人材データベースは、従業員の情報を検索・更新・分析できる形で管理し、配置や育成、後継者計画の判断に使う仕組みです。方式や費用は、登録する情報の範囲、利用する業務、既存システムとの連携範囲によって変わるため、この3点を先に整理すると比べやすくなります。
各テーマの詳しい内容は、下の関連記事で確認できます。
▼関連記事一覧
・人材データベース開発の進め方/やり方/流れや方法/手法/工程/手順
・人材データベース開発でおすすめの開発会社/ベンダー6選と選び方
・人材データベース開発の見積相場や費用/コスト/値段について
・人材データベース開発の発注/外注/依頼/委託方法について
・業務システム開発を依頼する会社の選び方やRFPの作り方については、無料ホワイトペーパー「業務システム開発の完全ガイドブック」で詳しく解説しています。
・スクラッチシステム開発を依頼する会社の選び方やRFPの作り方については、無料ホワイトペーパー「スクラッチシステム開発の完全ガイドブック」で詳しく解説しています。
人材データベース開発の全体像
人材データベースの価値は、情報を保管することではなく、必要な人材を見つけ、配置・育成・後継者計画などの判断に使うことにあります。人事給与システムとは役割を分けたうえで、共通の従業員IDで連携すると、データの正確性と活用のしやすさを両立できます。
人材データベースの定義
人材データベースは、従業員情報を検索・更新・分析できる形で管理する仕組みです。そこに登録する情報は、大きく3つの区分に分けて持ちます。
- 基本情報：属性、所属、役職、職務経歴
- 能力情報：スキル、資格、語学力、研修履歴
- 人事情報：評価、異動履歴、キャリア希望
顔写真付きの名簿にとどめると、資格や案件経験、異動希望を組み合わせた検索には答えられません。だからこそ、こうした情報を組み合わせて検索できることが大切です。
人事給与・勤怠システムは、雇用契約、給与、社会保険、勤務実績などの基幹情報を扱います。一方で、人材データベースは、スキル、経験、評価、研修、希望、サーベイなどを扱います。
別システムでも構いませんが、従業員ID、組織コード、在籍区分などの共通キーを定めます。さらに、どのシステムのデータを正本にするかも明確にします。
導入後の業務の変化
導入の前後で、業務がどう変わるかを場面ごとに見ていきます。
- 導入前：人事が台帳を照合し、管理職へメールで確認することがあります
- 導入後：権限を持つ人が共通データを検索し、スキルや勤務地などで候補を比べます
- 現場での活用：人事の集計負担を減らし、本人の希望や成長履歴を面談に生かせます
人的資本経営では、経営戦略と人材戦略をどう連動させるか、人材投資が企業価値とどう関係するかを説明することが重視されています。
2026年3月には、内閣官房・金融庁・経済産業省が人的資本可視化指針の改訂版を公表しました（出典: 経済産業省「人的資本可視化指針（改訂版）」、2026年）。さらに、人材データベースは開示資料専用ではなく、戦略に対する人材の充足状況を継続して確認する基盤にもなります。
人材データベースの主な機能と登録項目
機能は、情報を保存する層、検索やワークフローで更新する層、分析や配置に活用する層に分けて考えます。すべての項目を初めから登録する必要はありません。最初のユースケースに必要な項目から始めると、入力負担とデータの陳腐化を防ぎやすくなります。
プロフィール・所属・職務経歴
検索や所属履歴の再現に必要な情報は、プロフィールと職務経歴に分けて登録します。
- 基本プロフィール：社員番号、氏名、所属、役職、雇用区分、勤務地、入社日、顔写真、連絡先
- 職務経歴：担当業務、案件、役割、期間、成果、使用技術、顧客業界を持たせ、実務経験での検索に使います
- 所属履歴：現在の所属と履歴を分け、開始日と終了日を残します
兼務や出向、休職、将来日付の異動、グループ会社への在籍は、1人1所属の単純な項目では表しにくい情報です。そのため、所属は履歴として持つ設計が求められます。履歴があれば過去時点の組織も再現でき、将来の組織変更を扱う場合は発令日と適用日も区別して記録します。
