試験監督システムは、試験の重要度や受験者の環境、不正リスクに応じて、監視方式と運営機能を組み合わせて作る業務システムです。受験前の申込や本人確認から、監視、判定、結果管理までを一続きで設計し、公正な試験運営を支えます。
各テーマの詳細は、下の関連記事でも確認できます。
▼関連記事一覧
・試験監督システム開発の進め方/やり方/流れや方法/手法/工程/手順
・試験監督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
・試験監督システム開発の見積相場や費用/コスト/値段について
・試験監督システム開発の発注/外注/依頼/委託方法について
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試験監督システムの定義と役割
試験監督システムは、受験者、監督者、試験管理者をつなぎ、試験の信頼性と運営効率を支える業務システムです。受験者を監視するだけでなく、申込、本人確認、受験環境の点検、問題配信、監視、判定を設計の対象にします。さらに、問い合わせや結果管理まで含めて、一連の業務を一つのシステムとして捉えます。
Webテストと試験監督システムの違い
Webテストは、問題を表示して解答を集め、採点することが中心です。
Webテストとの違いは、受験者本人や受験環境、不審な出来事、判定の説明可能性も扱う点です。
- 本人と環境の確認：顔写真と身分証、カメラ・マイク・画面共有の状態です。
- 試験中の記録：タブ切り替えや離席の検知、監督者の警告、判定理由を残します。
本人と環境の確認や試験中の記録といった機能が加わるため、通常のLMSやフォームだけでは要件を満たしにくくなります。
利用される場面
教育機関や企業などのオンライン試験では、このシステムが利用されます。
- 主な試験：大学・専門学校の入学、資格・検定、企業研修修了、昇格・昇進、採用適性検査、法定講習の理解度確認です。
- オンライン化の効果が高い場合：受験者が分散する、会場を用意しにくい、試験回数が多い場合です。
すべての試験を自宅受験にする必要はありません。ただし、本人性が重要な試験では、テストセンターを併用します。
端末や通信環境に差があるときは、事前確認とサポート窓口を用意します。
発注側は、選定の前に、試験の重要度、受験者層、許容できる不正リスクを整理します。
試験監督システムの種類と監視方式の比較
監視方式は、無監視のIBT、AI自動監視、有人監視、テストセンター受験に分けられます。方式の選択では、厳格性、費用、受験者の負担、監督者数、残せる証跡を比べ、試験のリスクに合うものを選びます。
無監視のIBTの使いどころ
無監視のIBTは、学習確認や練習テストに加えて、合否が重大な権利や資格に直結しない試験に適しています。
- 受験環境と費用：ブラウザで受験でき、監視員や録画保管の費用も抑えられます。
- 監視以外の対策：問題のランダム出題や制限時間、合格後の抜き打ち確認を組み合わせます。
- 注意したい試験：なりすましや外部資料の利用を強く抑えたい試験では、無監視方式だけだと説明責任を果たしにくくなります。
利便性と厳格性のどちらを優先するかは、試験ごとに分けて設計します。
AI自動監視が担う範囲
AI自動監視が検知するのは、次のような事象です。
- 受験者の様子：顔が画面から外れる、複数人が映る、離席するといった動きです。
- 画面・周囲の変化：別の画面の操作や、周囲の音声などです。
全受験者を同じ基準で確認しやすく、受験者数が多い試験でも監督者の負荷を抑えられます。
照明、眼鏡、障害特性、家族の生活音、通信の乱れなどで誤検知が起こり得ます。そのため、疑わしい場面は人が再確認し、判定理由と救済手続きを残します。
AIは支援機能と位置付け、監督者が事実を確認したうえで判定します。
有人監視とテストセンターの使い分け
有人監視とテストセンターは、試験の厳格性や受験者の環境に合わせて選びます。
- 有人監視：映像・音声・試験画面を見守り、必要なときに受験者へ注意する方式です。
