です。
確認すべき点は、資産数に応じた課金か、登録時点で課金されるかです。管理概念に紐づく資産だけが対象かも、あわせて確かめます。
月次の利用量を監視します（出典：主要データ管理サービスの公開課金ドキュメント、2026年確認）。
データガバナンスシステムの開発会社・ベンダーの選び方
開発会社と製品ベンダーは、役割が異なります。製品ベンダーはカタログや品質管理などの機能を提供します。一方、開発会社・導入パートナーは、現状調査や要件定義を担います。加えて、連携と個別設定も受け持ちます。テストや教育、運用設計も担います。
両者は同じランキングに並べず、自社に不足する役割を補えるかで評価します。
構想から運用までの対応範囲
提案内容に、データ戦略、用語集、データマッピングが含まれるかを確認します。カタログや品質、権限まで含むかも見ます。さらに、リネージや監査、教育、運用改善まで含むかも確かめます。
システムを設定するだけの提案では、定義の合意や品質違反の解消が自社に残ります。その結果、導入後に使われなくなる可能性があります。実際に担当する責任者と、設計・開発・運用それぞれの体制を聞いておきます。
既存基盤とセキュリティ要件への適合性
既存のERP、CRM、DWH、データレイク、BIと接続できるかを確認します。認証基盤、チケット管理、監視基盤との接続も、確認の対象です。
接続実績だけでなく、項目名の変更、障害時の再送、権限の同期まで、具体的に確認します。ログの保存期間やAPIの制限、データの保管場所も含めます。
個人情報を扱う場合は、暗号化やマスキング、行・列レベル権限を提案に含めてもらいます。PIA、委託先管理、越境移転の整理も対象です。
RFPで確認する費用と責任分界
RFPでは、提案の前提と担当範囲、料金が変わる条件を確認します。
- 見積条件：対象量、連携方式、品質ルール、利用者数の提示
- 責任分界：工程ごとの人月と、顧客側の作業範囲
- 継続費用：ライセンス・クラウド料金の変動条件と、追加変更の単価
見積もり依頼では、対象システム数、データ量、登録粒度を具体的に伝えます。品質ルールの本数と権限モデル、ログ保存期間、教育回数、保守範囲も提示します。担当者が交代する場合は、誰が引き継ぐかも確認しておきます。
▶ 詳細はこちら：データガバナンス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：データガバナンスシステム開発の発注/外注/依頼/委託方法について
セキュリティ・法規制・2026年の最新動向
データガバナンスでは、法務チェックを最後に行う工程として扱わず、データの取得・利用・共有・廃棄を設計する最初の工程に組み込みます。
個人情報のほか、営業秘密、契約上の機密、研究開発情報、生成AIへ入力する文章やファイルも、利用目的とアクセス条件を整理します。
設計段階で使うPIAとデータマッピング
個人データを新しく収集する場合や、利用目的を変える場合は、どのデータを、どの目的で、どこへ移し、誰が使い、いつ削除するかを整理します。
PIAでは、個人の権利利益への影響を事前に評価します。データマッピングで保管場所、委託先、第三者提供、海外での取扱いを見える形にしておくと、後から調べる負担を減らせます。
生成AIの入力データと出力の扱い
生成AIでは、入力してよいデータの区分と、個人情報・機密情報のマスキングを決めておく必要があります。加えて、学習利用の有無、ログ保存期間、出力の確認者も定めます。
外部サービスへの再提供の条件も確認します。AIが参照する文書やカタログには、最新性、出所、利用権限、更新責任者を付けておきます。さらに、検索結果にアクセス権限を反映させる仕組みが必要です。
広がるデータメッシュとAI対応の統制
最近の動向を踏まえると、統制の設計と導入後に必要な役割が見えてきます。
- 分散管理：各ドメインが管理しつつ、共通基準で束ねる形
- 人材スキル：統制、連携、設計、運用の知識
2026年時点では、全社のデータを1部門に集めないデータメッシュが注目されています。営業・製造・財務などがドメインとなり、それぞれのデータを管理します。
全社共通のカタログ、品質基準、権限制御によって、各ドメインのデータを結び付けます。中央のルールと現場のデータオーナーを分けて、部門の速度と共通定義を保ちます。
2026年4月に公表された、デジタルスキル標準の改訂では、データガバナンス基盤、セキュリティ、プライバシーが人材スキルに含まれます。データ活用・連携、アーキテクチャ設計、運用・監視も対象です（出典：経済産業省・IPA「デジタルスキル標準 ver.2.0」、2026年）。
導入後に誰がルールを設計し、品質と利用状況を改善するかも、選定の基準になります。
失敗例と導入後に見るべきKPI
導入効果は、機能が稼働したかどうかだけでなく、現場が信頼して使い続けているかで測ります。よくある失敗を先に把握し、導入前からKPIと改善会議を決めておけば、システムが形だけ残る状態を避けやすくなります。
ツールを先に決めて現場で使われない失敗
