契約照会システムは、照会のみ、照会に満期・履歴を加える構成、契約管理基盤として拡張する構成の3段階で考えると、自社の業務範囲に合う形を選びやすくなります。
全体像から費用、開発会社の選び方、発注時のポイントまでを順に説明します。各テーマの詳細は、下の関連記事をご覧ください。
▼関連記事一覧
・契約照会システム開発の進め方
・契約照会システム開発でおすすめの開発会社6選と選び方
・契約照会システム開発の見積相場・費用
・契約照会システム開発の発注・外注・委託方法
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契約照会システムの全体像
契約照会システムは、顧客を起点に、複数の契約、補償、特約を結び付けるシステムです。さらに、担当者と更新状況を結び付け、保全履歴と書類も同じ顧客の情報として扱います。証券番号を検索するだけの画面とは違い、情報が結び付いているため、システムを使う担当者は次に取るべき行動まで判断できます。
契約照会システムは、正確な情報を必要な利用者へ安全に届ける業務基盤として設計します。
契約照会システムの定義
契約照会システムは、顧客と契約を軸に、保険会社や募集人の情報を検索・参照する業務システムです。満期や事故、保全の情報も扱い、書類もあわせて見られます。画面の設計では、何で探すか、何を返すか、誰にどこまで見せるかの3点を分けて決めます。
- 検索キー：氏名、住所、電話番号、顧客番号、証券番号、車両・建物情報、保険会社、商品、満期日
- 検索結果：契約期間、保険料、補償、特約、更新状態、担当者、手数料、保険会社側の受付状況
- 表示範囲：役割、所属、担当範囲、業務目的ごとに項目を分けて、利用者に必要な情報だけを見せる
似た言葉や制度との違い
照会の主体や対象は、社内利用か代理店利用か、生命保険の契約有無の確認かで分かれます。
- 社内業務システム：保険会社や代理店の社内で契約を検索します。
- 代理店ポータル：代理店や募集人が顧客・契約情報を参照します。
- 生命保険契約照会制度：生命保険会社全社の契約の有無を照会する制度です。
一方で、生命保険契約照会制度は、損害保険代理店が自社の契約データを検索するシステムとは目的も利用者も異なります。親族がこの制度を使う理由には、死亡や認知判断能力の低下などがあります。
利用対象を開発前に定めておくと、必要な本人確認、同意、権限、保存期間が明確になります。
搭載すべき主要機能
基本機能は、照会結果を次の業務へつなげられるよう、4つに分けて整理します。
- 検索：顧客・契約の検索、一覧、詳細表示
- 業務管理：満期・更改、保全・事故履歴、書類
- 統制と連携：データ取込、外部連携、権限、監査ログ
- 集計：帳票の作成
検索では表記揺れや旧住所を考慮し、同一人物を一つの顧客として扱う名寄せルールも欠かせません。
保険会社から受け取るデータには、取得元、取得日時、更新状態、原本ID、エラー内容を保持します。これにより情報の時点や連携状況、参照元を確認できるため、照会結果について説明責任を果たしやすくなります。
契約照会システムの種類
種類は、利用者数や画面数より、どの業務までを一つのシステムにまとめるかで選びます。すべてを一度に含めると費用と期間が膨らみ、正確性や権限設計の検証が後回しになりやすいためです。
照会だけを行う最小構成
照会専用のシステムは、対象業務を絞り、データ取得と安全対策の実現性を確認したうえで範囲を定めます。
- 対象範囲：顧客・契約の検索と、契約詳細の表示に絞る
- データ取得：保険会社数が少なく、正データをCSVやAPIで安定して取得できる
- 安全対策：権限、マスキング、出力制御、監査ログを備える
- 運用確認：データ更新日時と連携エラーを表示する
この条件では、3〜6か月程度のMVPとして始めやすい構成です。MVP（Minimum Viable Product）は、必要最小限の機能で検証する製品のことです。
照会だけの構成でも安全対策を簡略化すると、他顧客の契約情報が見えてしまうリスクにつながります。
