需給管理システムの初期費用は、1拠点で需要予測を始めるなら30万〜150万円程度、ERP連携を含む単一拠点なら300万〜1,000万円程度、複数拠点やMRPまでなら1,000万〜5,000万円程度が目安です。
金額は対象範囲で大きく変わり、公開価格や類似システムの相場をもとにした目安です。需給管理専用製品の定価ではありません。
需給管理システムの全体像は、こちらの完全ガイドで解説しています。
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需給管理システムの費用を左右する全体像
需給管理システムは、需要予測に加えて生産・購買・在庫・物流などをつなぎ、計画変更の影響を確認する仕組みです。費用を考える発注側は、システム名やAI機能の有無よりも先に、どの業務をどの範囲までつなぐかを決めておきます。
需給管理は、販売側の需要と、生産・調達・在庫・物流側の供給を同じ計画上で扱います。このため、対象範囲が広がるほど、データ連携と業務調整の費用が増えます。
需給管理システムの概要
需給管理システムは、販売実績や受注、内示、営業見込みなどから需要を計画します。そのうえで、在庫残や発注残、仕掛品、BOM、調達リードタイム、設備能力などを踏まえて供給案を作ります。
需要と供給の差分を一覧にするだけでなく、原材料不足や急な受注増が納期・在庫・生産負荷にどう影響するかを、シナリオ別に比較できる点が特徴です。
- 需要計画：販売実績、受注、営業見込みをもとにした需要の算出
- 供給案：在庫、BOM、調達リードタイム、設備能力を踏まえた供給の組み立て
需要予測・生産管理・ERPとの違い
ERPは、販売・購買・在庫・会計などの取引を統合する仕組みです。
対象範囲を決めないまま導入すると、ERPの追加開発と専用SCP製品の機能が重なり、二重投資になりやすいため注意が必要です。
- 需要予測・生産管理：売れる量の見込みと、製造指示・実績の個別管理
- 需給管理：需要計画の供給可能な計画への変換、PSIの横断
需給管理システムの費用相場
需給管理システムの相場は、クラウドの需要予測から全社・グローバルのSCPまで大きな幅があります。公開価格が確認できる製品は一部に限られるため、金額は「何を含む場合のレンジか」を明示したうえで、初期予算のたたき台として示します。
実際のライセンス費用や導入費用、開発費は、契約形態や連携範囲によって個別に見積もられます。
クラウド型・SaaS型の価格帯
2026年の比較情報では、クラウド型の月額料金は5万〜100万円程度です。初期費用は0円〜50万円程度と整理されています。出典はITreview「需要予測システム」2026年です。
月額は、品目数や拠点数、ユーザー数で変わるほか、予測モデルや導入支援の範囲によっても変わります。最初の対象を絞るほど、下限に近づきます。
- 初期費用：1拠点の需要予測や在庫分析なら30万〜150万円程度
- 月額料金：同じ範囲で5万〜20万円程度、一つの目安
製造管理クラウドの公開価格例として、SmartFは初期費用50万円〜、月額5万円〜を掲げています。これは需給管理専用製品の価格ではなく、必要機能を選んで段階導入できる製造業向けクラウドの下限参考です。対象機能には在庫・工程などがあります。
出典は製造業DX基幹システムSmartFです。
需給予測、PSI可視化、ERP連携、データ整備を含む場合は、含む機能の範囲をもとに予算を考えます。
単一拠点でERP連携まで行う場合
需要計画・供給計画を1拠点で運用し、販売管理やERPと連携する場合は、費用の範囲にマスタ整理まで含まれます。マスタの対象は、品目や拠点、BOM、在庫、リードタイムです。
製品の設定に加えて、データ移行やAPIまたはバッチ連携も見込みます。
- 予算：ERP連携を含む1拠点の初期費用300万〜1,000万円程度
- 期間：データ移行や教育、受入テストを含めた3〜6か月程度
特に、既存の販売管理側で品目コードが統一されていない場合は、連携開発より先にデータクレンジングが必要になります。過去の欠品や販促実績が記録されていないと、AIを追加しても予測の根拠が弱くなります。
