RAGシステム開発の発注/外注/依頼/委託方法について

RAGシステムの発注・外注では、安価なチャット画面を作るだけでなく、検索対象データの整備、利用者ごとの権限管理、回答の根拠表示、運用後の精度改善までを一つの業務システムとして定義することが重要です。

本記事では、RAGシステムを開発会社へ依頼するときの発注形態の選び方、RFPと要件の整理方法、請負・準委任などの契約形態、PoCから本番までの費用相場、委託先と見積書を比較するポイントを解説します。RAGのデモを見て「便利そう」と感じた段階から、社内で継続利用できる仕組みを発注する段階へ進むための実務ガイドです。

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RAGシステムを発注・外注するときの全体像

RAGは、社内文書やFAQ、規程、マニュアル、データベースなどから質問に関連する情報を検索し、その結果をLLMへ渡して回答を生成する仕組みです。発注対象は生成AIのモデルだけではなく、文書収集、OCR、チャンク分割、埋め込み、検索、回答生成、引用、認証、ログ、評価、監視まで広がります。

LLM単体は一般的な知識をもとに文章を生成しますが、社内の最新規程や自社製品の情報を正確に参照できるとは限りません。ファインチューニングはモデルの応答傾向を調整する方法であり、頻繁に改訂される文書を毎回学習し直す用途には負担が生じます。RAGなら、検索インデックスを更新することで参照情報を差し替えやすく、回答に文書名やページ番号を添えて検証しやすくなります。

ただし、RAGは検索結果が誤っていれば回答も誤る仕組みです。古い文書、重複文書、表の崩れ、権限設定の漏れ、質問に対する正解データの不足は、精度と安全性を同時に下げます。そのため発注時は「AIに何を答えさせるか」だけでなく、「何を検索させないか」「答えられないときにどう拒否するか」まで指定します。

最低限、要件定義書、構成図、データ連携仕様、検索・生成の設定、評価データと評価結果、テスト仕様書、操作マニュアル、運用手順書を納品物に含めます。RAGではデータベースだけでなく、文書を検索用テキストへ変換するパーサー、チャンク分割プログラム、ベクトル変換プログラム、プロンプトのテンプレートが実質的な成果物になる場合があります。

デジタル庁の生成AI調達に関する2026年の改定資料でも、RAGの納品物についてデータベースだけでなく、検索用テキストへの変換や分割、ベクトル変換に関するプログラムの扱いを契約で検討する考え方が示されています。自社で保守・移行できる状態を目指すなら、ソースコード、設定値、評価用データ、クラウド環境の構築手順、第三者サービスの利用条件を納品範囲と権利関係の両面から確認します。

発注形態はどれが合っていますか？

発注形態は、必要なカスタマイズの量、機密性、既存システムとの連携、社内に保守できる人材がいるかで決めます。小さく試す段階と、全社の業務データを扱う本番導入では適した選択肢が異なるため、最初から一つに固定せず、PoCと本番の方式を分けて比較することが有効です。

既製のRAGサービスや、AWS Bedrock、Microsoft Azure、Google Cloudなどのマネージド基盤を利用する方式は、短期間で検証しやすい選択肢です。文書登録、検索、チャット画面、モデル接続などが用意されていれば、ゼロから作る工数を抑えられます。社内FAQや限定されたマニュアルの検索など、業務範囲が明確で、標準的な認証とデータ連携で足りる場合に向いています。

一方で、複雑な職務権限、独自のワークフロー、基幹システムのリアルタイム参照、オンプレミスの閉域要件などは追加開発になりやすいです。初期費用だけで判断せず、データ保管場所、モデルへの入力データの扱い、学習利用の有無、解約時のデータ出力、利用量に応じた課金、提供会社の仕様変更を確認します。

自社の業務フローや権限モデルに合わせる必要がある場合は、開発会社へ個別開発を委託します。検索方式、チャンク設計、リランキング、モデル選択、画面、認証、評価ダッシュボードまで柔軟に設計できることが利点です。既存のファイルサーバー、SharePoint、ERP、CRM、文書管理システムを横断する場合も、個別開発のほうが責任範囲を明確にしやすいです。

