金属加工業向け生産管理システムは、受注から出荷、実績原価までを一つの流れで管理する業務基盤です。加工方法、材料や外注の管理範囲、工場数に応じて機能と導入範囲を決めると、自社の業務に合う形で導入できます。
必要な機能と方式、導入の進め方、費用相場、開発会社の選び方を順に見ていきます。
▼関連記事一覧
・金属加工業向け生産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
・金属加工業向け生産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
・金属加工業向け生産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
・金属加工業向け生産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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金属加工業向け生産管理システムの概要
受注した図番や仕様を起点に、材料や工程、設備、外注先を連続して管理します。検査条件と出荷予定、実績原価も、同じ流れで扱う業務基盤です。
作業予定の表示だけでなく、現場と事務所が同じ情報を見られます。そのため、納期回答や進捗確認を担当者の記憶だけに頼らずに済みます。
生産情報を一つの流れで扱う目的
見積、受注、材料発注が別々のExcelや紙で管理されていると、納期変更のたびに複数の表を直すことになります。加工、外注、検査、出荷についても、工程ごとに表が分かれていれば、同じ手間が生じます。こうした手直しや誤りを減らすことが、生産情報を一つの流れで扱う目的です。
- 手直しの削減：同じ情報を工程ごとに書き直す手間を減らします。
- 誤った指示の防止：古い図番や材料規格が現場に残れば、誤った指示で加工するリスクも高まります。
- 追跡の確保：図番や製番、材料ロットを工程、担当、実績と関連づけ、変更履歴と承認者も追えるようにします。
導入そのものよりも、改善したい結果を先に決めます。たとえば、納期遵守率や進捗確認時間、材料の残材・在庫差異、見積と実績原価の差から選びます。目的が決まれば、必要な機能と入力の細かさを絞り込めます。
加工方法ごとに変わる適合の仕組み
切削・旋盤、プレス・鍛造、板金では、システムで記録すべき対象が大きく異なるため、加工方法ごとに管理する条件を確認します。
- 切削・旋盤：材料径、加工時間、段取り、刃具、設備負荷が対象です。
- プレス・鍛造：金型の所在、ショット数、取数、サイクルタイム、保全履歴を記録します。
- 板金：板厚・材質、切断から表面処理までの順番、外注からの戻りを追える形にします。
「製造業向け」という表示だけで選ぶと、自社の業務に合わないおそれがあります。そこで、自社の代表的な3案件を登録し、材料単位や工程変更が原価や出荷まで途切れず記録できるかを確かめます。製品名よりも、業務記録の連続性を見るべきです。
金属加工業に必要な機能とシステムの種類
必要な機能は、受注形態や加工工程、材料の持ち方から整理します。
外注の有無や工場数も、判断の材料になります。特に、個別受注生産と同一品番の量産では、計画方法も原価の見方も異なります。
両方が混在する工場では、製番手配とMRPによる材料手配を使い分けられる構成が合います。
受注・BOM・工程表の連動
受注情報を工程指示までつなぐには、受注・BOM・工程表の情報が食い違わないように登録しておくことが欠かせません。そのため、管理する内容を先に整理しておきます。
- 受注・見積・製番：顧客図番、品番、数量、納期、単価を扱います。材料規格、仕様変更、リピート履歴も含みます。
- BOM・工程表：材料・部品と、切断、加工、曲げ、溶接の順序・標準時間を登録します。熱処理、メッキ、検査も工程に加えます。
- 類似品の再利用：過去の工程や見積条件を使い、毎回作成する負担を減らします。
- 版数と承認：図面やCAD参照時は、図面・指示書の版数を画面で照合し、変更承認者と日時を残します。
