結論：R言語のシステム開発費は、簡易的な分析画面なら50万〜150万円、社内ダッシュボードなら150万〜500万円、
認証や予測モデルを含む業務アプリなら500万〜1,500万円が目安です。
ただし、Rのシステムは「Rのコードを書くだけ」で完成するものではありません。データの整備、
業務画面、データベース連携、認証、テスト、運用環境までをどこまで含めるかで、費用も開発期間も大きく変わります。
本記事では、R言語のシステムを発注する際に知っておきたい価格帯、費用の内訳、変動要因、
開発期間、コストを抑える方法を、2026年時点の公開情報と実務上の見積もり観点から解説します。
▼全体ガイドの記事
・R言語のシステム開発の完全ガイド
R言語のシステム開発とは？
R言語のシステムとは、統計解析、データ加工、可視化、予測モデルなどをRで実装し、
業務で使える画面やAPI、帳票、バッチにした仕組みです。特にShinyを使うと、
分析担当者が作成したRのロジックをブラウザで操作できるWebアプリへ展開しやすくなります。
Shinyで業務ダッシュボードや予測画面を作れます
- 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。
R言語のシステムで代表的なのは、売上や在庫を部門別に確認するダッシュボード、需要予測や予算シミュレーションを操作する画面。品質や物流の異常候補を確認する分析画面です。
CSVやデータベースからデータを読み込み、期間や部門を選択し、グラフや表を更新して、結果をCSVや帳票として出力する構成がよく使われます。
Positの公式事例では、不動産会社のRedfinが、更新に10分以上かかったりクラッシュしたりする表計算の予算モデルを。RとShinyのアプリへ置き換えています。
Rの予測処理とShinyのブラウザ画面を組み合わせ。利用者が複数のシナリオを短時間で比較できるようにした事例です（出典: Posit「Redfin customer story」、2026年閲覧）。
基幹処理は他システムと連携する構成が現実的です
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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。
Rは統計、可視化、機械学習、シミュレーションに強い一方で、受注、決済、在庫引当のような複雑なトランザクション処理や。極端に多い同時接続をRだけで担う場合は、設計と運用の難度が上がります。
そのため、取引データを管理する基幹システムは既存のJavaやTypeScript、ERPなどに置き。Rは分析・予測サービスとしてAPIやバッチで連携する構成が適しています。
この切り分けは費用にも直結します。
Rの画面だけを作るのか、業務データを登録・更新する機能まで持たせるのか、既存システムのAPIを利用できるのかで、必要な設計とテストが変わります。
見積もりでは「Rで作る機能」だけでなく、「Rの外側に必要な機能」も明確にすることが重要です。
R言語のシステム開発期間と進め方
R言語のシステム開発期間は、簡易的なPoCで2週間〜2か月、社内ダッシュボードで1〜4か月、
予測モデルや認証を含む業務アプリで4〜8か月が一つの目安です。全社利用、複数拠点、
規制産業、データ移行、冗長化まで含める場合は6〜18か月程度を見込むことがあります。
要件定義では業務課題とデータ条件を決めます
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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。
最初に、誰が何を判断するための画面なのかを決めます。
たとえば「営業会議の前日に受注見込みを確認する」「工場長が不良率の異常を発見する」のように利用場面を具体化し、KPI、更新頻度、対象期間。必要な出力を定義します。
分析精度だけを先に決めると、画面やデータ更新の工数が後から増えやすくなります。
同時に、利用者数、同時アクセス数、データ量、個人情報の有無、既存データベース、SSO、保存期間、障害時の復旧目標も確認します。
要件定義や企画に全体費用の10〜15%程度を充てる考え方は、R固有の調査ではなく業務システム全般の目安ですが。
R案件でもデータや非機能要件の確認に使えます（出典: NotebookLM調査ノートの業務システム共通論点、2026年）。
PoCで価値とデータ品質を早めに検証します
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要件が固まったら、いきなり全機能を開発せず、代表的なデータ1種類と利用者1部門に絞ってPoCを作ります。
グラフが表示できるかだけではなく、実際の担当者が判断に使えるか、欠損や表記揺れがどの程度あるか、応答時間が業務に耐えられるかを確認します。
PoCの段階では、デザインを細部まで作り込むより、主要な入力、集計、予測、出力の流れを通すことが大切です。