したがって、見積書では「システム設定費」と「データを使える状態にする費用」を分けて確認します。
複数拠点・全社展開の価格帯
複数拠点の供給計画やMRP、在庫配分、API連携まで扱う場合は、導入期間6〜12か月程度が目安です。
海外拠点やサプライヤーを含む全社・グローバルのSCP／IBPになると、規模がさらに大きくなります。制約最適化や企業間連携まで広げると、期間も12〜24か月以上になる可能性があります。
これは類似する大規模基幹開発からの推定レンジで、製品の定価を示すものではありません。
- 複数拠点：MRPやAPI連携まで含む場合の初期費用、1,000万〜5,000万円程度
- 全社展開：SCP／IBPや企業間連携を含む場合の5,000万〜1億円以上
SAPは日本精工の事例を公開しています。SAP S/4HANA Cloud Private EditionとSAP IBPを組み合わせた事例で、世界30カ国の拠点を横断する需給計画最適化を目指しています。
出典はSAP「日本精工 | SAP IBP」です。
NTTデータの事例では、本社・製造会社・サプライヤー100社以上が参加し、2年間でプラットフォームを実現しました。
出典はNTTデータ「企業間サプライチェーン最適化」です。
拠点・企業・権限・データ形式が増えるほど、製品費に加えて合意形成と移行の費用も重くなります。
需給管理システム開発・導入費用の内訳
見積もりを読むときは、初期費用の総額だけでなく、要件定義、設計、実装の工程ごとに分けて見ることが大切です。初期費用が安く見える提案でも、データ整備や本番切替支援が別料金であれば、最終的な支払額や社内負担は大きく変わるからです。
要件定義や設計・実装以外にも、費用が発生しやすい工程があります。
- 連携：ERPや販売管理、WMSなどとつなぐ部分
- テスト：欠品や返品、販促による急増を想定した検証
- 移行：既存データの取り込みと本番切替の支援
- 教育：現場向けの操作教育と稼働初期の運用
- 保守：障害対応や制度・OS・ミドルウェアの更新の範囲
要件定義・設計・実装にかかる費用
要件定義では、予測の更新頻度や在庫配分ルール、例外処理まで決めておきます。
設計では、画面や帳票だけでなく、マスタの正やデータ連携の頻度、エラー時の再送まで定義します。計画の確定や差し戻し、ロールバックの扱いも、このときに決めておきます。
ここが曖昧なまま実装に進むと、後から追加要望が出やすくなります。たとえば、「この工場だけの休日カレンダーにも対応したい」といった要望です。
「代替部材を含めて再計算したい」という要望は、費用と期間を増やします。
- 上流工程：需要計画の粒度、供給制約、承認フロー、KPIの確定
- 工数配分：要件定義と設計・環境構築に割く比率の目安
ノートで整理した類似システムの内訳の目安では、要件定義が総額の10〜12％、設計・環境構築が22〜24％です。実装は48〜50％、テストは15〜17％となっています。
実際の比率は、製品の標準機能や追加開発量、連携本数によって変わります。そのため、この比率は目安として使い、提案書の工数配分が妥当かを確認します。
データ移行・連携・テストにかかる費用
費用が膨らみやすいのは、ERPや販売管理、WMSなどをつなぐ部分です。MES、調達・EDI、外部需要データも連携先になります。
連携先が1つ増えるたびに、項目マッピングや認証、送受信タイミングを設計する必要があります。さらに、エラー通知や再送、重複取込、障害時の業務継続も決めておきます。
APIの有無だけでなく、相手側のデータ品質と変更管理まで確認します。
- 連携設計：項目、認証、送受信、エラー、再送、業務継続の取り決め
- テスト：新製品、廃番、サプライヤー遅延、設備停止、代替部材、通信断を含む検証
テストでは、通常の受注だけでなく、欠品や返品、販促による急増を、実データに近い条件で試します。
デモ用の整ったデータだけで検証すると、本番で例外処理が動かないリスクが残ります。そのため、移行リハーサルと並行稼働を見積もりに含めるか、含まれない場合は社内作業として別に計上します。
