機械学習基盤開発の見積相場や費用/コスト/値段について

機械学習基盤の開発費用は、データ整備、導入規模、運用範囲によって変わります。小規模PoCの300万〜800万円から、大規模導入の5,000万円〜1.5億円超まで幅があります。

費用相場や内訳、クラウド料金、見積もりの取り方を、順に見ていきます。

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・機械学習基盤開発の完全ガイド

AIシステム開発の費用の考え方や見積もりの注意点については、無料ホワイトペーパー「AI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。

機械学習基盤の概要と費用を左右する全体像

機械学習基盤は、学習データからモデルを作り、業務で使いながら品質とコストを管理する共通環境です。

運用設計では、GPUサーバーやAIアプリに加えて、再現性や権限、モデルの版管理を含めます。監視や再学習まで、同じ設計の中で扱います。

データから運用までを含む仕組み

費用相場を把握するには、基盤に含める範囲を先に決めておく必要があります。データ取り込みから再学習までのどこまでを対象にするかで、見積もりの中身が変わります。

• データ取り込み：LMS、学籍、成績、出欠、教材、答案、CRMなどからの収集
• 加工・保存：欠損や表記ゆれの修正と、個人情報の扱いを整理したうえでの保存
• 実験・モデル管理：データとコードから作ったモデルの記録
• 本番運用：推論、承認済みモデルのデプロイ、精度とコストの監視、再学習
• Human-in-the-Loop：教育評価や離脱予測など、生徒に影響する結果を教員らが確認・訂正する仕組み

実験管理とモデルレジストリがあれば、どのデータとコードからモデルが作られたかを追跡できます。

本番では、バッチ推論やリアルタイムAPIに加えて、データドリフトや推論遅延も監視の対象になります。

教育・スクール分野でのデータガバナンスと費用

教育分野では、氏名や成績、出欠などの記録がシステムや校舎ごとに分かれて残っています。学習履歴、答案、指導記録も含まれ、紙やPDFのまま残る場合もあります。

• データ整備：名寄せ、OCR、匿名化、利用目的、保存期間の確認
• アクセス管理：権限、監査ログ、外部委託の扱いの設計
• 誤判定対応：結果を確認する担当者と、説明・訂正を行う責任者の決定

教育データは、クラウドへコピーすればそのまま使えるとは限らず、扱いの条件を先に確認しておく必要があります。

文部科学省の「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月改訂版）も、クラウド活用とアクセス制御、情報資産の分類と外部委託を扱っています（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）。

機械学習基盤開発の進め方

まず目的とデータを絞って効果を検証し、使える範囲から本番化していく進め方が適しています。全社共通の大規模環境から始めるより、検証結果を次の判断に反映しやすいためです。

期間の目安は、小規模PoCが1〜3か月、MVP・パイロットが3〜6か月、本番基盤が6〜12か月です。

ただし、複数校や閉域接続を伴う大規模導入では、12〜18か月以上かかる場合もあります。期間は、データの整備度と意思決定の速さによって前後します。

要件定義の起点となる業務KPI

「AI導入」そのものを目的にすると、必要のない機能まで作られやすくなります。そこで、業務ごとに成果を測るKPIを先に定めておきます。

• 離脱予測：離脱率と、早期支援につながった件数
• 答案採点：採点時間と、教員による修正率
• 教材推薦：利用率と学習成果

精度だけでなく、現場の確認時間や誤判定の修正時間も成功条件に加えます。

継続利用率や1件あたりの推論コストも、条件として扱います。

対象の学年や教室、利用者数を決めておきます。

更新頻度や応答時間、保存期間などの条件と、許容できる誤判定も定めます。曖昧なまま進めると、リアルタイムAPIや複数校対応の追加で費用が膨らみます。

データの確認と小規模PoCで見る実現性

データがどこにあり、どこまで使えるのかが分からないと、モデル開発の前提を立てられません。そのため、データの取得元や個人情報の扱い、APIや紙データの状況を先に確かめておきます。

• データの確認：所有者、形式、期間、欠損、ラベル品質の洗い出し
• 名寄せ：生徒IDがシステムごとに異なる場合のルール
• PoC対象：1校や1学年、1教科などに絞った範囲
• 終了条件：現場確認と誤りの修正、再現性、月額費用を含めた判定基準

