> この会社はAIを使って数兆ドルの業界の痛点を解決しています：知識労働者の時間を可視化し、測定し、最適化することです。 **執筆者: Leo, Circle of Thought** あなたは考えたことがありますか？製造業が自動車の生産コストを正確に分単位で計算でき、リテール業界が各商品の在庫を正確に追跡できるのに、法律事務所、会計事務所、コンサルティング会社は自分たちの最も重要な資源である人の時間について全く無知であるのはなぜでしょうか？この問題は私を長い間悩ませてきましたが、最近、Laurelが1億ドルのCラウンド資金調達を完了したことを知りました。この会社はAIを使って数兆ドルの産業の痛点を解決しようとしています：知識労働者の時間を可視化し、測定可能にし、最適化することです。 私は深く研究した結果、Laurelが単に時間追跡を行っているだけではないことを発見しました。彼らは、創業者のRyan Alshakが「時間インテリジェンスの課題」と呼ぶ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。知識型産業は、時間の投入とビジネスの結果を正確に関連付けることができていません。AI時代において、人材資本を定量化し理解することは、「付加価値」から「死活問題」となった企業のニーズです。このラウンドの資金調達はIVPが主導し、GV（Google Ventures）と01Aが参加しました。新しい投資家にはDST Global、OpenAIのKevin Weil、Alexis Ohanian、GitHubのCTOであるVladimir Fedorovなどの著名な人々が含まれています。 ## 6分間の記帳の苦しみと覚醒 問題の根源は、プロフェッショナルサービス業界が何十年にもわたって取り組んできた方法にまでさかのぼることができます。 弁護士、会計士、コンサルタントは、クライアントが時間単位で支払うことができるように、労働時間を6分単位で記録する必要があります。 ライアン・アルシャックは、弁護士として働いているときにこの痛みを痛感しました:「忙しい土曜日の夜に、500人の顧客のために料理をするシェフであると同時に、使用されたすべての材料を追跡するように求められるのは、気が散り、非人間的です。」 その挫折感は理解できます。想像してみてください、あなたは複雑な法的分析を終えたばかりで、思考が最も明確な状態にありますが、次にあなたは立ち止まり、思い出さなければなりません：資料を調べるのにどれくらいの時間を費やしましたか？このメモを書くのに何分かかりましたか？クライアントとの電話で何について話しましたか？このような中断された作業状態は効率に影響を与えるだけでなく、専門家が知的サービスを提供するのではなく、監視されている工場労働者のように感じさせます。 Alshak の啓示の瞬間は非常にシンプルでした。「なぜ私は機械に私が仕事で何をしたのかを伝えなければならず、機械が私に何をするべきかを思い出させてくれないのか？」この一見シンプルな質問の背後には、直感に反する洞察が隠されています：弁護士、会計士、コンサルタントは実際に請求不足の問題を抱えているのです。なぜなら、彼らはすでに完了した多くの作業を忘れてしまうからです。もし企業がより多くの利益を得られ、専門家が時間を節約できるのであれば、それが会社を構築するための完璧な基盤となるのです。 ! [](https://img.gateio.im/social/moments-aa49d6fcdfe6b6a9eb880fb0dfe798d5) この痛点は私が想像していたよりもはるかに普遍的です。Laurel のデータによれば、専門家は平均して毎日 28 分以上の請求可能な時間を取り戻すことができ、その時間は以前の記録の不備により失われていました。平均的な時間単価が 375 ドルであると考えると、これは各専門家が毎日会社に対して 175 ドルの追加収入を生み出すことを意味します。数百人の専門家を抱える大規模な法律事務所にとって、この数字は非常に驚くべきものです。 ## AIが時間追跡を再定義する4つの重要な点 Laurelのソリューションは直感的に聞こえますが、実際に構築することは非常に複雑な技術的課題です。エンドツーエンドのスケジュール自動化を実現するためには、4つの重要な技術的問題を解決する必要があり、それぞれにかなり高い技術的ハードルがあります。 最初の課題は、デジタルフットプリントの追跡です。Laurel は、ユーザーが使用するすべてのデジタルアプリケーション、Slack や Microsoft Outlook、Zoom などのさまざまな作業ツールと統合できる必要があります。AI が専門家のすべての作業活動を各プラットフォームで「見る」ことができるときにのみ、彼らの作業軌跡を正確に再構築することができます。