営業予測システム開発の完全ガイド

営業予測システムは、案件情報の蓄積、予測単位の統一、実績との比較を組み合わせ、目標との差と次に取る行動を判断する仕組みです。導入でつまずく一因は、システムを選ぶ前に予測単位やKPIを決めていないことです。

▼関連記事一覧
・営業予測システム開発の進め方/やり方/流れや方法/手法/工程/手順
・営業予測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
・営業予測システム開発の見積相場や費用/コスト/値段について
・営業予測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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営業予測システムの概要

営業予測システムは、商談金額、ステージ、受注予定日、過去の成約実績を一つにまとめ、それをもとに一定期間の売上見込みを計算する業務システムです。

予測値に加えて、数字を押し上げる案件や停滞している案件も確認できます。そのうえで、目標に届かない分を埋める行動を、営業担当者、マネージャー、経営層がそれぞれの立場から検討できます。

売上予測を意思決定につなげる仕組み

予測の対象には、月次売上、四半期受注、年間契約額のような金額があります。受注件数や商品数量、粗利を対象にすることもあります。

担当者見込み、ステージから計算する予測、過去データによるAI推定の三つは、混ぜずに別々に管理します。そうしておくと、どの数字がどこから来たかを後から追えます。

たとえば、担当者見込が1,200万円、加重パイプラインが1,050万円、AI推定が980万円の場合は、その差を見て確度や受注予定日を確認できます。

営業会議と日々の案件管理をつなぐ機能

案件情報を更新し、予測値を集計・分析することで、営業会議と日々の案件管理を支えます。

• 案件情報：顧客と取引先、担当者の情報を管理し、案件、商品、契約、活動履歴も扱います。
• 予測の更新：ステージや受注予定日の変化を取り込み、確度と予測カテゴリを集計します。
• 集計・分析：チーム・事業部ごとの合計、目標との差分、予測履歴、実績誤差を見られます。
• 連携・画面：失注リスクや停滞案件の知らせ、ダッシュボード、CSV・APIでのデータ受け渡し、モバイル入力、権限、変更履歴を備えた構成もあります。

加重パイプラインによる基準づくり

AI導入の前に、案件金額にステージ別成約率を掛けた加重パイプラインを基準にしておくと、予測の考え方を現場に説明できます。

• 計算例：提案中の500万円に30％、最終交渉中の300万円に70％を掛けると、加重値は360万円になります。
• 成約率の見直し：業界や商材によって差があるため、一般的な数字を使い続けず、自社の過去実績をもとに四半期ごとに改めます。
• AIの役割：基準を上回る・下回る理由を調べる補助役として位置づけ、過度な期待を抑えます。

営業予測システムの種類とSFA・CRM・BIの違い

営業予測システムは、単独の専用製品として存在する場合もあります。実務では、SFA・CRMの予測機能を使う方式、CRMのデータをDWHやBIへ集める方式、独自基盤を開発する方式に分かれます。

選ぶ際は製品名よりも、案件情報が正しく更新され、予測の根拠と修正履歴をたどれるかを見ます。

案件情報を蓄積する基盤としてのSFA・CRM

SFAは営業活動と案件の進捗を管理し、CRMは顧客・取引先との関係を広く管理します。どちらにも営業予測に必要なデータが蓄積されます。特に、案件金額、ステージ、確度、受注予定日は予測の土台になり、活動履歴も残ります。

標準の予測機能を使えば、二重入力を抑えて短期間で始められます。一方で、営業組織ごとにステージの定義が違う場合や、基幹の売上実績と複雑に照合する場合は、データ統合も必要になります。

複数データを統合したい企業向けのBI・DWH連携型

複数のCRMや基幹システムをまたいで予測する場合は、DWHやBIへ集約する方式が適しています。受注実績、会計、商品マスターも、そこに集めて扱います。

営業現場はSFA・CRMに入力し、経営層は事業部・商品・地域ごとの予測と実績を確認できます。

この方式では、まず更新頻度と欠損値の補正を決めておきます。顧客IDや商品コードの扱いと、分析基盤の運用担当も欠かせません。また、リアルタイム性が必要か、日次の経営レポートで足りるかも判断します。