- テストセンター：端末、ネットワーク、座席、監督者を、管理された会場にまとめた形です。
- ハイブリッド：遠隔地では自宅受験を認め、重要な試験は会場で行います。
有人監視は、厳格性が必要な資格試験や入学試験に向きます。一方で、監督者の教育、監視人数、待機時間、記録保管が費用になります。
AIで候補場面を抽出し、人が判断する方式なら、厳格性と効率のバランスを取りやすくなります。
テストセンターは、自宅の通信環境や個室の有無による差を抑えます。
デジタル庁の製品情報には、画面監視の同時接続数500人、受験者監視1,000人までの例があります。ただし、数字は方式や契約条件で変わるため、実際の負荷試験で確かめます。
試験監督システムに必要な主な機能
機能の一覧を作ると、既製サービスで足りる部分と個別開発が必要な部分を分けられます。
特に重要なのは、監視機能だけでなく、受験前後の業務と例外処理まで含めて要件化することです。
申込・本人確認・受験準備の機能
申込、本人確認、受験準備の機能は、手続きと受験者の照合を支えます。
- 申込管理：登録から決済、受験票、案内メール、リマインド、再受験・振替までを扱います。
- 本人確認：顔写真と身分証、ワンタイムコード、顔認証を組み合わせます。
- 端末診断：受験前に動作を確認し、問題があれば改善方法を示します。
本人確認の方法は、試験の重要度に応じて選びます。
登録情報と当日の受験者を照合する時点を決め、照合できない場合の対応者も定めておきます。
端末診断では、OS、ブラウザ、カメラ、マイクを確認します。通信速度、画面共有、ポップアップ、電源状態も確認し、不合格の受験者には改善方法を表示します。
大手資格試験の公式案内でも、予約前のシステムテストが案内されています。動作確認は、一般的な品質要件です。
問題配信・採点・結果管理の機能
問題配信、採点、結果管理では、出題、採点方法、漏えい対策をそれぞれ別に決めます。
- 出題：問題バンク、出題範囲、難易度、時間、形式を設定します。
- 採点・結果：自動採点と人手採点を分け、基準や公開日時を管理します。
- 漏えい対策：出題パターン、複製制御、権限、操作記録の整備です。
出題では、ランダム出題や問題・選択肢のシャッフルを設定します。
対応する形式は、選択式と記述式のほか、画像、音声、動画も検討します。
採点では、再採点や合否判定の扱いも決めておきます。
問題登録、採点、結果閲覧の担当者は分けて、誰がいつ何を変えたかを監査ログに残します。
問題ごとに、コピーや印刷、画面キャプチャの制御も検討します。
監督者コンソールと不正判定の機能
監督者画面と不正判定では、状況把握と証跡管理が必要です。
- 状況把握：受験者の状態、本人確認、カメラ・マイク、試験画面、警告履歴、通信状態を集約します。
- 判定・記録：「不正」「要確認」「問題なし」を分けて、経緯を残します。
複数の受験者を一覧で確認し、疑わしい受験者の画面を拡大できます。
監督者がチャットや音声で連絡し、必要な場合だけ強制退出や保留にできるようにします。
検知事実、監督者の判断、受験者への通知、再審査の結果は、別々に記録します。
AIのスコアに加えて、どの映像・操作・音声を判断材料にしたか、誰が確認したか、異議申立てをいつ処理したかも追えるようにします。
連携・サポート・例外処理の機能
既存のLMSや学籍・出願、人事、採用管理のシステムと連携する場合は、CSVかAPIかを決めます。会員データベース、決済、SSOとつなぐ場合も、接続方式は同じ考え方で決めます。また、データの正となるシステムを決め、連携に失敗したときに再送できるかも確認しておきます。
連携するのは結果だけとは限らず、受験資格、予約、本人確認の状態、再受験の可否も対象になることがあります。
通信断、ブラウザ停止、カメラ故障、停電、本人確認の失敗、監視映像の欠損には、救済の仕組みが必要です。途中保存や再接続、残り時間の表示、再受験の承認、サポートへの連絡、障害の証跡を用意します。
試験監督システム開発の進め方