これは、ユーザーのデジタル作業環境に、どこにでも存在しながら完全に無感の監視システムをインストールするようなもので、すべてのクリック、すべての文書編集、すべての電話を記録することができます。 ! [](https://img.gateio.im/social/moments-6da887a3874e89a23b236e9ab4958f1d) 第二の層面はAIアプリケーションの深い統合です。Laurelは、これらのデジタル足跡を処理するために多様なAI技術を使用しています：データクラスタリングアルゴリズムは関連する仕事を分類し、機械学習モデルは関連するクライアントとプロジェクトに仕事を割り当て、生成的AIは仕事の説明を作成し、最後に機械学習によって仕事をコーディングして分類します。これは単にChatGPTインターフェースを適用するのではなく、専門サービスのワークフロー最適化に特化したAIシステムを構築しています。 第三の段階は人間と機械の協力の微妙なバランスです。システムはユーザーのために草案のタイムテーブルを生成し、ユーザーは内容を追加、削除、または編集できます。この「人間が回路にいる」というデザインは、正確性を保証するだけでなく、AIが継続的に学習し改善できるようにしています。ユーザーの毎回のインタラクションはシステムをよりスマートにし、これが正の循環を形成します。 第四のステップは、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、システムは自動的にデータを事務所の請求システムにプッシュし、バックエンドの管理作業を変わらず維持します。これにより、専門家の作業体験は「タイムシートの記入」から「タイムシートの確認」へと変わり、心理的負担が大幅に軽減されます。 プロセス全体の巧妙さは、ユーザーに作業習慣を強制的に変えさせるのではなく、バックグラウンドで静かに機能し、最終的にユーザーに最終確認を求めるところにあります。このデザイン哲学は、深い製品思考を体現しています。最良の技術は目に見えないものであるべきで、複雑なことを簡単にし、ユーザーに新たな学習負担を増やすべきではありません。 ## 法律テクノロジーの失敗者からAI時代の先駆者へ Laurelの成功は決して順風満帆ではなく、実際には徹底的な再生を経験しました。この会社は2016年に「Time by Ping」という名前で設立されましたが、最初の数年間は苦戦しました。Alshakは、法律業界の単一市場に過度に焦点を当てていたことと、当時の自然言語処理技術が十分に成熟していなかったことの2つの主要な問題を率直に認めました。 転機は2022年に訪れました。AlshakがOpenAI GPT-3の早期アクセス権を得たとき、彼は大胆な決断を下しました：すべての作業を一時停止し、製品を完全に再構築することです。これはスタートアップ界では非常に珍しい行動であり、大多数の人は「決して再構築するな、継続的にイテレーションしろ」と教えるでしょう。しかし、Alshakは伝統的な知恵に逆らう道を選びました。これは真の起業家精神を体現していると思います——より大きなビジョンのために大きなリスクを負う意欲です。 ChatGPTが2022年11月に発売されたとき、全体の市場におけるAIの認識は大きく変わりました。Alshakはこの変化を次のように述べています。「私は人々に狂人扱いされていたが、今では企業が積極的に電話をかけて助けを求める人間になった。」この劇的な変化は、過去24ヶ月間で会社がゼロから2600万ドルの契約価値に成長する爆発的な発展を生み出しました。 ! [](https://img.gateio.im/social/moments-9e16428dbe4ca1d0fef469705d88f642) 「Laurel」への改名は、単なるブランドの再構築ではなく、会社の文化とコアバリューの包括的な更新を意味します。この名前の選択には深い意味が込められています：Alshakは、典型的なスタートアップの名前ではなく、1600年代、2000年代、4000年代のいずれにおいても通用する、永遠の感覚を持つ名前を選びたいと考えています。「Laurel」（月桂樹）は古代ギリシャ時代において詩やスポーツの成果を象徴しており、人々が自分のスケジュールを見たときに、恐れや抑圧ではなく、誇りを感じることを望んでいます。 この再生の物語は私に深い感動を与えました。これは、急速に変化する技術環境の中で、時には最も勇敢な選択が既存のルートを貫くことではなく、誤りを認めて方向を根本的に変えることであることを示しています。ローレルの例は、真の革新にはしばしばこの「やり直す」という決意と勇気が必要であることを証明しています。 ## なぜ今がAI時間管理の爆発にとって完璧なタイミングなのか 私はずっと、なぜローレルがこの時点でこれほど大きな成功を収めることができたのかを考えていました。