注目のストーリー
Rampがツールの費用を70%以上削減し、AIを社内全体に浸透させた方法
Rampの組織規模が1,000人以上に成長したことに伴い、ツールの分断が、非効率なチーム作業、コストの増加、AI導入の阻害につながりました。その対策として、NotionのAI搭載コネクテッドワークスペースが採用されました。Rampで使用されていた複数のツールを一か所に集約し、チームのさまざまな業務を一元化したのです。ツールの乱立を解消し、ツール費を従業員1人あたり最大83%削減したことで、同社は年間で数十万ドルを節約しました。また、すべての業務フローにAIを組み込むことで、各チームが最大3倍速く業務を遂行できる体制を整えました。
ツールの乱立に対処する
Rampは歴史的な水準で急成長を遂げています。創業当初は「自分のスタイルで働く」という方針を採用していました。しかし、その方針の柔軟性は、従業員数が飛躍的に伸びて1,000人を超えた時点で、予想外の障壁を生み出したのです。チーム間の連携の効率が落ち、ナレッジのサイロ化が進み、システムの分断により全社を通じたAI導入は、ほぼ不可能な状態でした。こうした課題の複雑化は、非効率であるばかりでなく、Rampの最大の強みである「社員の共有知」も、十分に活かせない状況を生んでいました。
ソフトウェアの乱立問題に対するシンプルな解決策として、ほどなくして注目されたのが<b>Notionでした。</b>用途別に散在していたツール（プロジェクト管理、ロードマップ策定、ドキュメント作成、ナレッジベースなど）をNotionで一元化することにより、Rampは各チームの生産性を高めつつ、社内全体でスムーズに足並みを揃えられるようになったのです。また、AIが組み込まれているため、情報を調べるために費やされていた時間が減り、より本来の目的に即したチーム作業に全員が集中できるようにもなりました。
AIが組み込まれた、ひとつのワークスペース
複数のプラットフォームの検討を経て、RampがNotionについて至った結論は、業務インフラ全体を大きく変える点で、他のソリューションと一線を画していることでした。カスタマイズ可能なワークフロー、リアルタイムの連携、既存ツールとのスムーズな統合、ツール全体に組み込まれた高性能なAI。その組み合わせこそが、成長のリスク要因であるサイロを打破するために、Rampが必要としていたものでした。
わずか数か月間で、NotionはRampの組織運営の中核となる業務システムへと進化しました。プロダクト部門からマーケティング部門に至るまで、連携の取れていなかった個別のポイントソリューションをNotionに移行し、今後もさらなる統合が見込まれます。現在では、一元化されたハブを通じてあらゆる社内ナレッジにアクセスできるようになっており、日々の業務にAIが深く組み込まれています。
単なる出力結果ではなく、知りたい答えを得られるエンタープライズサーチ：Notion AIは、社内のあらゆるナレッジやプロジェクト文書、さらにはSlackやGitHubといった連係ツールまで横断的に検索し、わずか数秒で高精度な情報を提示します。
文脈に応じたAI業務サポート：チームは実業務と同じ場所で、共有ドキュメント、会議の要約、プロジェクトの進捗情報などを作成できます。つまり、文脈となる共有知がすべてそこにあるので、手作業のコストを削減できるのです。
顧客フィードバックの自動処理：プロダクトオペレーション部門は、顧客対応チームと緊密も連携するために、Notionを活用して顧客フィードバックを収集・タグ付けして、製品ロードマップに直接紐づけています。これにより、迅速な改善サイクルと、顧客のニーズに沿った開発が可能になっています。
Everybody has a responsibility right now to bring their teams up the curve of AI usage and to get them more comfortable being AI native.