開発では、まず試験業務の全体像と不正リスクを定めます。次に、既製サービス、連携開発、独自開発をどこまで使うかを決めます。そのうえで、1回の試験でPoCを行い、本番へ広げます。
▶ 詳細はこちら：試験監督システム開発の進め方/やり方/流れや方法/手法/工程/手順
企画・要件定義での決定事項
最初に、試験の目的、受験者数、ピーク時の同時接続数、試験時間を整理します。あわせて、問題形式、受験場所、合否の重要度も決めておきます。
想定する不正は、具体的な行動の単位で洗い出します。たとえば、なりすまし、外部検索、生成AI、第三者の助言、問題の持ち出し、受験者同士の協力などです。
検知後の判断、異議申立て、再受験、データ削除、問い合わせについて、それぞれの責任者を決めます。受験者へは、禁止事項や撮影情報、保存期間、問い合わせ方法を事前に伝えます。
方式選定とシステム設計
方式は、既製サービスの利用範囲や独自要件に合わせて選びます。
- 既製クラウド：標準的な問題形式で早く始める場合に候補です。
- SaaSとAPI連携：既存の申込や人事データとつなぐ場合に向く方式です。
- カスタマイズ・スクラッチ：独自採点や高度な統制が競争力になる場合に検討します。
パッケージを使う場合は、既製ソフトを要件に合わせてカスタマイズする方法もあります。
必要に応じて、受験者画面、管理者画面、監督者コンソールを分けます。問題・結果DBや映像・音声・操作ログの保管領域も、別の領域として分けます。
認証、通知、決済API、AI判定サービスも構成に含めます。特に、映像や音声を扱う場合は、保存容量、同時配信の帯域、遅延、録画欠損、障害時の継続方法まで設計します。
PoC・動作確認・負荷試験
本番開発の前に、実際の受験者に近い条件で小さなPoCを実施し、使いやすさと運用コストを評価します。
- 受験状況：完了率、動作確認通過率、問い合わせ率を測ります。
- 本人確認・監視：失敗率、誤検知率、監督者1人あたりの確認人数を測ります。
- 処理時間：結果確定までにかかる時間です。
この測定結果を使えば、機能の使いやすさと運用コストを同時に評価できます。
負荷試験では、開始直前と終了直後の集中を再現します。たとえば、1万人が同時刻にログインし、カメラ接続、問題取得、映像と操作ログの送信を行う状況を試します。
画面監視の有無で同時接続数は変わります。そのため、方式別に測定して、余裕を持った上限を設定します。
リリース・当日運用・改善
運用は、リリース前、試験当日、導入後の各段階で準備します。
- リリース前：受験者への伝達と監督者の準備を、当日より前に整える段階です。
- 試験当日：ログインから結果通知までの流れの確認です。
- 導入後：完了率や誤検知率、受験者満足度などの見直しです。
リリース前の準備では、受験者に何を伝えるかと、監督者がどう動くかを先に決めます。具体的には、受験者向けの説明、監督者研修、ヘルプデスクのシフト、障害連絡網、再受験の承認手順を用意します。
当日は、ログインの集中から本人確認、監視開始、通信断、採点、結果通知までを時系列で確認します。判断者が迷わないよう、運用台本も用意します。
導入後は、受験完了率、動作確認通過率、問い合わせ率、通信断率、誤検知率を定期的に見直します。再審査時間、結果確定時間、受験者満足度も、同じ見直しの対象です。
不正件数だけを目標にすると誤検知が増えるので、公平性と受験者体験も同じKPIとして管理します。
試験監督システムの費用相場とコストの内訳
費用は、初期設定費、開発費、受験者ごとの配信費、監視費で構成されます。加えて、クラウド費、問い合わせ対応費、保守費も見ておきます。
以下の金額は、2026年時点の導入例、一般的な業務システムの工数、映像要件をもとにした編集部の推定です。
ここに示す金額は、サービスに共通の公定価格ではありません。そのため、見積もりでは前提条件をそろえて比較します。
▶ 詳細はこちら：試験監督システム開発の見積相場や費用/コスト/値段について
導入方式ごとの費用目安
導入方式ごとの費用は、規模や必要な機能によって幅があります。
- 既製クラウド・運営委託：初期0万〜100万円程度。公開例は50万円（税別）からです。
