口コミ管理システムは、口コミの収集、担当の割り当て、返信・分析・改善を一つにまとめ、多店舗企業の返信漏れや品質のばらつきを抑える仕組みです。
店舗数や媒体数、返信期限、改善担当の決め方から、機能、種類、開発、費用、開発会社の選び方、運用、法令対応まで、順に見ていきます。
▼関連記事一覧
・口コミ管理システム開発の進め方/やり方/流れや方法/手法/工程/手順
・口コミ管理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
・口コミ管理システム開発の見積相場や費用/コスト/値段について
・口コミ管理システム開発の発注/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。
口コミ管理システムの全体像
口コミ管理システムは、口コミを一覧で読むための画面にとどまりません。店舗、媒体、投稿、返信、対応状況、承認履歴を関連付け、取得から改善までを一つの業務として続けられるようにする業務システムです。
作業をどこまで減らし、どの指標を改善したいのかが決まっていないと、機能の優先順位を付けにくくなります。そのため、まずこの2点を定義しておきます。
口コミ管理システムの定義
口コミ管理システムとは、Googleビジネスプロフィール、飲食・宿泊・予約サイト、SNSなどに分散した口コミを集めて、返信や分析を一つにまとめるシステムです。媒体ごとに画面を開いて確認する手間を減らし、未返信や低評価、対応期限超過を見つけやすくします。さらに、返信後の顧客対応や店舗改善へ引き継ぐ機能まで持たせると、単なるMEOツールとは違い、顧客の声を扱う業務基盤になります。
口コミ管理システムとMEOツール・対応代行の違い
MEOツールは、検索順位や店舗情報、投稿、口コミなどの検索対策を測定・管理することに重点があります。一方、口コミ管理システムは、返信の担当割り当てや承認、顧客対応、改善施策までの社内業務を整える点が特徴です。
口コミ対応代行は、返信などの作業を外部へ委託するサービスです。ただし、システムを導入しても、返信方針や責任の所在は自社で決める必要があります。また、目的が「自社で運用を標準化する」のか「作業を任せる」のかで、比べる相手が変わります。
口コミ管理システムを導入すべきサイン
導入を検討するタイミングは、口コミの件数が多いときだけとは限りません。件数が少なくても、返信漏れが顧客の不満や機会損失につながるなら、仕組み化を検討する価値があります。症状が複数ある場合は、作業時間と対応漏れを数えてみてください。
巡回・返信・報告の属人化
本部の担当者が毎日媒体を巡回し、表計算へ転記して店舗へ連絡している場合、店舗が増えるほど漏れが出やすくなります。担当者が休暇や異動で不在になると作業が止まり、返信の文体や謝罪の範囲も人によってばらつきます。
未返信件数、平均返信時間、低評価の一次確認時間を週単位で集計できないことも、導入を考えるサインになります。
改善施策への口コミ活用の不足
星の平均は全体の傾向を示しても、待ち時間、接客、商品品質、設備、予約のどれが原因かは示しません。そのため、口コミをテーマ別に分類し、店舗別・月別に追えば、現場会議の改善材料になります。
投稿数を増やすことだけをKPIにすると、実際のサービス改善から離れてしまうおそれがあります。
口コミ管理システムの主な機能
機能は、収集・対応・分析・統制の4つの領域に分けて整理できます。すべてを一度に導入するより、まず返信漏れの解消を優先し、その後に分析や外部連携を追加する進め方も現実的です。
口コミ収集・未対応検知・通知
口コミを定期的に取得し、店舗、投稿日時、評価、本文、返信状況を統一した形で表示します。新着、未返信、低評価、一定時間未対応の口コミを通知すれば、全媒体を巡回しなくても対応の優先順位を決められます。
ただし、媒体ごとにAPIで取得できる項目や頻度には差があります。導入前に、対象媒体ごとの対応範囲を確認してください。
返信テンプレート・AI下書き・承認
