結論：RAGシステム開発の費用相場は、小規模な検証なら50万〜300万円程度、本番導入なら300万〜1,500万円程度が目安ですが、
データ整備・権限管理・既存システム連携の範囲で大きく変わります。
RAGは、社内文書やマニュアルを検索してから生成AIに回答させる仕組みです。この記事では、
RAGシステムの費用相場、内訳、開発期間、価格が変動する理由、見積もりで確認すべき項目、
コストを抑えながら本番運用へ進む方法を、2026年時点の公開情報をもとに解説します。
▼全体ガイドの記事
・RAGシステム開発の完全ガイド
RAGシステムの全体像
RAGシステムは、生成AIの回答前に社内データを検索し、検索結果を根拠として回答を作成する業務システムです。
単なるチャット画面ではなく、データを取り込む仕組み、検索基盤、生成AI、認証、ログ、
評価機能まで含めて初めて業務利用に耐える構成になります。
RAGシステムとは何ですか？
- 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。
RAGはRetrieval-Augmented Generationの略で、日本語では検索拡張生成と呼ばれます。
LLMに社内資料を再学習させるのではなく、質問に関係する文書を検索し、その内容を一時的なコンテキストとしてLLMに渡します。
そのため、規程やFAQの改訂をインデックスへ反映できれば、モデルを再学習しなくても最新情報を回答に利用できます。
一般的には、文書収集、OCRやテキスト化、チャンク分割、埋め込み生成、ベクトル検索またはキーワード検索、検索結果の再順位付け、LLMによる回答生成。根拠表示、ログと評価という流れで構築されます。
費用を見積もるときは、最後のチャット画面だけでなく、前半のデータ処理と後半の運用まで含めることが重要です。
どのような業務で使われますか？
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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。
代表的な用途は、社内規程や就業規則の検索、製品マニュアルや保守履歴の参照、営業担当者の提案支援、社内ITヘルプデスク、契約書や過去事例の要約です。
たとえば製造業であれば、熟練者の作業手順や設備トラブルの記録を検索し、問い合わせへの一次回答を支援できます。金融機関であれば、改訂の多い規程を参照して回答と根拠文書を同時に表示できます。
ただし、RAGを導入すれば自動的に正答率が上がるわけではありません。古い資料、重複した文書、矛盾する版、表の崩れ、質問者が閲覧できない資料の混入は、誤回答や情報漏えいにつながります。
したがって、費用対効果は「自然な回答が出たか」だけでなく、根拠を示せたか、権限外の情報を出さなかったか、問い合わせ時間を削減できたかで判断します。
RAGシステム開発の費用相場はいくらですか？
結論として、RAGシステムの費用は小規模PoCで50万〜300万円程度、1〜2部署の本番導入で300万〜1,500万円程度が一つの目安です。
複数部門の基幹システム連携、厳格な権限管理、閉域ネットワーク、マルチモーダル処理まで含めると、
1,500万〜3,000万円以上になる場合があります。
小規模PoCは50万〜300万円程度です
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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。
小規模PoCは、1つの業務、1〜2種類の文書、限定された利用者、簡易的なチャット画面を対象にする検証です。
公開されている2026年の国内開発会社資料では。
1〜2業務に特化した小規模PoCを50万〜200万円程度とする例があります（出典: 株式会社ルートチーム「RAG開発の費用相場と外注のポイント」、2026年）。
一方、OCR、データ分類、部門別のアクセス権、既存ストレージ連携、評価データ作成まで含める場合は、300万〜800万円程度の提案になることもあります。
PoCで大切なのは、見栄えのよいデモを作ることではありません。
実際に現場で尋ねられる質問を数十〜数百問用意し、正しい文書を引用できるか、答えられないときに拒否できるか、回答時間が許容範囲かを確認します。
検証範囲を絞りつつ、評価基準を先に決めておくと、本番へ進めないPoCに費用を使い続けるリスクを下げられます。
本番導入は300万〜1,500万円程度が目安です
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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。
本番導入では、利用者認証、文書単位のアクセス制御、SSO、管理画面、更新処理、監査ログ、根拠表示、障害監視、バックアップ、運用手順まで必要になります。
2026年の公開資料では、1〜2部署の軽量本番を300万〜500万円程度。
全社展開や複数システム連携を500万〜1,500万円以上とする目安が示されています（出典: 株式会社ルートチーム、2026年）。
この金額は定価ではなく、データ量、連携数、セキュリティ要件によって変動する参考レンジです。