教育機関では、名寄せのルールとデータの責任者を先に決めておくと、モデル開発の前に必要となるクレンジングやOCRの工数が見えてきます。

問い合わせ分類や特定科目のつまずき検知であれば、データ量と関係者を抑えて試しやすくなります。

PoCでは精度に加えて、結果の確認や誤りの修正、再実行時の再現性、月額費用も評価します。

本番化のMLOpsと担当範囲の取り決め

PoCの後は、本番に向けて基盤の各部分を整えます。データパイプラインや学習ジョブ、推論APIに加えて、承認や監視の仕組みも必要になります。

• 継続運用：アラート、ロールバック、再学習の予定の整備
• 担当分担：モデル更新、データ承認、予測結果の確認者の決定
• 契約上の責任：開発会社と学校法人・事業会社それぞれの担当範囲を、契約書に明記

たとえば、クラウド障害はベンダー、データの誤登録は顧客、精度劣化は共同レビューと、あらかじめ分担を決めておきます。

運用設計を後回しにすると、保守費や緊急対応費が増え、総額も見えにくくなります。

機械学習基盤開発の費用相場の目安

国内の受託開発では、誰でも使える統一の価格表がほとんどありません。そのため、以下に示す金額は、教育向けAIアプリやデータ分析基盤、MLOps導入などをもとにした予算用の推定レンジです（出典：NotebookLMリサーチノート「機械学習基盤」、2026年8月）。

正式な見積もりでは、まず対象データや連携先、モデル数を確認します。そのうえで、利用者数やセキュリティ要件、運用時間をもとに再計算します。

フェーズ別の初期費用の幅（300万〜1.5億円超）

フェーズ別の価格は、含める開発範囲と運用条件によって変わります。ここに示す金額は、市場の定価ではなく、要件を置いたうえでの予算レンジです。

• 小規模PoC：1ユースケースで300万〜800万円、期間は1〜3か月
• MVP・パイロット：1〜2モデルなどを含み、800万〜2,000万円、期間は3〜6か月
• 本番基盤：複数モデル、モデルレジストリ、CI/CD、権限・監査、業務画面、再学習を含み、2,000万〜5,000万円
• 大規模導入：複数校や閉域接続、冗長化などを含み、5,000万円〜1.5億円超

PoCは評価画面や簡易連携を含む一方で、複数校展開や24時間監視は含めません。MVPは利用テストと改善を含み、データが整っていれば下限に近づきます。

紙やPDFの変換や手作業のラベル付けが多い場合は、MVP費用が上限を超えることもあります。大規模導入では、移行や24時間運用も費用を左右します。

価格帯ごとの完成範囲の違い

予算帯を比べるときは、機能と運用の到達点をそろえて見ます。

• PoC：事業性の検証が中心で、自動化や高度な権限管理は簡略化されることもあります
• MVP：限定ユーザーが使い、効果と課題を把握する段階
• 本番基盤：版管理、データパイプライン、承認、監視、障害対応までの設計
• 大規模導入：テナント設計、ネットワーク分離、バックアップと災害対策、移行、ヘルプデスク、SLAなどの追加

本番利用では、PoC後に追加の開発が必要になる場合があります。精度向上も、無制限に含まれるわけではありません。

モデルの種類や再学習の頻度、ラベル付けの量は、契約で定めておきます。これが未定のままだと、追加工数の判断がしにくくなります。

大規模案件では、初期費用だけでなく、3年間の開発費とクラウド費を合算して見ます。保守費やデータ更新費も、同じ合計に含めて考えます。

機械学習基盤の費用内訳

見積書では、モデル開発費のほかに、データ準備やシステム接続、クラウドの費用も分けて示します。ネットワークや監視、保守も別項目にしておくと、不要な機能を後回しにでき、内製範囲も切り分けやすくなります。

データクレンジング・OCR・名寄せの費用

データ準備の費用は、既存データの状態と、整備に必要な作業の量によって変わります。

• データ加工：抽出、形式の統一、欠損処理、重複除去
• 追加整備：名寄せ、ラベル付け、匿名化、OCR、品質検査
• 工数の確認：正解ラベルがない場合の、現場の確認時間の見積もり

