結論：経営ダッシュボード開発の費用は、既存データを使う小規模な導入で300万〜800万円程度、
部門横断の標準導入で800万〜2,000万円程度、全社データ統合まで行うと2,000万〜5,000万円以上が目安です。
経営会議のたびにExcelを集計している、部署ごとに売上や利益の数字が合わない、
月次報告が遅くて対策が後手に回るという企業では、経営ダッシュボードが有力な改善策になります。
ただし、画面を作るだけなら安く見えても、会計・販売・営業などのデータ連携、KPIの定義、
権限、保守まで含めると費用は大きく変わります。この記事では、2026年時点の公開料金とリサーチノートをもとに、
経営ダッシュボードの費用相場、内訳、価格が変動する要因、見積もりの見方、コスト最適化のポイントを整理します。
▼全体ガイドの記事
・経営ダッシュボード開発の完全ガイド
経営ダッシュボード開発の費用相場はどのくらいですか？
経営ダッシュボード単体の公開された一律価格は少ないため、以下の金額は基幹システム刷新の相場、
BI製品の公式ライセンス価格、必要な開発範囲を組み合わせた推定レンジです。対象システム数やデータ品質、
KPI数、権限の複雑さによって変わるため、予算計画の初期目安として利用し、正式発注では個別見積もりを取得してください。
小規模・スモールスタートは300万〜800万円程度です
- 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。
会計ソフトや販売管理SaaSなど1〜2個のデータ源から、経営層向けの画面を1〜3枚作る場合は、300万〜800万円程度が一つの目安です。
KPIは売上、粗利、営業利益、受注、案件パイプラインなど10〜30個程度に絞り、CSVまたは既存APIによる連携、日次更新。基本的な部門フィルターを実装する範囲です。
既存データの形式が整っていて、手動確認を一部残せるなら下限に近づきます。反対に、Excelの表記揺れや欠損を大量に直す場合は、同じ画面数でも上限を超える可能性があります。
部門横断の標準導入は800万〜2,000万円程度です
- 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。
会計、販売、営業、CRM、勤怠など3〜5システムを連携し、DWHまたはデータマート、部門別権限、複数のダッシュボードを用意する場合は。800万〜2,000万円程度が目安です。
期間は3〜6か月程度で、経営層だけでなく事業部長や部門長も利用する設計になります。
KPI辞書を作り、売上や利益の計算式を全社でそろえる作業、データ更新失敗時の通知、過去データの移行を含めると、画面開発だけの見積もりより高くなります。
全社・複数拠点の統合は2,000万〜5,000万円以上です
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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。
ERPや複数拠点、グループ会社のデータを統合し、予測、要因分析、What-ifシミュレーション、厳格な監査ログまで実装する場合は。2,000万〜5,000万円以上になることがあります。
期間は6〜12か月以上が目安です。
海外拠点との通貨・会計基準の違い、会社・部署・役職ごとの行レベル権限、既存システムの刷新を同時に行う案件では、基幹システム刷新に近い規模になります。
これは公開された経営ダッシュボードの定価ではなく、複雑なデータ統合を含む案件の推定です。
費用レンジは機能数だけで比較しないことが大切です
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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。
同じ「ダッシュボード10画面」という提案でも、既に整備されたDWHから読み込むだけなのか、複数システムのデータを新たに統合するのかで工数は変わります。
見積書では画面数だけでなく、接続先、データ加工、更新頻度、権限、テスト、教育、稼働後の保守が含まれているかを確認してください。
経営ダッシュボードはグラフの数ではなく、正しい数字を継続的に届ける仕組みの費用として考える必要があります。
経営ダッシュボードの機能と費用はどのように関係しますか？
費用を左右するのは、見た目のデザインよりも、どのデータをどの頻度で取り込み、誰がどの粒度まで分析できるようにするかです。
特にKPI定義、データ連携、権限管理の3つは、後から変更すると影響範囲が広いため、
企画段階で要件を分けておくことが重要です。
KPI辞書と集計ルールを整備します
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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。