PoC・簡易ダッシュボードの費用を50万〜150万円程度に抑えられるかは、対象データと画面数を限定できるかで決まります。
PoC後に本番化する場合は、試作品のコードをそのまま使える部分と、認証・テスト・運用のために作り直す部分を分けて見積もります。
本番化では品質・権限・運用を組み込みます
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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。
本番化では、Gitによるソース管理、renvによるRパッケージ固定、Dockerなどを使った環境分離、ステージング環境、データベースの最小権限。ログと監視を整えます。
医療や製薬などでは、再現性や監査証跡、バリデーションの要否も確認します。これらは画面の見た目には現れませんが、運用開始後の障害や改修費を左右する重要な工程です。
Posit Connectの公式ドキュメントでは、SAMLやOpenID Connect、LDAPなどの認証方式、役割によるアクセス制御。
変更を記録する監査ログが説明されています（出典: Posit Connect Documentation、2026年版）。
SSOや監査ログを必要とする案件では、Shiny画面の開発費とは別に、基盤設定とセキュリティ検証の工数を確保します。
R言語のシステム開発費用相場と価格帯
R言語のシステム開発費は、RやShinyのライセンス料金だけで決まらず、要件定義、
データ加工、画面開発、モデル実装、連携、テスト、インフラ、保守を合計した金額です。
国内にR・Shiny開発だけの統一価格表はないため、以下は公開価格と一般的なWebアプリ開発相場を組み合わせた企画段階の目安です。
実際の金額はデータと要件を確認した正式見積で確定します。
PoC・簡易ダッシュボードは50万〜150万円が目安です
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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。
CSVまたは単一データベースからデータを読み込み、数個のグラフとフィルターを表示するPoCなら、50万〜150万円程度が目安です。
ログインを付けない社内検証、対象データが整っている案件、画面の利用者が少ない案件では、この価格帯に収まりやすくなります。
一方で、同じダッシュボードでも、複数のデータソースを統合する、マスタを変換する、毎日自動更新する、CSVを出力する。利用者ごとに表示を変えるといった機能を追加すると工数が増えます。
PoCの目的が「技術検証」なのか「そのまま業務利用する最小版」なのかを分けておくと、安い試作品と本番システムの価格差を説明しやすくなります。
社内業務ダッシュボードは150万〜500万円が目安です
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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。
部署別の権限、複数のグラフ、検索条件、CSV出力、定期更新、エラー処理、操作テストまで含める社内ダッシュボードは、150万〜500万円程度が目安です。
開発期間は1〜4か月程度で、データ接続と権限設計がスムーズなら短く、既存データの品質が低ければ長くなります。この価格帯では、画面数よりも「データを正しく使える状態にする作業」が費用を左右します。
たとえば、顧客コードの統一、日付や単位の変換、過去データの欠損補完、担当者ごとの閲覧範囲の確認が必要になると、Rの集計処理以外の作業が増えます。
見積書では、画面開発費とデータ整備費を分けて記載してもらうと比較しやすくなります。
予測・API・全社利用は500万〜5,000万円以上になります
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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。
予測モデル、シミュレーション、複数DB連携、API、SSO、監査ログ、CI/CD、性能試験、障害復旧設計まで含む業務アプリは。500万〜1,500万円程度が目安です。
多数の利用者、複数拠点、マルチテナント、データ移行、冗長化、規制対応まで必要になると、1,500万〜5,000万円以上になることがあります。
海外のShiny専門事業者Kimbodoは、Focused Shiny appを20,000ドルから。
複数ワークフローとPosit基盤の運用を含むアプリを35,000〜110,000ドルとして公開しています。
1ドル=150円で単純換算すると約300万円から約525万〜1,650万円ですが、為替、契約範囲、税、データ移行。
国内向けの要件定義費は含まれない可能性があります（出典: Kimbodo「Posit Application Development」、2026年確認）。
国内発注の価格をそのまま決める根拠ではなく、専門性のある開発の公開レンジとして参照します。