スキル・資格・研修・評価
スキル、資格、研修、評価は、何に使うかによって記録する内容が変わります。
- スキル：分類、熟練度、経験年数、最終利用時期、申告・承認状況を管理します
- 資格・研修：取得日や有効期限、証明書、受講日、修了状況、評価、業務活用を記録します
- 評価：評価期間、評価者、項目、本人の振り返りを点数とは別に持たせます
評価を配置候補や昇格判断に自動で使う場合は、制度上の定義と権限を先に整理しておきます。登録できる情報だからといって、すべての項目を全利用者に見せてよいわけではありません。
検索・分析・連携・ワークフロー
検索、画面表示、更新・連携の機能を分けて考えると、利用者ごとの使い方を整理できます。
- 検索：所属、役職、スキル、資格、経験年数、勤務地、評価、キャリア希望を組み合わせます
- 表示・分析：一覧、カード、組織図、ダッシュボードを使い分け、保存検索や定期レポートで手作業を減らします
- 更新・連携：本人更新、上長承認、人事の一括修正、変更履歴、CSV、API、SSO、監査ログを扱います
外部のシステムとつなぐ場合は、片方向か双方向か、更新頻度、エラー時の再送方法を決めます。連携データの責任部署も、あわせて定めておきます。給与、勤怠、採用、研修、サーベイ、BIなどとつなぐ場合は、システムごとに更新の向きと頻度を確かめます。
人材データベースの種類と選び方
方式には、クラウドSaaS、パッケージや統合HCM、ローコード・業務データベースがあります。そのほかに、スクラッチ開発と、複数製品を組み合わせるハイブリッドもあります。
社員数だけでは決めきれないため、独自の人事制度、拠点・法人の数、既存システムとの連携を基準に比べます。権限の複雑さと導入期限も、判断材料に入れます。
クラウドSaaSが向く企業
標準的な従業員データベース、組織図、スキル管理、評価、サーベイを短期間で始めたい企業には、クラウドSaaSが合います。
- 始めやすさ：サーバー調達や更新の負担を抑えやすい
- 料金：利用人数に応じて小さく開始できる
- 適合性：独自要件を標準機能で再現できるか確認する
独自の職務体系や複雑な権限、特殊な承認フローは、標準機能で完全に再現できるとは限りません。そのため、標準機能に業務を合わせられるかを確かめます。
比較の際は、データ出力、API、SSO、多要素認証の対応を確かめます。そのうえで、監査ログ、バックアップ、退職者データの扱い、契約終了時の返却・削除条件も押さえます。
月額料金が安く見えても、初期設定や移行、追加モジュールに加えて、連携や運用支援の費用を含めると、総額は変わります。そのため、各社の見積もりは同じ前提でそろえて比べます。
パッケージ・統合HCMが向く企業
複数の法人や拠点をそろえて標準化する場合は、製品の機能とグループ共通のデータ設計を合わせて検討します。
- 対象：人事・給与・就業・タレント管理を複数法人や拠点で標準化します
- 製品機能：組織・権限の共通ルールや大量データ管理に対応する場合があります
- 共通基盤：従業員ID、組織コード、職務・スキル分類、評価制度をそろえます
導入時は、標準機能で業務を変える範囲と、追加開発で作る範囲を分けて考えます。
会社ごとの別ルールを残したまま画面だけを集めると、検索結果や集計指標を比べられなくなります。先に業務とデータの標準を決めたうえで、例外を管理します。
スクラッチ・ハイブリッドが向く企業
独自業務や深い連携が競争力に関わる場合は、自由度と継続的な開発負担を合わせて検討します。
- 向く要件：独自の職務体系・検索軸、特殊な承認、既存業務との深い連携
- 継続負担：要件、データモデル、セキュリティ、テスト、保守を自社と開発先で担います
- 段階導入：プロフィール、組織図、スキル検索、CSV連携などでMVPを作ります
評価、配置シミュレーション、後継者計画、AI分析は、データ品質と利用ルールが整ってから追加します。そうすると、使われない高額な機能を抱えにくくなります。
人材データベース開発の進め方
開発は、現状把握と目的とユースケースの整理から始めます。そのあと、要件定義とデータ・権限設計を固め、開発・連携と移行・テストを経て、リリースへ進みます。最後に定着運用へつなげます。