パッケージ・クラウドの拡張と標準機能の線引き

営業階層や承認フローに独自性があれば、標準機能に設定や追加開発を組み合わせます。予測カテゴリ、商品別計算、目標配賦も、対象になります。

標準機能は保守やアップデートを受けやすい一方、過剰なカスタマイズは将来の変更費用を増やします。要件は「標準設定」「連携」「追加開発」「運用で対応」の四つに分け、5年後の保守も含めて判断します。

独自ロジックと責任範囲が明確なフルスクラッチ

独自開発が候補になるのは、独自の販売モデルや特殊な受注サイクルがあるときです。複雑な目標配賦や独自の予測ロジックが競争力になっている場合も、候補に入ります。

案件管理や権限まで自社で作ると、保守の範囲が広がります。さらに、通知、監査ログ、バックアップまで含めると、負担はさらに増えます。

ソースコードや設計書、データ辞書を納品物として明確にできない場合は、採用を急がないことが大切です。テスト仕様や再学習手順、障害時の復旧方法も、納品物として決めておきます。

導入前の予測単位とKPIの決め方

導入でつまずく一因は、システムを選ぶ前に予測単位やKPIを決めていないことです。そこで最初に決めたいのは、「何を予測できれば成功か」です。予測対象が売上か粗利か、受注か件数かによって、必要なデータや締め日が変わります。

そのため、担当者、マネージャー、経営層で定義をそろえ、画面上の予測値と正式な経営報告の数字を区別します。

売上・件数・粗利など予測対象ごとの定義

予測対象は、「毎月の売上」「四半期の受注額」「年度の粗利」のように、期間と単位を含めて文章にします。

受注額と売上計上額の時期がずれる場合は、受注予測と売上予測を分けて扱います。

サブスクリプションや更新契約では、新規と更新、アップセルと解約を分けて見ます。案件金額を単純に合計するより、変動の要因を説明しやすくなります。

予測精度に加えて入力と行動の指標

予測精度と運用の両面を確かめるため、3つの指標を組み合わせて見ます。

指標は契約前から決めておくと、導入後の運用を特定の担当者や一社に頼り切らずに済みます。

• 予測精度：予測値と実績の差、平均絶対誤差、過大・過小の傾向
• 入力状況：更新期限を守った案件の割合、ステージ滞留日数
• 行動状況：未達アラート後に行動した割合

会議や資料作成にかかる時間、受注予定日の変更回数も、導入効果を測る指標になります。AI精度だけを見ていると、入力不足や、予測を行動に使わない問題を見落とします。

導入前のデータ品質の診断

まず、顧客IDと案件IDを確認します。担当者、商品、金額も、データが揃っているかを見ます。次に、ステージ、受注予定日、失注理由を確認し、活動履歴や実績売上も点検します。

重複や欠損、表記揺れがないかを確かめます。古い案件や担当者不在の案件も点検します。

年数の長さだけでなく、ステージ変更日と案件結果が残っているかが大切です。データが足りなければ、AIを急がず、入力項目を減らして更新率を上げ、基準となる実績を蓄積します。

営業予測システム開発の進め方

開発の出発点は、目的と対象範囲を固めることです。データ、業務ルール、評価方法もそろえてから、画面やAIモデルに進みます。

まず小さな部門や商品群でPoCを行い、入力、集計、会議で使えることを確かめます。そのうえで事業部や基幹連携へ広げると、手戻りを抑えやすくなります。

▶ 詳細はこちら：営業予測システム開発の進め方/やり方/流れや方法/手法/工程/手順

要件定義での予測の目的と責任者

「売上を当てる」という表現を、具体的な要件に置き換えます。誰が、いつ、どの期間の数字を見て、何をするかを、業務フローとして書き出します。

担当者は案件を更新し、マネージャーはチームの予測を補正します。経営層は、事業部ごとの目標との差を確認します。

公式予測と担当者見込みを、同じ項目へ上書きしないようにします。AI推定や人による補正も、別々の項目として扱うことが大切です。

データ棚卸しと基準統一

データの置き場所を洗い出し、Excel、SFA・CRM、基幹システムなど、どこに何があるかを一覧にします。会計、MA、受注管理のデータも対象です。各データには、項目名と型、更新頻度、管理責任者を添えます。