それは、技術の成熟度、市場教育、そしてビジネスの緊急性という3つの重要な要素の完璧な組み合わせに関係していると思います。 技術的な突破は基盤です。過去数年間で、大規模言語モデルの能力は、複雑な業務の文脈を正確に理解できるレベルに達しました。これは単なる言語理解にとどまらず、これらのモデルが高レベルの意図を具体的な実行可能なステップに分解できることが重要です。「顧客ABCのM&Aプロジェクトのためのデューデリジェンスチェックリストを準備する」と言った場合、AIはこれがどの法律分野に関連しているか、どのような文書タイプを含むべきか、完了までにどれくらいの時間がかかるかを理解する必要があります。このような細かい理解能力は数年前には実現不可能でした。 ! [](https://img.gateio.im/social/moments-9a6d88014826eff9366a8ee352a82d44) 市場教育の変化も同様に重要です。ChatGPTの広範な普及により、最も保守的な専門サービス機関でさえもAI技術を受け入れ始めました。私が興味深い現象を発見しました：過去にAlshakが2018年と2019年に法律事務所にAIを売り込んだ際、相手は「私たちはまだクラウドコンピューティングが未来かどうか確信が持てず、AIが何であるかも分からない」と言っていました。しかし今では、同じ企業が自ら電話をかけてAIソリューションの展開方法を尋ねています。この市場の心態の変化は、Laurelのような企業に前例のない機会のウィンドウを創出しました。 ビジネスの緊急性は、経済環境の変化から生じます。経済が厳しくなる中で、専門サービス機関はかつてない効率のプレッシャーに直面しています。クライアントはもはや非効率に対してお金を支払うことを望んでおらず、固定料金の価格設定モデルがますます普及しています。これにより、事務所は各サービスの実際のコストを正確に理解する必要があります。IVPのAjay Vasheeが言ったように、「厳しい経済の中でお金を売っていると、多くのノイズを切り裂くことになります。」Laurelは機能を売っているのではなく、実際の利益の成長を売っており、これはどの経済環境においても説得力があります。 もう一つ私が重要だと思うが無視されている要因があります：AIの投資収益率を測定するニーズです。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、これらの投資の効果をどのように測定するかは依然としてブラックボックスです。ほとんどの企業は調査や使用率を代理指標として依存していますが、それらは十分に正確ではありません。Laurelの時間データプラットフォームは、定量的で検証可能なAIの効果測定を提供でき、これはAI投資の価値を株主に証明する必要がある企業にとって非常に貴重です。 この要因の合流点が、ローレルの急速な成長のための完璧な条件を作り出しました。 データを見ると、過去 12 か月間で年間経常収益が 300% 増加し、使用量が 500% 増加しており、現在、米国、英国、EU、オーストラリア、カナダの 100 を超えるトップの法律、会計、コンサルティング会社と協力しています。 これらの数字の背後には、根本的な変化の圧力の下での業界の集合的な目覚めがあります。 ## カスタマーサクセスストーリーに裏打ちされた深い価値 私はずっと、最良の製品検証は顧客の真のフィードバックから来ると考えており、Laurelのこの点でのパフォーマンスは印象的です。投資家IVPによれば、これは彼らが評価した唯一の会社で、すべての顧客から満点の10点の顧客満足度スコアを得ています。しかし、私がもっと興味を持っているのは、これらの数字の背後にあるストーリーです。 アーンスト・アンド・ヤングのパートナー兼税務変革責任者であるマット・ニューネスのフィードバックは特に説得力があります。「私は、ローラルがどのように私たちの時間のインテリジェンスのアプローチを変えたかを直接体験しました。以前の手動による時間記録と入力プロセスは、今では大幅に技術化されました。ローラルは、私たちの従業員がより包括的に作業時間を記録するのを助けるだけでなく、チームの働き方をより深く理解するのにも役立ち、ベストプラクティスを特定し、顧客に最良の結果を提供することを確実にしています。これは私たちの最も影響力のあるAI投資の一つであることが証明されています。」 ! [](https://img.gateio.im/social/moments-e859a5b53d3c642f34003c754346a15e) この文章は、私により深い問題を考えさせます：時間追跡の価値は、単に請求の正確性にあるのではなく、作業モデルへの洞察にあります。企業が効率的な作業と非効率的な作業の違いを明確に見ることができれば、彼らは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ることができます。