返信テンプレートは、感謝、質問への回答、改善の報告、低評価の事実確認など、場面ごとに用意します。AIの要約や返信案では、事実誤認、個人情報の再掲、機械的な表現を防ぐ必要があるため、人が確認してから公開します。
店舗の担当者が下書きを作り、本部や責任者が承認するワークフローを持たせると、品質を管理しやすくなります。加えて、誰がいつ何を修正したかを記録する監査ログも持たせます。
感情・テーマ分析とレポート
本文を接客、価格、待ち時間、商品、清潔さに分類し、肯定、中立、否定の別を店舗ごとに見えるようにします。評価の推移、未返信率、返信時間、低評価の再発を追えば、店舗どうしや施策の前後を比べられます。
アンケートの自由記述から口コミ投稿へ案内する場合は、全員に同じ条件で案内し、投稿内容は指定しない運用が必要です。
口コミ管理システムの種類と選び方
システムの選択肢は、標準SaaS、業界特化型パッケージ、SaaSへの個別連携、スクラッチ開発の4つに分けられます。選ぶときは、店舗数や媒体数だけでなく、独自の承認ルール、基幹システムとの連携、保守を担える体制まで含めて判断します。
標準SaaSが向いているケース
1〜10店舗程度で、まず未返信を減らしたい企業には、標準SaaSが向いています。初期費用を抑えられ、数日から数週間で使い始めやすいのが利点です。加えて、機能追加や媒体の仕様変更はサービス側に任せられます。
標準SaaSは、店舗ごとに異なる承認経路や独自の顧客マスタ、複雑なデータ移行には対応しにくい場合があります。
業界特化型パッケージが向いているケース
飲食、ホテル、クリニック、美容など、利用媒体や多言語対応がある程度決まっている業種では、業界特化型が候補になります。
導入手順や画面は業務に合いやすいものの、対象外の媒体、独自の承認、既存CRMとの連携は、追加開発になることがあります。そのため、標準機能とオプションの境目は、デモではなく要件一覧で確かめてください。
SaaS＋個別連携が向いているケース
口コミ管理の標準部分はSaaSで始め、店舗マスタ、予約、顧客対応、BIだけをAPIで連携する方法は、費用と拡張性のバランスを取りやすい選択肢です。
連携では、店舗IDの名寄せと重複防止、失敗時の再送を決めておきます。削除依頼や権限の同期の扱いも、連携の設計に含めます。まず、連携範囲を広げすぎず、月次レポートに必要なデータから始めると、導入効果を確かめやすくなります。
スクラッチ開発が向いているケース
100店舗を超える運用、フランチャイズごとの権限、既存基幹との深い連携がある企業や、独自の改善データが競争力になる企業では、スクラッチ開発を検討します。
要件に合う画面を作れる一方で、媒体APIの仕様変更への対応や認証情報の更新を、継続して担う必要があります。そのほか、障害監視やセキュリティパッチの適用も欠かせません。そのため、開発費だけでなく、保守担当者と年間運用費を含めて判断してください。
口コミ管理システム開発の進め方
開発を急いで画面から作り始めると、媒体の制約や権限設計をやり直すことになりがちです。そのため、先に現状の作業と判断基準を整理し、最小機能で検証してから拡張していくのが安全です。
Googleのレビュー情報APIでは、レビュー一覧の取得、複数ロケーションの一括取得、返信などができます。ただし、利用にはアプリ登録とOAuth 2.0認証が前提になります（出典：Google for Developers「Work with review data」、2025年更新）。
▶ 詳細はこちら：口コミ管理システム開発の進め方/やり方/流れや方法/手法/工程/手順
要件定義と業務フローの整理
最初に、対象店舗数と対象媒体、返信担当と承認者を一覧にします。そのうえで、月間の口コミ件数、対応期限、必要な言語、個人情報の有無も書き込みます。
次に、「取得→分類→担当割当→下書き→承認→返信→顧客対応→改善施策→効果測定」という流れを、現場担当と管理者の両方で確かめます。
特に、低評価を誰へ通知するか、公開返信と個別連絡をどう分けるかまで決めておくと、後工程の手戻りが減ります。
