海外でこれほどニッチなAI分野が、1億ドルもの資金調達ができるとは
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海外でこれほどニッチなAI分野が、1億ドルもの資金調達ができるとは
Laurelは、AIを用いて知識労働者の時間の可視化・計測・最適化という、数兆ドル規模の産業における課題に取り組んでいる。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察執筆：Leo、Shensiquan
あなたは考えたことがありますか？なぜ製造業は自動車1台の生産コストを分単位で正確に計算でき、小売業は商品1点ごとの在庫を正確に追跡できるのに、法律事務所や会計事務所、コンサルティング会社は、最も重要なリソース——人的時間——について何も理解していないのでしょうか。この疑問は長年私を悩ませてきました。しかし、Laurelが1億ドルのシリーズC資金調達を完了したことを知った時、その答えが見えてきました。この企業はAIを使って、知識労働者の時間を「見える化」し、測定可能かつ最適化可能な状態にするという、数兆ドル規模の産業課題に取り組んでいるのです。
調査を進めると、Laurelが行っているのは単なるタイムトラッキングではないことがわかりました。彼らは「時間インテリジェンスの課題」——知識系産業が時間投入とビジネス成果を正確につなげられない問題——を解決しようとしている、世界初のAI時間プラットフォームを構築しています。これは創業者Ryan Alshakの言葉です。AI時代において、人的資本の可視化と理解は、「できたらいいね」ではなく、企業存亡に関わる必須要件となっています。今回の資金調達はIVPが主導し、GV（Google Ventures）や01Aが参加。新規投資家にはDST Global、OpenAIのKevin Weil、Alexis Ohanian、GitHubCTOのVladimir Fedorovなど著名な人物も名を連ねています。
6分単位の記帳作業に潜む苦痛と目覚め
問題の根源は、専門サービス業界が何十年にもわたって維持してきた業務プロセスにあります。弁護士、会計士、コンサルタントは、顧客に時間単価で請求するために、6分単位で自分の作業時間を記録しなければなりません。Alshakが弁護士だった頃、彼自身もこの苦痛を体感していました。「忙しい土曜日の夜に500人の顧客のために料理を作るシェフでありながら、同時に使ったすべての材料を逐一記録するよう求められているようなものです。このような業務プロセスは集中力を乱し、非人間的です。」
このフラストレーションはよくわかります。複雑な法的分析を終え、頭の中が最もクリアな状態のときに、次にこうした作業を強いるのです。「さっき資料を調べるためにどれくらい時間がかかったっけ？」「このメモを作成するのに何分かかった？」「顧客との通話では何を話した？」こうした強制的な中断は、効率を損なうだけでなく、専門職が工場労働者のように監視されていると感じさせ、知的サービスを提供する専門家としての自尊心を傷つけます。
Alshakのひらめきはシンプルでした。「私が機械に『何をしたか』を教えるのではなく、機械が『何をしたか』を教えてくれればいいのではないだろうか？」一見すると些細な問いですが、そこには逆説的な洞察があります。弁護士、会計士、コンサルタントは実際には「請求漏れ」をしているのです。なぜなら、自分がすでに完了した作業を忘れてしまうからです。買手（企業）にとって利益が増え、ユーザー（専門職）にとっては時間を節約できる。これこそが企業を創るための完璧な基盤だと、Alshakは気づいたのです。
この課題は私の想像以上に普遍的です。Laurelのデータによると、専門職の人は平均して毎日28分以上の請求可能な時間を失っています。これらは記録漏れによって消失していた時間です。時給375ドルの料金体系で計算すると、一人の専門職が毎日企業に175ドルの追加収益をもたらすことになります。数百人の専門職を抱える大手事務所にとっては、この数字は驚異的です。
AIが再定義するタイムトラッキングの4つの鍵
Laurelの解決策は直感的に思えるかもしれませんが、実際に構築するのは極めて複雑な技術的課題です。エンドツーエンドのタイムシート自動化を実現するには、4つの技術的課題を克服する必要があります。それぞれが非常に高いハードルを持っています。