- SaaS連携：300万〜1,000万円程度、期間は2〜6か月程度です。
- 独自開発MVP：800万〜2,000万円程度、期間は4〜8か月程度です。
- 大規模基盤：2,000万〜6,000万円以上。要件により1億円を超える場合もあります。
既製クラウドや運営委託の公開料金例には、環境条件が整えば低く始められるケースがあります。前提条件は、見積もりで確かめます。
問題登録、監督者、受験者サポート、API連携、決済、再受験は、別料金になることがあります。そのため、価格だけでなく運用範囲も確認します。
SaaS連携では、自社のLMS・人事・申込サイトをCSVやAPIで接続します。SSO、独自帳票、複数試験の権限管理、問題移行、セキュリティ審査、問い合わせ窓口を追加すると、費用は上振れします。
監視なしやAI中心の場合は、有人監視を毎回付けるより従量費を抑えられます。
独自開発MVP（Minimum Viable Product）では、試験配信、監督者画面、本人確認、監査ログ、再接続、最低限のAI連携を実装します。複数試験、数万人規模、有人監視センター、多言語、冗長化、第三者診断まで含めると、大規模になります。
公開例を比べるときは、条件と追加機能を並べて確認します。
受験者単価と運用費の見積もり
受験者単価と運用費は、監視方式や試験回数ごとに分けて見積もります。
- AI自動監視：初期比較では1人あたり1,000〜5,000円程度です。
- 有人個別監視：初期比較では1人あたり3,000〜15,000円程度です。
- 保守：初期開発費の年15〜25％程度を仮置きします。
無監視、AI自動監視、有人個別監視では、単価が変わります。ここに示すAI・有人監視の金額は、類似サービスから整理した試算で、特定サービスの価格ではありません。
監視時間、録画、再審査、本人確認方法、受験者サポートは、分けて確認します。運用費には、監督者人件費、ヘルプデスク、クラウド増強、映像・音声の保存、脆弱性対応が含まれます。さらに、監査、保守、問題更新も含まれます。
監視員や問い合わせの費用を受験回数に応じた従量費として分けると、年間予算の見通しが立ちます。
初期費用ではなく年間TCOでの比較
受験者数ごとに、初期費用と継続費用を並べて、年間TCOで比べます。
- 比較規模：受験者1,000人、5,000人、1万人のケースをそろえます。
- 見積区分：「初回導入」「1回あたり」「1人あたり」「年間固定」「障害・再受験」で分けます。
比較表には、初期費用、配信費、監視費、サポート費、保管費、保守費を載せます。小規模な試験では既製サービスが有利でも、受験回数が増えると従量費がかさみ、自社拡張が有利になる場合があります。
反対に、試験回数が少ない場合の独自開発では、未使用機能の開発費と保守費を抱えやすくなります。
録画データの削除、データのエクスポート、契約終了時の返却、監視員の追加、受験者数の上限は、契約前に確認します。後から追加費用が生じないよう、これらを見積もりに含めておきます。
セキュリティ・個人情報・公平性の設計
試験監督システムでは、氏名や結果に加えて、顔画像、映像、音声、本人確認書類を扱う可能性があります。さらに、操作履歴、不正判定、異議申立ての内容も扱う場合があります。
監視を強めるほど、収集するデータも増えます。そのため、必要性、利用目的、保存期間、アクセスできる人、削除方法を先に設計します。
顔画像・映像・音声の管理
映像や音声を含む個人情報は、保存の有無や利用目的を明確にして管理します。
- 本人確認情報：利用目的、委託先、漏えい時の対応、削除の方法を定めます。
- 保存する情報：期間とアクセス権を決めて、安全に保管します。
- 保存しない情報：理由と、代わりに残す証跡を書き出します。
個人情報保護委員会の通則ガイドラインでは、顔画像だけでなく映像や音声も個人に関する情報に含まれ得ると示されています（出典：個人情報保護委員会「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）」）。