費用の内訳とR言語システムの料金体系
見積もりを比較するには、総額だけでなく、どの工程にいくら掛かるかを見る必要があります。
Rの実装費が安く見えても、要件定義、データ準備、認証、テスト、運用引き継ぎが別料金なら、
最終的な総額は上がります。初期費用、利用料、保守費を分けて確認することが大切です。
人件費は要件定義・データ・開発・テストに分かれます
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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。
人件費には、業務を整理する担当者、RやShinyを実装するエンジニア、データベースやインフラを担当するエンジニア、品質を確認するテスターなどの工数が含まれます。
小規模案件では一人が複数の役割を担うこともありますが、分析モデルを作る力と業務システムを運用する力は別の専門性です。
特に工数が膨らみやすいのは、データ項目の確認、既存システムとの接続、権限パターンの整理、異常値への対応、利用者受け入れテストです。
見積書の「開発一式」という表記だけでは判断しにくいため、担当者、工程、成果物、想定工数を確認します。
クラウド・データベース・監視の利用料が毎月掛かります
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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。
ランニングコストには、アプリを動かす実行環境、データベース、ストレージ、通信、バックアップ、監視、ログ保管が含まれます。
Rのコードを公開クラウドへ載せる場合は、データの保管場所、外部接続、秘密情報の管理、利用規約を確認します。個人情報や機密情報を扱う場合は、無料プランだけで判断しないことが重要です。
Posit公式のshinyapps.io料金ページでは、Freeが月0ドル、Starterが月13ドル、Basicが月49ドル。
Standardが月119ドル、Professionalが月349ドルです。
Standardには認証、Professionalにはカスタムドメインが含まれますが、SSO、RBAC、データ連携。
自社ネットワーク接続が必要なら別の基盤を比較します（出典: Posit「shinyapps.io」、2026年8月確認）。
料金は米ドル建てで、税や為替が加わるため、日本円の予算は余裕を持って計画します。
保守費は初期費用の15〜20%を起点に考えます
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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。
保守費には、障害対応、問い合わせ対応、Rパッケージ更新、OSやミドルウェアの更新、バックアップ確認、脆弱性対応、モデル精度の点検、軽微な改修が含まれます。
業務システム全般の目安として、年間保守費を初期開発費の15〜20%程度とする考え方があります。
たとえば初期費用が1,000万円なら、年150万〜200万円程度を起点にし、24時間監視や大規模な追加開発は別途見積もります。
Rパッケージは便利ですが、更新によって計算結果や表示が変わることがあります。
renvなどでバージョンを固定し、検証環境で回帰テストを行ってから本番へ反映する運用を契約に含めると、安定稼働につながります。
保守を価格だけで比較せず、対応時間、対象範囲、月間の作業時間、引き継ぎ方法まで確認します。
費用が変動する主な要因
同じR言語のシステムでも、データの状態、利用者の範囲、セキュリティ、予測モデル、
既存システムとの接続によって費用が変わります。安い見積もりと高い見積もりの差を理解するには、
機能数だけではなく、品質と運用の条件を比較する必要があります。
データ量と品質が見積もりを大きく左右します
- 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。
データが一つのCSVに整理されている場合と、複数のExcel、基幹DB、外部APIに分散している場合では、接続と加工の工数が異なります。
欠損、重複、単位の違い、コード体系の変更履歴があると、分析ロジックを作る前にデータクレンジングが必要です。
また、1日1回のバッチでよいのか、数分ごとの更新が必要なのか、過去何年分を保持するのかでも、データベースとインフラの設計が変わります。
見積もり前に、サンプルデータ、項目定義、更新頻度、件数、欠損率を共有できると、後からの追加費用を抑えやすくなります。
SSO・権限・監査ログの要件で価格が上がります
- 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。
誰でも閲覧できる検証画面と、部署・役職・顧客単位で閲覧範囲を制限する業務アプリでは、必要な設計が異なります。