照会に満期・履歴・書類を加える構成
照会に満期・更改、保全・事故履歴、書類管理、担当者タスクを加えると、検索結果を次の業務へつなげられます。
- 満期対応：満期が近い契約の一覧化と、対応状況の記録
- 業務の引き継ぎ：担当者が不在でも、別の担当者が経緯を確認できる
- 情報設計：契約情報と業務履歴の関係を先に決めておく
- 書類管理：版、登録者、登録日時、閲覧権限、保存期限を記録する
書類の情報を整理しておくと、監査や問い合わせの際に確認しやすくなります。
契約管理基盤として拡張する構成
複数拠点、複数保険会社、数十万件以上の契約、複雑な組織権限を扱う場合は、契約管理基盤として設計します。対象には、次のような業務も含めます。
- 組織と規模：複雑な組織権限や多数の契約を扱う
- 関連業務：手数料、事故、苦情、比較推奨理由まで管理する
- データ設計：顧客、契約、補償、特約、募集人、履歴、書類、連携エラーを分けて持つ
判断に迷う場合は、照会のみ、照会に満期・履歴を加える構成、契約管理基盤の3段階で業務を診断します。そのうえで、利用者数、保険会社数、連携本数、過去データ量を段階ごとに整理します。
権限パターン、保存年数、必要な検索応答時間も書き出すと、過不足のない範囲を決める手がかりになります。検索用データモデルと原本データの関係も、あわせて明確にします。
契約照会システムの開発の進め方
開発は、業務範囲の定義、データの洗い出し、権限設計、PoCの順に進めます。そのあとは、データ・API設計と開発を進めます。テストを経て、移行と段階リリースへ続きます。最初に決めるのは、誰が何の目的でどの情報を見るかです。画面の作り方は、それを踏まえてから決めます。
1. 業務目的と対象範囲の定義
対象範囲は、利用者の種類と照会後に必要な業務を組み合わせて定めます。
- 利用者：社内の契約検索、代理店・募集人向けポータル、顧客向け照会、第三者照会
- 照会後の業務：満期更改、問い合わせ履歴の記録、書類の確認
必要なデータと権限は、照会後の業務によって変わります。作るものは、業務フロー、利用者一覧、機能一覧、対象外機能、用語定義です。
対象外も明記します。「将来対応」とだけ書くと、満期管理、事故対応、手数料、通知が開発中に追加されて、予算と納期が膨らみやすくなります。
2. データ項目と権限マトリクスの作成
保険会社ごとのデータ構造の差や欠損を把握するには、契約情報を業務項目に分けて確認します。
- 契約情報：契約番号、商品名、契約期間、更新状態
- 補償情報：補償、特約、保険料
- 業務情報：担当者、受付状況
更新頻度、欠損時の扱い、同一契約の判定キー、正データの所在に加えて、取得できない項目も記録します。CSVの列名が同じでも意味が異なることがあるため、項目名だけで統合しないことが大切です。
利用者ごとの権限マトリクスでは、役割と実行できる操作の組み合わせを明確にします。
- ロール：募集人、店舗管理者、事務担当、本社、監査、委託先
- 操作：検索、閲覧、編集、ダウンロード、削除、管理者操作
画面だけでなく、API、CSV、帳票、ログ、バックアップにも同じ権限の考え方を当てはめます。さらに、権限を止めるタイミングは、退職、異動、委託終了のそれぞれで定めます。
3. 名寄せと連携の小規模な検証
本開発の前に、代表的な3〜5社分のデータでPoCを行います。
- 顧客データ：漢字・カナ表記、旧住所、電話番号の違い
- 契約データ：契約番号の欠損、重複契約
- 更新・連携：更新直前のデータ、連携失敗
PoCでは、検索精度、検索応答時間、名寄せの誤結合・未結合、更新遅延、エラー再処理、権限分離を確認します。
名寄せ率だけでなく、別人の契約を誤って同一人物にまとめるリスクも重く評価します。あわせて、手動確認へ回す基準も決めておきます。
4. データモデル・API・画面の設計と開発
検索や履歴の精度を保つには、用途ごとの情報を分け、各社の原本と内部IDを結び付けます。
- 契約情報：顧客、契約、補償、特約
- 業務情報：担当者、履歴、書類
- 連携情報：連携エラー