設計・開発とAPI連携
システム構成は、管理画面、口コミを取得する定期ジョブ、障害時のキュー、データベースに分けると管理しやすくなります。データベースには、店舗、媒体、口コミ、返信、監査ログを持たせます。
外部APIが一時的に止まった場合に再試行する仕組みや、同じ口コミを重複して登録しない仕組みも必要です。トークンの暗号化と閲覧範囲の権限は、設計書に明記してください。操作ログとデータの保存期間も、同じ設計書に含めます。
テスト・教育・段階リリース
テストでは、正常な流れを確かめるだけでなく、APIの権限切れや同一口コミの再取得も確認します。さらに、低評価通知、承認却下、返信の失敗、媒体側で先に返信された場合も対象です。
まず、最初から全店舗へ広げず、数店舗で2〜4週間ほど試験運用して、返信時間と未対応率の変化を測ります。
現場向けには、操作の説明だけでなく、返信してよい内容やエスカレーションの条件、個人情報を入力してはいけない項目を、手順書にまとめます。
口コミ管理システムの費用相場と期間
費用は、店舗数や媒体数、返信や承認の複雑さによって大きく変わります。AIや翻訳の利用量、外部連携、保守レベルも費用に影響します。公開料金の一例と、要件整理のための企画段階の目安は、分けて読む必要があります。
企業向けサービスの価格は個別見積もりが多いため、単純な相場として断定できません。同じ条件をそろえて比べてください。
▶ 詳細はこちら：口コミ管理システム開発の見積相場や費用/コスト/値段について
SaaS導入の初期費用と月額
小規模な標準SaaSでは、公開料金の一例として、1店舗目が月額2,980円、2店舗目以降は1店舗あたり月額1,490円のプランがあります（出典：口コミ収集・管理サービスの公式料金ページ、2026年確認）。
この条件を単純に計算すると、10店舗では月額14,900円から29,800円、年額では178,800円から357,600円になります。
ただし、これは一つのサービスの公開価格であり、市場全体の平均ではありません。初期設定、店舗情報の整備、研修、追加媒体、サポートの有無は、別途確認してください。
個別連携・独自開発の費用と期間
企画用の目安では、既存CRM・予約・POSとのAPI連携が追加50万〜200万円、1〜3か月です。1媒体の一覧・返信・権限・CSVに絞ったMVPは、300万〜800万円、2〜4か月になります。
多媒体・多店舗・AI分析・承認・外部連携を含む本格開発は、800万〜2,000万円以上、4〜9か月です。どちらも推定値で、市場平均ではありません。媒体の制約やデータ移行の内容、監視、テスト、要件の精度によって変わります。
月額以外に見るべきTCO
見落としやすい費用を分けて試算すると、月額だけでは見えない総額の差を比べられます。
- 運用・連携費：初期設定や媒体接続、店舗追加、口コミ取得件数のほか、AI利用量、翻訳、データ出力の費用
- 保守・終了費：解約後のデータ返却、障害対応、API仕様変更への追従に関わる費用
- 社内工数：導入後の本部担当者の月次作業時間と、店舗の教育時間
- 期間別試算：初年度は初期費用と12か月分の月額、2年目以降は月額・保守・追加開発に分けた試算
見積もりを取る際のポイント
見積もりの金額差は、開発会社の単価だけでなく、含まれる範囲の違いから生まれます。
そこで、対象媒体や店舗数、移行データを、各社に同じ条件で提示してもらいます。権限や承認、AI、保守も同じ条件にそろえ、前提条件や除外事項まで比べられる形にします。
要件一覧と質問票の準備
要件一覧には、媒体名と店舗数、権限の単位、承認者を記載します。そのうえで、返信の期限や通知条件、必要なレポートも書き込みます。外部連携や保存期間、個人情報の扱いも、一覧に含めます。
質問票では、APIで直接返信できるか、取得できない口コミがあるかを尋ねます。さらに、レート制限時の再試行、AI入力の学習利用、解約時の返却内容も確認します。デモの範囲外にある制約を先に把握すると、追加費用の発生を抑えられます。
