フィールドサービス管理システムは、受付・配車、現場作業、部品・請求を一つのデータでつなぐ業務システムです。
業務に合わせて段階的に導入すると、必要な機能を見極められます。各テーマの詳細は、関連記事で確認できます。
▼関連記事一覧
・フィールドサービス管理システム開発の進め方/やり方/流れや方法/手法/工程/手順
・フィールドサービス管理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
・フィールドサービス管理システム開発の見積相場や費用/コスト/値段について
・フィールドサービス管理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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・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。
フィールドサービス管理システムの定義
フィールドサービス管理システムは、営業所や店舗の外で行うサービス業務を管理する業務システムです。受付から配車、訪問までを、同じ案件データで扱います。さらに、作業記録、部品の更新、見積・請求も、この案件データに含めます。
現場の技術者は必要な情報をその場で確認でき、事務所側は進捗と採算を把握できます。GPSによる位置確認だけでなく、顧客・設備・契約・作業履歴を共有することが特に大切です。
訪問業務の受付から請求までの一貫管理
一般的な業務では、問い合わせ受付、訪問予定を組む配車担当（ディスパッチャー）、現場の技術者が関わります。部品を管理する倉庫担当や、請求を行う経理担当も欠かせません。
個別の台帳やチャットで受け渡していると、重複入力が増え、古い訪問日時が現場に伝わるおそれがあります。
案件番号に作業指示、設備情報、契約条件、写真、署名、使用部品をひも付けておくと、担当者が替わっても案件の状況を追えます。
導入を検討しやすい企業の共通サイン
訪問業務の状況と管理課題から、導入の範囲を絞り込めます。
- 訪問件数：増えて、電話やExcelだけでは配車を維持できない場合は、導入効果を検討する価値があります。
- 管理上の課題：経験頼みの訪問順、現場での履歴確認の難しさ、帰社後の報告による請求遅れ、協力会社の状況把握の難しさがサインです。
- 拠点・点検業務：複数拠点の案件や、契約に基づく定期点検が増えた場合も、効果を測りやすい状況です。
- 導入規模：訪問が少なく、案件ごとの作業が大きく異なり、それでも管理に困らない企業は、大規模化を急ぐ必要がありません。
- 段階導入：機能数より課題を基準に、受付・報告から始めて、効果を見ながら配車・在庫へ広げ、ボトルネックを解消します。
主要機能とシステムの種類
機能は、現場の人の管理にとどまらず、顧客、設備、契約、部品、作業、請求のデータをつなぎます。そのため、次の担当者が判断に必要な情報をすぐ見られます。
選定では、機能一覧よりも、一案件を受付から完了まで操作できるデモで流れを確かめるほうが、判断の材料になります。
案件・作業指示・スケジューリングの管理
受付から訪問計画までは、次のような情報を管理します。
- 受付：問い合わせ、緊急度、訪問先、契約を記録します。希望日時、症状、SLAも残します。
- 作業指示：手順、必要資格、予定時間、持参部品、注意事項を含めます。
- スケジューリング：スキル、資格、地域、稼働・移動時間、持ち出し部品を考慮の対象にします。
自動で出した配車案も、緊急度、顧客との関係、安全面を見て、人が変更できるようにしておきます。また、訪問予定を変えた場合は、変更履歴や理由、顧客への通知状況も残します。
モバイル・設備台帳・作業実績の現場利用
現場の技術者は、モバイル画面で参照と登録の両方を行います。
- 参照情報：作業指示、地図、顧客、設備番号、故障履歴、チェックリストを現場で見られます。
- 作業実績：時刻、写真、動画、測定値を現場で登録します。あわせて、部品、署名、完了コメントも現場で登録します。
