鋳造業向けシステム開発の完全ガイド

鋳造業向けシステムで大切なのは、鋳造方式、設備連携、管理するデータを整理し、受注から出荷までを一連の履歴でつなぐことです。

鋳造では、重量と個数の併用や炉ごとの配合の記録も、この履歴に含めて考える必要があります。各テーマの詳細は、下の関連記事もご覧ください。

▼関連記事一覧
・鋳造業向けシステム開発の進め方/やり方/流れや方法/手法/工程/手順
・鋳造業向け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
・鋳造業向けシステム開発の見積相場や費用/コスト/値段について
・鋳造業向け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。

鋳造業向けシステムの全体像

鋳造業向けシステムは、受注から出荷までを扱う業務の基盤です。作業実績を入力するのは、その一部にあたります。

製品ごとの型・材質・炉・鋳込み時刻と検査結果を履歴に残し、現場と管理部門で共有します。共有が進むと、納期回答の精度、不良原因の調査速度、原価把握の改善につながります。

受注から出荷までを一本のデータでつなぐ仕組み

業務は受注・内示から出荷、不良分析まで一続きで進みます。溶解・配合、注湯、検査の実績は、後で不良の原因を調べるときの手がかりになります。

• 履歴の確認：材料、チャージ番号、炉の条件、型の使用回数、検査結果を、ロット単位でたどれます。
• 工程間の番号を統一：番号がそろっていれば、顧客からの問い合わせに備えられます。

こうして履歴がつながると、紙台帳や複数のExcelを照合する手間を減らせます。

一般的な生産管理システムだけでは不足しやすい理由

一般的な生産管理は、品目や数量、納期の管理と、工程・在庫の管理に有効です。一方で鋳造では、重量と個数を併用し、炉ごとの配合や分析値も記録します。

• 重量で材料を計算：個数だけでは材料の必要量を扱えない場合があります。
• 炉や型の条件を記録：同じ型でも、材質や注湯条件によって結果が変わります。
• 方式別に要件を整理：砂型、ダイカスト、鋳鋼、ロストワックスで、管理の単位が異なります。

導入前に、標準機能で対応できる範囲と、追加開発が要る範囲を分けておきます。

鋳造業向けシステムでできること

必要な機能は、工場の規模や鋳造方式によって変わります。ただし、どの工場でも起点になるのは、計画、現場実績、品質・追跡、在庫・原価の4つの領域です。AIやIoTを加える場合も、先に各領域のデータの定義をそろえておくと、分析が安定します。

受注・生産計画・鋳込計画の管理

受注や内示、需要予測を登録し、納期回答と合わせて計画に使います。計画では、炉の能力や材質、ロット、重量、納期を踏まえます。

• 設備負荷を計画に反映：造型設備にかかる負荷を、計画の段階で織り込みます。
• 鋳込順の変更を連動：鋳込順を変えたときは、材料準備から出荷までの予定を合わせて更新します。
• 遅れを共有：ガントチャートや大型ディスプレイに遅れを表示し、優先順位の判断に使います。

共有画面があれば、管理者は現場のホワイトボードを見に行かなくても、状況を把握できます。

原材料・配合・溶解・注湯の記録

材料の必要量と製品数量を同じ計画で扱うには、重量と個数の換算を登録しておきます。

• 材料と配合：在庫・ロット、再溶解材の割合、炉ごとの配合を残します。
• 溶解と注湯：チャージ番号、分析値、溶湯温度、注湯時刻が対象です。
• 計画値と実績値：両者の差を比べ、不良や歩留まりとの関係を見ます。

配合差や温度差、投入順の違いが品質に関係しているかを、分析で確かめられます。

品質・トレーサビリティ・原価の集約

検査結果や画像を製品ロットと結び付けておくと、不良が出たときに影響範囲を調べられます。

• 検査記録：外観画像、寸法、硬度、引張、X線、CTの結果を、製品ごとに残せます。
• 影響範囲：同じ炉、材料、型、作業条件、時間帯までたどれます。
• 在庫と原価：材料費、労務費、外注費、エネルギー費を製品別に集計する仕組みです。