月額料金・保守・運用にかかる費用
クラウド型では、ユーザー数や品目数、拠点数などに応じて月額料金が変わります。計画シナリオ数やデータ量も、料金を左右します。
SaaSの月額5万〜100万円程度という周辺相場を参考にしつつ、対象が増えたときの単価や上限を確認します。
オンプレミスや大規模なパッケージでは、初期ライセンスに加えて、年間保守やサーバーの費用が発生します。監視やバックアップ、バージョンアップ、追加連携の費用も発生します。
- 月額料金：ユーザー数、品目数、拠点数、データ量などによる変動
- 保守費用：ノートの目安では、初期費用の年間15〜25％程度の予算化
保守の範囲に、障害対応のほか、制度・OS・ミドルウェアの更新が含まれるかを確認します。マスタ変更や連携仕様変更、モデル監視、問い合わせ対応も、確認の対象です。
AIを利用する場合は、モデルの精度確認や異常値の検知を運用費用として切り出します。説明用のログや再学習の頻度も、運用費用に含めて考えます。
需給管理システムの価格が高くなる変動要因
同じ需給管理システムでも、1拠点・少数品目の可視化と、海外を含む複数拠点の制約付き計画とでは、必要な設計がまったく異なります。
見積もりの差額を「ベンダーが高いから」と判断する前に、その差がどの要件から生じているかを確認します。
拠点数・品目数・計画粒度
拠点数や品目数が増えると、ライセンスやクラウド利用量が増えます。拠点ごとのカレンダーや在庫ポリシー、輸送リードタイムを管理する費用も増えます。
権限や言語、通貨、休日の管理費用も対象になります。月次の大まかな需給計画を、日次・時間単位の生産スケジューリングへ細かくすると、計算性能や画面、例外処理の要件も重くなります。
- 対象規模：管理項目とライセンスの増加
- 計画粒度：月次から日次・時間単位への細分化
制約計画・MRP・シナリオ分析
単純な需要予測と、複数の制約を同時に考える計画では、必要なロジックが異なります。
最低ロットや代替部材、輸送制約も、計画で考慮すべき制約に含まれます。
制約付き計画や高速MRP、複数案のwhat-if比較では、計算基盤が増えるうえ、要件定義の範囲も広がります。
たとえば、Oracleは、需要シグナルを統合し、複数の予測や補充シナリオを比較する機能を案内しています。
出典はOracle Demand Managementです。
- 制約計画：設備、人員、原材料などの同時考慮
- 追加機能：高速MRPやwhat-if比較によるライセンスとテストの増加
連携先・セキュリティ・企業間利用
ERP、MES、WMS、EDI、IoTなどの連携先が増えるほど、インターフェースと障害時の運用が複雑になります。
工場やサプライヤーとの接続には、MFAや権限分離、暗号化、API認証が必要です。操作ログやバックアップ、災害復旧、ネットワーク分離も、要件になります。
経済産業省は2025年4月、中小製造事業者向けに工場セキュリティの解説書を公開しました。工場のIoT化とサプライチェーン経由のサイバー攻撃リスクを踏まえたものです。
出典は経済産業省「工場セキュリティの重要性と始め方」です。
IT領域とOT領域のどこまでを誰が受け持つかも、見積もりに含めます。
- 連携：接続先の増加に伴う、インターフェースと運用の複雑化
- 安全対策：MFA、権限分離、暗号化、ログ、災害復旧の要件
費用を抑えやすい需給管理システムの進め方
費用を抑える近道は、対象業務とKPIを絞ることです。安価な製品を先に決める方法は、近道とはいえません。標準機能でできることと独自開発すべきことを分け、実データで効果と難所を確認してから広げます。
初期導入を小さくする場合でも、将来の連携や拠点追加を妨げない設計にします。
現状把握とKPIの設定
最初に、営業から経理まで各部門の業務フローを確認し、Excel台帳や手入力、締め時刻、例外処理、データの正を洗い出します。
品目や拠点、BOM、在庫などのマスタも棚卸しし、欠損・重複・コード不一致を把握します。
- 現状把握：業務フロー、Excel台帳、例外処理、データの正の確認
- 効果測定：導入前後で比べる指標の設定