- 設備台帳：設置場所、型式、製造番号、保証を管理します。また、契約、点検周期、交換部品も管理します。
現場で実績を登録できれば、帰社後の転記が減り、請求の準備も早まります。
通信が不安定な現場では、オフライン入力、端末内の暗号化、復旧後の同期、複数端末の競合処理が必要になります。
設備単位で履歴を残すと、再訪問や保証対象への誤請求を防ぎやすくなります。あわせて、写真や測定値の保存期間、容量上限、検索方法も確かめておきます。
在庫・契約・請求と既存システムの連携
作業実績と在庫、契約、請求を結び付けると、在庫の照合や原価計算の精度が上がり、請求漏れも抑えられます。
- 部品在庫：倉庫と車載の在庫、引当、返品、発注点、廃棄を管理します。
- 作業原価：使用・返却した部品を記録し、工数、交通費、出張費を扱います。
- 請求条件：契約単価や割増条件を、作業完了データと連携させます。
顧客管理や会計、地図などとの連携では、連携先ごとに更新の頻度とエラー時の再送を決めます。マスターの正本、個人情報、障害時の代替手順も、事前に取り決めておく必要があります。
標準機能で足りない業務をすべて個別に改修すると、更新のたびに費用がかさみます。そのため、標準の機能に合わせる業務と、独自性を残す業務を分けて考えます。
業界別の活用方法と導入効果
現地作業のある業務で広く使えます。設備保全や建設、通信などが代表的です。必要なデータは業界で違うため、まず自社が成果を測る指標を決め、そこから必要な機能を選びます。
- 訪問修理：初回解決率を重視する業務です。
- 定期点検：期限を守れるかを重視します。
- 建設：安全の証跡と資機材を扱います。
- 医療機器：校正履歴を扱います。
訪問修理・設備保全での再訪問削減
訪問修理では、症状と設備履歴を整理したうえで、担当者のスキルと部品をふまえて訪問を割り当てます。過去の修理内容や手順を現場で確かめられれば、診断のやり直しが減り、初回で完了する可能性も高まります。
設備保全では、稼働時間と点検周期に合わせて作業を組み、未実施の点検を一覧にします。IoT連携を使うと、異常のあった設備を案件として登録し、優先度や推奨部品、担当資格を付けられます。
2026年時点では、AIによる故障予測や報告の要約も実用化が進んでいます。ただし、センサーの欠損や誤検知があるため、最終的な判断は担当者が行います。
建設・通信での人員と現場情報の把握
建設・通信の現場では、業務の証跡の残し方と、関係者同士の情報共有の方法を設計します。
- 建設・設備工事：作業員、協力会社、資格、資機材、入場記録、点検結果を扱えるようにします。
- 変更の多い現場：同じ画面で予定と実績を並べて比べ、誰がいつ何をしたかを証跡に残します。
- 通信工事：住所、設備番号、開通作業、写真、試験結果を案件に結び付け、次の保守担当者が履歴を見られるようにします。
- 協力会社との共有：現場に入る場合は、担当案件に必要な範囲だけ共有し、指示、期限、書類、写真、検収、差戻しを扱います。
- 権限と運用：会社・役割・案件ごとに権限を分け、監視ではなく情報の受け渡しを標準の形にそろえます。
入力時間・移動・解決率・請求日数による効果の測り方
導入前の数値を記録しておかないと、「便利になった」という感想だけで評価が終わってしまいます。
- 業務時間：受付から配車まで、作業完了から請求までの日数を測ります。
- 作業品質：入力回数、初回解決率、報告書の差戻し率を残します。
- 移動と変更：1日の移動距離と、予定変更の回数を数えます。
技術者5名が月200件を担当する場合、1件あたり10分の転記が減るだけでも、月間の削減時間を試算できます。
業務量が増えると、同じ人数で対応できる件数や残業、再訪問、緊急配送費にも差が出ます。
公式事例の改善率は、対象業務や測定条件が異なるモデルケースです。そのため、同じ効果が出ると断定せず、PoCで決めたKPIを導入前後で同じ期間と条件にそろえて比べます。
フィールドサービス管理システム開発の進め方
導入方式を選ぶ前に、現状の業務と改善目標を整理します。全拠点や全機能を最初から対象にすると、要件が膨らみ、使われない画面も増えてしまいます。
