結論：求人マッチングシステムの開発費用は、標準機能に絞ったMVPで500万〜800万円程度、
紹介・推薦・外部連携まで含む業務システムで800万〜1,500万円以上が計画上の目安です。
SaaSの導入なら初期0万〜50万円程度、月額2万〜30万円程度から始められますが、
独自のマッチングロジックやデータ連携を追加すると別途費用が発生します。
求人企業と求職者をつなぐシステムは、求人掲載サイトよりも必要な業務範囲が広く、
登録・検索・推薦・応募・選考・個人情報管理・分析まで含めると見積金額に大きな差が出ます。
本記事では、2026年時点で確認できる近接領域の公開相場とリサーチ結果をもとに、
費用の内訳、価格が変動する要因、開発期間、コストを抑える方法、見積もりで確認すべき項目をです・ます調で整理します。
▼全体ガイドの記事
・求人マッチングシステム開発の完全ガイド
求人マッチングシステムの費用を左右する全体像
求人マッチングシステムは、求人企業が登録した募集案件と、求職者の経験・スキル・希望条件をデータ化して、
検索、推薦、応募、紹介までをつなぐシステムです。費用は「求人を掲載できるか」だけで決まらず、
誰がどの情報を見られるか、どの条件で候補者を絞り込むか、どこまで自動化するかで変わります。
人材紹介・派遣・求人メディアで必要機能が変わります
- 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。
人材紹介会社では、求人と求職者の検索だけでなく、担当者による推薦、紹介履歴、面談記録、内定、入社、早期離職までを管理する必要があります。
派遣会社では、スタッフの就業状況、契約期間、勤務先、稼働管理などが加わる場合があります。
求人メディアでは、掲載審査、掲載期限、企業課金、応募の重複防止が中心になり、社内公募では社員マスタや人事システムとの連携が重要になります。
自動化する範囲が費用の境目になります
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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。
求人票とプロフィールを登録して条件検索するだけなら、既存サービスやテンプレートで対応しやすいです。
一方で、スキルの同義語を吸収した推薦、マッチ理由の表示、担当者の手動修正、メッセージ、面接日程調整、成果報酬計算、媒体API連携まで自動化すると。データ設計と検証の工数が増えます。
AIを追加する場合も、モデルを呼び出すだけではなく、入力データの整形、誤推薦の確認、利用ログ、個人情報の扱いを設計する必要があります。
求人マッチングシステムの費用相場はいくらですか？
結論として、求人マッチングシステムの費用は、既製サービスの月額利用から数千万円規模のプラットフォームまで幅があります。
求人マッチング専用の公的な価格統計は確認できないため、以下はマッチングサイト、求人サイト、
採用管理SaaSの公開情報と、ノートで整理した要件別の推定レンジを組み合わせた計画目安です。
実際の金額は、対象ユーザー数、データ量、連携数、セキュリティ要件、運用体制を含む見積もりで確定します。
SaaS導入は初期0万〜50万円程度、月額2万〜30万円程度が目安です
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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。
SaaSは、標準化された採用管理や人材紹介業務を早く始めたい場合に適しています。リサーチノートで整理した目安は、初期費用0万〜50万円程度、月額2万〜30万円程度です。
実際の公開料金例として、Thinkings株式会社のsonar ATSは初期費用なし。
基本プラン月額2.2万円〜を提示しています（出典: Thinkings株式会社「sonar ATS 料金」、2026年確認）。
ただし、これは採用管理SaaSの料金であり、独自の両面マッチング事業、成果報酬計算、求人媒体横断の推薦をそのまま含む価格ではありません。
パッケージやテンプレートのカスタムは100万〜500万円程度です
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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。
既存のデータ構造と標準画面を活用し、項目追加、権限変更、デザイン調整、CSV移行、メール設定、既存ATSとの連携を行う方式です。
テンプレートを使うマッチングサイトは20万〜100万円。