原材料、仕掛品、完成品、不良品、型・治工具の在庫をたどると、実際原価や歩留まりが分かります。

鋳造方式別に必要な機能

「鋳造に対応」とあっても、方式や工程の対応範囲はサービスごとに異なります。そのため、自社方式の要件を、標準機能、設定、追加開発に分けて評価します。

砂型鋳造の造型・砂・型の履歴

砂型鋳造では、造型機やライン単位で計画を立てるとともに、砂・型・注湯・仕上げの履歴を追跡します。

• 砂の状態：水分、温度、添加材、再生砂の割合を残しておきます。
• 型の履歴：型番、使用回数、補修履歴が管理の対象です。

砂の記録は、不良との関係を調べるときに使います。型替えが多い多品種少量の工場では、型の履歴も対象になります。

ダイカストの設備データと品質の結び付け

設備の値と製品ロット、検査結果を同じ時系列で持てば、条件のばらつきや異常の兆候を確かめられます。

• 取得する設備値：射出速度、圧力、金型温度、冷却条件、サイクルタイムが対象になります。
• 接続方法：PLCや通信プロトコルから得られる値は、現地調査で確かめておきます。

設備のメーカーや年代が混在する場合は、取得できる項目を設備ごとに確かめます。

鋳鋼・ロストワックスの材料証明と検査情報

鋳鋼やロストワックスでは、材質、熱処理、材料証明、寸法・非破壊検査の情報を、長期間にわたって確認する場合があります。

• 帳票作成：顧客ごとに異なる検査成績書や証明書に、登録したデータを反映します。
• 外注工程：発注や仕掛品の移動、検査結果の回収も、履歴の対象です。

必要なデータを一度登録して帳票に使えば、作成の負担を抑えられます。

鋳造業向けシステムの進め方

まず現状を整理し、小規模に検証して効果を測ってから範囲を広げると、導入を進めやすくなります。設備の停止や納期への影響を抑えるため、切り替えの最中も生産を止めない計画が要ります。

▶ 詳細はこちら：鋳造業向けシステム開発の進め方/やり方/流れや方法/手法/工程/手順

現状診断での業務・設備・データの棚卸し

受注から出荷までの業務フローを、現場の担当者と一緒に描きます。

• 業務と記録：紙帳票、Excel、ホワイトボード、既存端末、マスタ、顧客提出帳票を一覧にします。
• 設備と通信：設備台帳と、PLCや分析器の通信方式が対象です。
• 優先度の付け方：要件は「必須」「できれば欲しい」「当面は不要」に分け、KPIは3〜5個に絞ります。

法令や環境に関わる記録も、同じように棚卸しします。KPIの候補は、納期遵守率、鋳造不良率、歩留まり、実績入力時間、在庫差異です。

要件定義とPoCによる現場適合性の確認

候補サービスのデモは、サンプル画面ではなく、自社の実データに近いケースで見せてもらいます。

• 業務例外を再現：重量と個数の換算、急な差し込み、設備停止、検査不合格を、デモで試します。
• 履歴と連携を確認：材料ロット、チャージ番号、型の使用回数、外注工程を扱えるかを見ます。
• 現場条件を試す：オフライン入力を含めて、1ラインまたは1工程で数週間検証します。

PoCでは、入力時間やデータ欠損の出方、計画変更への追随、現場が受け入れやすいかを評価します。

設計・開発・データ移行の段階的な進め方

PoCの結果を踏まえて、設計を進めます。画面や権限、マスタ、連携、帳票のほか、バックアップと障害時の手動運用も決めておきます。

• 先に移すデータ：品目、取引先、材料、型、設備、従業員の基幹マスタが対象です。
• 稼働中の情報：受注、仕掛品、在庫を、稼働中の業務に合わせて移します。
• 過去の詳細履歴：参照用として、段階的に移す方法もあります。