まず代表拠点で小さく検証し、そこで得た実績データをもとに、段階的に広げていきます。進め方の詳細はフィールドサービス管理システム開発の進め方/やり方/流れや方法/手法/工程/手順で確認できます。
1. 現状の受付から請求までの洗い出し
受付から保守契約更新までの流れを図にすると、案件化や優先度判定、配車、検収、請求の受け渡しが見えてきます。
- 部門ごとの確認：入力項目、参照情報、承認者、例外処理、紙の証跡を聞き取ります。
- 関係者の確認：技術者、配車担当、営業所長、経理、協力会社を含め、現場負担を拾います。
- 要件表の作成：技術者・案件・拠点・協力会社の数を整理します。そのうえで、1日の訪問件数、圏外の有無、既存システム、端末、必要な保存年数も書き出します。
- 導入範囲と目標：機能を必須・できれば必要・将来検討に分け、初日の範囲と測定可能な目的を定めます。
目標は、「配車を速くする」「請求を早める」のように、測れる言葉に置き換えておきます。
2. SaaS・パッケージ・個別開発の比較
方式によって導入のしやすさや運用の負担は違うため、自社業務にどれだけ合うかを比べます。
- SaaS・パッケージ：標準機能を短期間で使いやすく、更新やセキュリティ運用も任せやすい方式です。
- ローコード・業務基盤：帳票や承認を早く試作できます。
- 個別開発：独自の料金計算、契約、台帳、安全要件を実現しやすい方式です。
SaaSなどは、標準の業務フローに合わせる（Fit to Standard）ことを受け入れられる企業、つまり一般的な受付・配車・報告・契約管理で足りる企業に向いています。
初期費用を抑えやすい一方で、ユーザー課金、アドオン、API制限、保管地域、解約後の出力は、契約前に確かめる必要があります。
ローコードでは、リアルタイム配車や大規模な圏外同期、複雑な競合処理、大量のセンサーデータに対する追加の設計が必要になります。個別開発は、OS更新や脆弱性への対応、端末対応、保守の責任が続きます。
3. 代表拠点と実データによるPoC
PoCでは、実際の業務を再現して、機能と運用が合うかを確かめます。
- 検証環境：技術者5〜10名、代表拠点1か所、数週間〜1か月程度の実データで、受付から完了報告まで試します。
- 評価項目：配車・報告時間、圏外同期、写真、通知を測ります。設備履歴検索、請求連携、現場の受容性も測ります。
- 合格条件：報告入力は平均15分以内、同期失敗率は一定以下、変更通知は当日中、請求データ作成は翌営業日まで、など数値で決めます。
- 未達時の確認：機能だけでなく、入力項目、運用ルール、端末、通信のどれが問題かを切り分けます。
4. データ移行・教育・段階展開
移行から定着まで順を追って進め、その間、データと運用の準備ができているかを確かめます。
- 移行データ：まず顧客、住所、設備を洗い出します。続けて、契約、担当者、部品、作業履歴も対象に含めます。
- 移行計画：対象、変換ルール、責任者、テスト件数、切り戻し条件を決めたうえで、少量のデータで予行演習します。
- 操作教育：紙の報告を廃止する時期、例外案件の承認者、圏外での入力、端末紛失時の連絡方法を扱います。
- 段階展開：現場代表を先行利用者にして意見を集め、拠点ごとに広げて、全社一斉導入による混乱を抑えます。
重複や表記ゆれ、廃止設備、欠損番号をそのまま移すと、検索や請求でミスが続きやすくなります。
稼働後は、30日、60日、90日の節目で、KPIと問い合わせの内容を見直します。
フィールドサービス管理システムの費用相場
費用は、利用者数、拠点数、案件量で変わります。加えて、モバイル機能やオフライン対応、既存システム連携、データ移行、個別開発、運用支援の要否でも差が出ます。
ここで示す金額は、公開料金と導入工数に基づく2026年時点の目安です。
ライセンスのみで考えると、小規模なら月1万〜10万円程度、技術者・管理者10〜20名の標準的なチームなら月10万〜50万円程度です。高度な連携や複数拠点を含む場合は、月50万円を超えることも想定しておきます。