1つ目の課題は「デジタルフットプリントの追跡」です。LaurelはSlack、Microsoft Outlook、Zoomなど、ユーザーが使うあらゆるデジタルツールと統合できる必要があります。AIが各プラットフォームでの専門家のすべての作業活動を「見える」ようにしない限り、正確な作業軌跡の再構築は不可能です。まるでユーザーのデジタル作業環境に、どこにでも存在しつつまったく気にならない監視システムを設置し、クリック、ドキュメント編集、通話などをすべて記録するようなものです。
2つ目の段階は、AIアプリケーションの深い統合です。Laurelは、クラスタリングアルゴリズムで関連作業をグループ化し、機械学習モデルでクライアント・プロジェクトへの割り当てを行い、生成AIで作業内容の説明文を作成し、さらに機械学習でコード分類を行います。これは単にChatGPTのAPIを使うだけではなく、専門サービスの業務プロセスに特化したAIシステムの構築です。
3つ目の要素は「人とAIの協働バランス」です。システムはユーザーにドラフト版のタイムシートを提示し、ユーザーはそれを追加・削除・編集できます。「ヒューマン・イン・ザ・ループ」という設計により、正確性が保証されると同時に、AIは継続的に学習・改善します。ユーザーのすべての操作がシステムをより賢くし、好循環を生み出します。
4つ目のステップは、既存の請求システムとのシームレスな統合です。ユーザーがタイムシートを確認すると、データは自動的に事務所の請求システムに送信され、バックオフィスの業務は変更不要です。これにより、専門家の体験は「タイムシートを記入する」から「タイムシートを審査する」へと変わり、心理的負担が大幅に軽減されます。
この仕組みの巧妙な点は、ユーザーの作業習慣を強制的に変えず、背景で静かに動作し、最後に最終確認だけを求めることです。最高の技術とは「見えないもの」であり、複雑なことを簡単にするものであって、新しい学習負荷を与えるべきではない——この製品哲学には深遠な思考が込められています。
法テックの敗北者からAI時代の先駆者へ
Laurelの成功は順風満帆ではありませんでした。実際、一度完全なリブートを経ています。同社は2016年に「Time by Ping」として設立されましたが、当初の数年間は困難を極めました。Alshakは2つの主な失敗を認めています。1つは法律業界という狭い市場に過度に集中したこと、もう1つは当時の自然言語処理技術が未熟だったことです。
転機は2022年、AlshakがOpenAIのGPT-3の早期アクセス権を得た時でした。彼は大胆な決断を下しました。すべての開発を停止し、製品を完全に再構築するのです。これはスタートアップ界隈では極めて稀な行動です。多くの人が「リビルドせず、継続的にイテレートせよ」と言う中、Alshakは伝統的知見に背く道を選んだのです。私はこれが真の起業家精神——大きなビジョンのために巨大なリスクを取る勇気——だと感じました。
2022年11月にChatGPTが登場すると、市場全体のAIに対する認識が劇的に変わりました。Alshakはこう表現します。「私は馬鹿呼ばわりされていたのが、今度は企業から助けを求める電話が来る側になった。」この劇的な変化が、過去24ヶ月間に0から2600万ドルの契約価値まで爆発的成長を可能にしたのです。
「Laurel」への改名はブランド刷新にとどまらず、企業文化とコアバリューの全面的更新を意味します。この名前の選定にも深い意図があります。Alshakは「典型的なスタートアップ名ではなく、1600年代でも2000年代でも4000年代でも通用する、永遠を感じさせる名前」を望んでいました。「Laurel（月桂樹）」は古代ギリシャで詩歌やスポーツの栄誉を象徴しており、彼は人々が自分のタイムシートを見るときに恐怖や抑圧ではなく、誇りを感じてほしいと願っています。
この再生の物語は深く心を打ちます。急速に変化する技術環境において、最も勇敢な選択は既定路線を貫くことではなく、間違いを認め、方向を根本的に変えることだと教えてくれます。Laurelの例は、真の革新には時に「一から作り直す」決意と勇気が必要であることを示しています。
なぜ今、AI時間管理が爆発するのか
なぜLaurelがこのタイミングで大きな成功を収めたのか。それは「技術成熟度」「市場教育」「ビジネス的緊急性」という3つの要因が完璧に重なったからだと私は考えます。