複数部門が異なる権限で同じナレッジ基盤を使う場合は、検索結果を表示する前に利用者の所属や役職を照合する必要があります。
基幹システムのAPI連携、オンプレミスのファイルサーバー接続、閉域ネットワーク、冗長化、画像や表を扱うマルチモーダル処理まで追加すると。1,500万〜3,000万円以上のレンジも想定されます。
大規模な独自開発では、GPUやネットワーク基盤の構築費を含めて、数千万円規模となる可能性もありますが。個別要件を確認しない特定金額の断定はできません。
RAGシステムの費用内訳はどこにかかりますか？
見積書では、RAGの開発費を一つのパッケージ価格として見るのではなく、データ、検索、
生成AI、画面、セキュリティ、検証、運用に分けて確認します。特にデータ整備と既存システム連携は、
チャット画面よりも工数が膨らみやすい部分です。
データ整備・検索基盤の費用です
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文書の収集、重複や旧版の整理、OCR、タイトルや部署などのメタデータ付与、チャンク分割、埋め込み生成、インデックス作成がデータ関連の主な費用です。
PDFの文字情報だけを扱うのか、スキャン画像、表、図面、Excel、メール、SharePoint、ファイルサーバーまで対象にするのかで。処理方法と検証工数が変わります。
海外の2026年分析では、データクリーニングがRAG予算の30〜50％を占めるケースがあるとされています。
（出典: GMWARE「RAG Implementation Cost in 2026」、2026年）。
日本企業の案件にそのまま適用できる公的統計ではありませんが、見積もりでデータ整備費が独立項目になっているかを確認する目安になります。
資料を整理せずに検索基盤だけ作ると、後から再処理や作り直しが発生しやすくなります。
アプリ・認証・セキュリティの費用です
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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。
チャット画面、管理画面、回答の根拠表示、利用者の権限に応じた検索、SSOやIAM連携、監査ログ、暗号化、バックアップ、レート制限。異常検知などがアプリとセキュリティの費用になります。
一般公開のFAQなら認証要件を抑えられますが、社内規程や顧客情報を扱う場合は、文書単位のACLと検索結果のフィルタリングを設計しなければなりません。
デジタル庁の生成AI調達ガイドラインでは、RAGの検索先にある機密情報が不適切に出力されないよう。検索先のアクセス権限に不備がないことを確認する項目が示されています。
また、プロンプトインジェクションによる防御回避、バックエンドへの意図しない操作。
出力根拠の表示も評価対象です（出典: デジタル庁「行政の進化と革新のための生成AIの調達・利活用に係るガイドライン」、2025年）。
これらを要件に含めるほど初期費用は増えますが、後付けの改修より先に設計したほうが総費用を抑えやすくなります。
LLM・クラウド・保守運用の費用です
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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。
初期開発費とは別に、LLMの入出力、埋め込み生成、ベクトル検索、検索インデックス、ストレージ、ログ、ネットワーク、監視の利用料が発生します。
AWS Bedrockの公式料金表では、モデルごとに入力トークンと出力トークンの単価が異なり。
対象モデルではバッチ推論がオンデマンドより50％低い料金になる案内もあります（出典: AWS「Amazon Bedrock Pricing」。2026年8月確認）。
ただし、モデル、リージョン、契約、処理方式で変わるため、見積もり時点の料金表で再計算します。
Google Cloudの公開料金例では、モデル最適化のチャット用途について、入力100万トークンあたり約0.16〜1.89ドル。
出力100万トークンあたり約0.63〜7.50ドルの幅が示されています。
（出典: Google Cloud「Agent Platform Model Optimizer Pricing」、2026年8月確認）。
これはAPI利用料の一例であり、検索・保存・ログの料金は別です。
国内の公開資料では、データ更新、精度改善、障害対応を含む保守運用を月10万〜80万円程度、または月20万〜80万円程度とする目安があります。
利用料と保守費を分けて見積もると、利用者数が増えたときの予算を管理しやすくなります。
RAGシステム開発の進め方と期間
RAG開発は、企画、データ棚卸し、PoC、設計・開発、評価、リリース、運用改善の順に進めると、
費用の膨張を抑えやすくなります。期間は小規模PoCで2〜6週間、権限やデータ整備を含むPoCで1〜3か月、
標準的な本番導入で2〜4か月、複数部門や基幹連携を含む場合で4〜9か月程度が目安です。
要件定義・データ棚卸しは1〜3週間程度です
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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。