外部連携の仕様には、認証、取得元、取得日時を含めます。さらに、再実行、重複取込、差分更新、障害通知も含めます。
画面には情報を詰め込みすぎないよう、まず顧客・契約の概要を表示します。補償、事故、本人確認書類、手数料などの詳細へは、必要な利用者だけが進める構成にします。
ダウンロードは初期状態で無効にしておき、業務上必要な場合だけ、理由、対象、期間、件数を記録したうえで許可する方法が安全です。
5. テスト・移行・段階リリース
リリース前は、機能の動作だけでなく、利用者の権限と障害時の復元性も含めて検証します。
- 機能・業務：単体、結合、業務シナリオ、名寄せ
- 安全性・性能：権限、API、性能、脆弱性
- 継続性：障害復旧、バックアップ復元
権限テストでは、別店舗の顧客検索、URLやIDの書き換え、APIの直接呼び出しを試します。CSVの大量出力や退職者アカウントも、テストの対象にします。
データ移行では、件数だけでなく重要項目の突合結果を確認します。あわせて、旧・新システムの差異判定基準、再移行の条件、並行稼働期間、切替中の受付方法を事前に決めておきます。
障害時に備えて、紙や電話などの代替手段も準備し、照会業務を止めない計画にします。
▶ 詳細はこちら：契約照会システム開発の進め方
契約照会システムの費用相場とコストの内訳
初期費用は、照会MVPなら300万〜800万円、代理店向け標準システムなら800万〜3,000万円が目安です。中規模の契約管理・照会基盤は3,000万〜8,000万円で、大規模な基幹刷新は8,000万〜3億円以上が目安です。
この金額は、2026年時点の一般業務システム相場、公開料金、連携・移行・セキュリティ検証の負荷から算出した編集部推定で、個別案件の確定価格ではありません。
規模別の費用と期間の目安
照会MVPからパッケージ利用まで、実現する範囲に応じて導入期間と費用の組み立てが変わります。
- 照会MVP：検索・詳細表示、基本権限、1〜2種類の取込。3〜6か月程度。
- 標準システム：複数社、満期・履歴、帳票、連携、支店・募集人権限。6〜12か月程度。
- 中規模基盤：複数拠点、名寄せ、書類、事故・保全、手数料。9〜18か月程度。
- パッケージ・SaaS：初期50万〜1,000万円程度に月額利用料。1〜6か月で導入できる場合があります。
複雑な名寄せ、書類管理、事故履歴を対象外にできる場合に、照会MVPの価格帯が成立しやすくなります。
標準システムにはCSVまたはAPI連携と移行テストも含みます。中規模基盤では性能検査や脆弱性検査なども加わります。
基盤ライセンス、導入支援、保険会社別連携、データ移行は別料金になりやすい項目です。帳票、追加開発、サポートも同じく別料金になりがちです。そのため、料金表だけで比べないことが大切です。
費用を左右する項目
費用は、システムの規模やデータ条件によって変わります。
- 利用・連携規模：利用者数、保険会社数、連携本数
- データ：過去データの件数と品質、名寄せの難しさ
- 要件：権限パターン、検索性能
- 保管：書類の保存量、保存年数
5社のCSVを取り込む案件と、20社のAPIを常時連携する案件では工数が異なります。後者では認証、差分更新、エラー処理、突合テストの負荷が大きくなります。
見積は、要件定義・業務分析、開発、データ移行・連携に分けてもらうと比べられます。開発は、画面・APIと検索・権限の区分でも分けてもらうと、中身を確かめられます。テスト・脆弱性検査、インフラ・監視・教育・プロジェクト管理も、分けて確認します。
保険会社ごとに連携先が増えると、仕様調査から運用監視まで追加されます。「連携一式」だけの見積は避けたいところです。
5年TCOによる比較
初期費用だけでなく、5年間の総保有コスト（TCO）で比べます。費用に含める項目は、区分ごとに整理します。
- 利用・基盤：月額ライセンス、クラウド利用料、監視
- 保守・保全：保守、ログ保管、バックアップ、脆弱性診断
- 変更対応：制度改定、保険会社の仕様変更、追加ユーザー
- 移行・終了：データ返却・再移行、契約終了時の撤去