全履歴を一度に移そうとすると、表記の揺れや欠損の整理に時間がかかります。

契約面では、請負か準委任か、仕様変更の扱い、データとソースコードの所有権、契約終了時の引き継ぎを文書にしておきます。

テスト・教育・本稼働後の改善の設計

画面単位ではなく、受注から原価集計までの業務シナリオでテストします。

• 一連の業務を検証：計画、材料引当、注湯実績、検査、出荷までを、続けて試します。
• 担当別に教育：班長、管理者、保守担当ごとに分けて行い、現場の代表者は例外処理も確かめます。
• 稼働後に改善：紙に戻った場合の復旧手順を用意し、KPIを月次で確認します。

入力ミスを含む操作も試しておき、稼働後は帳票や入力項目を見直します。

費用相場とコストの内訳

鋳造業向けシステムは定価で比べにくく、設備連携や現地工事を含む個別見積が中心です。次の金額は、業務システム、IoT、現地調整の一般的な水準と、鋳造固有の要件を照らし合わせた2025〜2026年時点の推定レンジです。

この金額は、定価や契約金額を保証するものではありません。要件を分けたうえで、複数の見積を比較してください。

▶ 詳細はこちら：鋳造業向けシステム開発の見積相場や費用/コスト/値段について

導入規模別の推定費用（300万円から1億円超）

導入規模別の推定費用、期間、対象範囲は次のとおりです。初期費用は300万円前後から1億円超まで、期間は1〜3か月から18か月ほどまでの幅があり、対象範囲も規模によって変わります。

• 小規模：初期300万〜800万円、月額5万〜30万円、1〜3か月。パッケージ・クラウドの設定で、数台から一部を管理する規模です。
• 標準型：初期800万〜2,000万円、3〜6か月。受注・生産計画、鋳込計画、原材料・配合、実績、品質、在庫、帳票を、端末数台〜数十台で使う規模です。
• MES・IoT型：2,000万〜5,000万円、6〜12か月。炉、造型機、注湯、検査設備のセンサーとPLC、ダッシュボード、トレーサビリティを含みます。
• スマートファウンドリー型：5,000万円〜1億円超、9〜18か月。複数ライン、AI画像検査、予兆保全、ERP・MES・品質・環境管理の横断連携を含みます。

本体以外にかかる要件定義・連携・移行・教育の費用

ライセンスや開発費に加えて、次の費目と条件を、見積の中で分けて確認します。

• 調査・設備費：要件定義、現場調査、設備接続、センサー、ネットワーク、制御盤・端末の改修が含まれます。
• 導入作業費：データ移行、帳票、テスト、教育、現地調整、予備機が対象です。
• 設備固有の費用：混在メーカーの通信変換、古いPLC、安全設計、夜間作業で費用が増える場合があります。
• 切り替え費用：工場停止が難しい場合は、並行稼働や休日切り替えを別途見込みます。

ランニングコストと補助金の切り分け

保守・運用費は、初期開発費の年15〜20％程度を仮置きして、継続費用を確認します。

• 基盤の利用費：クラウド利用料、監視、バックアップの費用を見ておきます。
• 維持・更新費：センサー保守、OS・セキュリティ更新、追加帳票の費用です。
• AIの運用費：AIモデルの再学習費用は、別枠で見ておきます。

2026年のデジタル化・AI導入補助金は、登録ITツールや申請者の要件を満たす導入を支援するものです。一方、任意のフルスクラッチ開発や設備改修は、自動的に対象になるわけではありません。

契約の時期、対象外となる工事費や保守費、申請の日程は、公式の公募要領で確かめます。そのうえで、補助金がなくても成り立つ投資計画を作ります。

パッケージ・クラウド・スクラッチの比較

標準業務を早く始めるならパッケージやクラウド、鋳造固有業務と設備連携を両立するならハイブリッドが候補です。独自工程を深く統合する場合はスクラッチも候補に入り、どの方式も同じ条件で比べます。

