Rampの「Speed First Engineering」から学ぶ高速開発の秘訣
この記事の要約
評価額$32B・売上$1B超に急成長したRampの「Speed First Engineering」を徹底解説。AIエージェント導入で経費承認99%自動化を実現した開発哲学、組織文化、技術選定の判断基準まで。
この記事は Ramp's CTO on Shipping Fast and Leveraging AI (Invest Like the Best) の内容を基に作成しています。
この記事でわかること
- 評価額$32B（約4.8兆円）に急成長したRampが実践する「Speed First」開発哲学
- 「バグを恐れない」開発文化の作り方と、その具体的な実践方法
- AIエージェント（Policy Agent）で経費承認99%自動化を実現した事例
- 日本企業でも明日から始められる高速開発の4つのステップ
- 【2026年3月更新】 Ramp最新動向：売上$1B突破・50,000社導入・AIエージェント拡張
3行でわかる要点
- Speed First = 品質無視ではない: 「正しい速さ」を追求し、長期的な生産性を最大化
- AIエージェントで第2段階へ: Policy Agentが人間の15倍のポリシー違反を検出、99%精度で自動承認
- 組織全体の最適化: エンジニアだけでなく、プロダクト・デザイン・ビジネスチームが一体化
評価額320億ドル（約4.8兆円）を超えるフィンテックユニコーン、Ramp。2019年の創業からわずか6年で売上10億ドルを突破し、フィンテック史上最速級の成長を遂げた裏には、「Speed First Engineering」という独自の開発哲学があります。
本記事では、Ramp CTOのKareem Zaki氏が語る「速度を武器にする開発手法」を徹底解説します。
本記事の表記について
- 金額の日本円換算は1ドル=150円で計算しています
- 下線付きの用語にカーソルを合わせると解説が表示されます
Speed First Engineeringの5原則本記事で使われる用語
| 用語 | 意味 |
|---|---|
| フィンテック | 金融（Finance）× テクノロジー（Technology）。ITを活用した金融サービスのこと |
| ユニコーン | 評価額10億ドル（約1,500億円）以上の未上場スタートアップ企業 |
| CTO | 最高技術責任者（Chief Technology Officer）。会社の技術戦略を統括する役員 |
| B2B | 企業向けビジネス（Business to Business）。消費者向け（B2C）の対義語 |
| CI/CD | コードの統合・テスト・本番反映を自動化する仕組み。開発効率を大幅に向上させる |
| アジャイル開発 | 短いサイクルで開発・リリースを繰り返す手法。従来の「ウォーターフォール型」と対比される |
Rampとは？フィンテックユニコーンの軌跡
会社概要と成長の軌跡
Rampは2019年に創業した法人向け経費管理プラットフォームです。法人カード、経費精算、請求書管理、財務レポートを統合したサービスを提供しています。
| 指標 | 数値（2025年11月時点） |
|---|---|
| 評価額 | $32B（約4.8兆円） |
| 年間売上 | $1B超（前年比54%増） |
| 顧客数 | 50,000社以上 |
| エンタープライズ顧客 | 2,200社以上（前年比2倍） |
| 年間取引処理額 | $100B以上 |
| 累計調達額 | $2.44B（14ラウンド） |
2025年だけで評価額は$8.1B→$16B→$22.5B→$32Bと4倍に跳ね上がりました。フィンテック業界で最も急成長している企業です。
話者プロフィール：Kareem Zaki
本記事は、Ramp CTOのKareem Zaki氏のインタビューを基にしています。
Kareem Zaki（カリーム・ザキ）
- Ramp CTO（最高技術責任者）・共同創業者
- レバノン出身、MIT（マサチューセッツ工科大学）卒業
- 前職でParabus（パラバス：法人向けクレジットカード管理サービス）を創業し、Capital One（米国大手金融機関）に売却した連続起業家
- 技術部門だけでなく、マーケティング部門も統括する稀有なリーダー