最初に、誰のどの業務を改善するのかを決めます。問い合わせ回答時間、マニュアルを探す時間、一次回答の作成時間など、削減したい指標を1〜2個に絞ります。
次に、対象文書の種類、文書数、容量、改訂頻度、所有者、機密区分、権限、保存場所を整理します。この段階では、要件をMUSTとWANTに分けることが大切です。
「根拠文書を表示する」「権限外の文書を検索しない」「更新や削除を反映する」はMUSTに置き、音声入力や複数言語対応などは効果と費用を見ながらWANTに回します。
文書の所有権、仕様書やソースの引き渡し、運用担当者の役割も、後から争点にならないように確認します。
PoC・評価は2〜6週間程度です
- 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。
PoCでは、実データを一部取り込み、検索方式、チャンクサイズ、埋め込みモデル、プロンプト、回答拒否の条件を検証します。
評価用の質問は、簡単な質問だけでなく、複数文書をまたぐ質問、旧版と新版が混在する質問、権限外の情報を尋ねる質問、答えが存在しない質問を含めます。成功条件は、回答の自然さだけで決めません。
正しい根拠を引用できる割合、根拠が回答を支えている割合、回答不能時の拒否、検索と生成にかかる時間、利用者ごとの情報分離、問い合わせ工数の削減を確認します。
海外の2026年分析でも、6〜10週間のPoCを評価ゲート付きで計画する例が示されており。期間よりも判定基準を先に合意することが重要です（出典: GMWARE、2026年）。
設計・開発・テスト・リリースは2〜9か月程度です
- 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。
本番化では、検索基盤とLLMの構成を決め、認証・権限、データ更新、管理画面、監査ログ、監視、障害時の切り戻しを実装します。
社内クラウドで進めるのか、AWS BedrockやAzure AI Searchなどのマネージドサービスを使うのか。
OSSと自社クラウドで構築するのか、閉域・オンプレミスにするのかで、初期費用と運用負担の分担が変わります。
リリース前には、機能テストだけでなく、権限テスト、文書更新テスト、削除反映テスト、負荷テスト、プロンプトインジェクションの試験、誤回答の確認を行います。
初回リリースを一部署に限定し、利用状況と質問ログを見ながら対象文書や検索設定を改善する段階展開なら、全社一括導入よりもリスクと初期費用を抑えやすくなります。
RAGシステムの費用が変動する要因
同じRAGシステムという名前でも、必要な機能と責任範囲によって見積金額は大きく異なります。
価格だけで比較すると、後から追加費用が発生したり、必要な安全対策が削られたりするため、
変動要因を先に把握しておきます。
文書量・形式・更新頻度で変わります
- 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。
文書が数十ファイルなのか、数十万ファイルなのかで、取り込み、インデックス、保管、評価の工数が変わります。
テキスト中心なら比較的整理しやすい一方、スキャンPDF、図表、画像、CADやExcelを含むと、OCRや構造理解の精度確認が必要です。
毎日更新される資料では差分取り込みや削除反映が必要になり、年に数回しか改訂されない資料より運用費が増えます。文書の内容だけでなく、文書の状態も費用に影響します。
所有者が不明な資料、版数が付いていない資料、同じ規程のコピーが複数ある状態では、検索技術よりもデータガバナンスの整理が先になります。
RAGの見積もりには、対象文書の棚卸しと不要資料の除外を含めるか、発注者側で実施するかを明記します。
利用者数・権限・連携先で変わります
- 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。
数人の検証利用と、数千人が毎日使う社内基盤では、必要な性能、監視、障害対応、料金管理が異なります。
部署ごとの閲覧権限、顧客ごとのテナント分離、役職による参照範囲を実装する場合は、認証情報を検索条件へ連動させる設計が必要です。
SharePointやGoogle Driveなどの文書基盤だけを接続するのか、ファイルサーバー、CRM、ERP、チケット管理。基幹データベースまで接続するのかでも費用は変わります。
連携先が増えるほどAPI仕様の確認、データ形式の変換、障害時の再実行、権限継承、契約やライセンスの調整が必要になります。連携開発費と保守費を別項目で提示してもらうと、見積もりの比較がしやすくなります。
セキュリティ・運用要件で変わります
- 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。
外部クラウドの標準構成で始めるのか、専用クラウド、閉域、オンプレミスで構築するのかによって、ネットワーク、GPU、監視、バックアップ、冗長化の費用が変わります。
個人情報、営業秘密、顧客情報、契約書を扱う場合は、保存場所、学習利用の有無、ログの保持期間、削除方法、委託先の再委託を契約で確認します。
経済産業省とIPA・AISIが2026年3月に公表したAI事業者ガイドライン第1.2版では、AIの安全な活用に向けて。
