Ramp が適用型 AI ソリューション「Applied AI Solutions」を発表

企業内の AI 支出は加速しています。Ramp の 70,000 社以上の顧客全体において、AI トークンへの支出は 2025 年 1 月以来 [13 倍に増加](https://ramp.com/blog/trillion-dollar-ai-blindspot) しました。CFO の 87% が AI を重要と述べている一方で、測定可能な成果をもたらしたと報告しているのはわずか 21% に過ぎません¹。大企業にとって、これはもはや実験の段階ではありません。AI トークンは主要な経費となり、リターンを示すための圧力が高まっています。 ![image](https://ramp.com/_next/image?url=https%3A%2F%2Fcdn.sanity.io%2Fimages%2F6jz6vxxd%2Fproduction%2Fb994c7bdde98b9343bb42bc1b3957adc6c01c17a-1952x2012.webp%3Ffit%3Dmax%26auto%3Dformat&w=3840&q=75) 先行している企業は、単により多く支出しているだけではありません。ツールと運用上のインパクトの間のギャップを埋めるために、AI を展開する方法そのものを根本的に変えています。それが私たちが [Applied AI Solutions](https://ramp.com/applied-ai-solutions) を構築した目的です。 ## ここに至るまでの経緯 Ramp 自身の財務チームは、本番環境における AI エージェントに高度に依存しています。現在「Finance Intelligence（財務インテリジェンス）」と呼んでいるものは、Ramp の運用方法に対応するセマンティックレイヤーです：会計勘定を運用上の意味に変換し、ポリシーをそのソースと接続し、財務リーダーが重要な決断を下すために今や頼りにしているレポートロジックを提供しています。 このレイヤーは、資本計画、差異分析、取締役会報告、財務クローズを処理するエージェントを動かします。これらは以前には、シニア財務担当者の判断と、複数のシステムにわたる手動照合が必要だった業務です。その結果、当社の規模と複雑さレベルで運営している企業で予想される人員数のごく一部で、財務チームは回っています。 顧客との対話でも同様の課題を聞きました。あらゆる財務組織において最も重要な文脈が、一度に一つの場所に統合されたことはありませんでした。買収を通じて継承された勘定科目一覧、最後の再編成後に誰も更新しなかった承認閾値、あるいは二人の頭の中にしか存在しない 2021 年のベンダーコーディングルールなどです。それは人々の中にあり、例外ログの中にあり、静かにポリシー化されていったメールスレッドの中にありました。これを解決するには、単にデータをきれいにすることだけでは不十分です。内部からビジネスを理解する必要があります。 私たちが社内で構築したものと、顧客が求めていたものが同じ結論を指していたため、Ramp の Applied AI Solutions チームを立ち上げました。それ以来、AI ラボも同様の方向に進み、テンプレート、コネクタ、パートナーエコシステムへの実装に巨額の投資を行ってきました。この変化は驚きではありません。ボトルネックはモデルではなく、データとビジネスの文脈をエージェントが読み取り可能にするために必要な、地道な事前作業でした。 ## Applied AI Solutions とは Ramp のエンジニアが貴社の財務チームに常駐し、Ramp プラットフォーム上にカスタムソリューションを構築します。当チームは本番環境レベルのインフラ上でこれらのソリューションを展開し、組織全体での持続的な導入を推進するためのコード化されたベストプラクティスを提供します。年間 2,000 億ドル以上を 7 万社以上の企業で処理する中で、財務プロセスが常にどこで破綻するか、月末処理がどこで停滞するか、そして真のレバレッジ（効果）がどこに隠れているかを理解してきました。このドメインにおける専門知識がすべてのエンゲージメントの基盤となっています： - チームと構造化された調査プロセスを実行し、運用状況、システム、課題、および期待される成果を理解します。 - データが存在するあらゆる場所を接続します：ERP システム、データウェアハウス、クラウドストレージ、紙ベースのワークフローなどです。 - 貴社のビジネスが実際にどのように運営されているかを意味的に記述する「Finance Intelligence Layer（財務インテリジェンスレイヤー）」を作成します。断片化されたデータは、整理されたオブジェクトと特性のセットへと変換されます。 - ビジネス KPI に紐づくエージェント型ワークフローを構築・展開し、ビジネスの既存エコシステムへの読み書きを行います。 Ramp はモデルに依存しません（model-agnostic）。私たちは財務タスクに対して継続的にモデルをベンチマークし、パフォーマンス、コスト、および大規模運用で成功した実績に基づいて、各本番ワークフローを最適なモデルへルーティングします。特定のモデルやプロバイダーにロックされることはなく、最先端の技術が進展するにつれて、貴社のために展開するソリューションもそれに応じて進化していきます。 ![image](https://ramp.com/_next/image?url=https%3A%2F%2Fcdn.sanity.io%2Fimages%2F6jz6vxxd%2Fproduction%2F7d57c43f57c6a0ee09f3e5306fb73a3039d730b7-7680x3840.png%3Ffit%3Dmax%26auto%3Dformat&w=3840&q=75) 私たちの目標は、常にアジリティ（俊敏性）を維持することです。一つのワークフローを選び、深く掘り下げて、数週間で本番環境で動作するものをリリースします。チームが私たちが共に構築したもののオーナーシップを引き継ぎ、その最初のデプロイがその後のすべての基盤となります。 最終的な成果物は企業によって異なります。AI ネイティブなインターフェースを望むチームもあれば、すでに使用しているツール内でエージェントを実行したいと考えるチームもあります。また、引き渡し後に完全なオーナーシップを持ちたいチームもあれば、システムが成長する過程で私たちが近くにいることを望むチームもあります。私たちはどちらのケースにも対応して設計されています。 ## もっと詳しく知りたいですか？ Ramp はこの能力を自社のために何年もかけて構築してきました。Applied AI Solutions は、その能力をお客様にお届けする方法です。組織内で AI を活用して成果にどう影響を与えるかについて、一緒に議論しましょう。 Ramp はあらゆる規模の企業が情報に基づいた意思決定を行えるよう支援することに専念しています。私たちは厳格な [編集ガイドライン](https://ramp.com/editorial-guidelines) に従い、コンテンツが高基準を満たし維持されることを保証しています。

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