このような組織学習の価値は、直接的な収益の増加よりも重要かもしれません。 リード・スミスのグローバル法律事務所の最高イノベーション責任者デビッド・カニンガムの見解も非常に示唆に富んでいます。「法律事務所がAIと固定料金の影響を評価する中で、より少ない努力で精緻なインサイトを得ることは、事務所内部及びその顧客の価値を再定義するために重要です。」ここでのキーワードは「精緻なインサイト」です。粗雑な時間の統計ではなく、戦略的な意思決定を導く深い洞察を提供できるものです。 私は、会計事務所GHJのマネージングパートナーであるトム・バリー氏の言葉に心を打たれました:「このプラットフォームからどれだけのビジネスインサイトを得られるか知っていますか? 私たちが今見ているのは長期的なゲームであり、時間を追跡するための単なるツールではありません。」ツールベースの考え方からプラットフォームベースの考え方へのこのシフトは、私の意見では、Laurelの真の競争上の優位性です。 財務データによると、Laurel を使用している顧客は利益が 4-11% 増加したと報告しており、これは主に専門家が毎日追加で 28 分の請求可能な時間を得られたことと、実現率が 1-4% 向上したことに起因しています。これらの数字は、四大監査法人による独立監査で検証されています。さらに重要なのは、専門家が手動での時間入力に 80% の時間を節約できたことで、これによりビジネス開発、関係管理、戦略的思考などの高価値な作業に集中できるようになったことです。 ! [](https://img.gateio.im/social/moments-d39113c76a6d53e045a4e6293a30fb64) これらの成功事例は、私により大きな視野を提供しました：Laurelは単に時間追跡の問題を解決しているだけでなく、専門サービスの働き方を再定義しています。時間が見えるようになり、最適化できるようになると、業界全体の効率と価値創造能力が根本的に向上します。 ## 時間追跡から時間知能への三段階のビジョン Laurelの研究を進める中で、Alshakが明確な三段階の戦略ビジョンを持っていることに気づきました。この長期的な思考は私に強い印象を与えました。これは単なる製品ロードマップではなく、知識作業の未来についての深い考察です。 第一段階は、機械が人間よりも効率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。すなわち、時間を記録しなければ利益を上げられない業界、例えば法律、会計、コンサルティングなどです。これらの業界には、既存のワークフローがあり、高度な実行圧力（時間を記録しなければ仕事を失う可能性がある）と、自動化が実現した際に非常に明白な投資対効果があります。これが、ローレルが全ての知識労働者に直接向かうのではなく、専門サービスから始めることを選んだ理由です。 第二段階はさらに野心的です：機械が優先的に生成した時間データを利用して、これらの業界が時間単位での請求を停止し、成果に基づいて請求を開始することを目指しています。Alshakはチャーリー・マンガーの言葉を引用しました：「私にインセンティブメカニズムを教えてくれれば、私はあなたに行動を教えることができる。」彼は、アメリカのGDPの20％を占める業界のインセンティブメカニズムを再設計できると信じており、それによって製造活動を停止させ、高効率の成果を生み出すことができると考えています。この投入指向から成果指向への転換は、専門サービス業界全体のビジネスモデルを根本的に変える可能性があります。 第3段階は最も野心的です：結果に基づく世界でも、人々は「自分はレバレッジのかかったことに時間を費やしているのか？」と自問するために、時間の投入を理解する必要があります。この段階の目標は、すべての企業組織において時間データの価値を拡張し、各知識労働者が自分の時間配分を理解し最適化できるようにすることです。 このビジョンの核心となる統計データは考えさせられる：平均的な知識労働者は毎日9時間働いているが、そのうちの3時間だけがレバレッジ価値を生み出している。これは、6時間が無駄にされていることを意味する——3時間はAIエージェントが行うべき仕事をしており、さらに3時間は人間が行う必要のない仕事をしている。世界の知識労働者の数に基づくと、これは64億年の時間が人間がもはや行う必要のないタスクに無駄に費やされていることに相当する。これがLaurelの機会空間である。 ! [](https://img.gateio.im/social/moments-e1e3b9282d327af90861836b4af69aca) 私はこの思考方法が非常に啓発的だと感じています。多くのスタートアップ企業は現在の問題を解決することに集中していますが、Laurelは既存の問題を解決するだけでなく、未来の可能性のためのインフラを創造しています。