技術面の突破が基礎です。ここ数年で大規模言語モデルは、複雑な業務コンテキストを正確に理解できるレベルに到達しました。これは単なる言語理解ではなく、上位の意図を具体的な実行ステップに分解する能力です。「顧客ABCのM&A案件のデューデリジェンスリストを作成する」と言ったとき、AIはそれがどの法領域に関係し、どのような文書を含み、どれくらいの時間がかかるかを理解しなければなりません。このような細粒度の理解能力は、数年前には到底不可能でした。
市場教育の変化も同様に重要です。ChatGPTの普及により、最も保守的な専門サービス機関でさえAIを受け入れ始めました。面白いことに、2018～2019年にAlshakが弁護士事務所にAIを売り込んでも、「クラウドコンピューティングが未来かどうかまだわからないし、AIとは何かさえ分からない」と言われていました。しかし今では、同じ企業が自ら電話をかけてきて「どうやってAIを導入すればいいか」を聞いてくるのです。このマインドセットの変化が、Laurelのような企業に前例のない機会の窓を開きました。
ビジネス的緊急性は経済環境の変化に由来します。景気が縮小する中、専門サービス機関はかつてない効率化圧力に直面しています。顧客は低効率に対して支払いを拒否し、固定価格モデルが主流になりつつあります。これにより、事務所は各サービスの真のコストを正確に把握する必要があるのです。IVPのAjay Vashee氏の言葉を借りれば、「景気後退期に『お金』を売るときは、多くのノイズを切り裂くことができる」。Laurelは機能を売っているのではなく、確かな利益成長を売っている。これはどんな経済環境でも説得力を持つ。
もう一つ重要だが見過ごされがちな要因は「AI投資のROI測定ニーズ」です。企業は今後5年間でAIに1兆ドル以上を投資する計画ですが、その効果をどう測るかは依然としてブラックボックスです。ほとんどの企業はアンケートや使用率といった代理指標に依存していますが、それらは不十分です。Laurelの時間データプラットフォームは、量的かつ検証可能なAI効果測定を提供でき、株主にAI投資の価値を証明しなければならない企業にとって極めて貴重です。
これらの要因が重なり合うことで、Laurelの急成長を可能にする完璧な条件が整いました。データを見ると、過去12ヶ月間のARR（年間予約収益）は300%増、使用量は500%増。米国、英国、EU、オーストラリア、カナダの100以上のトップ級法律・会計・コンサルティング会社と提携しています。これらの数字は、構造的変革の圧力にさらされる業界全体の集団的覚醒を反映しているのです。
顧客成功事例に隠された本質的価値
私は常に、最高の製品検証は顧客のリアルな声にあると考えています。Laurelの場合、その点で特に印象的です。投資元のIVPによれば、同社は「全顧客から満点10点の満足度を得た唯一の企業」だそうです。しかし、私にとって興味深いのは数字の裏にある物語です。
Ernst & Youngのパートナー兼税務トランスフォーメーション責任者Matt Newnes氏のフィードバックは非常に説得力があります。「Laurelが私たちの時間インテリジェンスのアプローチを変えたのを実感しました。かつて手動で行っていた時間記録と入力プロセスが、今や高度に技術化されています。Laurelは社員がより包括的に作業時間を記録できるだけでなく、チームの働き方を深く理解するのにも役立ちます。ベストプラクティスを特定し、顧客に最良の成果を提供できるようになりました。これは私たちのAI投資の中で最も影響力のあるものの一つです。」
この言葉から、私はより深い問いを考えます。タイムトラッキングの価値は請求精度だけではありません。働き方に関する洞察こそが本質です。企業が効率的な働き方と非効率な働き方の差を明確に見える化できれば、ベストプラクティスを標準化し、チーム全体のパフォーマンスを向上させられます。この組織学習の価値は、直接的な収益増よりも重要かもしれません。
Reed Smithグローバル法律事務所の最高イノベーション責任者David Cunningham氏の見解も示唆に富んでいます。「法律事務所がAIと固定価格モデルの影響を評価する中で、少ない労力で精密なインテリジェンスを得ることは、事務所内部および顧客に対する価値を再定義するために不可欠です。」ここでキーワードとなるのは「精密なインテリジェンス」です。粗い時間統計ではなく、戦略的意思決定を指導できる深い洞察です。