社内SSO、Active Directory、SAML、OpenID Connect、LDAPとの連携、操作ログ、データのマスキング、通信暗号化。
バックアップ復元テストまで含めると、アプリ開発費に加えて基盤とセキュリティの工数が必要です。
Posit Connectの公式資料では、認証方法を一つの外部プロバイダーまたは内蔵パスワードから選び、ユーザーとグループの権限を管理できます。
また、監査ログはシステム変更を記録し。無効化できない仕組みと説明されています（出典: Posit Connect Authentication and Auditing、2026年版）。
認証が必要な案件では、Standard以上のクラウド料金だけで済むとは限らず、社内IdPとの接続試験まで予算化します。
モデルの精度と応答性能も追加工数になります
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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。
予測モデルを既に社内で保有しているか、Rで新しく設計・学習するかで費用は変わります。
精度評価、学習データの更新、モデルの説明、再学習の条件、予測結果の保存、担当者による承認フローが必要なら、単なるグラフ表示よりも多くの工数が掛かります。
利用者が増える場合は、Rの計算を毎回実行するのか、集計結果を事前に作るのか、処理をキューに入れるのかを検討します。
応答時間の目標、同時アクセス数、1回あたりのデータ量を決めずに開発を始めると、リリース前に性能改善の費用が追加されやすくなります。
R言語システムの費用を抑えるポイント
費用を抑えるときは、単価を下げることより、作らない範囲を明確にし、後から高額な作り直しが発生しないようにすることが重要です。
Rの強みである分析・予測に集中し、業務上必要な品質を保ちながら段階的に拡張します。
利用者とKPIを絞って小さく始めます
- 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。
最初から全社のすべての指標を載せず、意思決定に直結する一つの業務と、代表的な利用者に絞ります。たとえば営業部門の週次予測だけを対象にし、月次の経営分析や他部門の画面は次の段階に回す方法です。
画面数、データソース、権限パターンを限定できると、50万〜150万円程度のPoCから始めやすくなります。
ただし、将来の拡張を考えたデータ項目名、API境界、ソース管理、パッケージ固定は初期から整えます。
目先の費用だけを優先して、試作品を属人的なスクリプトのまま運用すると、本番化の際に作り直しが発生し、結果として総費用が増えるためです。
既存のデータ基盤とR資産を再利用します
- 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。
既存のRスクリプト、モデル、SQL、データマート、認証基盤を再利用できるかを確認します。
再利用する場合も、コードのテスト、依存パッケージ、著作権、ライセンス、作成者以外が保守できるかを確認することが必要です。
動くコードをそのまま画面に貼り付けるのではなく、入力、計算、出力を分離すると、後の改修費を抑えやすくなります。
データ基盤が整っていない場合は、画面開発の前にすべてを作り込むのではなく、対象業務に必要なデータマートを一つ作ります。
R側で毎回複雑な結合や変換を行うより、更新済みの集計テーブルを利用した方が、応答性能と保守性の両方を改善できることがあります。
成果物と保守範囲を契約前に固定します
- 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。
準委任か請負か、仕様変更をどのように扱うか、検収の条件、ソースコードとクラウド環境の所有者、Rパッケージのライセンス、ドキュメントの範囲を契約前に整理します。
安い見積もりでも、テスト仕様書、操作マニュアル、運用手順、障害時の連絡先が含まれていなければ、社内で追加作業が発生します。
また、年間保守の対象を「障害対応だけ」にするのか、「軽微な画面変更やパッケージ更新」まで含めるのかで、年額が変わります。
費用を正確に抑えるには、初期開発費を下げるより、変更のルールと保守の範囲を明確にする方が効果的です。
見積もりを取る際のポイント
R言語のシステムを発注するときは、キーワードだけで「Rのシステムを作りたい」と伝えるのではなく、
業務、データ、利用者、品質、予算、期限を一緒に伝えます。発注先がRの分析だけでなく、
Webアプリ、データベース、認証、運用まで設計できるかを判断するためです。
見積もり前にRFPとサンプルデータを準備します
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RFPには、目的、対象業務、利用者、画面の例、KPI、データソース、更新頻度、予測の有無、CSV出力、権限、SSO、個人情報、想定同時接続数。希望時期を記載します。
完成イメージが分からなければ、Excelや手書きの画面でも構いません。発注者が提供できる資料と、開発会社に調査してほしい事項を分けておくと、提案の比較がしやすくなります。