売上、粗利、営業利益、受注、キャッシュ、在庫、案件パイプラインなどのKPIは、名称が同じでも計算式が違うことがあります。
たとえば売上を受注日で集計するのか、計上日で集計するのか、返品をどの時点で控除するのかを決めなければ、画面を完成させても部署ごとの数字の食い違いが残ります。
KPIごとに計算式、対象期間、責任者、更新頻度、除外条件、元データを記録する作業は、要件定義の工数として見積もるべきです。
データ連携とDWHの有無で費用が変わります
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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。
会計ソフトや販売管理SaaSのAPIからBIへ直接つなぐ構成は、短期間で始めやすい一方、接続先が増えると個別連携の保守が複雑になります。
ERP、CRM、SFA、勤怠、プロジェクト管理、Excelなどを横断する場合は、ETLまたはELT、DWHやデータレイク。
共通のセマンティックモデルを用意する方が、長期的には数値の一貫性を保ちやすくなります。
APIがない古いシステム、日付やコード体系がそろっていないデータ、過去データの欠損がある場合は、クレンジングと移行の費用が追加されます。
権限・監査ログ・アラートを加えると開発範囲が広がります
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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。
経営層だけが全社数字を見るのか、事業部長は自部門だけ、営業担当は担当案件だけを見るのかによって、権限設計は変わります。
会社・部署・役職・担当者単位の行レベル権限、MFA、操作履歴、データ更新の監視、目標未達時の通知を入れる場合は。画面作成だけの案件よりもテストと運用設計が増えます。
経営判断に使うデータほど、誰がいつ何を見たか、どのデータを元にした数字かを確認できる仕組みが必要です。
規模感を考える参考として、NECの公式導入事例では、データ利活用基盤に全社データを集約し、ファイナンス、人事。セキュリティなど約90種類の経営ダッシュボードを整備した取り組みが紹介されています。
さらに実績値だけでなく業績予測と要因分析を加え。経営層から現場まで同じデータを見られる状態を目指しています。
出典: NEC「NEC経営ダッシュボード: 導入事例」、2026年8月確認。
このような全社展開は、小規模なBI画面作成とは異なり、データ統合、権限、運用、人材育成まで含む予算設計が必要です。
開発工程別に見る経営ダッシュボードの費用内訳
経営ダッシュボードの見積もりは、工程ごとの作業と成果物に分解すると、会社間の違いを比較しやすくなります。
リサーチノートでは、要件定義約10%、設計10〜20%、実装40〜60%、テスト10〜20%が一つの目安と整理されています。
案件ごとに変動する推定値ですが、見積もりの内訳がこのどこに対応するかを確認するための基準になります。
企画・要件定義は全体の約10%が目安です
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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。
要件定義では、経営課題、見るべき意思決定、KPI、対象ユーザー、データ源、更新頻度、画面構成、目標値、アラート条件を決めます。
「経営状況を見える化したい」という要望を。「月次締め後20日かかる会議資料を5日以内に作る」「赤字案件を月次会議の前に検知する」といった業務目標に変換する作業です。
ここを省くと、後工程で画面やKPIの追加が発生し、結果として開発費が膨らみやすくなります。
データ設計・連携は10〜30%程度になりやすいです
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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。
データ設計では、テーブルや項目の対応付け、コード変換、重複除去、欠損処理、更新スケジュール、エラー時の再処理を決めます。
接続先が1〜2個でデータが整っていれば小さく収まりますが、システムが3〜5個に増えたり、Excelを正規化したり、過去数年分を移行したりすると工数が増えます。
データ連携は利用者の目に見えにくいものの、経営ダッシュボードの信頼性を支える重要な費用項目です。
画面・集計モデルの実装は40〜60%を占めます
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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。