人材情報は、現場や本人が使わなければ更新されません。そのため、システム開発と運用ルール作りを並行させます。
▶ 詳細はこちら：人材データベース開発の進め方/やり方/流れや方法/手法/工程/手順
現状把握・企画・要件定義
企画では、現状のデータと関係者を洗い出し、目的を測れる利用場面へ落とし込みます。
- 現状把握：台帳、申請書、給与・勤怠、採用、研修、評価、調査の項目や正本、更新者、頻度、目的、保管期間、欠損・重複を整理し、データオーナーを決めます
- 関係者：人事、現場管理職、情報システム、法務・コンプライアンス、経営企画の意見を早期に集めます
- 目的設定：「スキル保有者を5分以内に検索する」など、利用場面と測定指標に置き換えます
- 対象選定：配置、育成、社内公募、後継者計画から一つか二つに絞り、項目と画面の優先順位を決めます
測定指標の例としては、異動候補の比較日数を半分にすることや、研修修了者の配置後の成果を確認することなどが挙げられます。
データモデル・権限・連携の設計
データ、権限、連携は切り離さず、一続きで設計します。履歴や機微情報、障害時の扱いもあわせて決めておきます。
- データモデル：従業員、組織、職務、スキル、資格、研修、評価、異動、希望の関係とスキル分類・レベル・同義語・廃止日を定義します
- 履歴と権限：組織・職務の履歴を保存し、管理者、人事、管理職、本人、経営層、委託先の操作範囲を分けます
- 機微情報：健康情報、配慮事項、評価、相談履歴を目的・項目ごとに制限し、閲覧・変更ログを残します
- 連携キー：従業員ID、組織コード、在籍区分、異動日を共通キーにします
人事部だから全項目を見られる、管理職だから配下の全情報を見られる、と単純に決めないようにします。
CSV取込は手軽ですが、誤った上書きや重複登録が起きやすいため、項目ごとに更新元とエラー処理を定めます。APIやSFTPでは、障害時の再送方法、差分連携と全件再同期の使い分け、停止時の業務手順まで設計します。
開発・移行・テスト・リリース
開発からリリースまで、業務検証、データ照合、例外テスト、性能確認を順に進めます。
- 開発・移行：登録から出力までを確認し、サンプル検証後、実データを匿名化または限定して移行します
- 件数照合：社員数、所属別件数、資格保有者数、退職者数を移行前後で比べ、差の原因を追います
- 受入テスト：本人更新、承認、異動、兼務、休職、退職、再雇用、組織・権限変更、CSVエラー、連携停止を確認します
- 性能・公開：全社員検索、複数条件、月末一括更新、帳票出力が許容時間内に終わるか測り、窓口・マニュアル・訂正手順を用意します
クラウドを使う場合は、暗号化、バックアップ、可用性を確かめます。認証（SSO、多要素認証、IP制限）や監査ログ、保存地域、委託先、復旧目標も見ておきます。
個人情報保護委員会は、人事労務管理サービスについて、開発段階からアクセス制御や不正アクセス対策を設計し、委託先の安全管理を確認する重要性を示しています（出典: 個人情報保護委員会「クラウド人事労務管理サービスに関する注意喚起」、2024年）。
人材データベース開発の費用相場
人材データベース単体の公的な価格統計はありません。そのため、ここに示すのは、2026年時点の公開料金、開発費の事例、一般的な工数をもとにした概算です。
金額は、社員数、法人・拠点数、項目数、権限、データ品質によって変わります。さらに、外部連携やAI分析、移行支援の有無でも差が出ます。何を含む見積もりかも確かめます。
▶ 詳細はこちら：人材データベース開発の見積相場や費用/コスト/値段について
方式別の初期費用・月額・期間
方式や移行・連携の範囲ごとに、初期費用、月額、期間の目安を比べます。
- 標準SaaS：従業員データベース、組織図、CSV取込で、初期費用0万〜100万円程度、月額5万〜30万円程度、期間1〜3か月が一つの目安です
- 移行・連携込み：初期データ整備、権限設計、既存連携まで含めると、初期100万〜500万円程度、月額10万〜50万円程度、期間2〜6か月になることがあります