同じ軸による複数社の提案比較
提案の比較では、機能数や画面の印象よりも、対象媒体の実数と公式APIの連携範囲を見ます。加えて、返信の直接投稿、権限・監査ログ、障害時の対応、導入支援も確認します。
価格を公開していないサービスは、無理に安い順へ並べず、標準機能、追加オプション、個別開発、月額保守を分けて比べてください。
可能であれば、同じ口コミデータを使った操作デモを依頼し、現場の担当者が日常業務を終えられるかを確かめます。
リスクと契約条件の確認
口コミの取得停止や認証切れが起きたとき、どこまでを誰が受け持つかを契約前に確かめます。誤返信や個人情報の混入、媒体仕様変更への対応についても、契約前に受け持ちを確かめておきます。
SLAやバックアップ、復旧目標、脆弱性対応は、契約書で具体的に定めておく項目です。再委託先やログの保存、データ返却、終了時の削除証明も、押さえておきます。
個人データを委託する場合は、委託範囲と安全管理措置を、契約などで客観的に明確にしておく必要があります（出典：個人情報保護委員会「委託先に安全管理措置を遵守させるために必要な委託契約の締結」、2024年更新）。
口コミ管理システムの開発会社・ベンダーの選び方
口コミ管理の導入先を選ぶときは、実績の多さだけでなく、媒体API、店舗運用、セキュリティ、改善分析を一体で理解しているかを見ます。
既製サービスを導入する場合でも、将来のデータ移行や連携を考えると、仕様と責任範囲を説明できる担当者が必要になります。
媒体APIとデータ設計の経験の確認
確かめたいのは、どの媒体と公式に連携できるか、何を取得・更新できるか、制限や障害にどう対応するかです。
口コミ本文だけでなく、店舗IDや投稿IDの持ち方を聞いておきます。取得日時や返信状態の扱い、媒体側で削除された投稿の扱いも質問します。
API仕様の変更を検知する監視、アクセストークンの更新、再取得の設計を説明できることが、長期運用の前提になります。
現場定着とサポート体制の確認
システムを入れても、店舗がログインせず、本部が承認を滞らせれば成果は出ません。そのため、導入時の店舗向けの説明や返信テンプレートの設計、運用開始後の定例会があるかを確認します。さらに、問い合わせ窓口や権限変更の手順も確かめます。
業務を整理する際は、自社の運用をそのままシステムへ写すより、誰が見ても判断できる標準ルールに整理してくれるかが評価の基準になります。
店舗数・媒体数・運用体制による分岐
店舗数、媒体数、運用体制を組み合わせて、必要な機能と候補を比べます。
- 1〜10店舗：返信漏れの解消を優先するなら標準SaaS
- 10〜100店舗：本部承認や店舗別レポートが必要なら多店舗向けの権限機能
- 100店舗超・基幹連携重視：APIとRFPを中心にした比較
媒体数が少なくても、個人情報や多言語対応が求められる業種では、要件が重くなります。店舗数だけで価格帯を決めず、3つの軸を組み合わせて候補を絞ってください。
▶ 詳細はこちら：口コミ管理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
▶ 詳細はこちら：口コミ管理システム開発の発注/外注/依頼/委託方法について
導入後の運用とKPI設計
導入効果は、星評価の上昇だけでなく、返信の速さや対応漏れ、低評価からの改善、店舗スタッフの作業時間を組み合わせて測ります。そのうえで、事業のKPIとつなげます。
売上の増加は、口コミ管理だけの成果と断定せず、施策の実施日や他のキャンペーンも記録して、慎重に評価してください。
業務KPIの先行設定
最初の90日間は、未返信率と平均返信時間を中心に追います。低評価の一次対応時間、承認差し戻し率、店舗ごとのログイン率も見ておきます。
次に、同じテーマの低評価が再発していないかを確認します。改善施策の完了数や、アンケートからの問い合わせ、検索表示後の電話・ルート検索・予約なども見ます。
目標は、「口コミを増やす」ではなく、「対応を早め、原因を改善し、顧客体験を良くする」と表すと、現場の行動に落とし込みやすくなります。