機能一覧を比較して製品を決め、用語、責任者、品質基準、承認手順を後回しにすると、カタログに登録されても、検索者が意味を理解できません。
導入前に、代表的なデータを10〜30件ほど選びます。そのうえで、現場の人が検索・申請・品質確認を行うワークショップを実施し、使わない理由を画面の問題と運用の問題に分けて直します。
全社一括展開で合意形成が止まる失敗
全社のすべてのデータを最初から登録しようとすると、部門ごとの定義の差、責任者の不在、連携仕様の違いが一度に表面化します。その結果、プロジェクトが長期化します。
重要な経営指標やリスクの高いデータを起点にし、パイロットで成果を示してから対象を広げます。全社の方針は共通化する一方、登録や品質改善は各ドメインの担当者へ分担するのが現実的です。
月次KPIによる利用と品質の改善の追跡
月次KPIは、利用状況、品質、権限管理、業務への効果に分けて追跡します。
- 利用状況：重要データのカタログ登録率、承認済み定義の項目比率、申請の平均処理時間
- 品質と権限：品質違反件数と平均解消時間、権限棚卸しの完了率
- 業務効果：リネージ確認可能なレポートの比率、会議用レポートの作成時間、数値差異の確認時間
品質違反が増えた場合でも、監視範囲が広がった結果なら、悪化とは限りません。そのため、KPIの変化について、対象範囲、ルール数、利用者数、業務変更の影響を確認し、数値の意味を説明できる運用にします。
よくある質問
導入を検討する担当者からよく寄せられる質問に答えます。正解は自社の規模や既存システムによって変わりますが、目的・対象データ・運用責任を整理しておくと、判断の材料がそろいます。
データカタログだけ導入すれば十分ですか？
十分ではありません。カタログは、データを見つけるための入口にすぎません。ガバナンスとして機能させるには、定義、品質基準、責任者を決めておく必要があります。さらに、利用権限、承認、監査の仕組みを改善手順と組み合わせて、はじめて機能します。
まずカタログから始める場合でも、誰が更新し、品質問題をどう直すかを同時に決めておきます。
中堅企業でもデータガバナンスシステムは必要ですか？
必要です。ただし、全社一括で大規模な基盤を導入する必要はなく、経営指標、顧客情報、個人情報など、影響が大きい範囲から小さく始められます。
既存のクラウドや認証基盤を活用し、対象を限定したPoCで効果と運用負担を確認すると、過剰投資を防ぎやすいです。
費用を抑えるにはどうすればよいですか？
対象データを絞り、既存の認証・分析・連携基盤を活用して、標準機能を優先すると抑えやすいです。
初期費用だけでなく、データ定義の合意、品質改善、教育、クラウドの従量課金、社内担当者の稼働まで含めて、複数の見積もりを比較します。安さだけで選ぶのではなく、導入後に自社で運用できるかを確認することが重要です。
導入前に何を準備すればよいですか？
解決したい業務課題、対象システム、重要データを整理します。加えて、個人情報の有無と利用者、管理責任者、現在の困りごとも整理しておきます。
すべての項目を完璧に洗い出す必要はありませんが、対象範囲と期待するKPIがあると、開発会社やベンダーから比較可能な提案を受けやすくなります。
まとめ
データガバナンスシステムは、データカタログだけでなく、意味の統一や品質管理を含みます。分類とアクセス制御、承認と監査も欠かせません。また、組織の役割まで含めて、一体で整える仕組みです。
導入を成功させるには、製品の機能比較より先に、経営課題、対象データ、責任者、利用目的、必要なKPIを決めることが大切です。
最初の一歩となる重要データの棚卸し
まずは、経営会議で使う指標、個人情報、複数部門で共有するマスタなどを10〜30件ほど選びます。そのうえで、どこにあり、何を意味し、誰が管理し、誰が使えるかを整理します。
小規模PoCでは、範囲、費用、期間、導入後の役割を複数の候補に伝え、現実的な提案を比べます。
費用と運用責任を含めた選び方
初期費用の推定幅と、運用を続けるために含めるべき費目を確認します。
- 初期費用：規模に応じた300万〜5,000万円以上の仮説
- 総費用：ライセンス以外の構築・教育・保守工数を含めた金額
費用相場は、小規模PoCで300万〜800万円、部門横断で800万〜2,000万円、全社・グループ展開で2,000万〜5,000万円以上が初期仮説です。
費用の判断では、ライセンス費用だけでなく、棚卸し、定義合意、連携、品質改善、教育、保守まで見ます。社内のデータスチュワードの工数も、判断材料に入れます。システムとルールを運用し続ける体制を先に設計することが、信頼できるデータ活用につながります。
▼関連記事一覧
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・業務システム開発の完全ガイドブック
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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。