初期費用が安くても、利用者数や保存容量、連携先が増えると月額が上がる場合があります。一方で、スクラッチ開発は初期費用が高くなりやすいものの、独自の検索性能や権限を作り込める場合があります。
初期費用、5年TCO、業務効果、撤退・移行のしやすさを同じ表で比べると、価格だけの判断を避けられます。
▶ 詳細はこちら：契約照会システム開発の見積相場・費用
契約照会システムの開発会社・サービスの選び方
候補は、知名度や機能数よりも、自社のデータ・権限・連携・運用を任せられるかで選びます。契約照会では、保険業務の理解と、検索・認可・移行・障害対応の技術力の両方が必要です。
どちらか一方だけが強い候補では、要件の抜け漏れが起こりやすくなります。
保険業務とデータ統合の経験
候補の経験は、保険業務、データ統合、業務知識の面から確認します。
- 保険業務：顧客・契約・満期・事故・書類の取扱い
- データ統合：複数保険会社のデータを扱った実績
- 業務知識：募集・保全・監査への理解
実績は、データ件数、連携方式、権限の粒度、移行方法、導入後の運用体制まで説明できるかで見ます。「保険業界に強い」という説明は、判断の決め手にはしません。
公開事例も、自社案件にそのまま当てはまるとは限りません。そのため、利用者数、保険会社数、データ量、稼働後の保守範囲、障害時の責任分担を質問します。
提案書は、自社の要件への対応方法を示す形で書き直してもらいます。
認可・名寄せ・連携の実装力の評価
顧客IDや契約IDを推測されても別の顧客が表示されない認可を確認します。あわせて、組織・担当・契約単位のアクセス制御、CSV・APIの出力制限、監査ログの改ざん防止も評価します。
名寄せでは誤結合を避ける判断ルールと、手動確認へ戻す運用を示してもらいます。連携では、データ未着時の画面警告、重複しない再処理、契約情報の時点表示を確認します。
障害を空欄で示すと、利用者が「契約がない」と誤解する原因になります。そのため、エラー状態を業務上の情報として扱う設計が必要です。
提案・見積の比較条件
候補間で要件の解釈がずれないよう、見積前に共通のRFPを準備します。
- 規模・性能：利用者数、保険会社数、連携本数、過去データ量、検索性能
- 運用範囲：権限パターン、保存年数、移行範囲、テスト範囲
- 費用区分：標準機能、設定、追加開発、別途費用
条件をそろえておくと、安く見えた提案に後から追加費用が発生する事態を抑えられます。さらに、最終候補には、匿名化した実データによるPoCやデモを依頼します。
検索精度、権限変更時の表示、ダウンロード制限、連携エラーの再処理、監査ログを同じシナリオで試します。営業資料では分からない運用のしやすさも、ここで比べます。
▶ 詳細はこちら：契約照会システム開発でおすすめの開発会社6選と選び方
契約照会システムの発注・外注・委託のポイント
外注では、自社が決めることと委託先に任せることを分けます。自社は、業務目的、正データ、権限方針、保存期間、受入基準を決めます。
委託先には、設計、開発、テスト、移行支援、運用設計を依頼する形が進めやすいです。
RFPに必ず書く項目
RFPには、利用者・組織、顧客・契約データ、権限を書きます。保険会社との連携方式と検索条件を書き、名寄せルールと監査ログも含めます。さらに、画面・帳票や非機能の要件、移行対象とテストの範囲も含めます。
教育、保守、契約条件も書きます。「誰が」「何を」「いつ時点で」「どの業務目的で」見られるかも具体化します。非機能要件には、同時利用者数、検索応答時間、月間稼働時間、バックアップ頻度を含めます。
復旧時間と復旧時点、ログ保存期間、障害通知、脆弱性診断、監査対応も記載します。機能要件だけで進めると、稼働後に遅い、復旧できない、ログが足りないといった問題が起きがちです。
契約・責任分界の明確化
発注後の認識のずれを防ぐには、何を納品して検収するか、情報をどう扱うか、事故時にどう連絡するかを契約で共有します。
- 成果・変更：納品物、検収条件、仕様変更の扱い
- 委託・情報管理：再委託、保管場所、アクセス権、秘密保持