OSSを使えば特定ベンダーへの依存を抑えられる可能性がありますが、脆弱性対応、バージョン更新、検索品質の監視、障害対応は自社または委託先の責任になります。オンプレミスや閉域環境では、GPUやネットワーク、バックアップ、冗長化まで含めて設計する必要があり、クラウドのAPIを呼ぶだけの構成より初期費用と運用負担が膨らみやすいです。

初めてRAGを導入する企業では、2〜6週間程度の小規模PoCを先に委託し、実データで検索精度と業務効果を確認する進め方が安全です。PoCの目的は、見栄えのよい会話を作ることではなく、代表的な質問に正しい文書を引用できるか、権限外の情報を出さないか、回答できない質問を拒否できるかを測ることです。

PoCの契約では、本番開発を同じ会社へ随意に発注する前提にせず、評価結果を次のRFPへ利用できるようにします。評価用質問、正解文書、検索設定、課題一覧、改善提案を成果物に含めると、別会社へ相談するときも比較しやすくなります。反対に、PoCの成功条件が「担当者が便利だと感じること」だけの場合、本番移行時に権限や運用の課題が発覚しやすいです。

RAGシステム開発の発注を進める手順

発注前に社内で課題とデータを整理し、RFPを渡して提案を受け、PoCで検証し、本番導入と運用へ移行する流れが基本です。RAGはモデルの選択だけで成否が決まらないため、早い段階で業務部門、情報システム部門、セキュリティ担当、データの管理者を巻き込みます。

最初に「RAGを導入する」という手段ではなく、解決したい業務を決めます。たとえば、社内ITヘルプデスクの一次回答時間、保守担当者がマニュアルを探す時間、営業担当者が過去提案書を探す時間、規程に関する問い合わせの対応件数などです。KPIは正答率だけにせず、根拠文書の適合率、回答不能時の拒否率、1回答あたりの時間、利用後の再質問率、月間の削減工数を組み合わせます。

実際の質問を50〜200問程度集め、質問、期待する回答、正解文書、文書の版、利用者の権限を紐づけた評価セットにします。これは固定の必須件数ではなく、業務の種類と文書量に応じた実務上の目安です。評価セットがないと、開発会社ごとに異なるデモ質問で提案され、価格と品質を公平に比べられません。

対象データは、ファイル形式、容量、更新頻度、管理部署、機密区分、利用者の範囲、廃止文書の扱いまで整理します。PDFでもテキストPDFとスキャンPDFでは取り込み方法が異なり、Excelや図表を含む文書では、単純なテキスト抽出によって意味が壊れることがあります。SharePoint、ファイルサーバー、Box、文書管理システム、基幹データベースを連携する場合は、APIの有無、更新通知、削除反映、アクセス権の取得方法も確認します。

文書の所有者と更新責任者を決めることも重要です。RAGの回答が誤った原因が検索アルゴリズムではなく、古い規程が残っていたこともあります。現行版の識別、重複排除、改訂時の再インデックス、廃止時の削除、回答に表示する版数を要件に含め、運用部門が毎月または改訂の都度に確認できる手順を設計します。

PoCでは、代表的なデータソースを一つか二つに絞り、検索方式、チャンクサイズ、メタデータ、プロンプト、モデルの候補を比較します。評価では「自然な文章か」だけでなく、正解文書を引用できたか、根拠にない内容を付け足していないか、権限のない文書を参照していないか、回答までの時間が業務で許容できるかを確認します。

本番化では、SSOやIAM、文書単位のACL、監査ログ、障害通知、バックアップ、再インデックス、モデル切替、利用状況の可視化、問い合わせ窓口を追加します。リリース後は質問ログから未回答・誤回答を抽出し、文書追加、チャンク改善、検索条件の調整、回答テンプレートの改修を繰り返します。保守契約に精度改善を含めるか、月次の改善時間を別途確保するかを発注時に決めます。

RFPと要件整理で決めること

RFPは、開発会社に作ってほしい機能だけを並べる文書ではありません。背景、対象業務、利用者、データ、セキュリティ、既存環境、納期、予算、評価方法、契約条件を同じ前提で共有し、提案と見積の差を小さくする文書です。要件をMUST、SHOULD、WANTに分けると、予算超過時に削る範囲も判断しやすくなります。