AI返信の安全な運用
AIには、口コミの要約、テーマ分類、返信案の作成までを任せ、公開するかどうかの判断は人が担います。そのうえで、禁止語や個人情報、医療・金融など慎重な表現、返金や補償の約束を自動で検知し、該当する場合は公開できないようにします。
誤返信があったときに原因を追えるよう、AIが生成した内容と最終承認者を保存しておいてください。
月次レビューによる改善サイクル
月次会議では、数値の確認だけで終わらせず、テーマ別の口コミを数件読んで、現場の事実と照らし合わせます。例えば、「待ち時間」が増えた場合は時間帯別の人員配置を、「説明不足」が増えた場合は案内文や研修を見直します。
改善施策の担当者と期限をシステムに戻し、次の月に結果を確認します。こうすることで、口コミが一度きりの報告で終わらず、継続的な業務改善の材料になります。
セキュリティ・規約・法令での注意点
口コミには、投稿者名や店舗での体験、問い合わせ内容が含まれることがあります。さらに、投稿を依頼する方法が、媒体規約や景品表示法に触れるおそれもあります。
機能要件と同じ優先度で、データの扱いと投稿ルールを決めてください。
媒体規約に沿った投稿依頼の設計
対価と引き換えの口コミ投稿は、禁止されています（出典：Google Business Profile Help「Prohibited & restricted content」、2026年確認）。
実体験に基づかない投稿や、否定的な口コミの抑制、好意的な口コミだけの選別、特定内容の要求は、いずれも認められていません。
システムには、全顧客へ同じ条件で案内し、評価や本文を指定しない運用を組み込みます。さらに、投稿の前に本人が内容を確認する手順も設けます。
ステルスマーケティングと広告表示への注意
広告や宣伝であることを隠した表示は、2023年10月1日から景品表示法の規制対象です。
消費者庁は、企業が第三者へ依頼・指示するレビュー投稿なども対象になり得ると説明しています（出典：消費者庁「令和5年10月1日からステルスマーケティングは景品表示法違反となります」、2023年）。
投稿依頼機能を作る場合は、広告や対価の有無、依頼文、利用目的、同意の記録を残します。法務またはコンプライアンス担当が確認できる状態にしておきます。
個人情報・AI・権限の管理
収集するデータは必要最小限にし、利用目的や保存期間、削除手順、アクセス権限を定めます。閲覧できる範囲は、本部、店舗、代理店、委託先で分けておきます。そのうえで、退職や担当変更のときには、権限を速やかに無効化します。
AIへ口コミを送る場合は、入力データの学習利用や国外保管、再委託、削除方法を確認します。さらに、個人を識別し得る情報をマスキングするルールも設けます。
口コミ管理システム導入の失敗例と対策
導入の失敗の多くは、機能不足よりも、目的と運用の不一致から起きます。導入前に起こりやすいパターンを知り、試験運用で確かめることが大切です。
機能の詰め込みすぎによる現場の使いにくさ
分析やAI、翻訳を一度に導入すると、設定項目が増えます。さらに、アンケートや外部連携を重ねると、現場が返信画面へたどり着けなくなることもあります。
最初は、新着確認と担当割り当て、返信と承認、基本レポートに絞ります。利用率と未対応率を見ながら機能を追加していきます。使われない機能を削る判断も、システム定着の一部です。
投稿数と星評価だけに偏る指標設定
投稿数や平均評価は分かりやすい一方で、サービス改善と直結するとは限りません。そこで、返信時間や未対応率、低評価の再発、改善施策の完了数を合わせて、顧客の声が業務に反映されたかを測ります。
売上や予約数を見る場合も、季節性や広告などほかの要因と切り分けて検証します。
AIの自動公開を前提とした運用
AIが作った返信を無審査で公開すると、事実の誤り、過剰な謝罪、個人情報の再掲が起きるおそれがあります。そのため、低評価やクレームは人へエスカレーションし、通常の感謝返信もサンプルで監査します。