効果測定では、予測誤差に加えて、在庫金額や欠品率、計画作成時間を導入前に記録します。在庫回転日数や廃棄、納期遵守率、急な計画変更に対応する時間も、記録の対象です。
たとえば、「予測精度は改善したが欠品は減らない」という場合は、営業補正や供給制約の反映に課題があると判断できます。
標準機能と独自開発の切り分け
パッケージやSaaSの標準機能に業務を合わせる領域と、競争力の源泉として独自開発する領域に分けて考えます。
この切り分けにより、初期費用と保守負担を抑えやすくなります。
- 標準機能：需要予測画面、在庫可視化、定型承認の優先
- 独自開発：配分ルールや製造制約など、差別化に直結する部分への限定
逆に、現場のExcelをすべて再現することを目的にすると、例外的な手作業までシステムに持ち込むことになり、アドオンが増えます。
独自ルールは、「なぜ必要か」「どのKPIに影響するか」「標準化できない期間はいつまでか」を確認したうえで、将来のアップデート時に残す価値があるかを判断します。
PoCと段階導入によるリスク低減
PoCでは、整ったサンプルデータより、欠品や返品、販促、急な受注、代替部材、廃番などの実績を使います。
予測精度に加えて、データ取込に失敗したときの再送や計画変更の履歴、権限まで試します。シナリオ比較や確定計画の戻し方も、確認の対象です。
PoCの目的と合格基準を先に決めておくと、機能デモの印象だけで契約するリスクを抑えられます。
- PoC：実績データを使った検証
- 段階導入：重要品目と1工場から始め、定着後に拠点を増やす進め方
導入は、需要予測やPSI可視化から始め、供給計画、在庫配分・MRP、S&OP、サプライヤー協業へ順に広げられます。
まず、欠品や過剰在庫の影響が大きい品目群と1工場を対象にし、既存システムと並行稼働させます。効果と現場の定着を確認してから拠点を増やせば、ビッグバン切替による手戻りを避けられます。
需給管理システムのコスト最適化ポイント
コスト最適化では、機能を削ることに加えて、使われない機能を最初から作らないことが大切です。データ品質と運用を整え、導入後に増え続ける変更費用を抑えることも欠かせません。
特に需給管理では、導入時の費用と、毎月の計画業務で発生する人手のコストを合わせて評価します。
AIより先のデータ品質の整備
AI需要予測を追加しても、それだけで精度が自動的に上がるとは限りません。欠品中の販売実績や販促期間、季節性が区別されていないと、モデルは「売れなかった」のか「売れたが在庫がなかった」のかを判断できません。
品目コードや単位、カレンダー、リードタイム、在庫の定義をそろえることは、追加ライセンスより先に行うべき投資です。
- データ整備：欠品、販促、新製品、返品、異常値の区別
- 補正管理：補正理由、承認者、確定日時の記録と実績との比較
予測値を営業や現場が補正する場合は、補正理由や承認者、確定日時を残しておきます。実績との差分を振り返ると、モデルで改善できる誤差と、販促や供給制約による構造的な誤差を分けられます。
データのルールを決めないまま高機能なモデルを導入すると、精度検証と手修正のコストが増えてしまいます。
連携本数とデータ更新頻度の設計
すべてのデータをリアルタイムで連携する必要は、必ずしもありません。計画の締め時刻や意思決定の頻度を確認して、連携の速さを決めます。
連携方式は、API、バッチ、ファイル転送から適切に選びます。対象項目を最小限にすると、開発費と障害対応の両方を抑えられます。
- 更新頻度：日次で足りる実績と、即時性が必要な情報の区分
- 対象項目：意思決定に必要な在庫、受注、供給、計画確定の維持
ただし、安易に連携を減らしてExcelへ戻すと、数字の不一致や手入力の人件費が再び生じます。削ってよいのは「意思決定に不要なデータ」で、在庫・受注・供給・計画確定などの基幹データは含みません。
たとえば、在庫実績は日次で足りますが、受注や欠品アラートには即時性が必要です。連携項目ごとに、利用者と更新頻度を決めます。さらに、正となるシステムや障害時の代替手順も定めておきます。
運用定着と保守範囲の見積もり計上