時間データは単により良い請求のためだけではなく、人間の働きを理解し最適化するための基礎です。AI時代において、この理解はますます重要になっています。なぜなら、どの仕事を機械に任せるべきか、どの仕事に人間の独自の価値が必要かを知る必要があるからです。 ## AI時代の専門サービスのサプライチェーン革命 Laurelについて深く理解する中で、非常に興味深い類似点を見つけました：彼らは実際に知識のために「サプライチェーンの可視性」を構築しています。この概念は、業界全体に対する私の新たな認識をもたらしました。 Alshakは考えさせられる意見を提起しました：「誰もが実際に時間の投入と結果の産出をマッピングしたことはありません。法律や会計などの業界は、彼らの投入（時間）を理解するのが最も得意ですが、価値の価格設定には依然として困難があります。一方、コンサルティングや金融サービスなどの業界は価値を理解していますが、創出された真のコストについては全く知識がありません。」この認識の盲点は他の業界ではすでに解決されていますが、世界のGDPの50％以上を占める知識労働分野では、サプライチェーンは未だに真に明らかにされていません。 この類比は製造業の変遷を思い起こさせます。トヨタのリーン生産システムは製造業を革命的に変えました。なぜなら、それは各プロセスの効率と無駄を可視化したからです。しかし、知識労働においては、私たちは未だに産業革命前の状態にあります。大量の「在庫」（未完了のタスク）、「待機時間」（無駄な会議やプロセス）、「欠陥」（再作業が必要な文書）が日常業務の中に隠れており、定量化や最適化されていません。 Laurelの時間インテリジェンスプラットフォームは、実際には知識労働のための最初の真の「サプライチェーン管理システム」を作成しています。それは時間を追跡するだけでなく、ワークフローを分析し、ボトルネックを特定し、リソースの需要を予測し、最適化の提案を提供します。この能力は、AIが大規模に展開されている背景の中で特に重要であり、企業はあいまいな満足度調査に依存するのではなく、AIツールの実際の投資回収率を知る必要があります。 私は、このサプライチェーン思考の変化が深遠な影響をもたらすと考えています。専門サービス機関が製造業者のように生産ラインを管理するように知識作業を管理し始めると、彼らは次のことができるようになります：プロジェクトのコストと時間を正確に予測し、自動化に最適な作業の種類を特定し、チームの構成と作業の割り当てを最適化し、プロジェクトの健康状態をリアルタイムで監視し、適時に調整します。 これが、ローレルが顧客に4-11%の利益成長を実現する手助けができる理由を説明しています。これは、より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って達成される系統的な効率の向上がより重要です。知識作業の「生産プロセス」を全体的に見ることができると、最適化の機会が明確に見えてきます。 投資の観点から見ると、このサプライチェーン革命の市場機会は莫大です。 「プロフェッショナルサービスは、世界の経済活動において数兆ドルを占めていますが、これらの企業は、コアリソースである時間に対する基本的な可視性なしに運営されています。 タイム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変革のためのプラットフォームを作り上げました。」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ためのインフラストラクチャです。 ## 創設者の時間哲学と使命ドリブン Alshak の個人的なストーリーを知ることで、Laurel の使命についてより深く理解できました。これは単なるビジネスプロジェクトではなく、個人の経験に深く根ざしたミッション主導の企業です。 Alshakは死というテーマについてよく考えます。これは少し重い響きがするかもしれませんが、限られた時間に対するこの深い認識がLaurelの核心理念を形作っています。会社のAIチャットインターフェースは「Mori」と名付けられており、これはラテン語のフレーズ「memento mori」（あなたが死ぬことを忘れないで）への敬意を表しています。死についてのこの考えは消極的なものではなく、人々に毎分の価値を大切にするよう促します。 私に最も感動を与えたのは、Alshakが共有した母親に関する物語です。Laurelの設立は彼の母親の命の終わりと密接に結びついています——彼女は2018年に会社がシードラウンドの資金調達を受けた数週間後に癌で亡くなりました。Alshakは言いました：「命の最後の瞬間に彼女と過ごした1分は、他の何百万分の時間よりも価値があります。私は、単なる時間記録の会社を築いているのではなく、人々が「私は自分の望む方法で時間を過ごしているのか？」