- 事故対応：連絡期限、損害対応、ログ提供
- 引き継ぎ：ソースコードや設定情報の引き渡し
クラウドや外部サービスを使う場合は、委託先の下位委託先まで把握します。
契約終了時にデータを返却できるか、別環境へ移行できる形式か、削除証明を取得できるかを確認します。運用担当者の退職やサービス終了も想定します。
運用手順、データ辞書、API仕様も納品物に含めます。権限一覧とバックアップ復元手順も、あわせて渡してもらいます。
丸投げで起こりやすい失敗と対策
丸投げでは、要件や運用条件の不足から、次のような失敗が起こります。
- 要件不足：正データを決める前に画面開発を始める
- 権限不足：画面表示だけでアクセスを制御する
- 運用不足：連携エラーを手作業で直し、受入テストの観点も定めない
- 契約不足：制度改定費が別請求となり、データやログも返却できない
いずれも、開発会社だけの問題とはいえません。発注側が受入条件と運用責任を定めていないことも、原因になります。
- 要件定義の納品物の先行検収
- PoCによる名寄せ・権限・連携の確認
- 段階ごとの予算と継続判断の設定
発注側では、責任者と現場担当が重要な判断を共有します。情報セキュリティ担当や監査担当も、同じ判断に関わります。議事録と変更履歴を残しておけば、担当者が変わっても継続しやすくなります。
▶ 詳細はこちら：契約照会システム開発の発注・外注・委託方法
セキュリティ・個人情報保護・2026年の最新動向
契約照会システムでは、連絡先に加えて、保険契約、健康情報、事故、本人確認書類などを集約することがあります。検索が便利になるほど、漏えい時の影響も大きくなります。そのため、セキュリティは開発後の検査だけでなく、要件と受入条件にも含めます。
最小権限と漏えい対応の設計
契約照会システムには、認証から復旧まで複数の安全対策を組み込みます。
- アクセス管理：多要素認証、最小権限、職務分掌、短時間のセッション
- 情報保護：通信・保存時の暗号化、秘密情報管理、監査ログ
- 異常・脆弱性対策：大量検索・ダウンロード検知、脆弱性診断
- 復旧：バックアップ、復旧訓練
認証後に見てよい契約かを判定する認可に加え、顧客IDを指定するAPIの防御やCSV出力制限を分けてテストします。
個人情報保護委員会は、要配慮個人情報、不正アクセスなど不正目的のおそれ、本人が1,000人を超える漏えい等を報告対象の例として示しています（出典: 個人情報保護委員会「漏えい等の対応とお役立ち資料」、2026年確認）。
速報は発覚日からおおむね3〜5日以内、確報は原則30日以内です。不正目的のおそれがある場合は60日以内です。
システムには、発生時刻や対象データ、閲覧者や出力履歴を追跡できるログを持たせます。
2026年の制度変更と運用要件
保険業法改正に伴う内閣府令などの公布内容を確認します（出典: 金融庁「令和7年保険業法改正に係る内閣府令等の公布」、2026年）。
- 施行日：保険業法改正に伴う内閣府令などは2026年6月1日に施行
- 様式改正：大規模な特定保険募集人に該当する代理店の事業報告書
自社が対象かどうかは、所属保険会社や管轄財務局などの最新案内で確認します。契約管理・募集管理・共同募集に関するシステムの利用状況を説明できる台帳などが求められる可能性があります。
変更履歴、権限一覧、監査証跡も備えておきます。誰がいつ情報を確認し、どの判断をしたかを記録できる設計にすると、報告や内部監査に対応しやすくなります。
外部委託・サイバーリスクの管理
金融庁の2025年保険モニタリングレポートは、保険会社が極めてセンシティブな情報を大量に保有すると指摘しています。そのうえで、代理店や委託先と共有するため、関係先を含む対策が必要だとしています（出典: 金融庁「2025年保険モニタリングレポート」、2025年公表）。
2024年の業界横断演習には、生命保険会社・損害保険会社を含む170の金融機関が参加しました。TLPTでは、攻撃者の手法を再現して、侵入や改ざん、検知、対応を検証しています。