顧客IDと案件IDをつなぎ、売上実績と案件結果を照合します。営業所ごとに「提案中」「見積提出」「最終交渉」の意味が違う場合は、共通のステージと変換ルールを決めておきます。API連携が難しくても、PoCではCSV取込から始め、毎週同じ形式で更新できる状態を優先します。

4〜8週間のPoCによる仮説検証

PoCの対象は、一つの営業部門、一つの商品群、一つの四半期のいずれかに絞ります。最小構成では、加重パイプラインと目標差分を実装します。案件滞留や、予測と実績の比較も含めます。

入力の負担と会議での使いやすさを確かめます。評価は、平均絶対誤差に加えて、更新遵守率や資料作成時間、アラート後の行動数で行います。AIを試す場合は、基準計算と比較し、予測根拠と人が修正した理由を保存します。

設計・開発での予測の根拠と権限の組み込み

案件、顧客、商品のデータに、目標と実績を組み合わせたデータモデルを定義します。予測スナップショットと補正履歴も、このモデルに含めます。

見られる範囲を行単位で分けた権限を設けます。担当者は自分の案件、マネージャーは配下のチーム、経営層は必要な事業部を見られるようにします。

予測値を変更できる人、理由入力を必須にする範囲、過去予測を削除できないルールを決めます。そのうえで、標準画面やデータ連携を段階的に開発します。集計処理、通知、ダッシュボードも、その流れに含めます。

テスト・移行・リリース時の業務再現

テストでは画面表示だけでなく、業務の場面を3つ想定して動作を確かめます。

• 月末締めの再現：過去案件の予測を再現し、締めの数字が合うか、権限外のデータが表示されないか、連携失敗時に再処理できるかを見る
• データ量と不備：大量データや欠損・重複のある案件で動作を試し、ステージの巻き戻し、受注予定日の変更、失注後の再開も含めて確かめる
• 段階的な本番移行：対象部門を絞り、並行稼働と日次照合から始めて、切り戻し条件を決めてから本番へ移す

▶ 詳細はこちら：営業予測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

営業予測システムの費用相場とコストの内訳

費用は、ユーザー数に加えて、データ移行や連携先で変わります。営業階層や権限の作り込み、AI検証、運用体制によっても変わります。営業予測だけを対象にした公的な一律の統計はありません。

この数字は、営業・CRM・MA系システムや類似するデータ連携案件から整理した、2026年時点の企画初期の目安です。実際の見積もりは、対象件数と要件を示したうえで確認します。

▶ 詳細はこちら：営業予測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：営業予測システム開発の発注/外注/依頼/委託方法について

導入形態別の初期費用と期間の目安

導入形態ごとの初期費用と期間は、企画初期の目安として次のとおり整理できます。

1. SFA・CRMの標準設定：0万円〜100万円程度、1〜3か月
2. データ移行・API連携・権限設計・研修：100万円〜800万円程度、2〜6か月
3. パッケージやCRMを、自社の営業階層・商品別予測・承認フローに合わせてカスタマイズ：500万円〜3,000万円程度、3〜9か月
4. 複数事業部のCRM・基幹・DWH・BI統合：1,500万円〜5,000万円程度、6〜18か月となる場合があります
5. 独自ロジックなどを含むフルスクラッチ：5,000万円〜2億円超、12〜24か月以上となることがあります

この金額は、公式の価格表ではなく、案件規模から推定したレンジです（出典: NotebookLMリサーチノート、2026年）。見積もりは、要件と対象データをそろえて確認します。

プランと人数で変わるライセンス費

2026年8月6日に確認した主要CRMの公式料金には、次の月額プランがありました。

• 主要CRM：1ユーザー月額3,000円、12,000円、21,000円、42,000円、66,000円
• 別の大手営業基盤：年払い相当で1ユーザー月額9,745円、15,742円、22,488円