技術とビジネスの両方を深く理解しているからこそ語れる、実践的な開発哲学が本記事の内容です。
なぜ「Speed」が競争優位なのか
フィンテック市場では、Brex、Navan、Bill.com、Expensifyなど強力な競合がひしめいています。2026年1月にはCapital OneがBrexを$5.15Bで買収を発表するなど、業界再編も加速しています。この環境で後発のRampが勝てた理由の1つが「圧倒的な開発速度」です。
"素晴らしい成果とインパクトを目指すなら、物事が壊れていることを望むべきです。"
— Kareem Zaki, Ramp CTO
市場の変化が早いほど、素早く対応できる企業が勝ちます。Rampは「速度」を意図的に競争優位性として設計しています。
Speed First Engineeringとは何か
定義と基本コンセプト
Speed First Engineeringは、単に「速く作る」ことではありません。「持続可能な速さ」を追求する開発哲学です。
重要な区別として、Facebookの「Move Fast and Break Things」とは異なります。
"バグを出さない最高の方法を知っていますか？何も出荷しないことです。コードを書かなければバグはゼロです。それがこのアプローチの問題なんです。"
— Kareem Zaki, Ramp CTO
Kareemが強調するのは、「バグを恐れすぎて何も出荷しないこと」が最大のリスクだということです。
重要でない部分は1日10回壊れても良い。重要なのは「修正速度」です。
従来のアジャイル開発との違い
従来のアジャイル開発では、スプリント計画や見積もりに多くの時間を費やします。Rampのアプローチでは、これらのプロセスを大幅に簡略化しています。
"シュレーディンガーの原理のようなものがあります。タスクにかかる時間の精度を高めるか、速く実行するか。両方は難しい。"
— Kareem Zaki, Ramp CTO
Rampでは「タスクの見積もり」をほとんど行いません。見積もりに時間をかけるより、実行に集中する方が効率的だからです。
従来型開発 vs Speed First EngineeringRampが実践する5つの高速化原則
原則1. Bias to Action（行動優先）
完璧な計画を待たず、まず動きます。プロトタイプを素早く作り、実際のフィードバックを得ます。失敗を前提とした実験文化が根付いています。
身近な例: 「完璧な企画書を1週間かけて作ってから提案する」のではなく、「30分でラフ案を作って、まず上司に見せる」アプローチです。
フィードバックを早く得ることで、的外れな方向に時間を費やすリスクを減らせます。
Rampでは、アイデアから実行までの時間を極限まで短縮しています。マーケティング部門では「ブリーフ作成から実行まで2週間」だったプロセスを「10分」に短縮しました。
原則2. Simplicity by Default（デフォルトはシンプル）
技術選定では「今必要なもの」に集中します。オーバーエンジニアリング（過剰に複雑な設計）を徹底的に排除し、シンプルなソリューションを選びます。
新しい技術を追いかけるのではなく、既存の成熟した技術を組み合わせる戦略です。チームが最も生産性を発揮できる技術を選びます。
原則3. Fast Feedback Loops（高速フィードバック）
顧客との直接対話を重視し、データドリブンな意思決定を行います。A/Bテスト（2パターンを比較する実験）を徹底活用し、仮説を素早く検証します。
身近な例: 「3ヶ月かけて作った新機能が、リリースしてみたらユーザーに不評だった」という悲劇を避けるために、「1週間で最小限の機能を作り、10人のユーザーに使ってもらって反応を見る」アプローチです。
Rampの「Policy Agent」も、この高速フィードバックの結果生まれました。24/7稼働で経費ポリシーを自動判定し、継続的に精度を向上させています。
原則4. Clear Ownership（明確な責任範囲）
チーム構造を明確に設計し、意思決定権を現場に委譲します。依存関係を最小化することで、各チームが自律的に動けるようにしています。
身近な例: 「この件、誰に聞けばいいの？」「A部署とB部署の両方の承認が必要」という状況をなくすことです。
「この機能はこのチームが責任を持つ。判断もそのチームがする」と明確にすれば、調整待ちの時間がなくなります。