費用の詳しい考え方はフィールドサービス管理システム開発の見積相場や費用/コスト/値段についてで、発注の進め方はフィールドサービス管理システム開発の発注/外注/依頼/委託方法についてで確認できます。
公式料金の1ユーザー単位と契約社員単位の区別
2026年8月確認の国内料金例では、標準ライセンスが月額相当15,742円、契約社員向けが7,496円、最適化機能がリソースあたり4,497円でした（出典: 主要業務ソフトウェアの公式料金ページ、2026年）。
別の製品では、ディスパッチャー・技術者向けが各21,000円、上位プランが27,600円、外部作業者向けが6,600〜9,600円でした（出典: フィールドサービス製品の公式料金ページ、2026年）。
料金は契約条件や利用者の数え方によって変わります。そのため、見積もりの時点で適用条件を確かめておく必要があります。
- 価格条件：税、契約期間、地域、為替、追加機能の条件で、金額が変わります。
- 利用者数：技術者10名、管理者2名、契約社員5名という規模でも、月額は数万円から数十万円の幅があります。
- 追加料金：閲覧専用、協力会社、最適化、電子署名、地図、AI利用量に、別料金がかかる場合があります。
- 課金単位：登録者数で数えるか同時利用者で数えるか、季節変動に合わせて人数を増減できるかを確かめます。
初期導入・連携・移行を含めた規模別の目安
初期費用と期間は、導入に含める範囲が広がるほど大きくなります。API連携やモバイル、複数拠点向けの機能が加わるためです。
- 小規模クラウド：初期0〜200万円、月1万〜10万円、2週間〜2か月。標準設定、少人数の権限、CSV移行、帳票が中心です。
- 標準クラウド：初期200万〜800万円、3〜6か月。初期設定、API連携、モバイル、権限、教育、データ整理を含みます。
- 複数拠点など：初期800万〜2,000万円、6〜12か月。協力会社、在庫、IoT、圏外同期を含む場合です。
- スクラッチ開発：初期1,500万〜4,000万円以上、9〜18か月程度となる可能性があります。
技術者5名、月200件程度で受付・作業指示・報告から始めるなら、小規模クラウドの範囲で検討できます。
独自の料金計算や契約、設備台帳、安全帳票、複雑な承認を一つにまとめる場合は、スクラッチ開発も選択肢に入ります。
これは確定価格ではなく、予算を考えるための目安です。費用には、次の範囲を含めて考えます。
- 要件・設計：要件定義、画面・帳票
- 連携・端末：API、地図、端末
- 移行・テスト：移行、テスト
- 教育・保守：教育、保守
見積もりでは、工数単価や稼働後の月額保守、追加改修の条件も比べます。
見積書のライセンス以外の費用の内訳
見積項目を分けておくと、候補ごとの範囲を比べられます。
- 導入：ライセンス、初期設定、要件定義、画面・帳票を分けて記します。
- 連携・移行：API、地図・GPS、データ整理、移行、再処理費を、個別に確かめます。
- 稼働後：端末、テスト、教育、保守、セキュリティ監査の費用も含めます。
連携費には、API利用料や開発費、監視費、エラー再処理費が別途かかる場合があります。そこで、無償の標準機能と有償の追加機能を一覧にしておくと、予算の増加を抑えられます。
さらに、効果は入力時間だけでなく、再訪問や請求遅延、緊急配送、残業、設備停止、契約更新の漏れまで含めて試算します。
1件あたりの転記時間、再訪問率、請求にかかる日数を記録しておくと、投資回収に必要な改善率を計算できます。
効果の前提を見積書と社内の決裁資料に残しておけば、稼働後の評価でその前提を確かめられます。
フィールドサービス管理システム開発会社/ベンダーの選び方
見るべきなのは、知名度や機能数だけでなく、訪問業務を理解して要件定義から稼働後まで支援できるかどうかです。製品会社、導入・連携会社、開発会社それぞれの役割と契約相手、責任範囲、窓口を整理しておきます。
自社の業界と現場の働き方に合う実績
業界ごとに、必要な証跡や資格、設備履歴、契約条件は異なります。そのため、類似業界の実績を見るときは、担当範囲や現場人数、圏外の有無、連携先、移行量、稼働後のKPIまで確かめます。