20ユーザーなら、主要CRMのライセンスだけで年72万円〜1,584万円、別の大手営業基盤は年約234万円〜540万円です。

税と契約条件、追加機能と導入支援費は、いずれも別途確認します（出典: 複数の公式料金ページ、2026年8月6日確認）。料金と機能は、契約前にも確かめ直します。

最安プランでは、予測機能や履歴保存、権限が不足する可能性があります。API上限やAI、レポート、サポートも、足りないことがあります。

ライセンスと初期設定、要件定義は、それぞれ分けて見積もります。移行と連携、教育、AI・BI料金も、同じように分けます。そのうえで、1年目・3年目・5年目の総額を比べます。

運用・保守・AI検証の費用

稼働後は、クラウドやデータベース、連携基盤に費用がかかります。監視、バックアップ、脆弱性対応も、費用が発生します。問い合わせやマスター更新、仕様変更も、費用の対象になります。

初期開発費の年10〜20％程度を、保守費の仮置きとする場合があります。SaaSの月額に含まれる範囲と、個別改修やデータ診断の費用は、契約書で確かめます。

AI利用では、推論量と学習環境の費用を見ておきます。再学習、モデル監視、説明資料の更新も、見積もりに含めます。

対象範囲の段階化による費用の抑制

初期は、全営業部門の全機能を作らず、一つの部門と主要商品群で始めます。予測単位を絞り、CSV連携で効果を確かめてから、API連携へ移ります。

標準のステージやダッシュボードを使えば、個別画面を減らせます。AIは、基準計算の精度を確かめてから追加します。

必要なデータやログを削ると、後の再開発につながります。そのため、将来拡張できるデータモデルを用意し、どこまでを誰が受け持つかも最初に決めておきます。

営業予測システムの導入後の定着

稼働しても、入力漏れや楽観的な確度、受注予定日の未更新が続けば、会議がExcelに戻ってしまい、高度なモデルも役立ちません。

更新ルールと会議の進め方を、運用として定着させます。誤差の振り返りや入力項目の見直しも、続けて行います。

週次更新と月次レビューの業務への組み込み

週次では、受注予定日が近い案件や、一定期間更新されていない案件を確認します。前回から金額や確度が変わった案件も、対象に含めます。

マネージャーは、未達の数字を問い詰めるよりも、次のステージへ進む条件を確かめます。顧客の決裁者や競合状況、必要な支援も、あわせて確認します。

月次では予測と実績を確定し、ステージ別、担当組織別、商品別に誤差の原因を振り返ります。締め日と締め後の修正権限を決めておくと、月ごとの履歴を比較できます。

誤差の原因を見つけるAIの補助機能

案件数と結果が蓄積したら、時系列モデル、回帰、勾配ブースティングなどを比較します。自社の商材と営業サイクルに合う方式を検証します。

予測値に加えて、影響した入力項目とモデルのバージョンを記録します。データ基準日や、人が上書きした理由も残します。

重複や古い案件が残ると、AIは誤ったデータで計算してしまいます。そのため、再学習の日や、精度が下がったときの停止条件、担当者の修正手順も運用に含めます。

入力項目の絞り込みと更新目的の共有

入力項目が多すぎると、重要な情報まで更新されなくなります。そのため、金額やステージ、受注予定日など、予測に使う項目を必須にします。確度と次回アクションも、同じ扱いにします。

詳細な議事録や参考情報は、目的に応じて分けます。入力すると会議の質問が減る、支援依頼が早くなるといった、本人の利点も説明します。成功事例を共有できる点も伝えます。