「合意形成」ではなく「権限委譲」です。担当者が判断し、事後報告でOKという文化です。
原則5. Automation Everywhere（徹底した自動化）
CI/CDパイプライン、テスト自動化、デプロイメント自動化を徹底しています。人間が手動でやる作業を極限まで減らすことで、開発者は本質的な問題解決に集中できます。
AI活用の2つの段階
Kareemは、企業のAI活用には2つの段階があると説明しています。
第1段階: 既存業務の補助
- GitHub Copilotによるコード補完
- ChatGPTによる情報収集
- 既存の業務を「少し速くする」レベル
第2段階: LLMを製品に組み込む
- AIが製品の中核機能を担う
- 自律的に判断・実行する
- 人間より多くのコンテキストを持つ
Rampは第2段階に完全に到達しています。2025年7月に「Agents for Controllers」、10月に「Agents for AP」をリリースし、OpenAIの推論モデルを基盤とした「Ramp Intelligence」を展開しています。
なぜ経費精算は面倒なのか？
Policy Agentを理解するために、まず「従来の経費精算の面倒さ」を整理しましょう。多くの会社員が経験する悩みです。
従来の経費精算の3つの悩み:
- 申請する側（社員）: 領収書を集めて、経費システムに1件ずつ入力して、上司に申請を出す
- 承認する側（マネージャー）: 「この出張は本当に必要だった？」「この金額は妥当？」と1件ずつ確認
- 経理部門: 月末に大量の申請を処理、不備があれば差し戻し、締め日に追われる
この「人間が1件ずつ目視で確認する」プロセスが、RampのPolicy Agentでは24時間自動化されています。
Policy Agent：経費精算AIの実力
"私たちのポリシーエージェントは、今日の取引を審査する人間よりも多くのコンテキストを持っています。"
— Kareem Zaki, Ramp CTO
従来の経費精算では、社員が経費を使った後、マネージャーが規定に沿っているか確認していました。非常に手作業で、時間がかかります。従来のプロセスでは、社員の$5のラテ1杯に対して14分・$20相当の人件費がかかっていました。
RampのPolicy Agentの4つの機能:
- 統合判断: カレンダー、メール、経費ポリシーを統合して判断
- 24/7稼働: 24時間365日稼働で自動判定
- 豊富なコンテキスト: 人間の審査者より多くのコンテキストを参照
- 自動改善: ポリシー改善の提案も自動で行う
【2025年最新】AIエージェントの実績:
| 指標 | 成果 |
|---|---|
| 経費承認精度 | 99%（初期顧客実績） |
| ポリシー違反検出 | 人間の15倍 |
| 生産性向上 | ユーザーあたり3倍（2年前比） |
| 目標 | 2027年までに30倍の生産性向上 |
AIエージェントの仕組みは、ユーザーが経費ポリシーのPDFをアップロードすると、数分で「推論グラフ」を構築し、リアルタイムで判断・学習を行うというものです。低リスクの経費は自動承認し、不審な領収書・請求書はアラートを出します。
これはAIが「業務を補助する」のではなく「業務を代替する」レベルです。
消費者グレードUXへの執着
"ビジネス製品に消費者グレードのユーザー体験を構築することへの執着... InstagramのようなUXをビジネスソフトウェアに適用したかったのです。"
— Kareem Zaki, Ramp CTO
従来のB2Bソフトウェアは「決裁者向け」に設計されていました。実際に使う従業員のことは二の次です。その結果、使いにくいソフトウェアが蔓延しました。
Rampは違います。すべてのユーザーの体験を最適化し、「使いたくなる」ビジネスソフトウェアを目指しています。
この姿勢が、従業員からの支持を集め、ボトムアップでの導入を促進しています。
エンジニアがマーケティングを変革
Kareemは技術者でありながら、マーケティング部門も統括しています。その結果、マーケティングにも「システム思考」が導入されました。
Before（変革前）
- ブリーフ作成 → レビュー → 実行まで2週間
- 静的なビルボード広告
After（変革後）
- アイデア → 実行まで10分
- 1週間に7回変わるビルボード