同じ業務の実績がなくても、似た制約を解決した経験があれば、比較の候補に入れられます。
同じシナリオでのデモと見積もりの比較
候補を2〜3社程度に絞り、同じ業務シナリオを渡します。そのうえで、緊急修理の受付から請求連携までを、一続きで実演してもらいます。
- 案件準備：契約確認、資格者の割当、部品の引き当てを行います。
- 現場作業：圏外で作業し、写真と署名を登録する流れです。
- 完了後：請求データとの連携まで見ます。
各社には、標準機能で足りる範囲、設定で対応する範囲、個別開発になる範囲、対応できない範囲を示してもらい、価格とリスクを比べます。
見積書では、作業項目や前提条件、対象外の範囲を確かめます。加えて、納品物や受入基準、変更管理、遅延時の扱い、保守時間、障害時の連絡方法まで見ておきます。
PoCや初期導入を別契約にする場合は、本番移行時のデータや設定の引き継ぎと追加費用を明記します。移行、教育、運用設計が別料金であれば、総額で比べます。
移行・教育・保守とデータの出口
稼働後も現場が使い続けられるかは、導入時の設定より運用支援に左右されます。そのため、契約上の責任範囲と引き継ぎ条件も確かめておきます。
- 運用支援：問い合わせへの初動、復旧目標、更新、端末交換を、誰が担当するかを確かめます。権限の見直し、バックアップ、教育、KPIレビューも、担当を決めておきます。
- データの出口：所有権、出力形式、解約後の返却期限、APIの利用可否を、契約書に残します。
位置情報は常時取得せず、業務時間や案件中など必要な範囲に限ります。ただし、位置情報が連続して蓄積され、個人を識別できる場合は、個人情報に当たる可能性があります（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）」、2026年確認）。
利用目的や保存期間、閲覧者、本人への説明、削除手順を決めて、監視とは受け取られない運用にします。
開発会社の詳しい比較は、フィールドサービス管理システム開発でおすすめの開発会社/ベンダー6選と選び方で確認できます。
失敗を防ぐ運用設計と最新動向
失敗の原因は、機能の不足だけとは限りません。入力者と利用者の目的が共有されていない場合にも、失敗は起こります。そのため、業務ルールとデータの責任者を先に決め、入力の増加、信頼できない数字、二重入力を避けます。
高機能化・二重入力・例外処理の放置による失敗
機能を入れる前に、データの品質と例外時の運用を点検しておきます。
- マスター整備：顧客・設備・住所・スキルの情報が整わないうちに、AIや自動配車を始めないようにします。
- 入力負担：項目が多いと入力が後回しになり、紙との二重入力も、データの欠損を招きます。
- 入力管理：必須項目を絞って入力時間を測り、例外の案件だけ管理者が補います。
- 例外の検証：緊急訪問、日程変更、部品不足、顧客不在の各ケースも試しておきます。さらに、再委託、圏外、請求差戻しも確かめます。
- 例外処理：業務フローの分岐ごとに判断者と記録履歴を決めておけば、電話や表計算への逆戻りを防げます。
権限・端末・通信・監査ログの一体的な対策
保護する対象と運用環境ごとに、必要な対策を確かめます。
- 扱う情報：顧客、住所、設備、位置、写真、署名が含まれるため、役割ごとのアクセス制御が必要です。
- 閲覧権限：管理者、配車、技術者、協力会社、経理ごとに見られる項目を分け、退職や異動の際は権限を止めます。
- 認証・端末：多要素認証、画面ロック、リモートワイプの有無を確かめます。
- 通信・保全：通信と保存時の暗号化、監査ログ、バックアップの復元テストが対象です。
- 圏外時の保護：端末内の保存内容、紛失時の漏えい、同期失敗の通知の扱いを決めます。
クラウドでは、保管場所や復旧目標、バックアップの世代を確かめます。加えて、サブプロセッサーや終了時の削除証明も見ておきます。
AIを使う場合は、学習への利用、データの保存期間、生成結果の確認者を定めておく必要があります。
2026年のAI・IoT・現場決済の業務全体での評価