入力率を定期的に確認し、現場の声をもとに画面やルールを直します。

営業予測システムの開発会社・ベンダーの選び方

まず確かめたいのは、自社の営業データと業務を予測に活かせるかです。知名度やAI搭載の有無は、その次に見る点です。

製品ベンダーと、導入・移行・連携を担うSIer、データ分析や業務設計を支援する専門会社では、得意分野と契約範囲が異なります。

候補を比べるときは、標準機能と追加開発、導入後の運用、5年TCO（総所有コスト）を、同じ条件で見積もります。

自社の規模と営業プロセスに合う導入方式

導入方式は、営業規模と業務要件に応じて選びます。

• SaaS：営業人数が少なく、案件管理と月次予測を早く始めたい場合に適しています。
• パッケージ拡張・DWH/BI連携：複数事業部や複数通貨があり、承認が複雑な場合や、基幹連携がある場合に検討します。
• スクラッチ：特殊な商材や独自の予測式が競争力に直結する場合にだけ候補にします。
• 機能範囲：標準機能と追加開発の範囲を、機能一覧で示してもらいます。

機能より重視するデータ連携と説明責任

比較時は、案件や顧客、活動履歴の扱いを確認します。加重パイプラインや予測カテゴリ、履歴保存、AI推定と根拠も見ます。予測補正や階層集計、権限、監査ログも、比べる対象です。

AI精度の説明では、対象期間や学習データ、評価指標を確かめます。誤差範囲や外れ値の扱いも、同じように確認します。「高精度」とだけ示し、実績との比較方法がない提案は、慎重に評価します。

スマートフォン入力、CSV・API連携、データ返却も、対象に含めます。

RFPで確かめる成果物と役割分担

提案依頼書には、業務フローや予測対象、営業階層、ユーザー数を書きます。案件件数や過去データの期間、接続先もあわせて示します。更新頻度、権限、目標KPI、希望期間も記載します。

データ移行の対象と検証方法、予測ロジックの変更を質問します。AI学習への利用やモデルの説明も、確かめておきます。障害連絡と保守時間、終了時のデータ返却も確認します。

ソースコードや設計書の納品、再委託の範囲も確認します。見積書は、要件定義と設定、開発、連携に分けてもらいます。テスト、移行、教育、保守も、別の項目として示してもらいます。

ベンダーロックインと導入後の体制

導入後の運用と契約終了時の移行で、特定の担当者や一社に依存しないよう、3つの観点を確認します。

• 運用の引き継ぎ：管理者教育、データ辞書、運用・障害対応手順、モデル更新手順を受け渡せるか
• 契約終了時の移行：データを標準形式で返却できるか、他サービスへ乗り換えられるか、APIやエクスポートに制限がないか
• 長期費用のリスク：初期費用が低くても、データを取り出せず改修を一社に依存する場合、総費用が高くなる可能性

▶ 詳細はこちら：営業予測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

営業予測システムのセキュリティと法務の注意点

営業予測では、顧客の氏名や連絡先、所属、商談履歴を扱うことがあります。メールや通話記録、担当者の活動情報も、扱う可能性があります。

安全性は、クラウドかどうかより、要求仕様の中身で見ます。利用目的や権限、暗号化、ログ、保存期間を仕様に含めます。バックアップや委託先、国外での扱い、解約時の削除と返却も、仕様に書きます。

利用目的と個人情報の範囲の具体化

個人情報保護委員会のガイドラインは、本人が扱いの範囲を合理的に予測できる程度に、利用目的を具体化する考え方を示しています（出典：個人情報保護委員会「個人情報の保護に関する法律についてのガイドライン（通則編）」、2026年改正確認）。

営業記録から行動や関心を分析する場合は、何を分析し、何に使うかを、社内規程やプライバシー通知、委託契約で整理します。導入前には、法務と確認しておきます。

AIの出力と人事評価・自動判断の切り分け

営業予測のAIスコアは、案件の受注可能性や売上見込みを補助する情報です。報酬や昇進、雇用継続を自動で決める用途に直結させると、データの偏りや誤判定が問題になります。

大手営業基盤の公式資料は、予測機能を営業マネージャーの支援目的と位置づけ、雇用に影響する判断への利用を想定していない旨を示しています（出典: 営業予測機能の公式ドキュメント、2026年確認）。

利用範囲や本人への通知、人による確認、異議申立ての扱いを、法務や労務と決めます。最終判断は、人が行います。

権限・ログ・バックアップの実装要件

営業担当者やマネージャー、事業部長、経営層、管理者ごとに、閲覧・編集・承認の範囲を分けます。管理者も補正履歴は削除できないようにし、変更者と日時、内容を監査ログに残します。