学習データがすでに整ったCSVなのか、答案やPDFを画像認識で変換する必要があるのかによって、工数は異なります。

見積書で「データ連携一式」と書くより、接続先や項目数、更新頻度を示すほうが、金額の根拠を確かめられます。移行年数や変換ルール数も記載しておきます。学校ごとに成績コードや科目名が違う場合は、標準化と例外処理も必要になります。

品質改善は、モデル開発の前提にあたります。ここを削ると、後工程の精度検証が長引くおそれがあります。

モデル・API・業務画面の開発費用

モデル開発の費用は、モデル数や手法、再学習の頻度によって変わります。また、APIや業務画面の費用も、見積もりから漏れやすい項目です。

• モデル開発：アルゴリズム選定、特徴量設計、学習、評価、調整
• 結果の検証：説明用出力、誤判定分析、評価データの作成
• API・画面：推論方式、権限、根拠表示、修正履歴、承認、通知の確認

教師あり学習か画像・自然言語処理か、また再学習が毎週か毎月かによって、工数は変わります。精度目標に加えて、評価データの作り方や合格基準も見積書に記載します。

バッチ出力に比べると、リアルタイム推論や既存LMSとの画面連携のほうが、開発範囲は広がります。講師が結果を確認・修正する画面については、基盤費用と業務アプリ費用を分けて考えます。

クラウド・セキュリティ・保守運用の費用

クラウド費用と運用費用は、利用するリソースと求める管理水準によって変わります。

• クラウド：計算資源とGPU、ストレージとデータベース、転送とログ、バックアップとコンテナ、秘密情報管理と監視
• セキュリティ：閉域接続、専用テナント、暗号鍵、診断、監査、災害対策
• 運用保守：定期再学習とドリフト確認、モデル評価、障害・問い合わせ対応、OS・OSS更新と脆弱性対応、バックアップ確認と利用状況報告

閉域接続や専用テナントを追加すると、初期構築費と月額費の両方が増えます。

小規模なクラウド構成で開発保守も含めた場合、月50万〜300万円程度とする推定例があります。GPUを常時稼働させる場合や24時間対応では、この範囲を超える可能性があります。

機械学習基盤の価格が変動する要因

費用は、データの状態や規模、推論方式によって変わります。セキュリティや運用時間も、費用を左右する要因です。安い見積もりでは、データ整備や監視が含まれていない場合もあるため、前提を確認しておく必要があります。

最初の分岐点となるデータ品質と連携システム数

連携先やデータ品質は、取り込み処理と整備工数を左右します。

• 整理済みデータ：データベースとAPI仕様が揃っていれば、取り込みを短くできます
• 分散したシステム：接続アダプターや、形式ごとの変換ルールが必要な状況
• 品質のばらつき：欠損やラベル差を、業務ルールに沿って標準化する作業

LMSや学籍、成績、出欠、会員、教材管理が別々のシステムにあると、認証やエラー処理、テスト、監視も増えます。連携先が1つ増えるごとに、費用が上がる可能性があります。

たとえば「未提出」が空欄や0、記号、別コードで混在していると、業務ルールの確認と標準化が必要になります。データサンプルを渡し、有償調査で品質評価とクレンジング方針を切り出すと、追加費用を抑えやすくなります。

GPU・推論方式・利用者数によるクラウド費用の変化

計算資源の種類と稼働方法を整理すれば、利用規模に応じた費用を見積もれます。

• GPU利用：画像、音声、生成AI、大規模言語モデルなどでは利用時間が増える
• 推論方式：学習時だけか、リアルタイム推論にもGPUを使うかで、月額が大きく変わる
• 利用規模：利用者が増えると、推論回数や同時接続、ログ、保存、バックアップ、監視が増える

常時稼働APIでは、利用されない時間にも計算資源の費用が発生します。

複数校でモデルを共用するか、学校ごとに分けるか、テナントを分離するかも確認します。1校のPoC構成をそのまま100校へ広げられるとは限りません。そのため、上限額と段階導入時の単価を分けて見積もります。