ベースシステムのカスタムは100万〜300万円という公開相場があります（出典: マッチングサイトplus「マッチングサイト開発の費用相場」、2025年）。
求人マッチング業務では、個人情報の権限分離、紹介履歴、求人審査、複数企業の管理などを足すと、計画上は100万〜500万円程度まで見ておくと比較しやすいです。
MVP開発は500万〜800万円程度から検討します
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求人企業と求職者の登録、求人登録、条件検索、応募、管理画面、最低限の通知に絞る場合、リサーチノートでは500万〜800万円程度。開発期間3〜6か月程度をMVPの目安としています。
ここでいうMVPは、完成版の機能を小さくしたものではなく、最初の顧客と担当者が実際に使い、検索から応募までの流れを検証できる範囲です。
AI推薦、スマートフォンアプリ、決済、複雑な請求処理を後回しにできるかが、予算を守るポイントになります。
スクラッチ開発は800万〜1,500万円以上、大規模なら数千万円以上です
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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。
求人・求職者の双方の会員管理、推薦ロジック、スカウト、メッセージ、面接調整、権限、監査ログ、媒体API、分析までを一つの業務基盤にする場合は。
800万〜1,500万円以上、期間6〜12か月程度が計画上の目安です。
複数企業を収容するマルチテナント、外部課金、本人確認、高可用性、スマートフォンアプリ、24時間監視を組み合わせる大規模プラットフォームは。1,500万円〜数千万円以上になる可能性があります。
発注ラウンジも2026年時点の一般的なマッチングシステムについて300万〜1,000万円以上を目安としており。機能と規模で幅があることを示しています（出典: 発注ラウンジ「マッチングシステムとは？
開発費用の相場」、2026年）。
求人マッチングシステムの費用内訳は何ですか？
見積書では「システム一式」だけでなく、どの工程と機能に費用が付いているかを分けて確認します。
求人マッチングでは、画面を作る費用よりも、求人・求職者データの定義、権限、推薦結果の検証、
既存データの移行に工数がかかることがあります。
企画・要件定義・画面設計の費用が土台になります
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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。
要件定義では、求人を掲載する主体、求職者の登録項目、推薦を行う主体、成約の定義、料金の発生条件、個人情報の保存期間を決めます。
画面設計では、求人企業、求職者、紹介担当者、管理者の操作を分け、同じ情報を誰が登録し、誰が修正し、誰に公開するかを決めます。
この工程を省くと、開発中に「紹介担当者だけ見られる項目」「求人企業に見せないメモ」などが増え、後から権限とデータ構造を作り直す費用が発生しやすいです。
登録・検索・応募・選考管理が主要な開発費になります
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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。
基本機能には、企業・部署アカウント、求人票の作成と審査、職種・勤務地・雇用形態・給与・必須スキルの管理、求職者プロフィール、履歴書、応募、辞退。選考ステータス、通知、管理者権限などが含まれます。
求人の公開期限や更新履歴、重複応募の扱い、退会後のデータ削除を決めると、単純なCRUD画面よりも業務に耐える構成になります。
見積もりでは、利用者の種類ごとに画面数と権限数を記載してもらうと比較しやすいです。
推薦ロジック・API連携・移行は追加費用になりやすいです
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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。
条件検索だけなら、職種、勤務地、給与、雇用形態、スキルなどの項目を組み合わせます。推薦まで行う場合は、経験年数や希望条件の重み、同義語辞書、推薦理由、担当者の上書き、検索ログを設計します。
求人媒体、ATS、CRM、勤怠・請求システムとのAPI連携では、認証方式、データ項目、同期頻度、エラー時の再送、連携先の仕様変更への対応を確認します。