- 情報の整合：現場の指示書と事務所側マスタがずれる構造は、導入前に解消します。
材料・外注・金型の管理範囲
材料や外注、金型は、どこまで追跡できるかと、標準機能で対応できるかを確かめます。
- 材料単位と在庫：金属加工ではkg、m、枚、本、個などを使います。仕入れは重量、製品は個数、出荷は箱単位で管理します。
- 材料の追跡：換算係数、ロット、引当、残材を確認します。端材と棚卸差異も確かめます。材料規格とロットをたどり、対象品と出荷先を追えるようにします。
- 外注工程：メッキ、熱処理、研磨、溶接の発注を記録します。支給品の有償・無償の区分や、出荷、戻り予定、不良、再加工も残します。
- 金型：プレスや鍛造、型の製造では、所有区分、所在、使用回数、予定寿命、メンテナンス履歴を管理します。
- 標準機能の範囲：これらを既成の仕組みで扱えるか、追加開発なしで運用できるかが選定の分かれ目です。
クラウド・業界特化パッケージ・スクラッチの使い分け
方式によって得意な用途が違うため、自社の業務と開発範囲に合わせて比べます。
- クラウド型：サーバー管理やバックアップの負担を抑えられ、複数拠点や社外から同じ情報を見る場合に向きます。
- 業界特化パッケージ：受注、材料、工程、外注、原価などの基本機能を早く使いたい場合に適します。
- スクラッチ開発：独自加工計算、見積ロジック、設備連携など、競争力に必要な部分に絞ります。
- ハイブリッド構成：在庫・原価はパッケージ、実績はWeb端末、設備データはIoT基盤、会計・販売はAPI連携にできます。
- 範囲の線引き：基幹情報、現場実績、設備データ、帳票、連携基盤を分け、標準機能と独自開発の境目を決めます。
クラウドかオンプレミスかは、構成要素ごとに考えます。
標準機能で足りる範囲と、事業上の差別化に必要な範囲を分けておくと、将来の保守費用の膨らみを抑えられます。
金属加工業向け生産管理システムの導入・開発を進める手順
導入は全工場のデータ移行から始めず、まず現状を把握します。その後、要件を整理して方式を比べ、検証したうえで段階導入と運用改善へ進みます。
- 現状業務とデータを把握する
- 要件を整理し、方式を比較する
- デモとPoCで実データを検証する
- マスタを移行し、教育して段階稼働する
- KPIを確認し、運用を改善する
現場の入力が定着するよう、業務を知る担当者を意思決定に加えます。また、入力項目は必要最小限から設計します。
▶ 詳細はこちら：金属加工業向け生産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
1. 現状業務とデータの棚卸し
要件を決める前に、業務の流れと管理データ、導入効果の測り方を整理しておきます。
- 業務とデータ：受注から出荷までの工程図を作り、各時点の入力担当とマスタを一覧にします。
- 用語の統一：Excel列の意味が異なる場合や担当者だけが知る略称は、要件定義前にそろえます。
- KPI：2〜5個に絞り、導入前後で測れる業務結果を決めます。
一覧にするマスタは、品番や図番、材料、工程、設備です。
作業者、外注先、在庫単位、金型、検査項目も、同じように一覧にします。
KPIの候補には、納期遵守率や進捗確認時間、材料在庫差異があります。段取り時間や見積・実績原価差、月末締め工数も選択肢に入ります。
目的を情報の集約だけにすると、効果を判定しにくくなります。改善したい業務結果まで決めておきます。
2. 要件定義とRFPの作成
提案を同じ条件で比べられるよう、機能と運用条件、代表案件をRFPにまとめます。
- 機能要件：受注・見積、BOM、工程、MRPを含みます。生産計画、購買、外注、在庫、金型も対象です。実績、品質、原価、出荷、帳票、EDIも含めます。
- 非機能要件：利用者数、応答・稼働時間、バックアップ、復旧目標を定めます。権限、監査ログ、通信断、API、保守窓口、データ持ち出しも含めます。
- 代表案件：kg仕入れ・個数出荷、金型を使うプレス品、外注熱処理、工程変更、不良品の再加工。