RFPには、誰が、どの場面で、何を質問し、どのような回答を得たいのかを記載します。たとえば「営業担当者が顧客訪問前に過去の提案書を検索する」「工場の保全担当者が設備マニュアルの該当ページを探す」「総務担当者が就業規則の最新条文を確認する」のように書くと、必要なデータと回答形式が見えてきます。

利用者の所属、役職、顧客や案件との関係、閲覧できる文書の範囲も整理します。全社員が同じ回答を見るのか、部門ごとに参照範囲が異なるのかで、認証と検索フィルターの設計が変わります。回答をそのまま顧客へ送信するのか、担当者が確認してから使うのかによって、承認画面や監査ログの必要性も変わります。

データ要件には、文書の種類、件数や容量、更新頻度、ファイル形式、OCRの必要性、表や画像の有無、メタデータ、連携先、削除反映の期限を入れます。検索要件には、キーワード検索、ベクトル検索、ハイブリッド検索、再ランキング、フィルター、検索結果の表示件数、引用元の表示方法を記載します。文書の更新から検索に反映されるまでを何時間以内にするかも、業務上の最新性に関わる重要な条件です。

評価要件では、正解率という一つの数字に頼らず、検索の正しさ、回答の正しさ、引用の妥当性、回答拒否、権限分離、応答時間を確認します。評価質問は正常系だけでなく、曖昧な質問、古い文書を誘導する質問、権限外文書を求める質問、悪意ある指示を含む文書を検索させる質問も含めます。最終的な合格基準と、基準未達の場合の追加改修費をRFPに書いておくと、検収時の争いを減らせます。

RFPでは、クラウド、閉域、オンプレミス、ハイブリッドのどれを前提にするかを示します。個人情報や営業秘密を扱う場合は、データの保存場所、暗号化、モデル提供者による学習利用の有無、ログの保存期間、管理者権限、委託先の再委託、インシデント発生時の通知を確認します。デジタル庁の調達チェックシートは、RAGの検索先に設定されたアクセス権限の不備によって要機密情報が出力されない対策を確認項目にしています。

連携要件では、API開発、データ移行、SSO、ネットワーク、既存システム側の改修を誰が担当するかを分けます。特に「ファイルを渡せば取り込んでもらえる」と考えていると、文書のクレンジング、権限情報の連携、更新通知、テスト用データの準備が後から追加費用になります。発注者、開発会社、クラウド提供会社、既存システムの保守会社の責任分界を図にしておくと、障害時の切り分けも容易になります。

契約形態と見積範囲をどう決めますか？

RAGは、発注時点でデータ品質や最適な検索方式が確定していないことが多いため、PoC、要件定義、本番開発、運用改善を同じ契約に詰め込まないことが安全です。完成する機能が明確な工程は請負、調査や改善を伴う工程は準委任とするなど、成果の確定度に応じて契約形態を組み合わせます。

請負契約は、合意した仕様のシステムを完成させ、検収を受ける工程に向いています。画面、認証、文書登録、検索、引用表示、管理機能などの完成条件と検収方法を明確にし、仕様変更時の手続きと追加費用の扱いを決めます。RAGでは回答品質を完全に保証することが難しいため、「正答率100％」のような曖昧な条件ではなく、評価セット、測定方法、対象データ、許容する未回答率を定義します。

準委任契約は、調査、データ整備、検索チューニング、精度改善、運用支援のように、専門家の作業や検討を依頼する工程に向いています。作業時間や体制、会議体、報告物、月ごとの目標を合意します。準委任だから成果物が不要になるわけではなく、評価レポート、課題一覧、設定変更履歴、次月の改善計画などを定期成果物に含めます。

契約書では、発注者が提供する文書、加工済みテキスト、埋め込み、検索インデックス、プロンプト、評価データ、ログ、ソースコード、クラウド設定の所有権または利用権を区別します。開発会社が汎用部品として再利用するコードと、自社データに合わせて作った成果物を分け、契約終了後に自社で利用・移行できる範囲を定めます。