セキュリティと運用時間の要件による費用の上振れ

セキュリティ水準と監視時間を先に定めたうえで、複数の構成を比べます。

• データ保護：権限、暗号化、ログ、保存地域、委託先の確認
• 接続方式：ネットワーク分離や閉域接続の要否
• 運用時間：営業時間内にとどめるか、夜間・休日を含む24時間対応か

教育データを扱う場合でも、すべての案件でオンプレミスが最適とは限りません。専用クラウドや閉域接続で要件を満たせることもあります。

精度劣化を月1回報告するか、自動監視して即時に通知するかでも、費用は変わります。社内に運用担当者がいる場合は、手順書を整えたうえで、常時監視を外注しないという選択肢もあります。

クラウドの機械学習基盤料金の決まり方

クラウド料金は、機械学習機能の利用料だけで決まるわけではありません。計算や保存、通信などの利用量が加わり、ログや監視の分も対象になります。

開発会社の初期費用と、事業者への月額利用料は分けて考えます。通常月や学習月、繁忙期、障害時の最大月を試算しておくと、予算を管理しやすくなります。

AWS SageMakerの使用量ベースの見積もり

Amazon SageMaker AIは、ノートブックやデータ処理、学習に加えて、Feature Storeやモデル登録、推論などの利用量に応じて課金されます。

• 関連サービス：S3、ネットワーク、ログ、コンテナ、鍵管理の料金
• 無料利用枠：初回利用者向けに、学習やリアルタイム推論などの一定時間が案内されています
• 利用条件：期間や対象インスタンスに条件があるため、本番予算には含めない
• 利用調整：停止設定、バッチ化、転送量削減の検討

実験が終わったあとも、ノートブックや学習インスタンスを停止しなければ、未使用時間にも課金されます。

利用が安定した後は、Savings Plansも検討できます（出典：AWS「SageMaker 料金」、2026年8月確認）。

Azure Machine Learningと周辺Azureリソースの確認

Azure Machine Learning自体に追加料金はありません。課金されるのは、周辺リソースの利用分です。

• GPU稼働：常時確保すると、月額を押し上げる可能性がある
• 推論方式：CPU、サーバーレス、バッチで実行できるかの検討
• 契約：安定利用には予約や節約プラン、PoCの長期契約には慎重な検討

対象には、計算のほか、Blob StorageやKey Vault、Container Registry、Application Insightsなどがあります。

公式の価格ページに掲載された例では、H8が月659.920米ドル、8基のA100搭載ND96asr A100 v4が月19,853.810米ドルです。

これは掲載時点の計算例です。実額は、為替やリージョン、購入プランによって変わるほか、契約条件でも異なります（出典：Microsoft Azure「Azure Machine Learningの価格」、2026年8月確認）。

Google Cloudと教育データ基盤の組み合わせによる判断

Vertex AIでは、学習やモデル管理、パイプライン、監視などを組み合わせて使います。

料金は、計算資源や保存、ツール、リージョンによって変わります。そのため、学習時間と推論回数を置いて試算します。

• 東京理科大学：閉域経由でGoogle Cloudにデータを置き、教学データを分析する事例
• ミナミホールディングス：AWS上の学科教習システムの導入事例（他クラウドの参考例）

前者は、BigQueryやCloud Functions、Vertex AI、Looker Studioなどを組み合わせた事例です（出典：Google Cloud「Tokyo University of Science Case Study」、2026年8月確認）。

参考として、他クラウドの例では、AWS上のオンライン学科教習システムが1年で100校以上に導入され、学科指導員の工数を約7割削減したと紹介されています。出典は、AWS「ミナミホールディングス導入事例」、2026年8月確認です。