本人確認書類や顔特徴を扱う場合は、利用目的の通知、アクセス制御、委託先の監督、漏えい時の対応、不要データの削除を、具体的に決めます。
保存する場合は、異議申立ての期間に合わせて保存期間を設けます。あわせて、暗号化、分離保管、閲覧ログ、多要素認証、削除の自動化も実装します。
海外クラウドや外部AIを使う場合は、データの所在、再委託、学習利用、契約終了時の削除を確認します。
技術的な安全管理措置
技術面では、通信や保存データの保護から障害対応まで、安全管理措置をそろえます。
- アクセス制御：SSO、多要素認証、最小権限、管理画面のIP制限を設けます。
- 記録と復旧：操作・判定・閲覧ログ、バックアップ、復旧手順を整えます。
- 脆弱性・攻撃対策：脆弱性診断やDDoS対策を行います。
TLS通信と保存データの暗号化も、基本要件に含めます。IPAのTLS暗号設定ガイドラインは、2025年4月25日に第3.1.1版が公開されました。
特段の要件がない場合は、推奨セキュリティ型が勧められています（出典：IPA「TLS暗号設定ガイドライン」）。
公開サイトだけでなく、監督者画面や管理APIも同じ基準で点検します。
教育機関では、文部科学省が2025年3月に改訂したガイドラインも確認します（出典：文部科学省「教育情報セキュリティポリシーに関するガイドライン」、令和7年3月）。
責任者、委託先、アカウント、インシデント対応、データ持ち出しのルールを、組織内のポリシーと整合させます。
AI判定の公平性と異議申立て
AI検知は、照明やカメラ性能、肌の色、視線の癖によって偏る可能性があります。障害や補助具、生活環境の影響を受けることもあります。そのため、検知率や不正発生率だけで評価せず、属性や受験環境ごとの誤検知、確認時間、判定の覆り方を見ます。
公平な監視につなげるには、判定の前後で次の取り決めが要ります。
- 受験者からの申し出：必要な配慮を申請できる窓口を設け、AIの判断理由を人が説明できるようにします。
- 不正確定の前：再確認、責任者による審査、受験者への事実確認を定めます。
- 受験のやり直し：再受験の条件と結果訂正の期限を決めておきます。
- 判定の一貫性：同じ事実には同じ基準を当てはめ、誤りを訂正できる状態にしておくことです。
試験監督システムの開発会社/ベンダーの選び方
開発会社と試験運営・プロクタリング会社は、同じものとして比べず、分けて考えます。
既製サービスの運用委託で足りる組織もあります。
独自の申込、採点、基幹連携、監査の要件がある組織では、個別開発が必要な場合もあります。
目的に合わない発注先では、機能が増えても当日の運用が回らないことがあります。
試験・監視の実績の確認
実績の確認では、規模や監視方法を調べ、デモで試験の流れと例外時の対応を確かめます。
- 導入実績：受験者数や同時接続数、試験時間、問題形式、監視方式を見ます。本人確認と当日の問い合わせ数も確認します。
- デモ：登録から結果確定までを操作し、例外場面も見せてもらいます。
- 運用品質：完了率、サポート、復旧時間、監督者教育の担当を確認します。
例外場面の例は、通信断、カメラ故障、本人確認失敗、誤検知、再受験、権限変更です。
導入事例は、累計登録者数だけでなく、同時接続ピーク、試験完了率、サポート体制、障害時の復旧時間で読み解きます。
実際の試験に近い規模の負荷試験が可能か、監督者の教育と品質管理を誰が担うか、提案書に明記してもらいます。
同じRFPによる価格と責任範囲の比較
発注側は、同じRFPに試験規模と方式、問題形式を記載します。あわせて、本人確認の方法と監視、録画と保存期間も書き込みます。
- 試験条件：受験者数とピーク、試験方式、問題形式、本人確認、監視対象を記します。
- 運用条件：録画・保存期間、LMS・SSO連携、サポート、再受験、異議申立ての条件です。
- 契約条件：セキュリティ審査、納期、価格、責任範囲を確認します。
標準機能、追加開発、運用委託、従量課金、保守、契約終了時のデータ返却は、分けて回答してもらいます。価格だけで比べないよう、この区分ごとに見積もりを並べます。