また、入力データをモデルの学習や品質改善に使うか、委託先がどの期間保存するか、再委託先がどこか、削除証明を出せるかも確認します。個人情報や営業秘密を含む場合は、利用目的、第三者提供・委託、越境移転、事故時の報告、秘密保持、監査権限を法務・情報セキュリティ部門と確認します。モデルや検索基盤を将来変更できるよう、特定サービスだけに閉じない構成とデータ出力方法も発注条件に含めます。

RAGシステムの費用相場とコストの内訳

RAGシステムの費用は、文書量、データ形式、利用者数、連携先、権限管理、セキュリティ、評価・運用の範囲で大きく変わります。以下の金額は2026年に公開されている複数の開発会社資料と、一般的な業務システム開発の工数を照合した目安です。公的な一律相場や固定価格ではないため、RFPでは前提条件と作業範囲をそろえて見積を取ります。

既製RAGパッケージの導入は、公開サービスの一例では初期20万円前後からで、別途クラウドやモデルの利用料が発生します。1業務・1〜2種類の文書を使う小規模PoCは50万〜300万円程度、OCRや文書分類、部門別権限、既存ストレージ連携まで含むPoCは300万〜800万円程度が目安です。範囲、データ整備の難しさ、評価の深さで変動します。

標準的な本番導入は300万〜1,500万円程度、複数部門・複数データソース・厳格な権限や監査を含む場合は1,500万〜3,000万円以上になるケースがあります。閉域・オンプレミス、GPU基盤、マルチモーダル処理、基幹システム連携、冗長化まで求める大規模案件では、3,000万円から1億円規模まで広がる可能性があります。これらは公開資料と類似する業務システムの工数から整理したレンジで、個別案件の価格を断定するものではありません。

相場の根拠として、2026年公開のルートチーム資料は小規模PoCを50万〜200万円、軽量本番を300万〜500万円、全社・複数連携を500万〜1,500万円以上としています。ソフィエイト資料も、PoCを50万〜300万円、データ整備や権限検証込みで300万〜800万円、本番を300万〜1,500万円、複数部門展開を1,500万〜3,000万円としています。いずれも各社の見積目安であり、公的統計ではない点を見積比較時に明記します。

開発費は、企画・要件定義、データクレンジング、OCR、検索インデックス作成、画面開発、認証・権限、既存システム連携、評価・テスト、セキュリティ検証、導入支援に分けて記載してもらいます。「AI開発一式」のような一行見積では、何が含まれ、何が追加になるか判断できません。文書の種類や容量、連携数、利用者数、質問数、環境数、納品物、会議回数を数量として示してもらいます。

特に見落とされやすいのがデータ整備費と連携費です。スキャンPDFのOCR、表や画像の構造化、重複排除、旧版の除外、アクセス権の付与、ファイルサーバーからの定期取得は、モデルを呼び出す費用とは別の作業です。既存の認証基盤、ネットワーク、文書管理システムを変更する場合は、相手側の改修費やテスト調整費が発生する可能性もあります。

ランニングコストには、文書更新、精度改善、障害対応、監視、バックアップ、脆弱性対応、クラウドの検索・ストレージ・ログ、LLMの入出力、埋め込み生成などが含まれます。公開されている開発会社資料では、保守運用を月10万〜80万円程度、別資料では月20万〜80万円程度とする目安があります。軽微な監視だけか、毎月の評価と改善まで含むかで必要な工数が変わるため、金額だけでなく対応時間と作業内容を比較します。

クラウド基盤は、利用量に応じて課金される項目が複数あります。AWS Bedrockはモデルごとの入力・出力トークン、バッチや推論方式、埋め込みなどで単価が異なり、Google Cloudもモデルや品質設定ごとに従量課金されます。Googleの公開料金例では、モデル最適化のチャット用途で入力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ドルのレンジが示されていますが、モデル・リージョン・契約で変わります（出典: Google Cloud Vertex AI生成AI料金表、2026年確認）。

AWSの料金ページでも、モデルごとに単価が示され、2026年8月31日までの期間限定価格が案内されているモデルがあります（出典: AWS Amazon Bedrock料金表、2026年8月確認）。発注時は、月間質問数、平均入力トークン、平均出力トークン、再検索回数、埋め込み更新頻度を仮定し、通常月と繁忙月の両方で月額を試算します。利用料を開発会社の固定保守費に含めるのか、発注者のクラウドアカウントで直接契約するのかも、見積比較の前提にします。