RFPには、代表的な案件を具体例として添えます。
画面の一覧だけでなく、入力から出力までの業務シナリオで比べると、実務に合うかを判断しやすくなります。
3. デモとPoCによる実データの検証
自社案件を使い、通常処理と例外時の操作を現場で確かめます。
- 実案件でデモ：図番変更、材料ロット、残材、外注戻りを操作します。不良・手直し、設備負荷、原価集計も試します。
- 現場で操作：入力担当者が1件の実績登録にかかる秒数と、省略時に失う情報を確かめます。
- 小規模なPoC：1ラインか1工程で、実データまたは匿名化データを使います。
- 異常時を検証：集計一致、通信断、バーコード重複、権限不足、外注遅延、ロット不明時の復旧を確認します。
- 対応範囲を決定：標準機能で対応する部分と追加開発する部分を分けます。
現場で起きる例外処理を判断するには、ベンダーが用意した理想的なサンプルより、自社の実データを使う必要があります。
4. マスタ移行・教育・段階稼働
稼働初日のデータを選んだうえで、照合と役割別の教育を行い、対象範囲を段階的に広げます。
- 移行対象：現行品、仕掛、在庫、未完了受注を含みます。材料ロット、金型、取引先など、稼働初日に必要な範囲を移します。
- 移行照合：件数、金額、重量、在庫数量を移行の前後で突き合わせ、責任者が承認します。
- 役割別教育：管理者向けの機能説明に加え、営業・生産管理・購買・品質・経理・現場が実案件の登録を演習します。
- 並行稼働とMVP：旧Excelと納期・在庫・原価を見比べ、1工場か1ラインで稼働します。
- 段階拡大：KPIを確認してから対象範囲を広げます。
古いマスタや不要な重複を移すと、検索結果やMRPが乱れます。そのため、移行するデータは選別します。
金属加工業向け生産管理システムの費用相場とコストの内訳
費用は、利用者数や工場数、対象業務によって変わります。データ移行、端末、外部連携、カスタマイズ、教育、保守も費用に響きます。
公開価格は比較の出発点になります。ただし、総額は利用料以外の費用も含めて見ます。
ここに示す金額は、公開価格と業務システム導入の一般的な工数を組み合わせた編集上の目安です。個別案件の見積を保証するものではありません。
▶ 詳細はこちら：金属加工業向け生産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
▶ 詳細はこちら：金属加工業向け生産管理システム開発の発注/外注/依頼/委託方法について
公開価格の例（初期63万〜88万円、月額2.1万〜3.5万円）
公開価格は製品や契約条件で異なるため、金額に含まれる項目と、別料金になる項目を分けて確認します。
- 公開価格例：初期63万〜88万円、月額2万1,000円〜3万5,000円です。
- 別条件：エディション、利用者アカウント数、オプション、対応機器、ハードウェアは別で、税別表示です。
- 個別受注型：別パッケージでは基本システム150万円からという公式価格例もあります。
- 追加費用：端末、マスタ整備、会計・販売連携、教育、データ移行を含めて見積対象をそろえます。
この価格は、2026年6月9日更新の公式価格ページにある、多品種少量型の部品加工向けパッケージの最小構成の例です（出典: 生産管理パッケージ公式価格ページ、2026年）。
標準機能を中心に小規模工場が始める場合の、比較の基準になります。
導入支援込みの初期費用の目安（300万〜1,500万円）
初期費用は導入規模や独自開発の有無で変わるため、条件別に目安を見ます。
- 1工場の標準導入：中小規模で導入支援込みの場合、初期300万〜1,500万円程度が目安です。
- 複数工場など：EDI、設備連携、厳格なロット追跡、複雑な個別原価、過去データ移行を含むと、1,000万〜5,000万円程度になる場合があります。
- フルスクラッチ：類似する製造業務システムでは、小規模300万〜1,000万円、中規模1,000万〜5,000万円、大規模5,000万〜1億円以上が目安です。