システムを導入しても、現場が入力しない、承認者が不明、例外処理を電話で済ませるといった状態では、期待した効果は出ません。
導入時には、操作教育に加えて、月次・週次のS&OP会議や予測補正の締め、計画変更の承認、マスタ更新の担当を決めておきます。運用設計に充てる期間を削ると、導入後の問い合わせや再設定の費用が増えます。
- 運用設計：S&OP会議、予測補正、承認、マスタ更新の担当の決定
- 保守契約：障害、問い合わせ、変更、更新、再学習の範囲の明記
保守契約では、機能追加や連携先変更、セキュリティ更新が、どこまで含まれるかを明記しておきます。
月額が低くても、変更のたびに個別見積もりになる契約では、年間コストが読みにくくなります。費用だけでなく、対応時間や窓口、休日対応、データ復旧の目標を比較します。
需給管理システムの見積もりを取る際のポイント
見積もりの精度は、発注側がどれだけ前提条件を明確にできるかで変わります。
ベンダーへ相談する前に、拠点数や品目数、計画期間、計画粒度を整理します。利用者数や既存システム、連携方式、対象KPI、希望時期、予算上限も、あわせて書き出しておきます。
すべてを決め切れなくても、未確定の項目を明記しておけば、提案どうしを比べられます。
RFPに書くべき前提条件
RFPには、対象業務を「需要予測」「供給計画」「在庫配分」「MRP」「S&OP」「サプライヤー連携」のように分けて書きます。
各業務について、必要な履歴も示しておきます。
品目数や拠点数に加えて、計画計算に使う制約も記載します。例として、BOMの階層やロット、賞味期限を挙げられます。代替部材、最小発注量、設備能力、休日カレンダーなども、同じように記載します。
- 業務条件：対象業務、入出力、承認者、更新頻度、例外処理の明示
- システム条件：連携項目、API、権限、ログ、バックアップの整理
さらに、ERPや販売管理、WMS、MES、EDIなどのシステム名を整理します。連携項目やデータの正、APIの有無、更新頻度も、明確にしておきます。
セキュリティでは、クラウド利用の可否や工場ネットワークとの接続を明確にします。権限やログ、バックアップ、障害時の復旧目標も、明確にします。
これらが揃うほど、各社が同じ条件で見積もれるため、安い・高いだけでなく、抜け漏れの少なさを比べられます。
複数社の提案の同条件比較
製品名や月額料金に加えて、需要予測の粒度や在庫配分の扱いも比べます。
製品ベンダーと実装SIerが別の場合は、契約主体、導入パートナー、保守窓口を確認します。障害時にどこまでを誰が受け持つかも、確認します。
- 機能比較：計画、MRP、連携、AI、権限、保守の横並び
- 費用比較：移行、テスト、教育、並行稼働を含む総保有コストでの比較
API・EDIや、ERP・MES・WMSとの連携方法を比べます。
見積書では、要件定義やデータ移行、連携、結合テスト、受入テストが、独立して記載されているかを見ます。教育や移行リハーサル、並行稼働、休日対応も、同じ見方で確認します。
安く見える提案ほど、前提条件に「データは整備済み」「連携は発注側が実施」「教育は含まない」と書かれている場合があります。そのため、除外項目を含めた総保有コストで比べることが必要です。
費用超過のリスクの事前確認
費用超過につながりやすいのは、Excelの野良運用や過剰カスタマイズ、ビッグバン切替です。
提案段階では、「欠品中の実績をどう扱うか」を質問します。また、「急な受注増のとき何を再計算するか」や「通信が止まったら誰が何をするか」も確認します。回答が画面のデモだけで終わっていないかも見ます。
- 事前確認：マスタ不整合、例外処理、連携テスト不足の確認
- 変更管理：KPI、業務リスク、標準機能での代替を基準にした評価
契約後の追加費用を抑えるには、変更管理の手順も必要です。追加要望は、KPIへの影響や、対応しない場合の業務リスク、標準機能での代替、将来リリースへの繰り越しを基に評価します。
最初からすべてを作り込むより、重要な業務を安定させてから広げるほうが、総コストと定着リスクのバランスを取りやすくなります。
よくある質問