通信中と保存時の暗号化や多要素認証を確認します。退職者のアカウント停止や、バックアップの復元試験も見ます。障害時の連絡経路と脆弱性対応の期限も確かめます。

国外のデータセンターやAI学習への利用がある場合は、契約と社内規程で扱いを明確にします。

営業予測システムに関するよくある質問（FAQ）

検討の段階では、AIの必要性やデータ量、費用について質問が挙がりがちです。Excelとの違いや導入期間も、よく聞かれます。答えは規模や営業プロセスによって変わるため、初期検討で押さえたい基準を一つずつ挙げます。

営業予測システムにAIは必須ですか？

AIは必須ではありません。まずは案件金額とステージ別成約率による加重パイプラインで、予測の定義と入力ルールをそろえます。

履歴データが十分にあり、基準計算との差や受注リスクの原因を検証できる段階になったら、AIを補助機能として追加します。

過去データは何年分あれば予測できますか？

必要な期間は、商材と営業サイクルによって異なります。月次で受注する商材なら、複数年の履歴があるほど季節性を見やすくなります。

期間だけでなく、案件の開始日、ステージ変更、受注と失注の結果が一貫して残っていることが大切です。データが少ないときは、AI学習を急がず、直近の実績と加重パイプラインを比べます。

Excelの営業予測から移行するメリットは何ですか？

複数の担当者が別々のファイルを更新する手間や、会議前の手作業での集計を減らせます。案件の更新履歴や予測の基準日、権限は、一つの場所で管理できます。通知や実績比較も、まとめて扱えます。

ただし、Excelの計算式をそのまま移しても、定着するとは限りません。入力項目と予測の定義を見直してから、移行します。

営業予測システムの導入費用は最低いくらですか？

標準的なSFA・CRMの設定だけなら、初期費用0万円〜100万円程度から始められる場合があります。ただし、ライセンスや移行、連携、教育、追加機能、保守を含む総額は、この金額とは別です。

小規模なPoCは、4〜8週間ほどが一つの目安です。100万円〜800万円程度のデータ移行・連携案件は、2〜6か月が目安になります。見積もりは、条件をそろえて比べます。

開発会社やベンダーには何を確認すべきですか？

予測ロジックやデータ移行、外部連携を確認します。権限や監査ログ、テスト、教育、保守も、見ておきます。データ返却とAI利用の範囲も、質問に含めます。

標準機能と追加開発の境界、成果物、役割分担、導入後の問い合わせ体制、3年から5年の総費用を、同じ形式で出してもらいます。類似業務の経験に加えて、入力定着や予測誤差の改善方法も聞きます。

まとめ

営業予測システムは、案件情報や営業プロセス、実績データ、会議の意思決定をつなぐ仕組みです。AIで売上を当てるのは、その一部です。

導入前に予測単位とKPIを決めます。顧客、案件、商品、実績データを棚卸しし、営業組織でステージや確度の定義をそろえます。

小さく始めて費用・精度・定着を一緒に評価する進め方

加重パイプラインと標準的な案件管理で基準を作り、4〜8週間のPoCで入力と会議運用を検証します。

費用は、ライセンスや初期設定、移行と連携に分けて考えます。教育やAI・BI、保守も、別の項目として見積もります。SaaS設定は0万円〜100万円程度、移行・連携案件は100万円〜800万円程度です。

カスタマイズや統合基盤は500万円〜5,000万円程度、独自開発は5,000万円〜2億円超が企画初期の目安です。実額はデータ状態と責任範囲で変わるため、同じ要件で見積もります。

AI・権限・データ返却まで確認したうえでの発注

会社やサービスを選ぶ際は、データ移行と予測根拠、修正履歴を確認します。権限や監査ログ、セキュリティも、確かめておきます。個人情報の利用目的やAI学習への利用、保守、終了時の返却も、契約前に見ます。

価値は、予測と実績を振り返り、次の営業行動を改善できる点にあります。業務に合う小さな範囲から始め、数字と現場を見ながら段階的に広げます。

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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。

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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。