会計事務所GHJのマネージングパートナーTom Barry氏の言葉にも打たれます。「このプラットフォームから得られるビジネスインサイトの量をご存じですか？ 私たちが見ているのは長期的なゲームです。これは単なる時間追跡ツールではない。」この「ツール思考」から「プラットフォーム思考」への変化こそ、Laurelの真の競争優位性だと私は思います。
財務データを見ても、Laurel導入企業は利益が4～11%増加しています。これは専門職1人あたり毎日28分の追加請求可能時間と、実現率1～4%の向上によるものです。これらの数値は四大会計事務所による独立監査で検証済みです。さらに重要なのは、専門職が手動での時間入力に費やす時間が80%削減されたことです。これにより、事業開拓、関係構築、戦略的思考といった高付加価値業務に集中できるようになったのです。
これらの成功事例から、私はより大きなビジョンを見ます。Laurelはタイムトラッキングの問題を解決しているのではなく、専門サービスの働き方そのものを再定義しているのです。時間が必要なものが見える化され、最適化可能になると、業界全体の効率性と価値創造能力は根本的に向上するのです。
タイムトラッキングから時間インテリジェンスへ——三段階のビジョン
Laurelを研究する中で、Alshakが描く明確な三段階戦略ビジョンに感銘を受けました。これは単なる製品ロードマップではなく、知識労働の未来に対する深い考察です。
第一段階は「機械が人間よりも効果的かつ正確に時間を記録できること」を証明することです。この段階の鍵は、正しいターゲット市場を選ぶことです。つまり「時間を記録しなければ収益が上がらない」業界——法律、会計、コンサルティングなどです。これらの業界には既存の業務プロセスがあり、記録しないと職を失うほどの強い執行圧力があり、自動化が実現した際のROIも明確です。だからこそ、Laurelはすべての知識労働者ではなく、まず専門サービスから始めたのです。
第二段階はさらに野心的です。「機械主導で生成された時間データを活用し、これらの業界に時間単価報酬から成果単価報酬への移行を促す」ことです。Alshakはチャーリー・マンガーの言葉を引用します。「インセンティブを教えてくれれば、その行動を予測できる。」彼は米国GDPの20%を占める業界のインセンティブ構造を再設計し、「活動の量」ではなく「効率的な成果」を生み出す仕組みに変えられると信じています。投入志向から成果志向へのこの転換は、専門サービス業界のビジネスモデルを根本から変える可能性があります。
第三段階は最も壮大です。「成果ベースの世界でも、人々は時間の使い方を理解する必要がある。『私はレバレッジの効くことに時間を使っているか？』と自問するためだ。」この段階の目標は、時間データの価値をすべての企業組織に拡張し、すべての知識労働者が時間配分を理解・最適化できるようにすることです。
このビジョンの根幹にある統計データは衝撃的です。平均的な知識労働者は1日9時間働きますが、そのうち価値を生むレバレッジ時間はわずか3時間です。つまり6時間が浪費されています。そのうち3時間はAIエージェントがすべき作業、残り3時間はそもそも誰もすべきでない作業です。世界中の知識労働者の数を考慮すると、これは人類がもはや行う必要のないタスクに64億年もの時間が浪費されていることを意味します。これがまさにLaurelのチャンス領域なのです。
この考え方にはとても示唆されます。多くのスタートアップは現在の問題解決に集中しますが、Laurelは現在の問題を解決しながら、未来の可能性のインフラを同時に構築しています。時間データはより良い請求のためだけではなく、人間の働き方を理解・最適化するための基盤です。AI時代において、これはさらに重要になります。なぜなら、どの仕事を機械に任せ、どの仕事に人間の独自価値を注ぐべきかを知る必要があるからです。
AI時代の専門サービスにおけるサプライチェーン革命
Laurelを深く理解する中で、非常に興味深いアナロジーに気づきました。彼らは知識労働に「サプライチェーンの可視性」を構築しているのです。この概念は、業界全体に対する私の理解を一新しました。
Alshakはこう述べます。「誰も本当に時間投入と結果産出をマッピングしたことはない。法律や会計業界は投入（時間）を理解するのが得意だが、価値の価格付けが難しい。一方、コンサルティングや金融サービス業界は価値を理解するが、真のコストについては無知である。」この認知的盲点は他の業界では既に解決されていますが、世界GDPの50%以上を占める知識労働領域では、サプライチェーンは未だに明らかになっていません。