需給管理システムの費用について、導入検討の場面で質問されやすい点を取り上げます。金額は対象範囲で変わるため、各回答は、どの前提で考えるかを明らかにしています。
需給管理システムの開発費用は最低いくらですか？
1拠点で需要予測や在庫分析を始めるクラウド型なら、公開価格と類似相場から見て、初期費用と月額料金に一つの目安があります。
目安の金額は、設定・データ整備・連携の範囲で変わる参考値であり、需給管理全体の確定価格ではありません。
SmartFのように初期費用と月額料金を公開する製造管理クラウドもありますが、必要機能とライセンス数に応じて変動します。
- クラウド型：1拠点なら初期30万〜150万円、月額5万〜20万円程度
- 公開価格例：SmartFの初期50万円〜、月額5万円〜
パッケージとスクラッチ開発はどちらが安いですか？
一般には、標準機能を使えるパッケージやSaaSの方が初期費用と導入期間を抑えやすいです。
独自の配分ルール、複雑な製造制約、既存システムとの特殊な連携が多い場合は、追加開発や運用回避策が増えて総額が上がることがあります。
標準化できる業務と独自性を維持する業務は、分けて比較することが大切です。
- 標準利用：パッケージやSaaSによる初期費用と期間の抑制
- 追加開発：独自制約や特殊連携の多さによる総額の上昇
需給管理システムは何か月で導入できますか？
ERP連携を含む単一拠点なら3〜6か月程度、複数拠点やMRPまで含めると6〜12か月程度が目安です。
期間は、データ整備や意思決定、テスト、教育を発注側がどの速さで進められるかによっても変わります。
- 小規模：1拠点の予測や可視化の数週間〜3か月程度
- 大規模：全社SCP／IBPなどの12〜24か月以上
AI需要予測を入れれば費用対効果は上がりますか？
AIは需要の傾向や季節性を分析し、予測作成を支援できます。
欠品や販促、返品、新製品などのデータを整え、予測値を現場が補正する必要があります。
AIのライセンス費用だけでなく、データ整備、モデル監視、説明用ログ、運用教育まで含めて判断します。
- 前提：AI導入だけでは費用対効果が上がらないこと
- 検証：在庫金額、欠品率、計画作成時間などのKPIでの測定
まとめ
1拠点の需要予測・在庫分析なら、初期30万〜150万円程度が目安です。単一拠点の需給計画とERP連携なら、300万〜1,000万円程度が目安です。
さらに、複数拠点・MRP・API連携なら、1,000万〜5,000万円程度が初期予算のたたき台です。全社・グローバルのSCP／IBPや企業間連携では、5,000万〜1億円以上になる可能性がありますが、いずれも対象範囲やデータ状態によって変動する推定レンジです。
見積もりで確認する費用の範囲と変動要因
重要なのは、価格帯だけで導入の可否を決めないことです。判断は見積書の中身をもとに行い、要件定義から保守までを分けて、品目数や拠点数、計画粒度による増減を確認します。制約や権限、セキュリティによる増減も、同じ見積書で確認します。
予測精度に加えて、欠品率や在庫回転日数、計画作成時間、納期遵守率など、経営と現場のKPIで投資効果を測ります。
- 費用範囲：要件定義、移行、連携、テスト、教育、保守の内訳
- 投資効果：欠品率、在庫回転日数、計画作成時間などによる測定
小さく始めるためのデータ・業務整備
コストを抑えながら成果を出すには、共通マスタと実績データを整え、1拠点・重要品目からPoCと段階導入を始めます。
標準機能と独自開発を切り分け、例外処理と運用ルールまで設計することで、導入後の追加開発や現場の手戻りを減らせます。
自社の課題や既存システム、将来の拠点展開を整理したうえで、複数社から同じ条件の提案を受けることが、納得できる費用判断につながります。
- 開始範囲：共通マスタの整備と、1拠点・重要品目からの開始
- 提案比較：複数社から同じ条件で受けた提案の比較
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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。