- 開発範囲：独自の加工計算や設備制御がなければ、Fit & GapとPoCで独自開発の必要な部分を絞ります。
金額は対象範囲によって変わる推定の幅です。ただし、スクラッチ開発ではパッケージの更新メリットを失う場合があります。
月額費用・保守・端末を含むTCOでの比較
導入期間と稼働後の費用も含め、同じ利用期間で総額を比べます。
- 導入期間：標準SaaSは数日〜数週間、パッケージは2〜6か月、連携・カスタマイズ込みは6〜12か月です。
- 長期案件：複数拠点刷新やスクラッチは、12〜24か月以上かかる場合があります。
- 保守と運用：初期開発費の年15〜25％程度が目安です。
- TCO比較：3年または5年の総保有コストを作り、同じ期間で初期費用と月額費用を比べます。
保守と運用では、月額利用料、サーバー・クラウド、端末、通信の費用に加えて、バックアップ、更新、問い合わせ、追加教育も見込みます。
期間が長くなる場合は、要件変更や教育、旧システムとの並行稼働にかかる費用も見込みます。
金属加工業向け生産管理システムの開発会社/ベンダーの選び方
開発会社やベンダーは、機能数や知名度よりも、加工方法と導入後の運用への適合性で比べます。そのうえで、金属加工の実務への理解、標準機能と追加開発の境界、現場入力の定着支援、既存連携の責任を確認します。
同じ加工種・規模の導入実績の確認
自社の加工内容や生産形態に近い導入例を選び、実務での適合性を確かめます。
- 加工種と規模：切削・旋盤、プレス・鍛造、板金、金型を照合します。表面処理、個別受注・量産、外注、工場数も見ます。
- 導入後の声：可能なら利用者に、マスタ整備、現場入力、例外処理、保守の困りごとを匿名で聞きます。
- 自社デモ：材料単位換算、残材、ロット、金型ショット数を試します。外注支給品、工程変更、手直し、不良理由、製番別原価も確かめます。
- 対応方法：標準機能、設定、オプション、追加開発、運用回避策のどれかを、見積書と要件一覧に記載してもらいます。
実績は、製造業全体の件数より、自社に近い条件かどうかで評価します。
見積条件・体制・責任範囲をそろえた比較
見積金額に加えて、作業範囲、担当者、契約後の責任もそろえて比べます。
- 見積項目：要件定義、移行、マスタ、端末、帳票を分けます。API・EDI、テスト、教育、稼働立ち会い、保守、追加変更単価も別々に示します。
- 責任範囲：製品会社と導入支援会社が別なら、要件定義から障害対応までの担当を決めます。
- 支援体制：担当人数・業務知識、管理方法、問い合わせ時間、障害連絡網、バックアップ・データ返却を確認します。
- 契約条件：追加開発の検収、仕様変更、納期遅延時の協議、終了時のデータ移行、保守終了後の選択肢を確かめます。
導入後の改善伴走と現場定着の評価
生産管理システムは、稼働日を過ぎてからの運用が大切です。入力漏れや不良コードの増加、マスタ更新の遅れ、実績登録の後回しは、計画と原価の信頼性を下げます。
- KPI確認：稼働後の1か月、3か月、6か月で指標を確認します。
- 改善支援：入力項目の削減、画面の手直し、マスタ見直し、追加教育を続けられる体制を選びます。
- 現場への質問：図番・材料規格、段取り替え、外注戻り、再加工、顧客監査への対応を具体的に尋ねます。
候補は、価格の安さよりも、現場責任者と会話が成り立つかで絞り込みます。また、都合のよい回答だけでなく、制約や前提条件まで説明できるかも確かめます。
▶ 詳細はこちら：金属加工業向け生産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
導入で失敗しないために確認すべきポイント
失敗の原因には、機能の不足のほかに、業務の整理やデータ品質の確認を飛ばすことがあります。さらに、入力負担や例外処理を軽く見ると、稼働後の混乱につながります。
発注側は、契約前から運用責任者と改善方法を決めておきます。
入力項目の絞り込みと現場作業の継続
実績入力を続けられるよう、記録する情報と、現場に合う操作方法を決めます。