後者は、基盤だけの価格や効果を示すものではありません。ただし、業務とデータ収集を一体で設計すると、後のAI活用に必要なデータが蓄積されていきます。

機械学習基盤のコスト最適化のポイント

コスト最適化では、安いクラウドや小さいGPUを選ぶことに加えて、使い方を設計することが欠かせません。

使わない機能は作らず、データを整えて、実験と本番を分けます。利用量に合わせて計算資源を動かし、運用できる仕組みも残しておきます。

短期の開発費と3年間の総保有コストを、同じ資料で比べます。

ユースケースを絞った段階導入

まずは効果を測りやすい一つの業務から始め、全校・全教科・全モデルへの対象拡大は後にします。

• 候補業務：問い合わせ分類、学習時間集計、答案の事前仕分けなど
• 段階投資：PoCでデータ不足や利用率を確かめてからの、本番機能の追加

現場が誤りを訂正できる業務であれば検証しやすく、使われない機能への支出も抑えられます。

教育系AIの周辺例には、自動作問で制作時間を24％、制作費を38％削減した例や、社内AI基盤のAPI料金を月約3.2万円にした例があります。

いずれも個別サービスの結果で、すべての基盤に当てはまる数値ではありません（出典：NotebookLMリサーチノート「機械学習基盤」、2026年8月）。

GPUとストレージの使用時間と量の管理

GPU、ストレージ、実験データの使い方を分けて、費用と再現性の両方を保ちます。

• GPU稼働：学習時だけ起動し、終了後に自動で停止する設定
• 実験管理：アイドル停止やジョブのタイムアウト、実験上限、予算アラート
• リソース選択：安定利用は予約、不定期実験はオンデマンドや中断可能な資源の検討
• データ保存：アクセス頻度に応じた階層と保管期間の決定

元データや加工データ、特徴量は、すべて高性能ストレージに置く必要はありません。モデルやログも、置き場所を分けて考えます。不要な実験データは削除するか、保管期間後にアーカイブします。

バックアップやログを減らしすぎると、障害の調査や再現性が損なわれます。削減は、保存期間と復旧要件を決めてから行います。

内製と外注の役割分担による保守費用の抑制

社内の業務知識と外部の実装力を分担すると、長期の保守費用を管理しやすくなります。

• 社内担当：データの業務ルールやモデルの利用判断
• 外部担当：クラウド環境やMLOpsの実装
• 引き継ぎ：期間、研修、手順書、問い合わせ窓口の見積もりへの計上

社内に担当者がいない状態で運用を引き取ると、障害や精度劣化に対応できません。

OSSはライセンス費を抑えられる場合があります。ただし、更新や脆弱性対応に加えて、互換性の確認や人材の確保も必要になります。マネージドサービスは利用料がかかる一方で、構築や更新の負担を減らせます。

ライセンス費だけでなく、3年間の人件費と障害対応費を含めて比較します。

機械学習基盤の見積もりを取る際のポイント

依頼時は、対象業務やデータ例、利用者を伝えます。連携先とセキュリティの条件も、あわせて示します。運用時間と予算上限も、見積もりの前提になります。

仕様が固まっていない場合は、調査・要件定義と本開発の概算を分けてもらい、価格の根拠を比べます。

RFPに書くデータ・モデル・運用の前提

RFPには、データやモデルの条件に加えて、利用条件と評価方法を記載します。「精度を高くする」と書くと、検証の条件が曖昧なままになります。

• データ：項目、期間、更新頻度、量、欠損率の想定、ラベル担当
• モデル・利用：モデル数と学習頻度、推論方式と許容遅延、利用者と連携先、画面の有無
• 評価：指標、テストデータ、合格ライン、誤判定時の扱い
• 安全管理：個人情報、保存地域、暗号化と権限、ログと閉域接続、委託と二次利用、削除方法の明記

教育データの社内承認や自治体審査が必要な場合は、その審査期間も工程に含めます。後から要件を足すと、ネットワークや権限の設計をやり直すことになり、費用が増えやすくなります。

複数社を同じ条件で比べる方法

候補となる会社どうしで、役割と担当範囲をそろえてから、見積もりを比べます。

• クラウド事業者：基盤サービスと利用リソースの提供
• SIer・開発会社：要件定義、データ基盤、アプリ、運用の支援
• 担当範囲：構想やデータ整備、モデル、MLOps、画面、移行と保守の確認