このアナロジーは、製造業の変遷を思い出させます。トヨタのリーン生産方式は、すべての工程の効率と無駄を可視化することで製造業を革命しました。しかし知識労働では、我々はまだ産業革命以前の状態にあります。大量の「在庫」（未完了タスク）、「待ち時間」（無駄な会議やプロセス）、「不良品」（やり直しの必要な文書）が日常業務に埋もれ、定量的・最適化できないままです。
Laurelの時間インテリジェンスプラットフォームは、知識労働初の真の「サプライチェーン管理システム」を構築しています。時間の追跡にとどまらず、業務プロセスの分析、ボトルネックの特定、リソース需要の予測、最適化提案まで行います。この能力はAIが大規模に展開される中で特に重要です。企業はAIツールの真のROIを、曖昧な満足度調査ではなく、正確に測定する必要があるからです。
このサプライチェーン思考の転換は深远な影響を及ぼすでしょう。専門サービス機関が製造ラインのように知識労働を管理し始めれば、以下が可能になります。プロジェクトコストと時間の正確な予測、自動化に最適な業務タイプの特定、チーム編成と業務割り当ての最適化、プロジェクト健康状態のリアルタイム監視と迅速な調整。
これがLaurelが顧客に4～11%の利益成長をもたらせる理由を説明しています。これは正確な時間記録によるものだけではなく、サプライチェーンの最適化による体系的効率向上によるものです。知識労働の「生産プロセス」全体が見える化されれば、最適化の機会は明確に浮かび上がるのです。
投資の観点から見ても、このサプライチェーン革命の市場機会は莫大です。IVPのAjay Vashee氏は指摘します。「専門サービスは数兆ドル規模の世界的経済活動を代表するが、その核心資源——時間——について基本的な可視性を持たずに運営されている。時間インテリジェンスの課題を解決することで、Laurelはより広範なAIトランスフォーメーションのためのプラットフォームを創出している。」これは単なるソフトウェアツールではなく、業界全体のデジタルトランスフォーメーションのインフラです。
創業者の時間哲学とミッション駆動
Alshakの個人史を知ることで、Laurelのミッションに対する理解が深まりました。これは単なるビジネスプロジェクトではなく、個人的経験に根ざしたミッション駆動型企業なのです。
Alshakはよく「死」について考えます。重いテーマに聞こえますが、時間の有限性に対する深い認識が、Laurelのコア理念を形作っています。同社のAIチャットインターフェースの名前は「Mori」。これはラテン語の「memento mori」（汝の死を想え）へのオマージュです。死についての思考は消極的ではなく、1分1秒の大切さを思い起こさせるものです。
特に心を打たれたのは、母親に関するAlshakの話です。Laurelの設立は、母の人生の終わりと密接に関係しています。彼女は2018年、同社がシード資金を獲得した数週間後にがんで亡くなりました。Alshakは言います。「人生の最後の瞬間、彼女と一緒にいる1分は、他のどんなことを100万分しても代えられない価値があった。私は時間記録会社を作っているのではなく、『自分は望むように時間を過ごせているか？』という問いに答える会社を作っているのだと気づいた。」
この個人的使命感が、企業のコアバリューに変換されました。Alshakは世界の「鏡」になりたいと願います。人々はお金には非常に注意を払っているのに、時間についてはあまりにもいい加減だ——この根本的な逆転構造を正したいのです。彼は78年、つまり4000週間の人生を意識して生きることで、1分1秒に意味を持たせたいと願っています。
この時間哲学は製品設計にも深く影響しています。ギリシャ語の双関語が興味深いです。Alshakは、ギリシャ語には「chronos」（時計の時間）と「kairos」（体感される時間）という2つの「時間」の言葉があると指摘します。Laurelはchronosの追跡にとどまらず、kairosの最適化を目指しています。無意味なタスクで時間が過ぎていくのではなく、意義ある仕事で時間の充実感を感じられるようにするのです。
このミッション駆動は、企業の長期ビジョンにも表れています。AlshakはLaurelが英語から「月曜から金曜まで朝9時から夕方5時」という概念を消し去ることを望んでいます。未来の世界では、人々は1日3～4時間しか働かないが、今の2～3倍の価値を生み出すと信じています。これはユートピア的な空想ではなく、AI技術の発展に基づく合理的な予測です。