- 入力負担：進捗を細かく追うため項目を増やしすぎると、登録が後回しになります。
- 必要項目：着手・完了、数量、不良、停止理由、材料ロットなど、KPIに必要な情報に絞ります。
- 入力手段：バーコード、QRコード、タブレット、スマートフォンから、作業場所に合う方法を選びます。
- 現場環境：片手がふさがる工程や、防塵・防水が必要な場所の制約を確認します。
2026年3月、クラウドが難しい現場向けに、オンプレミス環境でスマートフォンから実績登録できる機能の提供開始が発表されました。
月額2,000円/IDという公開例もあります（出典: 生産管理システム提供会社の公式発表、2026年3月）。そのうえで、現場が記録できる方法を比べます。
マスタと例外処理を後回しにしないこと
計画の精度を保ち、通常とは違う出来事も分析できるように、管理の方法を決めます。
- マスタ品質：工程順、標準時間、設備能力、材料換算を最新にします。取数、サイクルタイム、外注先、検査項目も更新します。
- 更新ルール：マスタの登録・変更・廃止を誰が承認し、いつ棚卸しするか決めます。
- 例外記録：割り込み、材料不足、設備停止、外注遅延、図面変更、不良・手直しを記録します。
- 異常対応：代替工程、再加工、分納、廃棄、仕掛戻しを登録し、異常データも改善に使います。
マスタが古いと、計画と原価がずれてしまいます。例外を手作業で残すままだと、後から原因を分析しにくくなります。
データの所有者と改善KPIの決定
データを作る担当と、導入後に追う指標を部門ごとに決めます。
- データ責任者：営業は図番・受注条件、生産管理は工程・納期、購買は材料・外注を担当します。
- 部門の役割：品質は不良・検査、経理は原価・締め処理を担当し、変更申請と承認履歴を残します。
- 月次KPI：納期遵守率、進捗確認時間、在庫差異、実績入力率を毎月確認します。見積原価差異、再加工率、外注遅延件数も確認の対象です。
- 改善範囲：MVP対象工程に関係する2〜3個のKPIから始めます。全KPIは段階的に広げます。
責任者が曖昧だと、誤ったマスタや重複登録が増えます。そこで、段階的にKPIを確認し、効果と課題を見分けやすくします。
工場セキュリティと2026年の生産管理システム動向
生産管理システムは、事務所のアプリにとどまらず、現場端末、バーコード、設備、IoT、外注先、顧客EDIとつながります。
接続先が増えると、不正利用、ランサムウェア、通信障害、遠隔保守経由の侵入、取引先経由の被害など、リスクも広がります。
機能の選定と同じ段階で、工場の資産と接続経路を把握しておきます。
資産・権限・ネットワーク・復旧の要件化
工場の接続先と運用方式に応じて、予防策と障害時の備えを要件化します。
- 資産把握：システム調達時に、端末、サーバー、クラウド、ネットワーク、遠隔保守、外注先の接続を台帳に登録します。
- 基本対策：最小権限、多要素認証、管理者分離、操作ログを要件にします。ネットワーク分離、暗号化、脆弱性対応も含めます。
- 復旧要件：バックアップ、復旧時間、障害時の連絡先を決めます。
- 方式別の確認：クラウドは所在地、委託先、障害、データ返却を確かめます。オンプレミスでは、更新、バックアップ、電源や機器障害への備えを見ます。
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の重要性と始め方の資料を公表しました（出典: 経済産業省「工場セキュリティの重要性と始め方」、2025年）。背景には、工場のIoT化やサプライチェーン経由の攻撃リスクがあります。
データ標準化の後に進めるAI・IoTの段階導入
AI・IoTの導入は、データの整備状況と現場で確認できる効果を基準に進めます。
- AIの活用：納期予測、設備異常検知、需要予測、見積原価補助が対象です。いずれも、品番、工程、実績時間、不良コード、設備状態が必要です。
- データ品質：入力の意味が担当者ごとに違うと根拠を説明しにくいため、実績収集と品質改善から始めます。