を理解する手助けをする会社を築いていることに気づきました。」 この個人的な使命感は、会社のコアバリューに変わりました。Alshakは、世界の「鏡」となり、世界にこう教えたいと思っています。「私たちは自分のお金を非常に気にかけていますが、自分の時間には非常に無頓着です。これは根本的に逆転したフレームワークです。」彼は、自分が78年の命、4000週間の時間を持っているかのように生き、毎分を意味のあるものにしたいと考えています。 私はこの時間の哲学が Laurel の製品設計に深く影響を与えていることに気づきました。会社のギリシャ語のダブルミーニングは興味深いです：Alshak はギリシャ語には時間を表す二つの言葉があると述べています——「chronos」（時計の時間）と「kairos」（認識の時間）。Laurel は単に chronos を追跡しているだけでなく、人々が無駄なタスクに時間の経過を感じるのではなく、有意義な仕事に充実した時間を感じることを助けています。 この使命駆動型のアプローチは、会社の長期的なビジョンにも反映されています。Alshakは、Laurelが英語の語彙から「月曜日から金曜日の朝9時から夕方5時まで」という概念を取り除く責任を持つことを望んでいます。彼は、未来の世界では人間が毎日3〜4時間働き、現在の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幻想ではなく、AI技術の発展に基づく合理的な期待です。 私はこの使命感がLaurelの真の競争優位であると考えています。ますます均質化が進むテクノロジー業界において、真の差別化はしばしば創業者の深い動機と価値観から生じます。あなたの会社が単にお金を稼ぐためだけでなく、あなたが深く関心を持っている問題を解決するために存在する場合、この情熱は製品、チーム、顧客体験のあらゆる側面に伝わります。 ## 働き方の未来と価値創造の再定義 Laurelの研究を進める中で、私は常により大きな問題について考えていました：この時間の知能革命は社会全体に何を意味するのか？私は、私たちが仕事のやり方に根本的な変革が訪れる前夜にいると信じています。 歴史的な観点から見ると、重大な技術革命は常に仕事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と移行させ、情報革命は知識労働の概念を生み出しました。現在、AI革命は何が本当に価値のある人間の仕事であるかを再定義しています。Laurelが提供するデータ洞察は、この変化を理解するのに役立ちます：どの仕事が自動化されるべきか、どの仕事が人間の独自の価値を必要とするか。 私が想像する未来の職場環境は次のようなものです：専門家は、標準契約書の作成、財務報告書の整理、または定期的なレポートの準備などの繰り返しのタスクに時間を費やす必要がなくなります。代わりに、彼らは創造的思考、感情的知性、戦略的判断を必要とする高価値の仕事に集中することになります。AIは情報収集と初期分析を処理し、人間は解釈、意思決定、そして関係構築に集中します。 この変化は、専門サービス業界全体のビジネスモデルにも深遠な影響を与えるでしょう。固定料金制が時間単位の請求に取って代わり、主流となるでしょう。顧客はプロセスではなく結果に関心を持っているからです。Laurel の時間データは、事務所がさまざまなプロジェクトの実際のコストを正確に予測するのに役立ち、固定価格サービスを自信を持って提供できるようになります。 私もこの変革の社会的意義を見ています。仕事がより効率的になると、人々は個人の成長、家族関係、コミュニティへの参加にもっと多くの時間を使えるようになります。これは単なる仕事の効率の向上ではなく、生活の質の改善でもあります。Alshakが言ったように、目標は人々がより少ない時間でより多くの価値を創造できるようにし、その後に節約した時間を本当に重要なことに使うことです。 ! [](https://img.gateio.im/social/moments-b76e4fa8c53bb11e68b773ac395c0bb7) もちろん、この変化には挑戦も伴います。一部の伝統的な職業は自動化によって取って代わられる可能性があり、業界全体が人材育成や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より意味があり、価値のある仕事の機会を生み出すと信じています。重要なのは、この変化に積極的に適応することであり、受動的に破壊を待つことではありません。 投資の観点から見ると、Laurel が代表するのは単なる成功したソフトウェア会社ではなく、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。彼らが構築した時間インテリジェンスインフラは、未来の AI 時代における企業運営の必需品となるでしょう。