- パッケージ拡張：評価・スキル・配置、複数API連携を含む場合、初期500万〜1,500万円程度、期間4〜9か月の目安です
- 独自開発・中規模：初期800万〜2,500万円程度、期間6〜12か月の目安です
- 大規模統合：グループ統合や多言語対応まで含めると、初期2,500万〜5,000万円以上、期間12〜18か月以上になる場合があります
これらは市場全体の定価ではなく、要件を置いて試算した概算です。2026年4月公開の事例では、小規模は300万〜800万円、中規模は800万〜2,500万円です。また、大規模は2,500万〜5,000万円以上としています（出典: 人事管理システム開発費の公開事例、2026年）。
人材データベースだけであれば、給与計算などを含む基幹システムより小さくなる可能性があります。
費用を左右する内訳
見積もりの内訳は、開発前後の作業と運用費に分けて確認します。
- 開発費：企画、要件定義、画面・DB設計、開発、インフラ、テスト
- 導入費：データ整備・移行、連携、マニュアル、研修、並行稼働
- 保守費：障害対応、OS・ミドルウェア更新、脆弱性、法改正、バックアップ監視、問合せ、軽微な改修
- 追加費用：データ量・利用者数に応じた従量課金、追加モジュール、API利用料
表記や社員番号が不統一だったり、退職者が現役データに混在したりすると、開発前の整理工数が増えます。
年額保守は、初期費用の5〜15％程度を仮に置いて見積もる場合があります。また、月額で提示されることもあるため、単位と対象範囲を確かめます。
費用を抑える進め方
初期範囲、段階導入、後回しにできない機能を分けると、費用を調整しやすくなります。
- 初期範囲：目的を一つか二つに絞り、標準機能やプロフィール、組織図、検索、本人更新、CSVを先行します
- 段階導入：評価、配置シミュレーション、AI分析を後段にし、1部門または1法人で品質と利用率を測ります
- 維持する機能：従業員ID、履歴、権限、ログ、バックアップ、移行検証は初期計画に含めます
初期費用を下げようとして、権限や監査ログ、出力、削除、バックアップを後回しにすると、あとから作り直す費用が膨らみます。一方で、削る対象は画面の装飾や高度な分析にします。
人材データベースの開発会社・ベンダーの選び方
開発会社やサービスは、知名度や機能数だけでなく、自社の課題に合うかどうかで比べます。SaaS、既存製品の拡張、独自開発では、必要な支援体制と評価の基準が異なります。
候補先には同じ要件概要を渡し、初期費用から移行、連携、保守、契約終了時まで同じ条件で比べます。
自社課題との適合性と実績
候補先の適合性は、自社との類似性、実績の具体性、追加作業の説明力から比べます。
- 自社との適合：規模、業界、法人構成、データ量、方式を確認します。300名の単一法人と5,000名のグループでは適する方式が異なります
- 導入実績：似た事例の期間、移行件数、利用率、運用体制、追加費用を尋ねます
- 実行力：要件整理、データ整備、ID統合、権限、UAT、公開後の改善を確かめます
導入社数だけでは、似た案件の実態は分かりません。同じ業界であっても、職務体系や評価制度は企業ごとに異なります。そのため、自社で再現できる条件と追加作業を分けて説明できる相手が望ましいです。
セキュリティ・開発体制・保守
セキュリティ、担当体制、保守条件を具体的に確かめておくと、契約後の運用負担も見積もれます。
- 安全管理：認証、権限、暗号化、脆弱性、バックアップ、監査ログ、障害、再委託、保存地域、返却・削除
- 委託先管理：認証だけでなく、権限や一括出力、契約後の報告・監査条項も確認します
- 体制・保守：責任者、業務・移行・セキュリティ・保守の担当、引継ぎ、応答、障害連絡、改修料金、追加単価
認証基盤が備わっていても、権限設定や一括出力の管理が不十分であれば、リスクは残ります。
見積もり・RFPで比較する項目
問い合わせ情報、提示資料、提案条件をそろえておくと、候補先の見積もりと提案を同じ基準で比べられます。
- 要件情報：従業員数、法人・拠点、利用者、項目、検索、連携、件数、権限、納期、予算、保守体制