Excelや旧システムからの移行も、形式変換、重複排除、欠損データの扱い、移行後の照合を含めて見積もる必要があります。
セキュリティ・テスト・運用設計を後付けにしないことが重要です
- 確認対象：この見出しで扱う範囲と前提を整理します。
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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。
履歴書、職務経歴書、面接記録は個人情報を含むため、TLS、暗号化、MFA、最小権限、テナント分離、管理者操作の監査ログ、バックアップ復元テスト。脆弱性診断を要件化します。
公開前には、登録、検索、推薦、応募、辞退、退会、権限変更、削除請求、障害復旧をシナリオで検証します。
公開後はクラウド、監視、バックアップ、脆弱性対応、問い合わせ、追加改修、メールやSMS、検索エンジン、AI APIなどの費用が続くため。初期開発費とランニングコストを分けて提示してもらいます。
求人マッチングシステムの価格が変動する要因
同じ「求人マッチング」でも、社内の小規模な公募と、複数の求人企業・紹介会社・求職者をつなぐ外部プラットフォームでは、
必要な信頼性と業務処理が異なります。見積額の大小だけでなく、どの要因が含まれているかを確認します。
ユーザー数・求人件数・検索負荷でインフラ設計が変わります
- 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。
初期ユーザーが少ない段階では、クラウドの標準構成とRDB、全文検索、オブジェクトストレージで始められる場合があります。
求人件数、求職者プロフィール、添付ファイル、検索回数、同時アクセスが増えると、インデックス設計、キャッシュ、非同期処理、監視、バックアップ容量が必要になります。
将来の最大値だけで高価な構成にするのではなく、開始時の規模と増加条件を見積書に明記し、増設の段階を決めます。
マッチング精度とAIの要件で検証工数が増えます
- 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。
キーワードの完全一致から始めるのか、職種やスキルの同義語を吸収するのか、経験年数や希望条件に重み付けするのかで、データ設計とテスト量が変わります。
AIを使う場合は、求人票・職務経歴書の要約やスキル抽出を補助機能とし、推薦理由、参照データ、確認者、修正履歴を残す設計が重要です。
AIだけで合否や紹介可否を確定しない運用にすると、品質確認と人間の承認フローが必要になり、その分の設計・教育費も見積もる必要があります。
職業紹介に該当する機能は法務確認と運用設計が必要です
- 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。
求人情報や求職者情報を提供するだけで、求人と求職の申込みを受けず、雇用成立のあっせんを行わない場合は職業紹介に該当しないと厚生労働省が説明しています。
一方、運営者の判断で求人や求職者を選別して提供したり、情報を加工したり、意思疎通を中継して加工したりする場合は。
職業紹介事業の許可等が必要になる場合があります（出典: 厚生労働省「募集情報等提供と職業紹介の区分」、確認時点）。
システムの推薦機能だけで判断せず、事業モデルと実際の運用を都道府県労働局などに確認し、同意、アクセス制御、保存期間、開示・訂正・削除まで要件に含めます。
費用を抑えながら開発を進める手順
費用を抑える最も有効な方法は、単価を下げることではなく、後から作り直す範囲を減らすことです。
業務のどこで時間が失われているかを先に測り、最初の成果に直結する機能を小さく作り、
利用データを見ながら広げます。
最初は一つの業務課題と測定指標に絞ります
- 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。
まず、求人情報の入力が分散している、担当者が候補者を探す時間が長い、紹介後の進捗が見えないなど、最も大きい課題を一つ選びます。
MVPでは、企業・求職者登録、求人登録、検索、応募、担当者の管理画面を基本にし、検索から推薦、推薦から応募、応募から面談などの転換を測れる状態を作ります。
機能を削る場合も、後で拡張できるID、履歴、権限、データ項目を最初に設計しておくと、追加開発の負担を抑えやすいです。
推薦はルールベースから始め、データを蓄積します
- 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。
最初から独自AIモデルを開発すると、学習データの品質、評価指標、説明可能性、バイアス検証に費用がかかります。