この使命感こそが、Laurelの真の競争優位性だと思います。ますます均質化するテック業界において、真の差別化は創業者の深い動機と価値観から生まれます。企業がただお金を稼ぐためではなく、自らが心から関心を持つ問題を解決しようとするとき、その情熱は製品、チーム、顧客体験のすべてに伝播するのです。
働き方と価値創造の未来を再定義する
Laurelを研究する中で、私はもっと大きな問いを常に考えていました。この時間インテリジェンス革命は社会全体に何を意味するのか？ 私は、働き方の根本的変革の前夜に立っていると確信しています。
歴史的に見れば、重大な技術革命は常に働き方の性質を再定義してきました。産業革命は人々を農業から製造業へ、情報革命は知識労働の概念を生み出しました。今、AI革命は「真に価値ある人間の仕事」を再定義しようとしています。Laurelが提供するデータ洞察は、この変化を理解する手助けになります。どの仕事は自動化すべきか、どの仕事に人間の独自価値が必要かを。
私が思い描く未来の働き方はこうです。専門職はもはや標準契約の作成、財務諸表の整理、定期報告の作成といった反復作業に時間を費やす必要はありません。代わりに、創造的思考、感情知能、戦略判断を要する高価値業務に集中します。AIが情報収集と初期分析を処理し、人間は解釈、意思決定、関係構築に注力するのです。
この変化は、専門サービス業界のビジネスモデルにも深远な影響を与えます。顧客はプロセスではなく成果に関心を持つため、固定価格モデルが時間単価モデルに取って代わるでしょう。Laurelの時間データは、事務所が異なるプロジェクトの真のコストを正確に予測できるようにし、自信を持って固定価格サービスを提供できるようにします。
私はまた、この変化の社会的意義も見ています。仕事がより効率的になれば、人々は個人の成長、家族との関係、コミュニティ参加に多くの時間を費やせるようになります。これは単なる業務効率の向上ではなく、生活の質の改善です。Alshakが言うように、目標はより少ない時間でより多くの価値を生み出し、その節約した時間を本当に大切なことに使うことです。
もちろん、この変化には課題もあります。従来の職種の一部は自動化に取って代わられ、業界全体が人材育成とキャリアパスを再考する必要があります。しかし私は、この変化が最終的にはより有意義で価値ある新たな職業機会を生み出すと信じています。重要なのは、変化に受動的に待つのではなく、主体的に適応することです。
投資の観点から見ても、Laurelは単なる成功したソフトウェア企業ではなく、知識労働のデジタルトランスフォーメーションの先駆者です。彼らが構築する時間インテリジェンスのインフラは、AI時代の企業運営に不可欠なものになるでしょう。GVのFrederique Dame氏の言葉を借りれば、「Laurelは知識労働のためのエンタープライズインテリジェンス層を創出している。タイムトラッキングを製品の楔として、専門職が時間をどのように使っているかのライフサイクル全体を捕捉・整理することで、Laurelは新たなデータクラスを解放し、仕事そのものを測定可能・最適化可能・自動化可能にしている。」
このインフラの価値は、AI技術のさらなる進展とともに持続的に高まっていくでしょう。ますます多くの企業がAIエージェントや自動化ツールを導入する中で、Laurelの時間データはそれら投資の効果を測るゴールドスタンダードとなるでしょう。これは単なる製品の機会ではなく、プラットフォームの機会です。
私はLaurelの未来に大きな期待を寄せています。なぜなら彼らは大きな市場ニーズを解決しているだけでなく、時間と仕事、人生の価値について深い問いかけをしているからです。このスピードが増す世界において、人々が時間をより良く理解し活用できるようにする企業は、財務的リターンを超えた社会的価値を生み出すでしょう。
結局、Laurelの物語が教えてくれるのは、最高の起業プロジェクトは創業者の身近な課題と深い使命感から生まれるということです。技術の進歩と個人の情熱が結びつくとき、世界を変える企業が生まれる可能性があるのです。すべてを再構築しようとしているAI時代に、Laurelのように技術的深さと人間的配慮を兼ね備えた企業こそ、私たちが必要としている革新の力なのでしょう。
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