AI時代の内製化を成功させる条件：可塑性とガバナンスをどう両立するか（Stripe×Retool対談要旨）

概要

本稿では、Patrick Collison（Stripe共同創業者・CEO）と David Hsu（Retool CEO）による対談を起点に、AI活用が企業にもたらす“機会”と“組織的な課題”を整理します。

対談の中心には、Excelに象徴される 「手元で試し、すぐ直せる可塑性（malleability）」 と、SaaSが抱えがちな 「ユーザーが改造できない“防弾ガラス”化」 という問題意識があります。さらに、AI/エージェントの登場によって、現場に近い人がツールを作り、それが組織全体へ横展開していく可能性が語られました。

ここで一度、Excelの文脈をもう少し丁寧に捉えておきます。
Excelは多くの現場で“最初の業務アプリ”として機能してきました。壊れた箇所が見え、少しずつ作れ、データと操作が近く、思いついた瞬間に直せる。要件定義や開発プロセスを経なくても“まず動くもの”を作れるのが強みです。だからこそ、改善が現場から自然に生まれ、積み上がっていきます。

一方で、その改善が組織規模で増えるほど「誰が変更したか」「どの版が正か」「どこに影響するか」「誰が見てよいか」を追い切れず、運用と統制の限界が露呈しやすくなります。Excelが悪いのではなく、“Excel的な可塑性”が組織運用の要件（権限・監査・変更管理・ロールバック）と衝突しやすい、という構造的な問題です。AIで改善の量や速度が上がるほど、このギャップはさらに大きくなります。

これらの示唆を踏まえ、本稿では企業が設計すべき論点を「人材」「プロセス」「ガバナンス／責任の所在」「来期投資計画」「内製 vs 外注の境界」という5つの視点に拡張し、実務に落とし込むための考え方を紹介します。あわせて、技術プラットフォームとしてRetoolを通じて見えてくる実践アプローチもご紹介します。

1. AIが変える“価値創出のプロセス”

AI活用の議論は「今ある業務をより効率的に置き換える」方向に寄りがちです。一方、対談ではそれ以上に、計算コストの低下によって“これまでコスト的にできなかった支援や改善を、量として増やせる” という視点が強調されていました。

たとえばStripeでは、バグ修正やPull Request作成の一部が自動化されつつありますが、重要なのは「自動化したぶん人を減らす」ではなく、より多くの改善や支援を、より広い対象に届けられる ことです。つまりAIは、単なる省力化にとどまらず、価値創出の“密度”を上げる方向に効いてきます。

また、AIが生成・修正した成果物であっても、対談では 人間がレビューして承認する という前提が語られていました。ここは、組織としての設計（責任と統制）を考えるうえで重要です。

● 経営に生じている変化（本稿の整理）

• 改善を「より多く」「より広く」提供できる可能性が高まった

• 改善スピードだけでなく、改善の“回数”と“適用範囲”が競争力になる

• 現場に近い人がツールを作り、横展開する余地が広がる

スピードと柔軟性を重視する企業ほど、現場に近い人が改善に関与できる体制づくりが重要になります。
当社が支援する企業でも、「現場が初期版を作り → IT部門がガードレールを整える」という分業が、短期間で成果を出しやすいパターンとして見られます。

2. 内製と外注の境界線をどう引くか

対談では、SaaSが“防弾ガラス”のように改造しづらくなり、ユーザーが自分の業務に合わせて道具を育てにくい、という問題意識が語られていました。裏返せば、企業にとっては 「可塑性（＝変えられる余地）をどこまで開放するか」 が重要なテーマになります。

AI時代の内製化とは、「全てを自社で作る」ことではありません。重要なのは、どこに責任を持つべきか を起点に境界線を決めることです。

以下は代表的な3パターンです。（※ここからは本稿の整理です）

■ パターンA：内製中心（業務側が主導）

• 改善スピードを最優先

• 業務知識を持つ担当者が改善をリード

• 属人化回避の仕組み（標準化／レビュー）が必須

メリット

• 圧倒的なスピード

• 現場の創意工夫が反映されやすい

デメリット

• 教育と統制の仕組みが弱いと品質リスクが増える

■ パターンB：内製と外注を併用（大企業で多い）

• コア領域は内製

• 共通基盤・専門領域は外部に依頼

• 統制とスピードのバランスが良い

メリット

• 生産性と統制の両立

• 拡張性が高い

デメリット

• 境界設計が曖昧だと責任が分散する

■ パターンC：外注中心（高い統制が必要な領域）

• 規制が強い領域、基幹系に該当

• 品質とリスク管理を最優先

メリット

• 安定した品質と遵法性

デメリット

• 改善スピードは低下しやすい

■ では、自社はどこまで内製化すべきか？

判断材料となるのは次の3点です。

• 改善の“量”や“速さ”が競争力に直結する領域か

• 現場の判断で改善できる業務か（ドメイン知識が価値を左右するか）

• 統制・リスクの要求レベルはどれほどか（変更の失敗が致命傷になり得るか）

内製化の範囲、まずは“境界”だけ一緒に引きませんか？

「自社はどこまで内製化すべきか」は、正解が一つではありません。
一方で、最初に境界（責任範囲・承認ポイント・外注との分担）を曖昧にすると、後から手戻りが大きくなりがちです。