クラウド料金表と受託開発の見積もりは、同じ列で比べられるものではありません。そのため、初期費や月額クラウド費、保守、追加開発単価を、同じ項目で提示してもらいます。学習や転送の費用、監視やバックアップ、障害対応も、そろえて示してもらうと比べやすくなります。

教育・公共系の実績に加えて、低品質データや閉域環境への対応経験も確認します。既存の学務システムとの連携や、Human-in-the-Loopの経験も、あわせて見ておきます。

契約前に確認する追加費用と成果物の扱い

契約前に、不確実性への対応と成果物の範囲を明確にしておきます。

• 契約条件：準委任か請負か、精度保証や追加データ単価の確認
• PoC終了時：本番へ進まない場合の成果物の取り決め
• 権利関係：モデルとソースコードの所有権の確認
• 納品物：コード、データ変換、モデル、評価、設定、運用資料の明記

データを増やしても精度が上がらない、ラベルが揃わない、利用されないといった事態も起こり得ます。精度だけを成果物にすると、実運用の責任が不明確になりがちです。

納品物に、インフラ定義と監視画面、復旧手順、教育資料を含めるかどうかを決めておきます。移行に備えて、データやモデルの形式、クラウドアカウントの名義、ログの保持も確認します。

機械学習基盤の費用に関するよくある質問

開発費用や進め方の質問には、前提条件とあわせて回答します。

機械学習基盤は最低いくらから開発できますか？

1ユースケースのデータ棚卸しと小規模PoCであれば、300万〜800万円程度が目安です。簡易評価画面は含みますが、複数校や閉域接続は含めない前提です。24時間監視や本番業務画面も、この金額には入っていません。

データ品質や既存連携によって費用は変わるため、まず調査・要件定義だけを依頼する方法もあります。

クラウドとオンプレミスはどちらが安いですか？

利用量が少ないPoCでは、GPUやサーバーを買わずに済むクラウドが、初期投資を抑えやすいです。一方で、GPUを長時間使う場合や、データを外部へ出せない場合、既存設備を使える場合は、オンプレミスや専用環境も候補になります。

機器の購入費だけでなく、設置や電力、保守の費用も含めます。さらに、更新や人材、障害時の代替環境も加え、3年間の総額で比べます。

機械学習基盤の開発期間はどのくらいですか？

目安として、小規模PoCは1〜3か月、MVP・パイロットは3〜6か月、本番基盤は6〜12か月です。

複数校や閉域接続、既存システムの移行を含み、さらに24時間運用も加わると、12〜18か月以上かかる場合があります。対象校やデータを絞り、審査とデータ提供の担当者を早く決めると、短縮につながります。

生徒の成績や学習履歴を機械学習に使えますか？

利用の可否は、データの種類や目的をもとに判断します。そのうえで、個人情報保護法や組織の規程、本人・保護者への説明、委託契約も確認します。

氏名と結び付いた成績や履歴は、慎重な管理が必要です。匿名化や権限、暗号化を設計するほか、保存期間や監査ログ、削除手順も定めます。

学習データを再利用する場合は、その目的と責任者も、開発前に確認しておきます。

まとめ

推定費用は、PoCが300万〜800万円、MVPが800万〜2,000万円です。本番基盤は2,000万〜5,000万円、大規模導入は5,000万円〜1.5億円超となります。

範囲は、データ品質や連携、GPUの使い方によって変わります。閉域接続や監視、再学習、保守の要否によっても左右されます。

目的・データ・KPIの確認

大規模な発注は最初に行わず、対象業務とデータを絞った調査やPoCで、効果と運用課題を確かめます。

データ棚卸しとセキュリティ、誤判定時の人の確認を整理しておくと、見積もりの前提が明確になります。クラウド料金も、通常月と最大月の両方を見ておくことが大切です。

初期費用と運用費を分けた3年間の比較

初期費用と運用費を分けて試算したうえで、開発費やGPU、ストレージ、API、監視といった基盤の費用を含めた3年間の総額で判断します。保守やデータ更新、研修、障害対応も、同じ総額に含めて考えます。

複数社やクラウド構成は同じ条件で比べます。そのうえで、成果物や、どこまでを誰が受け持つか、追加費用を確認し、モデルとデータの所有権も見ておきます。

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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。

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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。