データの信頼性や運用上のリスクを継続的に確認する考え方が示されています（出典: 経済産業省・IPA/AISI「AI事業者ガイドライン 第1.2版」。2026年）。
RAGでは、文書更新、検索品質、アクセス権、モデル変更を運用で管理する必要があります。保守契約に、月次の精度評価、インデックス更新、障害対応、モデル切り替えの範囲が含まれるかを確認します。
RAGシステムのコストを最適化するポイント
コスト最適化は、単に安いモデルや安い開発会社を選ぶことではありません。使わないデータや機能を最初から作らず、
効果を測れる範囲に絞り、後から拡張できる構成にすることが基本です。
対象業務とデータを絞って始めます
- 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。
最初から全社の全資料を取り込むのではなく、問い合わせ件数が多く、回答の根拠を確認しやすい業務から始めます。
たとえば社内ITヘルプデスク、製品FAQ、営業資料の検索などは、質問と正解文書を集めやすく、効果を測りやすい領域です。
対象文書を限定すると、OCR、メタデータ付与、評価質問作成、権限確認の工数も抑えられます。
PoCで効果が確認できたら、利用部門、文書形式、連携先を一つずつ増やします。段階展開の条件と、次の投資を判断する数値を最初に決めておくと、予算を管理しやすくなります。
マネージドサービスとモデルを使い分けます
- 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。
AWS Bedrock、Azure AI Search、Google Cloudなどのマネージドサービスを使うと。検索やモデル実行の基盤を一から構築する工数を減らせます。
既存クラウドの認証、ログ、ネットワークを活かせる場合は、環境構築の重複も抑えられます。
一方で、利用料が従量課金になるため、想定質問数、1回あたりの入力・出力トークン、インデックス更新頻度を使って月額を試算します。
すべての質問に高価なモデルを使う必要はありません。簡単な検索や分類は軽量モデル、複雑な要約や判断補助は高性能モデルというように処理を分ける方法があります。
ただし、モデルを安くすることを優先して、回答品質、根拠表示、個人情報保護、応答時間を損なわないよう、同じ評価セットで比較します。
評価・契約・運用を後回しにしません
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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。
初期費用を抑えるために評価や運用を削ると、本番後に誤回答や権限漏れが見つかり、改修費が増える可能性があります。
PoCの段階で、評価質問、合格基準、ログの扱い、文書更新、障害対応、回答を人が確認する業務フローまで決めておきます。
また、RAGでは検索データベース、パーサー、テキスト分割プログラム、ベクトル変換プログラム、プロンプトや評価シナリオなど、成果物の範囲が複数に分かれます。
デジタル庁の2026年改定案でも、RAGを含む場合のデータベースや関連プログラムの権利帰属・利用方法を契約に盛り込む考え方が示されています。
納品物、データ所有権、移行支援、モデル変更時の対応を契約に明記すると、将来のベンダーロックインや追加請求のリスクを下げられます。
RAGシステムの見積もりを取る際のポイント
RAGシステムを外注するときは、「AIチャットを作りたい」と伝えるだけでは、会社ごとの見積もり条件が揃いません。
対象業務、データ、利用者、権限、連携、評価、運用を同じ前提で提示し、初期費用と月額費用を分けて比較します。
RFPには比較できる前提を書きます
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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。
RFPや相談資料には、対象業務、想定利用者数、対象部門、文書の種類とおおよその量、更新頻度、保存場所、既存システム、機密区分、希望する認証方式。回答の根拠表示、評価方法、希望納期を記載します。
文書量や質問数が未確定なら、少量・標準・大規模の3パターンで見積もってもらう方法があります。機能要件だけでなく、非機能要件も確認します。
たとえば、回答時間の目標、同時利用者数、ログ保持期間、障害時の復旧目標、バックアップ頻度、データの保存地域、学習への利用有無、削除依頼への対応。脆弱性対応の責任分界を明記します。
これらが曖昧だと、初期見積もりが安く見えても本番移行時に追加費用が発生しやすくなります。
複数社を同じ条件で比較します
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候補会社には、同じRFPを渡して、PoC費用、本番化費用、クラウドやLLMの利用料、月額保守、データ更新費、追加連携費を分けて提示してもらいます。
価格だけでなく、自社データを使った評価結果、文書・表・画像への対応、権限継承、削除反映、レッドチーミング、モデルや検索基盤を変更できる可搬性も比較します。
RAGの開発実績がある会社でも、業務システムの運用経験やデータ連携の範囲は異なります。