委託先まで情報に触れる契約照会システムでは、誰がどこまで責任を負うかを事前に合わせておく必要があります。
- 責任の分け方：開発会社、クラウド、データ連携先、運用監視先
- 委託先権限：常時付与せず、作業時だけ許可
- 運用確認：管理者操作の記録、障害連絡網の訓練
- 終了時対応：サービス終了時のデータ返却
外部委託先の管理は、契約照会システムが稼働後に障害から立て直せるかにも関わります。
契約照会システムに関するよくある質問（FAQ）
費用や期間は要件によって変わります。利用者数やデータ、連携に加えて、権限や運用の範囲も分けて考えると、開発会社との会話が具体的になります。
契約照会システムの開発期間はどのくらいですか？
照会MVPは3〜6か月、複数保険会社・満期・履歴・権限・移行を含む標準システムは6〜12か月が目安です。複数拠点、複雑な名寄せ、書類、事故、手数料を含める場合は、期間が延びます。
基幹連携や並行稼働まで含めると、9〜18か月以上を見込むことがあります。
パッケージとスクラッチ開発はどちらが良いですか？
導入時期や求める機能、運用体制に応じて、開発方式を選びます。
- パッケージ・SaaS：短期導入や標準的な顧客・契約・満期管理を優先する場合に適しています。
- スクラッチ・クラウドネイティブ：独自データモデル、細粒度の権限、高い検索性能、複雑な基幹統合を優先し、継続運用できる体制がある場合に検討できます。
- 組み合わせ：標準機能をパッケージに寄せ、名寄せ・連携・権限だけを追加開発する方法もあります。
5年TCO、データ返却、保守体制、制度改定への対応を含めて比較します。
契約照会システムで最も重要なセキュリティ対策は何ですか？
重要なのは、認証後も利用者ごとに見てよい契約を判定する認可です。多要素認証、最小権限、行単位のアクセス制御、API・CSV出力制限を組み合わせます。
監査ログ、大量検索の検知、退職・異動時の即時停止も必要です。要件定義で権限マトリクスを作り、別店舗の契約やID書き換えをテスト条件にします。
あわせて、保険会社や委託先と共有する情報は、共有目的、項目、期間、削除方法も確認します。
小規模な代理店でも契約照会システムを導入できますか？
導入できます。顧客・契約検索、基本権限、データ更新日時、監査ログに対象を絞り、保険会社数と利用者数を限定したMVPから始めると、効果と課題を確認しやすくなります。
利用者が少なくても、顧客情報を扱う以上、認可、マスキング、出力制御、バックアップ、退職者の権限停止が必要です。将来の機能追加に備え、顧客IDと契約IDを拡張できる設計にします。
まとめ
契約照会システムは、正確なデータを必要な利用者へ安全に届ける業務基盤です。満期、更改、保全、事故、書類確認などの業務にもつなげます。
開発では、まず対象範囲、データ項目、名寄せ、権限を決めます。そのうえで、連携、移行、テスト、運用を順に決めていきます。
最初に決めておく項目
最初に、誰が使うか、どの保険会社・契約データを対象にするかを決めておきます。そのうえで、検索後にどの業務へつなげるか、利用者ごとに何を見せるかも定めます。
あわせて、5年間で投資できる金額も決めておきます。利用者数、保険会社数、連携本数、過去データ量、権限パターン、保存年数を整理しておくと、見積と開発方式を比べやすくなります。
次に行うべきアクション
次に行うのは、現場担当者へのヒアリングと、データの洗い出しです。Excel、保険会社ごとの画面、紙書類、既存システムから情報を集めます。その後、顧客、契約、履歴、書類、連携エラーごとに一覧にします。
代表的なデータは匿名化して、PoCの材料にします。同じRFPを複数の候補に渡し、検索精度、権限分離、連携エラー、移行、5年TCOを比べます。
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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。
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。