- 提示資料：既存データ、組織図、スキル一覧、評価項目、業務フローを渡し、移行や追加開発を見積もりやすくします
- 提案評価：標準・追加開発の境界、前提、対象外、移行、テスト、導入後支援、将来追加を比べ、質問やリスク指摘も評価します
安い提案が優れているとは限りません。要件の抜けが前提条件の中に隠れている場合もあるため、前提の書き方まで確かめます。
▶ 詳細はこちら：人材データベース開発でおすすめの開発会社/ベンダー6選と選び方
▶ 詳細はこちら：人材データベース開発の発注/外注/依頼/委託方法について
導入後の定着運用とセキュリティ対策
人材データベースは、リリースした時点で完成するものではありません。本人や管理職が情報を更新し、データを保って現場の判断に使うことで、初めて価値が生まれます。運用責任者と定期的な品質確認の進め方は、開発計画と同時に決めておきます。
入力率とデータ品質を維持する方法
入力率とデータ品質は、更新ルール、定期点検、指標を組み合わせると確かめやすくなります。
- 更新ルール：対象、期限、上長承認、未更新通知、確認者を決め、必須・任意を分けます
- 利用促進：検索テンプレートや面談画面を用意し、登録のメリットを伝えます
- 定期点検：月次または四半期ごとに未更新、欠損、重複、表記揺れ、失効資格、古い所属、連携エラーを確認します
- 品質指標：充足率、本人更新率、承認率、配置決定までの時間、訂正件数を追います
個人情報・マイナンバーの扱い
情報の種類ごとに利用条件を定め、目的外の利用や不適切な閲覧を防ぎます。
- 慎重な情報：評価、健康上の配慮、相談履歴、家族情報が含まれる場合があります
- 利用条件：項目ごとに目的、閲覧者、保存期間、本人説明、訂正・削除手順を決めます
- 特定個人情報：マイナンバーは人材活用データと分け、必要な事務と担当者を限定します
個人情報保護委員会の事業者向けガイドラインは、基本方針、取扱規程、組織的・人的・物理的・技術的な安全管理措置を示しています（出典: 個人情報保護委員会「特定個人情報の適正な取扱いに関するガイドライン（事業者編）」、2025年更新資料）。情報の範囲を広げる前には、法務や個人情報保護の担当者と確認しておきます。
委託先・クラウドを管理する方法
委託先やクラウドを管理するには、契約条件と運用中の確認方法をセットで決めておく必要があります。
- 契約条件：委託データ、作業者、再委託、アクセス、作業ログ、事故報告、終了時の削除を記載します
- 実際の管理：認証を確認するだけでなく、誰がどの環境で扱い、どう確認できるかまで見ます
- 継続確認：委託先の措置を事前確認し、契約後も取扱状況を把握して定期点検します
個人情報保護委員会は、委託先の安全管理措置を事前に確認し、契約に必要な事項を盛り込み、委託後も取扱状況を把握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）」、確認日2026年）。
サービスを契約しても、運用の責任まで外部に移るわけではありません。そのため、点検結果をもとに改善を続けます。
AI活用と2026年時点の最新動向
AI活用は、検索支援やスキル表記の補正、研修候補、配置候補の比較、サーベイ分析などから、段階的に進めやすくなります。
AIに判断を任せきりにせず、元データや推論の根拠、除外条件、最終判断者を明確にします。そのうえで、人事担当者や本人が確認できる設計にします。
人材データベースでAIが役立つ場面
AIは、検索や情報整理から使い始め、配置や育成の候補を示す場面では人が確認できる形にします。
- 検索・整理：自然文の条件を検索補助にし、スキル表記の揺れや職務経歴、研修情報を整理します
- 候補提示：本人希望や上長判断などを考慮できない場合があるため、理由と不足データを示し、人が修正します
- 利用上の注意：AIの評価や離職リスクをそのまま処遇に結びつけず、目的と影響を検証します
自然文検索には、「海外案件の経験があり、特定の語学力があり、来月から稼働可能な人」といった条件を使えます。
AI導入で決めるべきルール