サンプルデータは、実データを匿名化したうえで、通常値だけでなく欠損、重複、異常値を含めます。データがきれいすぎると、納品後に初めて実運用の問題が発覚します。
サンプルの項目定義と件数を渡し、データ整備が見積もりに含まれているかを確認します。
複数社の提案を同じ条件で比較します
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可能であれば2〜3社へ同じ資料を渡し、初期費用、開発期間、体制、利用料、保守費、前提条件を同じ表現で出してもらいます。
RとShinyの実績だけでなく、データベース連携、SSO、性能改善、テスト、引き継ぎの経験を確認します。価格が大きく違う場合は、機能の抜け、データ整備、セキュリティ、保守のどこが違うのかを質問します。
海外の専門会社を候補に含めるときは、円建て対応、時差、日本語での要件定義、個人情報の委託先管理、準拠法、障害対応時間を確認します。
国内会社を選ぶ場合も、Rの分析担当と業務システム担当が同じチームにいるか、担当者退職後の保守体制があるかを確認します。
追加費用が発生する条件を先に確認します
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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。
追加費用が発生しやすい条件には、データ項目の追加、外部APIの仕様変更、利用者や権限の追加、画面デザインの変更、モデル精度の再検討、同時接続数の増加があります。
これらを「仕様変更」として扱うのか、一定範囲を標準作業に含めるのかを契約に書きます。RパッケージやPosit基盤の更新で動作確認が必要になった場合、保守費に含まれるかも重要です。
2025〜2026年には、Posit Connect CloudでGit連携、定期実行、計算資源設定。
カスタムドメインなどの機能が更新されています（出典: Posit Connect Cloud「What’s New」、2026年確認）。
サービスや機能が変わる可能性を前提に、更新時の検証担当と費用負担を決めておきます。
よくある質問（FAQ）
ここでは、R言語のシステム開発を検討する際に特に多い疑問へ回答します。費用はあくまで要件と条件によって変わるため、
回答の価格帯は企画段階の目安としてご覧ください。
R言語のシステムは500万円で作れますか？
社内ダッシュボードや限定された予測アプリであれば、500万円以内に収まる可能性があります。
ただし、複数DB連携、SSO、監査ログ、データ移行、厳格な性能要件を同時に含める場合は、
500万〜1,500万円以上になることがあります。
shinyapps.ioを使えば開発費は無料になりますか？
shinyapps.ioには無料プランがありますが、無料になるのは主にホスティングの一部です。
要件定義、Rコードの整理、画面開発、データ連携、テスト、保守の費用は別に必要です。
無料プランはアプリ数や稼働時間に制限があり、認証やカスタムドメインが必要な場合は有料プランや別基盤を検討します。
R言語だけで業務システムを作るべきですか？
分析、可視化、予測、シミュレーションを中心にするなら、RとShinyの組み合わせは有力です。
一方、受発注、決済、在庫引当、複雑なワークフローを中心にするなら、既存の業務システムや別言語のサービスと連携する構成が適しています。
Rだけに限定せず、業務ごとに最適な技術を分ける方が、開発費と運用リスクを抑えやすくなります。
まとめ
R言語のシステム開発費は、PoC・簡易ダッシュボードで50万〜150万円、社内業務ダッシュボードで150万〜500万円、
予測・API・認証を含む業務アプリで500万〜1,500万円、全社利用や規制対応で1,500万〜5,000万円以上が目安です。
これらはR固有の公定価格ではなく、公開価格、一般的なWebアプリ相場、要件定義や運用の工数を踏まえた企画段階のレンジです。
費用は画面数よりデータ・権限・運用で変わります
見積もりでは、画面の数だけでなく、データ品質、更新頻度、予測モデル、同時アクセス数、
SSO、監査ログ、バックアップ、保守の範囲を確認します。Rの分析機能を早く業務へ届けたい場合は、
対象業務と利用者を絞ったPoCから始め、効果を確認して段階的に本番化する方法が有効です。
最初に業務課題と見積条件を一枚に整理します
- 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。
発注前には、目的、KPI、サンプルデータ、利用者、権限、セキュリティ、希望時期、予算、保守担当を一枚にまとめます。
その資料をもとに複数社から提案を受け、初期費用だけでなく、開発期間、利用料、保守費、成果物、追加費用の条件まで比較すると。自社に合うR言語のシステムを現実的な予算で進めやすくなります。
▼全体ガイドの記事
・R言語の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。