委託先選定と見積比較のポイント

RAGの委託先は、生成AIのデモができる会社というだけでなく、業務データを扱うシステムインテグレーターとして比較します。提案書の印象や会社の知名度だけでなく、自社のデータに近い事例、評価方法、権限連動、既存システム連携、運用体制、契約と納品物まで同じ質問で確認します。

実績を聞くときは、「RAGを導入した会社がありますか」だけで終わらせません。どの業務で使い、文書量と利用者数はどれくらいで、どの検索方式を選び、どの課題が残り、運用後に何を改善したかを確認します。可能であれば、自社の匿名化した質問と文書のサンプルを渡し、回答の根拠、未回答時の振る舞い、表や画像の取り込み、応答時間を同じ条件で評価してもらいます。

実在する導入事例として、NTTデータは2025年に碧海信用金庫へ、独自情報を文書ストアに格納して回答を生成するRAG機能を備えたサービスを導入しています。金庫内で毎日約4,000件発生する問い合わせの効率化を対象にしており、金融機関のセキュリティ要件や根拠文書の扱いを確認する事例になります（出典: NTTデータグループ「碧海信用金庫がNTTデータの生成AI活用サービスを導入」、2025年）。このように、事例の数字だけでなく、自社の課題に応用できる設計上の共通点を聞き出します。

比較先は、最初から一社に絞らず、業務システム連携に強い会社、クラウド基盤に強い会社、閉域・セキュリティに強い会社など、異なる特徴を持つ会社へ同じRFPを渡します。3社程度に提案を依頼し、機能、データ整備、評価、セキュリティ、運用、契約、費用を同じ順番で比較すると、安さだけでなく不足している作業も見つかります。

見積書は、初期費用、PoC費用、本番開発費、データ連携費、クラウド・モデル費、保守費、追加改修単価に分けます。低価格の見積が、データ整備やセキュリティ試験を含まない可能性もあります。逆に高額な提案でも、マルチモーダル対応や閉域基盤など自社に不要な機能が含まれているかもしれません。各社へ「含む・含まない・前提・追加の場合の単価」を記載してもらいます。

提案を比較するときは、次の質問を具体化します。文書の削除は何時間以内に検索結果へ反映されますか。利用者の権限はどのシステムから取得し、検索前にどのように絞り込みますか。回答にどの文書の何版を引用しますか。根拠がないときに回答を拒否できますか。プロンプトインジェクションや権限外文書の引き出しをどのテストで確認しますか。障害時に誰が一次対応し、精度悪化をどの指標で検知しますか。

IPAは2025年に、RAGを実装したAIシステムへのレッドチーミング手順を含むガイドを改訂しました。攻撃者の視点で、悪意のある文書から指示を混入させる間接プロンプトインジェクション、権限外情報の抽出、出力の安全性、外部ツールへの意図しない操作などを試験する考え方です（出典: IPA・AIセーフティ・インスティテュート「AIセーフティに関するレッドチーミング手法ガイド」、2025年）。デモの段階からこの観点を質問すると、単なるチャット画面と本番運用を想定した提案を区別できます。

2026年のRAG発注で追加すべきセキュリティと最新要件

2025〜2026年のRAGは、テキスト検索だけでなく、PDFの図表や画像を扱うマルチモーダルRAG、複数のデータソースを横断するハイブリッド検索、検索結果を使って複数ステップの処理を行うAgentic RAGへ広がっています。新しい機能をすべて採用する必要はありませんが、将来の拡張を見据えて、データ形式、モデル変更、検索基盤の移行、監査ログの保存を発注条件に入れます。

RAGのアクセス制御は、チャット画面を使える人を制限するだけでは不十分です。検索対象の各文書に付いた所属・役職・案件・顧客などの権限情報を、利用者の認証情報と照合し、検索結果の段階で除外する必要があります。回答生成後に機密語を消すだけでは、検索結果やモデルの文脈に機密情報が入った事実を防げないため、文書単位・チャンク単位のACLを設計します。