実装費には、グラフやカードの画面、フィルター、ドリルダウン、予算・実績・前年同期の比較、集計ロジック、エクスポート、モバイル表示などが含まれます。
画面数が多いほど費用が増えると思われがちですが、同じ部品を再利用できるか、利用者ごとに異なる表示が必要か。リアルタイム更新や予測計算を行うかによって工数は変わります。
最初からKPIを増やしすぎず、経営会議で使う10〜30個程度から始めると、価値を確認しながら拡張できます。
テスト・移行・教育とリリース準備も必要です
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テストでは、KPIの計算結果、権限、更新失敗時の動作、ピーク時の性能、バックアップからの復旧、通知の宛先まで確認します。
会計や販売の実績値と照合し、経営会議で実際に使うデータを用いた受け入れ試験を行うことが大切です。
利用者向けの操作説明、KPI定義書、運用マニュアル、問い合わせ窓口の準備も含めると、単に画面を納品するより長くなります。
テストと移行は一定割合を目安に置き、見積書に作業範囲を明記してもらうと安心です。
経営ダッシュボードの費用・価格が変動する要因
予算差が生まれる主な理由は、ダッシュボードの画面数ではなく、データを使える状態にするまでの作業量と、
稼働後に守るべき品質です。発注前に次の要因を確認しておくと、安い見積もりを選んだ後に追加費用が発生するリスクを抑えられます。
データの品質と既存システムの連携しやすさ
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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。
データがAPIで取得でき、顧客コードや商品コードが統一されている企業は、連携の初期費用を抑えやすくなります。
一方、古い基幹システムから夜間バッチで取り出す、部門ごとに異なるExcelを使う、同じ顧客に複数のコードがある。過去データの期間が不足しているといった状況では、調査とクレンジングが必要です。
見積もり前にデータ項目一覧、サンプルファイル、API仕様、更新頻度、保存期間を渡すだけでも、各社の金額差を小さくできます。
更新頻度と分析の深さ
- 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。
月次更新でよい経営会議向けのレポートと、日次・時間単位で異常を検知する営業ダッシュボードでは、必要な構成が異なります。
日次更新ならバッチ処理で始められる場合がありますが、準リアルタイムではイベント連携、監視、再処理、容量設計が必要になります。
実績と予算の比較だけなら標準BIで対応しやすい一方、着地予測、要因分析、What-ifシミュレーションを加えると。データサイエンスやモデル評価の工数が加わります。
権限・セキュリティ・法令対応の水準
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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。
経営数値だけでなく、人件費、個人の評価、顧客情報を扱う場合は、MFA、最小権限、行・列レベルのアクセス制御、暗号化、監査ログ、バックアップ。委託先の再委託管理を要件に含めます。
AIで予測や要因分析を行う場合は、外部サービスへ送るデータの範囲、学習への利用有無、入力ログの保存場所も確認が必要です。
セキュリティ要件は後付けが難しく、設計・テスト・運用監視の費用を押し上げるため、見積もりの前提条件として明記してください。
契約方式と開発体制も金額に影響します
- 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。
請負契約は成果物と仕様を固めて進めるため、仕様変更のリスクや管理工数が見積もりに反映される場合があります。準委任契約は要件の変化に対応しやすい一方、期間と体制を管理しなければ総額が読みにくくなります。
リサーチノートでは、請負契約は準委任契約より1.3〜1.5倍程度高くなる傾向があるという整理がありますが、契約条件や会社によって異なるため。倍率を相場として断定してはいけません。
要件の確度に合わせて契約方式を選び、変更時の単価と承認手順を決めることが大切です。
見積もりを取る際のポイントとコスト最適化の方法
費用を抑える最も有効な方法は、必要な価値を減らすことではなく、最初に作る範囲と後で追加する範囲を分けることです。
見積もりを安くするためにデータ整備やテストを削ると、稼働後に数字が信用されず、再開発や手作業が発生します。
初期費用、ライセンス、クラウド、保守、教育を含めた総額で比較してください。
MVPをKPI10〜30個と画面1〜3枚に絞ります