PoC後に本番を誰が担当するのか、既存の認証基盤やデータ基盤を理解しているか、障害時の連絡窓口はどこか、精度改善を月額保守に含めるかを確認します。
3社程度に同じ条件で相談すると、提案内容の違いと費用の根拠を把握しやすくなります。
安さより追加費用と責任分界を確認します
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見積もりが安い場合は、何が含まれていないのかを確認します。
データの整理、OCR、権限設計、評価セット作成、既存システム連携、セキュリティ試験、リリース後の精度改善が別料金になっていないか。LLM・検索・ストレージの従量課金を誰が負担するかを確認します。
また、RAGは文書の品質と更新責任者が決まらなければ、運用開始後に精度が下がります。文書を登録する担当者、廃止文書を削除する担当者、回答を確認する業務部門、システムを保守する開発会社の責任を分けます。
データ所有権や仕様書の引き渡し条件も契約に入れると、将来的に別のモデルや開発会社へ移行しやすくなります。
よくある質問
RAGシステムの費用について、発注前によく寄せられる質問をまとめます。相場はあくまで前提条件付きのレンジですので、
自社の文書量、利用者、連携先、セキュリティ要件を当てはめて確認します。
RAGシステムは最低いくらから開発できますか？
公開されている国内の2026年目安では、1〜2業務に絞った小規模PoCは50万〜200万円程度とされる例があります。
対象文書が少なく、既存のクラウドや認証を使い、簡易画面で検証する場合のレンジです。
OCR、権限管理、既存システム連携、評価設計を含める場合は300万円以上になる可能性があります。
RAGの開発費と月額費用は別にかかりますか？
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通常は別に考えます。
開発費には要件定義、データ取り込み、検索と生成の実装、画面、認証、テストなどが含まれ、月額費用にはクラウド、LLM、検索インデックス、ストレージ。ログ、監視、文書更新、精度改善などが含まれます。
保守運用の公開目安は月10万〜80万円程度ですが、利用料や対応時間、SLAの有無によって変わります。
社内の機密情報をRAGで扱っても安全ですか？
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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。
安全性は、利用するクラウド名だけで決まらず、検索先のアクセス権限、認証、保存場所、学習利用の有無、ログ、入力と出力の制御、運用体制で決まります。
文書単位のACL、SSO、暗号化、監査ログ、回答根拠、回答拒否、プロンプトインジェクション試験を要件に含め、個人情報保護法や業界規制。契約上のデータ利用条件を確認します。
RAGとファインチューニングはどちらが安いですか？
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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。
社内規程やFAQなど、参照すべき情報が頻繁に更新される用途では、まずRAGを検討することが多いです。RAGは文書を更新して検索インデックスへ反映しやすく、回答の根拠を示しやすいからです。
回答の口調や定型形式を学習させたい場合はファインチューニングが候補になりますが、学習データの準備や再学習、評価の費用が別に発生します。
まとめ
RAGシステム開発の費用相場は、小規模PoCで50万〜300万円程度、標準的な本番導入で300万〜1,500万円程度が目安です。
複数部門・基幹連携・厳格な権限管理・閉域構成まで含める場合は、1,500万〜3,000万円以上になる可能性があります。
いずれも公開資料に基づく参考レンジであり、固定価格ではありません。
費用を決めるのはAIの種類だけではありません
- 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。
金額を左右するのは、文書量と形式、更新頻度、利用者数、権限、既存システム連携、検索精度の評価、セキュリティ、運用保守です。
チャット画面だけを安く作っても、データが古い、根拠が出ない、権限外の情報が表示される状態では業務システムとして使えません。見積もりでは、データ整備費、連携費、従量課金、保守費を分けて確認します。
小さく検証し、根拠と権限を確認してから広げます
- 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。
最初から全社展開するのではなく、対象業務と文書を絞ったPoCで、正しい根拠を引用できるか、回答不能時に拒否できるか。検索時間や問い合わせ工数を削減できるかを検証します。
評価基準を満たしたら、利用部門、データソース、権限、連携機能を段階的に増やします。
RAGシステムの開発会社へ相談するときは、この記事の費用レンジを出発点に、自社の前提を整理して複数社へ同じ条件で見積もりを依頼します。
▼全体ガイドの記事
・RAG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。