AIの利用量を減らすことより、誤返信を防ぎ、店舗が安心して使えることを優先してください。
口コミ管理システムについてよくある質問（FAQ）
導入前によく寄せられる質問に回答します。回答をそのまま採用せず、店舗数や媒体、返信体制、個人情報の有無に当てはめて検討します。
無料のプロフィール管理だけでは足りませんか？
1〜数店舗で、担当者が無理なく定期確認でき、返信や分析も手作業で回るなら、無料のプロフィール管理だけで足りる場合があります。
複数媒体や複数店舗の管理、承認、未対応通知、横断レポートが必要になった時点で、システム化の効果が出やすくなります。まず、1週間の巡回時間と漏れ件数を記録し、月額費用と比べてみてください。
AIに口コミ返信を任せても問題ありませんか？
AIは要約や下書きの補助に使い、公開前に人が確認する運用が適切です。そのうえで、事実関係や個人情報、返金や補償の表現、医療など慎重な内容を自動で判定し、問題があれば承認できない仕組みにします。
AIの利用範囲、入力データの扱い、承認者のログを、事前に決めておきます。
独自開発にはどれくらいの期間がかかりますか？
基本一覧、返信、権限、CSV出力に絞ったMVPなら、企画からリリースまで2〜4か月程度が一つの目安です。
多媒体や承認、AI分析を含めると、4〜9か月程度、またはそれ以上になる場合があります。基幹連携やデータ移行、セキュリティ審査が加わると、さらに期間が延びることもあります。
媒体の審査や認証、社内の店舗調整は開発期間に影響するため、開発会社だけでなく自社側の確認日程も押さえておく必要があります。
口コミ投稿を促す機能はどこまで使えますか？
実体験に基づく任意の投稿を、評価や内容を指定せず、同じ条件で案内する範囲にとどめます。
割引や無料提供との交換、否定的な口コミの抑制、高評価だけの選別、特定文言の要求は、媒体規約や法令上の問題になり得ます。
依頼文、対象者、対価の有無、本人確認の記録を残し、必要に応じて法務へ確認します。
まとめ
口コミ管理システムは、複数媒体の口コミを集めるだけでなく、未対応の検知や返信の承認、テーマ分析、顧客対応、店舗改善までをつなぐ仕組みです。
導入時は、店舗数、媒体数、運用体制の3軸で必要な形を見極め、標準SaaS、パッケージ、個別連携、スクラッチを比べます。
導入前に決めるべきこと
まず、対象媒体と店舗数、返信担当と承認者を1枚にまとめてください。対応期限と必要なKPIも、同じ1枚に書き込みます。次に、API連携の範囲や個人情報・AIの扱い、規約に沿った投稿依頼を確認します。初期費用と月額以外のTCOも、あわせて見ておきます。
小さく試験導入し、未対応率と返信時間の改善を確かめてから、全店舗へ広げる進め方が安全です。
顧客体験の改善につながる口コミ管理
効果の高い口コミ管理は、星を上げるための小技ではなく、顧客の声を受け止め、返信し、原因を改善して、その結果を次の運用へ戻す仕組みです。
AIや自動化を使う場合も、人による承認や媒体規約、法令、個人情報保護を外さず、自社で続けられる運用を選ぶことが成功への近道です。
▼関連記事一覧
・口コミ管理システム開発の進め方/やり方/流れや方法/手法/工程/手順
・口コミ管理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
・口コミ管理システム開発の見積相場や費用/コスト/値段について
・口コミ管理システム開発の発注/外注/依頼/委託方法について
▼RFP作成前に読みたい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
・スクラッチシステム開発の完全ガイドブック
・【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。
・サービス概要資料のURLはこちら >>>
・お問合せページのURLはこちら >>>
・お役立ち資料のURLはこちら >>>
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。