- 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。
最初から全社のすべての指標を取り込むのではなく、経営会議で本当に使うKPIを10〜30個、主要画面を1〜3枚に絞ります。
たとえば売上、粗利、営業利益、受注残、案件着地見込を最初の対象にし、在庫や人員、生産性、予測モデルは第2段階に分ける方法です。
MVPを実際の会議で2〜3か月使うと、見られないグラフや不足する指標が分かり、不要な開発を避けられます。
RFPでデータ・機能・運用の前提をそろえます
- 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。
相見積もりでは、会社名や画面のイメージだけでなく、対象システム、項目数、更新頻度、KPI定義、ユーザー数、権限、必要な期間、データ移行の範囲。受け入れ基準、保守の時間帯をRFPに記載します。
各社に同じサンプルデータと業務シナリオを渡し、「売上が目標未達になったときに、どの画面で原因を確認し、誰へ通知するか」まで説明すると。提案の比較が具体的になります。
見積もりの前提条件と対象外作業も併記してもらってください。
標準BI・クラウド・スクラッチを使い分けます
- 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。
既存のMicrosoft 365やAzureを使っている企業はPower BI、分析の自由度や可視化を重視する企業はTableau。
統制や大規模レポーティングを重視する企業はIBM Cognosなどを候補にできます。
ERPや会計SaaSの標準レポート、ローコード製品とBIの組み合わせも選択肢です。
製品の定価だけで決めず、接続性、権限、監査ログ、データ所在地、社内で運用できる人材、将来の他社移行条件を確認してください。
独自UIや高度な予測が必須でなければ、標準機能を活用して追加開発を抑える方法が有効です。
ライセンス費用と開発費用を分けて5年TCOで比較します
- 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。
BI製品のライセンスは開発費とは別に発生します。Microsoftの公式価格ページでは、Power BI Proが1ユーザーあたり月額2,098円相当、年払い、税別です。
Tableauの公式価格ページでは、Standardの最低価格が1ユーザーあたり月額1,800円、年間契約で。
導入環境ごとに少なくとも1つのCreatorライセンスが必要とされています。
出典: Microsoft「Power BIの価格」およびSalesforce「Tableauの価格」、2026年8月確認。
閲覧者20人と作成者2人のように役割を分けて試算し、年額ライセンス、容量、導入支援、教育、クラウド、保守を加えてください。
保守費用と運用分担を契約前に決めます
- 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。
保守には、問い合わせ対応、障害監視、データ更新エラーの復旧、API変更対応、KPIの追加、権限変更、セキュリティパッチ、法改正への対応が含まれます。
初期費用の5〜15%を保守費用の目安として置く整理もありますが、月額か年額か、対応時間や改修枠を含むかで意味が変わります。
月次レビューやKPIの見直しを社内で行うのか、開発会社に委託するのかを決め、障害時のSLAと追加作業の単価まで確認してください。
補助金は対象ツールと公募条件を確認して使います
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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。
中小企業や小規模事業者は、デジタル化・AI導入補助金2026の通常枠を確認できます。
公式ページでは、補助率が1/2以内または条件により2/3以内、補助額は1プロセス以上で5万円以上150万円未満。4プロセス以上で150万円以上450万円以下と案内されています。
対象にはソフトウェア購入費、クラウド利用料、導入コンサルティング、設定、研修、保守などが含まれ得ますが。
ITツールの登録要件や申請時期があります。
出典: 中小企業基盤整備機構「デジタル化・AI導入補助金2026 通常枠」、2026年8月確認。
採択を前提に機能を増やさず、補助金がなくても成立する予算で判断してください。
経営ダッシュボードの費用に関するよくある質問（FAQ）
経営ダッシュボードの開発費、製品選び、期間、補助金について、発注前によく寄せられる質問に回答します。
経営ダッシュボードは300万円程度で開発できますか？