比較では、業務を変えられる範囲、設備の寿命、社内の保守体制、将来の拡張性を見ます。

パッケージ・クラウドの標準化と早期導入

受注、在庫、工程、原価、帳票などの標準機能を使える方式で、初期費用と期間を抑えやすいのが特徴です。

• 運用を委ねる：アップデート、バックアップ、障害監視を任せられる場合があります。
• 差分を確認：特殊な配合計算、型管理、オフライン運用、設備接続が標準機能かどうかを調べます。

標準機能で対応できない部分は、追加費用や運用の変更が生じます。そのため、デモとPoCで適合性を確かめます。

ハイブリッドの標準機能と鋳造固有機能の両立

標準パッケージを基盤にして、鋳造固有の差分を足していく方式です。

• 追加する機能：鋳込計画、配合、現場入力、特殊帳票、設備連携などを補います。
• 保守性と適合性：全面的な個別開発より更新しやすく、業務上の強みを残しながら標準機能を使えます。

契約前に、追加部分の責任範囲と、標準部分を更新する際に必要な検証を確かめます。

スクラッチの自由度と発注側の責任

スクラッチ開発は、独自工程、複数の設備、独自の品質基準、海外拠点を一つにまとめやすい方式です。

• 発注側の管理：要件定義、テスト、移行、障害対応、OS・DB更新を自社で担います。
• 引き継ぎに備える：画面に加えて、データモデル、API、ログ、バックアップも成果物に含めます。

ソースコードと運用手順も整えておけば、担当者が替わっても保守を続けられる状態になります。

開発会社/ベンダーの選び方

知名度や機能数だけでは決めず、鋳造方式、工場規模、既存設備、入力方法、目標KPIから、自社との適合を確認します。候補には鋳造専用の製品と一般的な製造基盤の拡張があるため、同じ表に並べ、標準対応と追加対応を分けて比べます。

鋳造固有の実績と対応方式

導入社数だけでなく、方式、受注形態、設備接続、履歴管理の実績を、開発会社に尋ねます。

• 方式と生産形態：砂型、ダイカスト、鋳鋼、ロストワックス、受注生産、量産のどれに対応しているかを確かめます。
• 設備と履歴：炉、造型機、検査設備との接続、チャージ番号、型履歴に対応しているかを見ます。

隣接する製造業の公開事例は、鋳造専用の実績と同じ意味にはなりません。そのため、自社に近い業務をデモで再現できるかを見ます。

設備連携と現場の入力方法

接続の候補には、炉や造型機、注湯設備、分析器、検査機などの生産設備があります。秤やバーコードリーダー、タブレットといった現場の機器も含めます。

• 設備情報：メーカー、型式、設置年、通信方式、取得項目、取得間隔を一覧にします。
• 接続条件：ネットワークの可否と、手入力・ゲートウェイ・センサー追加それぞれの費用を確かめます。
• 現場操作：ボタンの配置、オフライン時の動き、再送の方法を、実機で試します。

高温、粉じん、手袋の着用など、実際の作業環境で操作しやすさを確かめます。

導入体制・保守・セキュリティの責任範囲

プロジェクト責任者、現場のキーユーザー、設備・品質・情報システムの担当を、あらかじめ明確にします。

• 導入と保守：要件定義から本稼働までの担当者、受付時間、障害時の初動、復旧目標を見ておきます。
• 契約後の対応：更新、データの返却、契約終了時の移行支援について、範囲を確認します。
• 遠隔保守：工場ネットワークの接続承認、期間限定アカウント、操作ログ、二要素認証、緊急時の遮断手順を説明できる候補が望ましいです。

▶ 詳細はこちら：鋳造業向け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：鋳造業向けシステム開発の発注/外注/依頼/委託方法について

導入で失敗しやすいポイントと対策

機能が十分でも、目的、データ、現場の運用、責任範囲が曖昧なまま進むと、失敗につながります。稼働後には、未入力や信頼できない数値、追加開発の膨らみが起きる場合があります。