AI・IoT・現場決済は、機能だけでなく、その運用条件まで含めて評価します。
- AIの活用：2026年時点では、訪問順の最適化、報告の要約、類似故障の検索、予防保全の通知が検討テーマです。
- IoTとの連携：異常から作業指示を作り、部品の確定から請求・決済まで進める流れも考えられます。
- 人による判断：AIは候補の提示や要約に使い、安全、保証、請求の判断は、無条件には任せません。
- 運用条件：データ品質、説明可能性、誤判定時の責任、利用量課金、ログ、モデル変更の通知を確かめます。
新機能を増やすより、受付から請求までのデータ連携と、現場で無理なく入力できることを優先するほうが、長期的な成果につながります。
フィールドサービス管理システムのよくある質問
導入前によくある疑問を、規模、費用、方法の観点から並べます。案件数や技術者数、拠点、通信環境、既存システムに当てはめると、判断しやすくなります。
小規模な事業者でもフィールドサービス管理システムは必要ですか？
必要かどうかは、企業の規模より、訪問業務の複雑さと情報共有の負担で決まります。技術者が数名でも、点検や設備履歴、部品、請求を扱っていて、電話や紙の転記に時間がかかるなら、導入を検討できます。
まずは受付と作業報告から始め、月額と導入支援を含めた総額で効果を確かめます。最初から全機能を入れる必要はありません。
通信圏外でも現場作業を登録できますか？
オフライン対応の製品や開発方式であれば、圏外でも作業指示、チェック項目、写真、時間、署名を端末に保存できます。電波が戻ったあとは、順序や重複、削除、更新の競合を処理する必要があります。
デモでは、機内モードなどで実際に入力し、同期が失敗したときの再送と利用者への通知まで確かめます。
作業員のGPSや位置情報を扱うときの注意点は何ですか？
到着確認や配車の改善など、明確な業務目的に必要な範囲で扱います。常時取得を前提にせず、取得する時間帯や閲覧者、保存期間、本人への説明、退職後の削除を決めておきます。
個人を識別できる形で蓄積される場合があるため、法務、労務、セキュリティの担当者と確認し、監査ログと権限管理の仕組みも用意します。
導入や開発にはどのくらいの期間がかかりますか？
必要な期間は、導入の範囲と開発方式によって変わります。
- 小規模な標準クラウド導入：2週間〜2か月が目安です。
- 初期設定や連携を含む標準導入：3〜6か月程度です。
- 複数拠点などを含む導入：協力会社、在庫、IoT、圏外同期、個別料金計算を含む場合は、6〜12か月以上かかります。
- 独自業務のスクラッチ開発：一から作る場合は、9〜18か月程度かかる可能性があります。
期間は開発工数だけでなく、意思決定、データ整理、受入テスト、現場教育の体制にも左右されます。
まとめ
このシステムは、位置確認にとどまらず、受付と配車から、作業、部品、請求までをつなぐ業務基盤です。顧客と設備の情報も、この流れの中で扱います。導入方式は、標準機能、独自の業務、既存システムとの連携の範囲をもとに決めます。
最初に決める改善対象のボトルネック
二重入力や経験頼みの配車、設備履歴の不足、報告の遅れ、協力会社との情報差のなかから、課題を一つか二つ選びます。
技術者や案件、拠点の数、通信環境、必要な証跡、既存システムを整理し、候補を同じシナリオで比べます。費用は、ライセンスだけでなく、設定、連携、移行まで含めて考えます。さらに、教育、保守、データ出力も対象に入れます。
代表拠点のPoCとKPIによる導入判断
代表拠点と技術者5〜10名で数週間のPoCを行い、現場で無理なく使えるかを確かめます。そのうえで、配車と報告の時間、初回解決率、移動距離、請求日数、入力漏れを導入前後で比べます。
改善したい業務と指標が明確であれば、クラウドでも個別開発でも、次の投資判断を説明しやすくなります。
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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。