選定担当には、試験運営、情報システム、法務・個人情報、受験者サポートの担当を含めます。技術担当だけでは、説明や再審査の運用が抜けがちになります。
契約前に、サービスレベル、データの保管場所と削除、再委託、モデル更新、監査協力を確認します。そのうえで、障害時にどこまでを誰が受け持つかも決めます。
▶ 詳細はこちら：試験監督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：試験監督システム開発の発注/外注/依頼/委託方法について
試験監督システムに関するよくある質問
導入前に相談の多い質問を、料金、方式、録画、端末の順にまとめます。
料金だけでなく、受験者の環境、データの扱い、当日の救済まで含めて確認します。
試験監督システムの導入費用はいくらですか？
小規模な既製クラウドは初期0万円から100万円程度、既存システム連携は300万円から1,000万円程度、独自開発は800万円から2,000万円程度が目安です。
大規模な本番基盤では、2,000万円から6,000万円以上になる可能性があります。
見積もりでは、受験者数、監視方式、保存期間、有人サポート、連携数をそろえます。
AI監視と有人監視はどちらがよいですか？
方式は、合否や資格の重要度、不正リスク、受験者数、受験環境によって決まります。
AIは多くの受験者を一定の基準で確認しやすく、有人監視は状況を読み取りながら受験者と対話しやすい方式です。
AIで候補を絞って人が最終確認する組み合わせは、厳格性と効率を両立しやすい選択肢です。
試験中の映像や音声は保存すべきですか？
保存は必須とは限りません。試験の重要度や異議申立ての期間、説明責任、プライバシーへの影響を比べて決めます。
保存する場合は、利用目的、期間、保管場所、閲覧権限、削除方法、委託先を受験者に説明します。あわせて、暗号化とアクセスログを整えます。
保存しない場合でも、本人確認結果、検知事実、判定理由、監督者の対応履歴など、必要な証跡は残します。
スマートフォンだけで受験できますか？
問題形式と監視方法によっては、スマートフォンでも受験できます。一方で、PC画面共有や長時間の記述、複数カメラ、画面外の確認が必要な試験では、PCが適しています。
スマートフォンを、本人確認や周辺確認用の補助カメラとして使う構成もあります。端末を限定する場合は、端末を用意できない受験者向けの代替会場や貸出端末を、要件定義で決めます。
まとめ
試験監督システムは、問題配信だけでなく、公正な試験運営を支える業務基盤です。本人確認、受験環境の確認、問題配信、監視、判定の再確認までを含みます。さらに、障害時の救済や結果管理、個人情報の削除も対象になります。
導入前に押さえるポイント
試験の重要度と不正リスクに合わせて、無監視、AI監視、有人監視、テストセンターを使い分けます。初期開発費に加え、受験者単価、監視員、サポート、クラウド、保存、保守を含む年間TCOで比較します。
AIの検知率だけで判断せず、誤検知の再審査や異議申立て、通信断時の再受験、顔画像・映像・音声の保存と削除も確認します。
自社に合う方式の小規模な検証
まず1試験・1回のPoCで、受験完了率、誤検知率、問い合わせ率、監督者負荷、結果確定時間を測定します。全試験の独自開発は、その結果を見てから考えます。
結果をもとに既製サービスと個別開発の範囲を見直せば、費用と運用リスクを抑えながら本番へ進められます。受験者が受けやすく、主催者が説明しやすく、監督者が判断しやすい仕組みを目指します。
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・【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。
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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。