ツールを減らし、成果を高める
Rampではすでに、大幅な業務改善と利益へのプラス効果が得られています。ソフトウェアライセンスの重複を排除し、業務をひとつのツールに一元化することによって、同社は年間で数十万ドルのコスト削減を実現しました。Notionを導入する前のツール環境と比べて、従業員1人あたりの生産性向上ツールにかかる費用が70%以上削減されたのです。
その効果は、経済的な利益にとどまりません。AIが搭載されたNotionのワークスペースを活用することで、従業員が情報を調べる時間が最大60%短縮されました。また、一部のチームからは、従来の3倍の速度でプロジェクトを完遂できるようになったという報告があがっています。次の通り、各部門で業務の効率性を高める方法が見出されています。
プロダクト部門とエンジニアリング部門では、進捗状況のアップデートや機能リクエストの管理にAIを活用し、ロードマップ管理とフィードバック処理のプロセスが効率化されました。スケジュール変更があった場合の通知が自動化されているため、今後のリリース予定が経営陣に対して完全に可視化されています。
マーケティング部門とセールス部門では、ローンチ計画と営業支援を一元化し、AIを活用してキャンペーンの分析から、顧客との通話内容の要約に至るまで、あらゆる問いに即座に対応できるようになっています。
IT部門と調達部門では、ワークスペースの管理、文書作成、オンボーディングを一元化することで、セキュリティと拡張性を強化しました。
Rampが成し遂げた変革は、たまたま上手く行った「一時的な成功」ではありません。強固なパートナーシップと業務の新しいあり方を確立するための明確なビジョンがあったからこそ、実現できたのです。Notionのカスタマーサクセスチームとサポートチームは、導入に向けた詳細なガイダンスを提供し、網羅的な研修を実施したうえで、引き続きRampチームと緊密な連携体制を保っています。Rampの成功事例でも示されているように、AI対応のワークスペースを利用して、業務を完全に一元化するためには、単に新しいツールを導入するだけでは不十分です。チームがスムーズに連携できるように、業務を根本的に見直すことが重要なのです。
Notionを使うことで、Rampの全メンバーがAIアシスタントを持つことができます。
Build agents. Delete repetitive workflows.
In mid-2025, Ramp started experimenting with autonomous Notion Agents, and Ben’s systems mind took off. “The goal now,” he says, “is to build your way out of your workflows. When a single agent can complete your tasks thousands of times—that’s the productivity magic.”
Today, the work does not start from scratch each week. People set up agents once, and those agents keep running across shared, durable workflows the whole company can count on.
There are more than 300 Notion Agents getting things done every day. Here are some of the most impactful:
The Product Q&A Oracle—a Slack-connected agent that answers up-to-the-moment questions about Ramp’s products.
Sales Feedback Categorizer—maps inbound sales feedback to the roadmap and closes the loop when features ship.
Referral Bonus Roy—identifies customers who should receive a referral bonus and routes the work to completion.
Enablement Eddie—helps the GTM org find the right customer-facing assets and answer nuanced questions fast.
Customer Advocacy Miner—surfaces high-satisfaction customers and compelling use cases across many sources.
AI Compass—guides Ramplings to the right AI tool for a given job.
RCARoundup—turns incident threads into structured summaries in a Notion database.
The Underwriter—a policy-grounded Q&A agent for underwriting.
AI Inspector—summarizes AI news into a daily digest.
Creative Chris—routes creative requests and nudges work forward.
Custom Agent Carrie—helps teammates build better agents based on what Ramp has learned.
Ben describes the change in simple terms: “Agents get created in three minutes between meetings,” then “hours of manual operational work disappear.”
Advice you can steal
As Ben sees it, the world needs more builders.
His north star is simple: turn everyone into a builder who makes fewer low-stakes decisions, more high-stakes judgments. “It’s important to think about productivity as a combination of speed and efficiency, but also quality and output,” he says.
On the other side of the AI adoption curve, Ramp has found that people not only move faster. They also feel better about the work.
As Ben puts it: “There are two dopamine hits along the way. One is when you crack the problem and automate work you don’t like doing. The other is when, on the other side, things go a little more quiet, you have more time in your day.”
So what can you take from Ramp’s path?
Do not wait for a perfect button. Use AI enough to learn where it breaks.
Consolidate the work so AI can navigate the same context and workflows as your team.
Start small. Nail the quality of each unit of AI work, then automate.
Keep humans focused on judgment calls.
If you give people the right tools and the right foundation, more of the company becomes builders, and the work gets better—not just faster.
問題は、単にツールの数の多さだけではなく、本当の意味での連携がツール間でまったく成立していなかったことでした。そのせいで、各チームは部門をまたいで情報を探し、活用することに苦心していたのです。