「デジタル化」を目的にしないこと

紙をなくすことやAIを入れることは、目的を果たすための手段で、それ自体は成果になりません。

• 改善対象を決める：納期遵守率、不良率、実績入力時間などの数字を見ます。
• 調査時間の目標：トレーサビリティ調査を、何時間から何分に短縮するかを決めます。

最初の半年は、注湯実績入力率、チャージ番号の欠損率、ロット調査時間の3つに絞る例があります。

マスタと履歴の整備を後回しにしないこと

品目名、材質、型番の表記がばらばらだと、正しく集計できません。材料、単位、設備名、検査項目も、表記を一つに決めておく必要があります。

• 導入前に整理：品目の重複、重量と個数の単位、旧品番、廃止した設備を確かめます。
• 分類をそろえる：異常理由の分類と、データを集める運用を、先に決めておきます。
• 入力を簡素化：項目を絞り、選択式やバーコードを使える形にします。

自由記述は補足に限ります。正確なデータを集める運用は、AI活用の前提になります。

現場への入力の価値の伝達

鋳造工場のIoT・データ活用では、人材やノウハウの不足、社員の理解・意欲、セキュリティ懸念が阻害要因として挙がっています。

• 入力の使い道を示す：計画変更、材料準備、不良原因の共有、顧客説明への活用を伝えます。
• 現場を設計に参加させる：班長や熟練者にも、導入後の改善会議へ加わってもらいます。

入力だけを求めると、作業が増えたと受け取られやすく、定着の妨げになります。

最初から全工場・全機能に広げないこと

受注やERP、MESを同時に始めると、要件と関係者が増え、問題の原因が見えにくくなります。品質、環境、設備保全、AIまで一度に広げると、その分だけ混乱も重なります。

• 工程進捗から着手：まず1ラインまたは1工場で、実績の収集を安定させます。
• 対象を段階的に拡大：品質・追跡管理を固めたあと、AIや予兆保全に進みます。
• 終了条件を設定：機能の完成ではなく、KPIと現場の利用率で判断します。

工場セキュリティ・法令・AI活用の最新動向

システムを導入するときは、工場のネットワーク接続に伴うリスクと、環境・安全の記録も考えに入れます。

経済産業省は2025年4月、中小規模の製造事業者向けに工場セキュリティ解説書を公表しました。2026年の導入では、OT環境の保護、化学物質データ、AIの使いどころも確かめます。

ITと工場設備の分離と安全な接続

事務系ITと制御系の設備は、同じネットワークに無条件でつながない設計にします。

• 接続を管理：資産台帳、ゾーニング、アクセス制御、バックアップ、ログ監視を整えます。
• 遠隔保守を記録：承認と操作の記録を残します。
• 古い設備を保護：ネットワークの分離、読み取り専用化、接続点の限定などを検討します。

障害が起きた際に生産を続けるための手動手順と、復旧後にデータを戻す方法も用意します。

PRTR・SDSやエネルギー記録の管理対象

電力やガス、燃料、集じん・排ガス、廃砂、薬剤、バインダーの情報は、原価や環境管理と関係します。

• 化学物質の情報：化管法は、PRTR制度とSDS制度を柱としています。
• 記録対象を確認：物質、量、事業所の条件によって、対象物質や届出条件が変わります。
• 履歴を関連付ける：SDSの版数と受領日、材料ロット、使用工程を結び付けます。

記録項目を追加する前には、最新の公式情報と専門家に確認します。履歴があれば、問い合わせの際にも説明しやすくなります。

AI活用の前提となるデータ品質と段階的な導入

公開調査では、IoTに現在取り組んでいるという回答が20.3％、可視化・見える化は65.6％でした。また、遠隔・稼働監視と品質管理・改善は、それぞれ48.3％でした（出典: 鋳造工場におけるIoTとデータ利用に関する意識調査、2023年、回答143人）。

まずは実績を見える化してから、AI活用へ段階的に進みます。

• データを整える：画像検査や異常検知の前に、実績と異常ラベルをそろえます。
• 用途を広げる：予兆保全、配合・計画支援へと、少しずつ使える場面を増やします。

AI画像検査には、良品・不良品の画像、照明や撮影角度、欠陥の分類、判定結果を確認する人が要ります。また、予兆保全には、温度、振動、電流、サイクルタイムのデータと、故障・異常の記録が要ります。