- 小規模なIoT：損失の大きい1台で稼働・停止・段取り・異常を定義し、手入力と機械データの差を確かめます。
- 段階拡大：成果を確認してから、対象の設備や工程を増やします。
AI・IoTは、納期、品質、コストを改善する手段として位置づけます。データが揃っていないと、予測の根拠を説明しにくく、現場の信頼も得にくくなります。また、設備を一度に接続する必要はありません。
よくある質問（FAQ）
金属加工業でよくある疑問に、導入判断の観点から答えます。
費用や方式に一つの正解はないため、自社の工程、データ、現場体制に当てはめて考えます。
Excel管理から生産管理システムへ移行するタイミングはいつですか？
納期変更のたびに複数の表を直す、進捗確認に時間がかかる、材料や仕掛在庫が合わない、見積と実績原価の差を説明できない。こうした状態は、移行を検討する目安になります。
Excelは一度に全部やめず、受注、工程、実績などボトルネックの大きい範囲から移行します。
クラウドとオンプレミスはどちらが向いていますか？
初期負担やサーバー管理を抑え、複数拠点や社外から使う場合はクラウドが向きます。
顧客要件、工場ネットワーク、持ち出し制限、オフライン入力、設備接続、社内人材によっては、オンプレミスが適する場合もあります。
方式名よりも、必要なセキュリティと業務継続を満たせるかで比べます。
従業員数が少ない会社でも導入できますか？
導入できます。専任の情報システム担当者がいない場合は、標準機能中心のパッケージやSaaSを選び、対象工場・工程・利用者を絞って始めます。
機能数よりも、マスタ更新や問い合わせ、障害時の連絡、教育を誰が担うかを先に決めておく必要があります。
どこまでカスタマイズすればよいですか？
競争力や安全性に直結する独自加工計算、設備連携、顧客固有EDIなどに絞る方法があります。ただし、帳票の細かな見た目や既存Excelと同じ操作まで再現すると、費用と保守の負担が大きくなりがちです。
標準機能に業務を合わせる部分、設定で対応する部分、追加開発する部分に分けて判断します。
導入にはどのくらいの期間がかかりますか？
標準SaaSは数日〜数週間、パッケージは2〜6か月、連携・カスタマイズ込みでは6〜12か月が目安です。ただし、データ移行や複数拠点の業務統合があれば、さらに長くなる可能性があります。
対象業務とKPIを絞り、MVPで稼働してから拡張すると、期間を抑えやすくなります。
まとめ
金属加工業向け生産管理システムは、見積や受注から原価までをつなぎ、納期・品質・コストを改善する業務基盤です。材料、工程、外注、金型、品質、出荷も、その流れのなかで管理します。
必要な機能は加工方法によって変わり、切削、プレス、板金、鍛造では管理する条件が違います。代表案件を使ったデモとPoCで、適合性を確かめます。
選定で確認する自社のボトルネックと標準機能の範囲
費用は、公開価格に加えて、導入支援、端末、移行、教育、連携、保守まで含めたTCOで比べます。また、ベンダーは同じ加工種・規模の実績で確認します。
材料単位やロット、金型、外注、原価、現場入力への対応と、改善体制も確かめます。方式ごとに、差別化に必要な範囲と標準機能で足りる範囲を分けます。
1工程のMVPによる、データと現場の育成
全工場を一度に変えず、納期遅延や進捗確認など効果を測りやすい1工程から始めます。そのうえで、実績入力率、納期遵守率、在庫差異、見積原価差異を確認し、入力方法とマスタを改善します。
改善できたら、対象を広げます。AI、IoT、設備連携も、正しい品番・工程・実績データが整ってから段階導入すると、投資効果を説明しやすくなります。
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▼RFP作成前に読みたい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
・スクラッチシステム開発の完全ガイドブック
・【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。