最初は必須条件と歓迎条件、勤務地、雇用形態、給与、経験年数を使ったルールベース検索を実装し、担当者が推薦結果を採用・却下・修正した履歴を保存します。
そのログを使って、後から同義語辞書やランキングを改善し、必要性が確認できた段階で機械学習やLLMの利用を検討します。
SaaS・パッケージ・スクラッチを同じ条件で比較します
- 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。
SaaSは短期間で標準機能を導入しやすく、パッケージは項目やワークフローを調整しやすく、スクラッチは独自のデータモデルや収益モデルを資産化しやすい方式です。
比較時は初期費用だけでなく、月額、追加開発、データ移行、API連携、保守、障害対応、データのエクスポート条件を同じ書式で並べます。
標準機能が業務に合わず、毎月の手作業が増えるなら、安価な導入費が3年総額で逆転する可能性もあります。
求人マッチングシステムのコスト最適化ポイント
コスト最適化は、機能を一律に削ることではありません。事業の価値に直結しない作業を標準機能へ寄せ、
将来の差別化に必要なデータと業務だけを独自開発へ振り分ける考え方が適しています。
必須・改善・将来機能を分けて発注します
- 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。
必須機能は、求人と求職者の登録、検索、応募、権限、通知、退会・削除、最低限の管理分析です。改善機能は、同義語検索、推薦スコア、スカウト、面接調整、媒体連携です。
将来機能は、AIによる要約、スマートフォンアプリ、動画面談、決済、複雑な成果報酬計算などです。
RFPでこの優先順位を示すと、開発会社は初期構築とオプションの費用を分けて提案でき、予算超過の原因が見えやすくなります。
認証・通知・監視などは標準サービスを活用します
- 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。
独自性が低い機能までゼロから作ると、初期費用だけでなくセキュリティ更新と保守の負担が増えます。
認証、メール、SMS、ファイル保存、監視、バックアップ、全文検索は、要件と契約条件を確認したうえで標準サービスを活用する余地があります。
ただし、個人情報の保存場所、再委託、障害時の責任分界、データ削除、利用量による従量課金を確認し、安さだけで選ばないことが大切です。
3年総額で移行・保守・追加開発まで比較します
- 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。
初期費用が低いサービスでも、月額、ユーザー追加、API連携、データ移行、サポート、解約時のエクスポートで費用が増える場合があります。
反対にスクラッチ開発は初期費用が大きくても、標準外の運用を減らし、社内の入力・検索・報告にかかる時間を短縮できる場合があります。
候補ごとに「初期費用」「月額」「3年分の運用」「追加開発」「移行」「終了時のデータ取得」を並べ、金額だけでなく業務削減効果とリスクを比較します。
見積もりを取る際に確認すべきポイント
見積もりの精度は、発注側がどこまで業務とデータを言語化できるかで変わります。機能名だけを並べるのではなく、
利用者、入力項目、判断者、例外処理、完了条件を示し、各社が同じ前提で見積もれるようにします。
RFPには業務フローとデータ項目を入れます
- 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。
RFPには、対象事業、利用者の種類、月間の求人登録数、求職者登録数、同時利用の想定、求人の公開・審査・終了フロー、応募から入社までのステータス、権限。
通知、外部連携、データ移行、セキュリティ、運用開始希望時期を記載します。
推薦機能は「精度を上げたい」とだけ書かず、必須条件、順位付けに使う項目、推薦理由の表示、担当者による修正、評価ログ、誤推薦時の対応を具体化します。
2〜3社に同じ条件で提案を依頼します
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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。
候補会社は、求人・人材事業の経験、SaaS・パッケージ・求人マッチングシステム開発の提供形態、API連携、個人情報保護、移行、運用支援を同じ観点で比較します。
提案書では、標準機能と追加開発、初期費用と月額、含まれる保守、除外事項、納期、体制、検収条件を分けてもらいます。
安価な提案が要件の一部を含んでいないだけの場合もあるため、総額ではなく前提条件をそろえて比較します。