ログには、利用者、質問、検索した文書IDと版、回答、拒否理由、管理者による修正、モデルやプロンプトのバージョンを残します。ログ自体に個人情報や機密情報が含まれる場合があるため、閲覧権限、保存期間、マスキング、削除方法を決めます。回答を業務判断や顧客への説明に使う場合は、根拠文書をクリックして確認できる画面と、人が承認した履歴も重要になります。

マルチモーダルRAGやAgentic RAGは、画像・表の理解や複数ステップの業務に有効ですが、処理が複雑になるほど評価・権限・障害切り分けの負担も増えます。まずはテキスト文書の検索と根拠表示で業務効果を確認し、図表やエージェントの導入は、追加の業務価値と安全性の試験計画が整った段階で選びます。

経済産業省とIPA・AISIのAI事業者ガイドライン第1.2版は、RAGを活用する場合に検索・参照データの最新性と信頼性の確保へ留意するよう示しています（出典: AI事業者ガイドライン検討会、2026年3月31日）。この方針を発注要件へ落とし込み、改訂日の表示、更新失敗の通知、データ所有者による承認、定期評価を運用設計に含めます。技術名の新しさより、業務で安全に使い続けられるかを選定基準にします。

よくある質問（FAQ）

RAGシステムの発注では、費用だけでなく、社内データの扱いと本番運用の責任範囲が疑問になりやすいです。ここでは、外注前に特に多い質問へ直接回答します。

小規模PoCは50万〜300万円程度、データ整備や権限検証込みのPoCは300万〜800万円程度、本番導入は300万〜1,500万円程度が目安です。複数部門連携、閉域、オンプレミス、厳格な監査が加わると1,500万〜3,000万円以上になる可能性があります。公開資料に基づくレンジであり、文書量、利用者数、連携数、セキュリティ要件によって個別に見積もられます。

安全性は、RAGという名称だけで決まらず、保存場所、モデル提供者のデータ利用条件、認証、文書単位のACL、ログ、暗号化、回答拒否、運用監視の設計で決まります。個人情報や営業秘密を扱う場合は、匿名化・マスキング、最小権限、学習利用の有無、削除方法、委託先と再委託先、事故時の通知を契約と設計の両方で確認します。

はい、初めて導入する場合はPoCを分ける方法が有効です。実データと実際の質問で、検索精度、引用、権限、回答拒否、応答時間、業務削減効果を評価し、本番化の判断材料を作ります。ただし、PoCの成功条件、評価セット、成果物、本番移行時の再利用範囲、追加開発の扱いを契約前に決めておく必要があります。

同じRFPを3社程度へ渡し、提案、評価方法、開発費、クラウド・モデル費、保守費、責任分界を比較する方法が現実的です。数を増やしすぎると提案の確認に時間がかかるため、自社データに近い実績、必要なセキュリティ、既存システム連携、PoC後の運用体制を満たす会社に絞ります。価格が最も低い会社ではなく、含まれる作業と本番後の改善責任が明確な会社を選びます。

まとめ

RAGシステムを発注・外注するときは、チャット画面の開発費だけでなく、データ整備、検索品質、根拠表示、権限連動、既存システム連携、セキュリティ試験、運用改善までを対象にします。まず業務課題と成功指標を決め、対象データを棚卸しし、MUST/WANTを分けたRFPを作成します。

PoCと本番を分ける場合は、評価用質問と成果物を契約に含め、請負と準委任を工程ごとに使い分けます。費用は小規模PoCの50万〜300万円程度から、本番導入の300万〜1,500万円程度、複数部門・厳格な権限・閉域要件を含む1,500万〜3,000万円以上まで幅があります。公開資料に基づく目安として捉え、同じ前提で見積を比較します。

委託先は、RAGのデモができるかではなく、自社データを使った評価、文書の更新・削除、権限外情報の遮断、根拠表示、レッドチーミング、障害対応、モデルや検索基盤の移行まで説明できるかで選びます。3社程度に同じRFPを渡し、価格と機能だけでなく、含まれない作業、納品物、データと成果物の権利、保守の責任分界を比較すれば、PoCで終わらず本番で使えるRAGシステムへ近づけます。

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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。