"1週間に7回変わる1枚のビルボードは、2枚の静的なビルボードよりメッセージを伝える強力な方法です。"
— Kareem Zaki, Ramp CTO
ニューヨークにビルボードを出すと10万ドル（約1,500万円）。しかし既に買ったビルボードを変更するのは1,000ドル（約15万円）だけです。この「システムの特性」を理解し、最適化するのがエンジニア的思考です。
スパイキーな人材採用戦略
"10個のチェックボックスを埋める人よりも、明確なスーパーパワーを持つアベンジャーズを集めることに興味があります。"
— Kareem Zaki, Ramp CTO
Rampの採用哲学は「スパイキーな人材」を求めることです。
従来型採用
- 10個のスキルチェックリストを満たす人
- 平均的に全て「まあまあ」
Ramp型採用
- 1つの分野で極端に優れた人
- 他は平均以下でもOK
- 「アベンジャーズを集める」発想
新卒1年目でも、極めて優秀なら採用します。年齢や経験年数よりも「スパイキー（尖った）なスキル」を重視します。
Speed First Engineering 実践ステップ実践ステップ：日本企業への適用方法
Step 1. 現状の開発速度を測定する
まず、現状を把握することから始めます。DORA Metrics（ドラ・メトリクス：開発効率の4つの指標）を活用しましょう。
DORA Metricsの4つの指標:
- Lead Time for Changes: コードコミットから本番デプロイまでの時間
- Deployment Frequency: デプロイの頻度
- Mean Time to Recovery (MTTR): 障害からの復旧時間
- Change Failure Rate: 変更による障害発生率
Step 2. ボトルネックを特定する
バリューストリームマッピング（開発プロセスの可視化手法）で、どこに時間がかかっているかを可視化します。
確認すべき3つのポイント:
- コードレビュー: 待ち時間はどれくらいか？
- テスト: 実行時間はどれくらいか？
- デプロイ: 承認プロセスはどれくらいか？
チーム内アンケートも有効です。現場の声を聞きましょう。
Step 3. Quick Winを積み重ねる
大きな変革を一度に行うのではなく、小さな改善から始めます。
Quick Win（小さな成功）の例:
- CI/CD高速化: パイプラインの実行時間を短縮
- SLA設定: コードレビューは24時間以内と明確化
- 自動テスト拡充: カバレッジを段階的に向上
成功体験を共有し、チームのモチベーションを高めます。
Step 4. 組織全体に展開する
小規模チームで実証できたら、横展開します。
組織展開の3つのステップ:
- 経営層: 理解とサポートを得る
- 連携体制: 他部署との協力体制を構築
- KPI追跡: 指標を設定し、継続的に測定
競合比較：Ramp vs Brex vs Navan（2026年最新）
Speed First Engineeringの成果は、競合との比較で明確になります。
| 項目 | Ramp | Brex | Navan |
|---|---|---|---|
| 評価額 | $32B | $5.15B（Capital One買収額） | $9.2B |
| ポジション | 独立・AI特化 | Capital One傘下へ | 出張管理特化 |
| AI機能 | AIエージェント自律運用 | 基本的な自動化 | 旅行最適化AI |
| 強み | 経費管理の全自動化 | 40+通貨対応・グローバル | 出張×経費の統合 |
| 顧客基盤 | 50,000社以上 | スタートアップ中心 | 出張頻度の高い企業 |
Ramp vs Brex vs Navan 競合比較2026年1月、Capital OneがBrexを$5.15Bで買収すると発表しました。これにより、Brexのプロダクトロードマップに不確実性が生じ、独立プラットフォームとしてのRampの優位性がさらに際立っています。
Rampの「Speed First」は単なるスローガンではなく、独立企業として顧客ニーズだけに集中し、他社の3倍の速度で機能をリリースするという実行力の裏付けがあります。
5年後のビジョン：ログイン不要の財務システム
"私の希望は、人々が基本的にRampにログインする必要がなくなることです。財務の多くが本質的に自動運転になります。"