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既存の会計・販売データを利用し、KPIを10〜30個、画面を1〜3枚、更新を日次程度に絞るスモールスタートであれば。300万〜800万円程度が検討できるレンジです。
ただし、これは公開された固定価格ではありません。
データクレンジング、複数システム連携、厳格な権限、予測機能、教育や保守を含めると、300万円を超える可能性が高くなります。
Power BIを導入すれば開発会社は不要ですか？
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Power BIなどのBI製品は、レポート作成や共有を効率化できますが、導入するだけでKPI定義やデータ品質の問題が解決するわけではありません。
社内にデータ設計や権限設計の担当者がいて、既存データが整っていれば内製できます。
連携先が多い、経営指標の定義が部署で異なる、運用設計やセキュリティ審査が必要という場合は、開発会社やコンサルタントの支援を部分的に利用すると。導入後の手戻りを減らせます。
経営ダッシュボードの開発期間はどのくらいですか？
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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。
1〜2システムから始める小規模導入は2〜3か月程度、部門横断の標準導入は3〜6か月程度。全社統合や予測・シミュレーションまで含める場合は6〜12か月以上が目安です。
要件定義、データ棚卸し、社内の意思決定、セキュリティ審査、受け入れ試験の期間も必要になります。
開発作業だけを短縮するのではなく、KPIの承認者とテスト用データを早く準備することが、全体期間を短くするポイントです。
開発後のランニングコストはどれくらい見ておくべきですか？
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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。
BIライセンス、クラウド容量、データ連携基盤、監視、問い合わせ対応、KPI追加、API変更対応を分けて見積もります。
保守費用は初期費用の5〜15%を目安に置く整理がありますが、契約期間、対応時間、改修枠、障害時のSLAによって異なります。
製品料金だけでなく、5年間のライセンス・クラウド・保守・教育・追加開発を合計したTCOで比較してください。
経営ダッシュボード開発に補助金を使えますか？
- 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。
対象ツール、申請者、業務プロセス、契約時期などの条件を満たせば、デジタル化・AI導入補助金2026の通常枠を検討できます。
ソフトウェアやクラウド利用料だけでなく、導入設定、研修、保守が対象になり得ますが、個別の経営ダッシュボード開発費がすべて対象になるとは限りません。
公式の公募要領と登録ITツール、支援事業者を確認し、採択されなかった場合でも実行できる計画にしてください。
まとめ
経営ダッシュボード開発の費用は、既存データを使う小規模導入で300万〜800万円程度、
会計・販売・営業などを横断する標準導入で800万〜2,000万円程度、全社統合や予測まで含めると2,000万〜5,000万円以上が目安です。
これらは経営ダッシュボードの公開定価ではなく、接続システム数、データ品質、KPI数、
更新頻度、権限、セキュリティ、保守範囲を前提にした推定レンジです。
まずは意思決定とKPIを絞って予算を作ります
最初に「何を表示するか」ではなく、「どの意思決定を早く正確にするか」を決め、KPIの計算式、
責任者、更新頻度、データの出所をそろえてください。そのうえでMVPを小さく導入し、
実際の経営会議で使った結果をもとに部門別分析、予測、アラートへ広げると、初期投資と追加開発のバランスを取りやすくなります。
見積もりでは開発費・ライセンス・保守を分けて比較します
- 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。
相見積もりでは、開発工程、データ連携、ライセンス、クラウド、教育、保守、対象外作業を分けて記載してもらい、5年間のTCOで比較することが大切です。
補助金を利用する場合も最新の公募要領を確認し、採択を前提にせず、導入後に現場が使い続けられる運用体制まで含めて判断してください。
費用の安さだけでなく、正しい数字を継続的に届け、経営のアクションにつなげられる提案かどうかを見極めることが、経営ダッシュボード開発を成功させるポイントです。
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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。