検収条件と公開後のサポートを金額と一緒に確認します
- 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。
検収では、主要画面が表示されるだけでなく、求人の公開期限、権限による閲覧制限、重複データ、推薦理由、応募通知、退会・削除、連携エラー。バックアップ復元などを確認します。
公開後に不具合が見つかった場合の対応範囲、問い合わせ窓口、監視時間、脆弱性対応、追加改修の単価、データを取り出せる形式も契約前に確認します。
担当者が変わっても運用できるマニュアルと管理画面の権限設計を含めると、導入後の追加費用を抑えやすいです。
よくある質問
求人マッチングシステムの費用について、発注前に特に質問されやすい内容をまとめます。
金額だけでなく、どの方式と機能を前提にした回答かを確認することが大切です。
求人マッチングシステムは最低いくらから作れますか？
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標準機能を持つSaaSなら、初期費用なしや初期0万〜50万円程度、月額2万〜30万円程度から検討できます。
独自の求人・求職者管理と応募までを作るMVPは、要件を絞った計画目安で500万〜800万円程度です。
公開相場には20万〜100万円程度のテンプレートもありますが、個人情報管理、推薦、紹介履歴、外部連携を含む求人マッチング事業の完成費用を示すものではありません。
SaaSとスクラッチ開発はどちらが安いですか？
短期間で標準業務を始めるなら、初期費用と納期を抑えやすいSaaSが有力です。独自の推薦、
課金、複数企業の権限、媒体連携を事業の差別化にするなら、スクラッチやパッケージのカスタムが適する場合があります。
月額、追加開発、移行、保守、3年後のデータ取り出しまで含めた総額で比較し、自社の業務をどれだけ変更できるかも判断材料にします。
AIマッチングを入れると費用はいくら上がりますか？
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AI機能だけで一律の追加金額を断定することはできません。
要約やスキル抽出を外部APIで補助するのか、独自モデルを構築するのか、利用量、評価・監査、個人情報の入力制御、担当者の承認画面を含むのかで費用が変わります。
まずはルールベース検索と推薦理由の記録から始め、利用ログで効果を確認してからAI APIや高度なランキングを追加すると、不要な先行投資を避けやすいです。
求人情報をマッチングするだけなら職業紹介の許可は不要ですか？
求人・求職者情報を提供するだけで、求人と求職の申込みを受けず、雇用成立のあっせんを行わない場合は職業紹介に該当しないと厚生労働省が説明しています。
ただし、運営者が情報を選別・加工して特定の相手に提供する場合などは、職業紹介に該当する可能性があります。
実際の事業モデル、推薦の仕組み、担当者の介在を整理し、開発前に所管の労働局へ確認してください。
まとめ
求人マッチングシステムの費用は、SaaSなら初期0万〜50万円程度・月額2万〜30万円程度、
パッケージやテンプレートのカスタムなら100万〜500万円程度、MVPなら500万〜800万円程度、
業務運用まで含むスクラッチ開発なら800万〜1,500万円以上が計画上の目安です。
複数企業・紹介会社・求職者をつなぎ、課金、本人確認、高可用性、アプリまで含める場合は、
1,500万円〜数千万円以上になる可能性があります。
費用を決める前に機能・データ・運用を分けて整理します
重要なのは、価格だけを先に決めないことです。人材紹介、派遣、求人メディア、社内公募のどれを対象にするかを定め、
必須機能と将来機能を分け、推薦・API・移行・セキュリティ・保守を別項目で見積もります。
求人掲載にとどまらず、選別やあっせんを行う場合は、システム要件だけでなく職業紹介に関する確認も先に行います。
同じRFPで複数社を比較し、段階導入を選びます
- 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。
最初からすべてを自動化するのではなく、検索・応募・担当者管理など成果を測れるMVPから始め、データと運用を蓄積して推薦や外部連携を拡張する方法が。予算と品質のバランスを取りやすいです。
2〜複数社に同じRFPを渡し、初期費用、月額、数年総額、追加開発、データ移行、保守、検収条件を並べると、自社に合う発注先と方式を選びやすくなります。
▼全体ガイドの記事
・求人マッチングシステム開発の完全ガイド
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。