— Kareem Zaki, Ramp CTO
Kareemが描く未来は、ユーザーが「ログインしなくても良い」財務システムです。
AIが自動的に経費を処理し、異常があれば通知します。人間は例外処理だけを行います。これは「自動運転する財務システム」です。
Ramp AIエージェント ロードマップ（2025-2027）:
- リリース済み: Agents for Controllers（経費承認）、Agents for AP（買掛金処理）
- 開発中: 調達・ベンダーオンボーディングエージェント、購買代行エージェント
- 計画中: 月次決算の自動照合エージェント、予算管理エージェント
2027年までに、現在の30倍の生産性向上を目指しています。
よくある質問（FAQ）
Q1. Speed Firstで品質は下がりませんか？
短期的な速さと長期的な速さの違いを理解することが重要です。
自動テスト、コードレビュー、ペアプログラミングなど品質を担保する仕組みを並行構築することで、持続可能な速さを実現できます。
Q2. Rampの手法は大企業にも適用できますか？
可能ですが段階的アプローチが必要です。まず小規模チームで実証し、成功体験を作ってから横展開する方法が効果的です。
Q3. どんな技術スタックを選ぶべきですか？
「チームが最も生産性を発揮できるもの」が正解です。Rampは既存の成熟技術を組み合わせる戦略を取っています。最新技術を追う必要はありません。
Q4. 技術的負債はどのタイミングで返済すべき？
「事業成長を阻害し始めたとき」が目安です。負債の可視化と定量化が重要です。
PMF（Product-Market Fit：製品と市場の適合）を探索中は意図的に負債を作ることも戦略となります。
Q5. リモートチームでも高速開発は可能？
可能です。むしろ非同期コミュニケーションが強制されることで、ドキュメント化が進み、長期的には生産性向上につながることもあります。
Q6. エンジニア採用で重視すべきスキルは？
技術スキルよりも「学習速度」「自律性」「コミュニケーション力」を重視します。
具体的な技術スタックは入社後でもキャッチアップ可能です。スパイキー（尖った）な強みがあるかを見極めましょう。
Q7. 見積もりをやめると、スケジュール管理はどうする？
大まかなマイルストーンは設定しますが、詳細なタスク見積もりは行いません。
代わりに、継続的なデリバリーと進捗の可視化で管理します。見積もり精度を上げるコストより、実行速度を上げる方が価値があります。
Q8. スタートアップフェーズごとに戦略は変わる？
変わります。PMF前は極端なSpeed First、PMF後は品質とのバランス、スケール期は標準化と再現性を重視します。フェーズに応じた最適解があります。
Speed First Engineering まとめまとめ
Speed First Engineeringは、単なる「速さ」ではなく「持続可能な速さ」を追求する開発哲学です。
主要ポイント
- Speed First = 品質無視ではない：修正速度を上げることで、バグを恐れず出荷できる
- 5つの原則：行動優先、シンプル志向、高速フィードバック、明確な責任、徹底自動化
- AI活用の第2段階へ：Policy Agentは99%精度・人間の15倍のポリシー違反検出を実現
- 圧倒的成長が証明：評価額$32B・売上$1B超・50,000社導入の実績がSpeed Firstの有効性を裏付け
次のステップ
- 自社の開発速度を測定する（Lead Time、Deployment Frequency）
- チーム内でSpeed First Engineeringの勉強会を開催する
- 小さな改善から始めて、Quick Winを積み重ねる
参考動画
この記事は以下の動画を参考に作成しました：
- Ramp's CTO on Shipping Fast and Leveraging AI - Invest Like the Best with Patrick O'Shaughnessy
この記事の著者
中村 知良
代表取締役
早稲田大学卒業後、ソフトバンク株式会社にてAI活用やCEO直下案件のプロジェクトマネージャーに従事。その後、不動産スタートアップPit in株式会社の創業、他スタートアップでの業務改善・データ活用を経験後、2023年10月、株式会社ネクサフローを創業し代表取締役CEO就任。