導入時には、誤検知を確かめる人、再学習の時期、停止時の手動切り替えも、要件に含めておきます。

よくある質問（FAQ）

導入前によくある疑問を取り上げます。工程や設備の条件で答えが変わるものは、候補サービスへの質問票としても使えます。

一般的な生産管理システムを鋳造業で使えますか？

受注、在庫、工程、原価は、一般的な生産管理で対応できる場合があります。一方で、配合計算、重量と個数の換算、注湯履歴は、標準機能か追加開発かを確かめる必要があります。チャージ番号、型履歴、炉と分析器の連携も、同じように確かめます。

各項目が標準機能か追加開発かを調べたうえで、自社データで試した差分を見積に反映します。

鋳造業向けシステムはクラウドとオンプレミスのどちらが良いですか？

短期での導入や、バックアップ・更新の負担を減らしたい場合は、クラウドが候補になります。一方で、通信の制約、オフライン運用、設備ネットワークの分離、社内規程、データの保管場所を重視するなら、オンプレミスやハイブリッドも候補になります。

方式を先に決めず、現場の通信環境とセキュリティ要件を確かめてから選びます。

鋳造業向けシステムの費用はどのくらいですか？

小規模なパッケージ導入は初期300万〜800万円、標準的な鋳造の生産管理は800万〜2,000万円が推定レンジです。また、設備連携型は2,000万〜5,000万円、複数ラインやAIを含む場合は5,000万円〜1億円超です。

設備改修、現地調整、データ移行、教育、保守、クラウド利用料は、別に計上される場合があります。そのため、初期費用だけで判断しないようにします。

AI画像検査や予兆保全から始めても良いですか？

AI単体で始めるよりも、工程実績、検査結果、設備データ、異常理由の記録を整えてから着手します。

良品・不良品の定義やラベルがそろわないと、AIの精度を評価できません。

可視化、データ収集、異常記録、PoC、現場確認の順で進め、誤判定が起きたときに人が確認する手順も設計します。

まとめ

選定で外せない確認項目

候補ごとに、鋳造方式、設備接続、重量と個数を、同じ条件で確認します。チャージ番号・ロットの追跡、現場入力、保守、工場セキュリティについても、同じ基準で確かめます。

各要件を、標準機能、設定、追加開発、運用変更のどれで満たすかを記録しておくと、見積と導入後の責任範囲が明確になります。

最初の一歩は業務と設備の棚卸し

まず現状を棚卸しし、候補を検証したうえで、鋳造業向けシステムを段階的に導入します。

• 管理範囲：受注・在庫に加え、造型、溶解、配合、注湯、型、検査、不良、出荷をデータでつなぎます。
• 費用幅：パッケージ設定の300万〜800万円程度から、設備連携、複数ライン、AIを含む1億円超まであります。
• 棚卸し：受注から出荷までの流れ、紙やExcelの所在、設備の通信方式、KPI（3〜5個）、残しておく熟練のノウハウを一覧にします。
• 候補検証：各候補に同じ質問をし、実データに近いPoCを1ライン・1工程で行います。比べると、自社向けの構成を選びやすくなります。
• 段階導入：工程進捗、品質・トレーサビリティ、AI・予兆保全へと広げれば、投資効果と現場定着を両立させられます。

選定の場では、炉・造型機・検査設備との接続と、重量と個数を、候補ごとに見比べます。あわせて、チャージ番号・ロット追跡、現場入力、保守、セキュリティも確かめます。

導入前には、2025年公表の工場セキュリティ解説書、2026年の補助金公募要領、PRTR・SDSの最新情報を、それぞれ確かめます。

制度の対象・条件は工場の規模、設備、扱う物質、契約形態で変わるため、公式資料と専門家の確認を踏まえて判断します。

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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。

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執筆者プロフィール

張田谷凌央

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。