AI ツール導入率 99% の企業が、なぜ自社 AI を作ったのか？

企業が抱える AI 導入のジレンマ

最近、Ramp という企業の記事を読みました。彼らは社内での AI ツール導入率を 99% まで押し上げましたが、そこで新たな問題に直面します。

ほとんどの従業員が「AI を使いたい」と思っているのに、実際に使いこなせていない。設定方法がわからない、自分の業務にどう活かすべきか見当がつかない。そんな状況だったそうです。

これ、多くの企業で起きていることですよね。AI 導入には力を入れているのに、現場では「何から始めればいい？」という声ばかり。ツールは揃っても、活用法が追いついていない。

Ramp はそこで面白い決断をします。「自分で作ろう」と。

既存の AI ツールを組み合わせるのではなく、社員全員に最適な AI 環境を自社で構築することにしたんです。その結果、従業員一人ひとりが AI パワーユーザーになったそうです。

Ramp が構築したのは 2 つのシステムです。

1 つ目は Glass という社内 AI 生産性スイート。SSO ログイン時に自動的に設定が完了し、会社の全ツールに接続されます。これまで面倒だったターミナルのセットアップや MCP（Model Context Protocol）の設定が一切不要になったんです。

重要なのは「初心者向けに簡素化しない」という選択。むしろパワーユーザー向けの多窓ワークフローや深い統合を維持しました。AI を本気で使いたい人のニーズを捨てるのではなく、設定の面倒くささだけを取り除いたのです。

2 つ目は Dojo というスキルマーケットプレイス。ここで面白いのが、Markdown 形式で再利用可能なスキルを共有できる点。一人の従業員が見つけた画期的なワークフローが、瞬時に全社員に広がる仕組みです。

例えば、営業担当者が「顧客メールの要約と次のアクション提案」というスキルを作れば、他の営業担当者もすぐに使える。そのスキルを改良して「見積もりの自動作成」に拡張することもできます。

記事の中で一番印象的だったのは、Ramp が掲げるこの考え方でした。

One person's breakthrough should become everyone's baseline.

（一人の発見が、みんなの出発点になるべきだ）

本当の失敗は「誰もが AI を使いこなせなかった」ことではなく、「誰もが一人で試行錯誤していた」ことだった、というんですね。これは刺さりました。

一人の発見が組織の共通資産にならない限り、学びは複利で効いてこない。Glass と Dojo が目指しているのは、まさにこの「発見を共有可能にする」ことで、組織の底上げを自動化する仕掛けなんです。

Ramp のこの取り組みが単なる「便利さ」を超えた価値を生んだ点も印象的でした。

まず「学習のスピード」が向上しました。自社で AI 基盤を持っていることで、どんな使い方が効果的かがすぐにわかる。そのフィードバックを次に活かせる。

次に「製品開発」への影響。自社で AI を深く使うことで、顧客に提供する AI 機能も自然と質が上がる。自分たちも同じ課題を経験しているからこそ、顧客の痛みがわかる。

最後に「競争優位性」。AI 活用ノウハウが社内に蓄積される。これは他社には真似できない強みになります。

Ramp は大手企業ですが、この考え方は規模に関係ありません。重要なのは「AI をただ使う」のではなく「自分の業務にどう組み込むか」を考えること。

例えば、よく使う AI プロンプトを整理するだけでも効果的。あるいは、社内で AI 活用のコツを共有する時間を設ける。小さくてもいいので、自分たちの環境に最適化していくことが大事です。

AI はツールではなく、使い方次第で伸び代が変わる「パートナー」のようなもの。Ramp の事例が示すのは、そのパートナーをいかに自分たちの味方にするか、というシンプルな真理だと思います。

AI 導入で迷っているなら、まずは「何に困っているか」を整理することから始めてみてください。ツール選び以前に、解決したい課題が明確になっているか。

そして、完璧を目指さず、小さく始めて反復させる。Ramp が 99% の導入率に到達するまで、きっと試行錯誤があったはずです。そして何より、一人の発見を一人のものにしない仕組みを少しずつでも作っていく。

AI の未来は、ツールの性能だけでなく、いかに人間の仕事に組み込まれるかで決まります。その答えは、各企業の現場にあるのかもしれません。