当社では、現状の業務フローと統制要件を整理しながら、
“内製に寄せる領域／外部に任せる領域／共通基盤として整える領域” を短時間で棚卸しする壁打ち（無料）をご用意しています。

• 無料相談：内製化の範囲診断（30分）

• 相談内容例：責任分界点／承認フロー／ガバナンス設計／Retool適用可否

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3. ガバナンス再設計：AI時代の最大の課題

Excelは可塑性が高い反面、人数と変更が増えるほど、権限・監査・ロールバックといった“組織運用の要件”を満たしづらくなります。AIや内製化で改善の量が増えるほど、このギャップはさらに大きくなります。

対談でも、「無限の可塑性」は魅力的でありつつ、放置すると誰にも理解できないものになり得る、という警鐘が語られていました。つまり、可塑性（自由度）を上げれば上げるほど、同時に 保守性・協業・誤操作・ロールバック を設計し直す必要が出てきます。

AI活用・内製化が進むほど、統制・監査を “どう維持するか” が最大の経営テーマになります。

■ 必要となる統制要素（実務上の例）

ここからは実務上、企業でよく必要になる要素です。

• 社内アカウントを利用したログイン管理（SSO）

• 役割ごとのアクセス制御（RBAC）

• 操作履歴／変更履歴の記録（監査ログ）

• データ連携の透明性（どのデータがどこへ流れているか）

• 承認・レビューの標準化（重要変更は人が確認する）

• ロールバックや変更管理（壊れたときに戻せる仕組み）

これらを“運用ルールで頑張る”だけでは限界があります。
理想は、ツール側でガードレールを敷き、現場の自由度と統制を両立させることです。

対談で語られた「ガバナンスが自由を可能にする（governance enables freedom）」は、まさにこの設計思想を端的に表しています。

4. 責任の所在：意思決定の見直し

AIが関与する範囲が広がるほど、「誰が最終判断するのか」を整理し直す必要があります。

対談では、AIが生成したPull Requestであっても、人間がレビューし承認する ことで暴走を防ぐ、という運用が語られていました。ここは、AI活用を“組織の仕組み”として成立させるための重要な前提です。

■ 整理すべきテーマ（本稿の整理）

• 改善を主導する部門（現場／業務）

• ルールづくりを担う部門（IT／セキュリティ／品質）

• 統制と運用の境界（何を自動化し、何を人が承認するか）

• 最終的な意思決定の位置づけ（責任者は誰か）

責任が曖昧なままAIを導入すると、品質・統制・コストのいずれにも影響が出ます。
当社では、Retool導入時に「責任分界点シート」を用意し、業務・IT・経営の役割を明確にした上でプロジェクトを進めます。

5. 来期の投資計画に向けた視点

AIや内製化の投資判断を「外注費の削減」だけで評価するのは不十分です。対談では、企業が“慢性的な痛み”を放置し、短期の刷新（急性の痛み）を避けがちだ、という示唆がありました。これはツール投資にも当てはまります。

今後重要になるのは、次のバランスです。

改善の量 × 実行スピード × ガバナンス維持コスト

企業競争力は、「より多くの改善を、より速く、事故なく回せるか」に比例します。来期は“改善密度”を軸に投資配分を見直す企業が増えるでしょう。

当社が推奨する指標例

• 1案件あたりの改善リードタイム

• 現場が自力で改善できた件数（改善の“量”）

• レビュー／監査／ロールバック整備による運用負荷の削減量

• 外部委託比率の年次推移

まずはRetoolのフリープランで“小さく1本”作ってみませんか？

内製化の議論は、実際に触ってみると一気に具体化します。
Retoolのフリープランなら、まずは小さな業務改善（入力フォーム、データ参照、承認前の下書き画面など）から試せます。

• フリープランでできること：小規模な業務アプリの試作、データ連携の検証、権限/運用設計の感触確認

• おすすめの始め方：まずは「現場が困っているExcel運用」を1つ選び、Retoolで置き換えの試作をする

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まとめ

• Excelは“最初の業務アプリ”として優秀だが、組織運用の要件と衝突しやすい

• AIの価値は単なる省力化ではなく、改善や支援を“量として増やす”方向にも効いてくる

• SaaSの“改造しづらさ”は、現場の創意工夫を阻害する。可塑性をどこまで開放するかが重要

• 可塑性の拡大は、保守性・誤操作・ロールバックの課題と表裏一体。ガバナンスの設計が不可欠

• 責任や意思決定は曖昧にせず、「人が承認するポイント」を決める

• 投資判断は「コスト削減」だけでなく「改善密度×統制」を軸に再設計する必要がある

AI時代の経営判断には、従来のIT投資とは異なる視点が求められます。企業全体の“改善力”をどこまで高めるかが、来期の競争力を左右します。

本稿は、Retool Summit 2025の対談動画と、Retool公式ブログの要旨記事を踏まえつつ、日本企業の検討観点（内製化・統制・投資）として再整理したものです。

参考記事：https://retool.com/blog/stripe-ceo-ai-agents-and-the-future-of-software