AIを人材の領域で使う際は、利用ルールと評価・監視の観点を先に決めておきます。
- 利用ルール：目的、入力データ、学習利用、保存期間、本人説明、訂正、停止、監査を定めます
- 公平性：評価・選別ではデータの偏り、代理変数による差別、不透明な順位付け、未説明の情報利用を確認します
- 評価・監視：精度に加え、公平性、透明性、説明可能性、人の介入、利用後の監視を評価します
2026年時点の公的なAI安全性評価資料でも、意思決定支援におけるバイアスや安全性の検証が論点になっています（出典: 独立行政法人情報処理推進機構「AIセーフティに関する評価観点ガイド」関連資料、2025年）。
人材データベース開発でよくある質問
企画の段階では、対象範囲や方式、費用、入力の負担、既存システムとの関係について疑問が出やすくなります。導入前によく挙がる質問を、順に取り上げます。
人材データベースは何から作り始めればよいですか？
まずは解決したい業務課題を一つか二つに絞り、必要な項目と利用者を決めます。全社員の全情報を一度に扱うより、配置候補の検索やスキル台帳など効果を測りやすい範囲から始めるほうが、入力の負担と費用を抑えながら改善を重ねられます。
クラウドSaaSとスクラッチ開発はどちらがよいですか？
検索や台帳統合を早く始めるならSaaS、独自の職務体系や複雑な連携に合わせるならスクラッチまたはハイブリッドが候補です。
社員数だけでなく、独自要件や連携、権限、納期、社内体制を比べます。そのうえで、標準機能で変える業務と作り込む業務を分けて考えます。
人材データベース開発にはいくらかかりますか？
標準的なクラウド導入は初期0万〜100万円程度、月額5万〜30万円程度です。移行・連携込みなら初期100万〜500万円程度が目安です。
独自開発や大規模統合は800万〜5,000万円以上の場合があります。社員数だけでなく項目、権限、移行、連携、保守を含む総額で見積もります。
マイナンバーや評価情報も登録できますか？
登録できるかどうかより先に、目的、閲覧者、保存期間、委託先、技術的な分離を決めます。そのうえで、対象に含めるかを判断します。
特定個人情報は、人材活用データと混在させず、必要な事務と担当者を分けて扱います。評価や健康情報も、目的とアクセス権を決めて設定します。
古いExcelや複数の台帳はどう移行すればよいですか？
項目名、社員番号、組織コード、表記の揺れ、重複、退職者、欠損を洗い出し、移行元と正本を決めます。
サンプル移行で変換ルールを確認してから全件移行し、移行前後の件数と代表データを照合します。また、目的がなく保存期間を過ぎたデータは、法務や情報管理のルールに沿って整理します。
まとめ
人材データベースは、配置・育成・後継者計画などの判断と、人的資本経営に使う基盤です。従業員情報を保管するだけの名簿とは、役割が違います。
成功のためには、初期のユースケース、基幹データとの境界と正本、スキルや職務の定義、権限と個人情報の扱いを、開発の前に決めておくことが大切です。
開発前に確認するチェックポイント
目的、対象ユーザー、登録項目、正本データを、まず一枚にまとめます。そこに、権限、移行範囲、連携先、費用、運用責任者も加えます。
候補先には同じ前提で見積もりを依頼し、標準機能、追加開発、運用支援の境界を比べると、導入後の認識違いを防ぎやすくなります。
自社に合う方式と進め方
方式、総費用、運用とAIの扱いをあわせて判断すると、自社に必要な進め方を選びやすくなります。
- 方式：検索・台帳統合はSaaS、複数法人の標準化はHCM、独自業務はスクラッチやハイブリッドが候補です
- 総費用：初期開発にデータ整備、移行、連携、保守、運用改善を含めて比べます
- 運用・AI：入力品質や権限、ログ、委託先を点検し、AIは人の最終判断を残して使います
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・【2026年最新版】AI駆動開発の完全ガイドブック
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。