GV の Frederique Dame が言うように、「Laurel は知識労働のために企業インテリジェンスレイヤーを作成しており、時間記録を製品の切り口として利用しています。専門家が時間をどのように過ごすかの完全なライフサイクルをキャッチし整理することによって、Laurel は新しいデータの種類を解放し、仕事自体を測定可能、最適化可能、自動化可能にします。」 このインフラストラクチャの価値は、AI技術のさらなる発展とともに継続的に増加します。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し始めると、Laurelの時間データはこれらの投資効果を測定するための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もあります。 私は Laurel の未来に期待しています。なぜなら、それが実際に存在する巨大な市場のニーズを解決しているだけでなく、時間、仕事、人生の価値についての深い考察を提起しているからです。このますます速いペースの世界では、人々が時間をより良く理解し活用できるように助ける企業が、財務的リターンを超えた社会的価値を創造するでしょう。 最終的に、Laurelの物語は、最良のスタートアッププロジェクトはしばしば創業者の切実な痛みと深い使命感から生まれることを示しています。技術の進歩と個人の情熱が結びつくと、世界を本当に変える会社を創造する可能性があります。AIがすべてを再形成する時代において、Laurelのように技術的な深みと人文的な配慮を兼ね備えた会社は、私たちが必要とするその種の革新の力かもしれません。
海外でこんなにニッチなAI分野が、なんと1億ドルを調達できるとは。
執筆者: Leo, Circle of Thought
あなたは考えたことがありますか？製造業が自動車の生産コストを正確に分単位で計算でき、リテール業界が各商品の在庫を正確に追跡できるのに、法律事務所、会計事務所、コンサルティング会社は自分たちの最も重要な資源である人の時間について全く無知であるのはなぜでしょうか？この問題は私を長い間悩ませてきましたが、最近、Laurelが1億ドルのCラウンド資金調達を完了したことを知りました。この会社はAIを使って数兆ドルの産業の痛点を解決しようとしています：知識労働者の時間を可視化し、測定可能にし、最適化することです。
私は深く研究した結果、Laurelが単に時間追跡を行っているだけではないことを発見しました。彼らは、創業者のRyan Alshakが「時間インテリジェンスの課題」と呼ぶ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。知識型産業は、時間の投入とビジネスの結果を正確に関連付けることができていません。AI時代において、人材資本を定量化し理解することは、「付加価値」から「死活問題」となった企業のニーズです。このラウンドの資金調達はIVPが主導し、GV（Google Ventures）と01Aが参加しました。新しい投資家にはDST Global、OpenAIのKevin Weil、Alexis Ohanian、GitHubのCTOであるVladimir Fedorovなどの著名な人々が含まれています。
6分間の記帳の苦しみと覚醒
問題の根源は、プロフェッショナルサービス業界が何十年にもわたって取り組んできた方法にまでさかのぼることができます。 弁護士、会計士、コンサルタントは、クライアントが時間単位で支払うことができるように、労働時間を6分単位で記録する必要があります。 ライアン・アルシャックは、弁護士として働いているときにこの痛みを痛感しました:「忙しい土曜日の夜に、500人の顧客のために料理をするシェフであると同時に、使用されたすべての材料を追跡するように求められるのは、気が散り、非人間的です。」
その挫折感は理解できます。想像してみてください、あなたは複雑な法的分析を終えたばかりで、思考が最も明確な状態にありますが、次にあなたは立ち止まり、思い出さなければなりません：資料を調べるのにどれくらいの時間を費やしましたか？このメモを書くのに何分かかりましたか？クライアントとの電話で何について話しましたか？このような中断された作業状態は効率に影響を与えるだけでなく、専門家が知的サービスを提供するのではなく、監視されている工場労働者のように感じさせます。
Alshak の啓示の瞬間は非常にシンプルでした。「なぜ私は機械に私が仕事で何をしたのかを伝えなければならず、機械が私に何をするべきかを思い出させてくれないのか？」この一見シンプルな質問の背後には、直感に反する洞察が隠されています：弁護士、会計士、コンサルタントは実際に請求不足の問題を抱えているのです。なぜなら、彼らはすでに完了した多くの作業を忘れてしまうからです。もし企業がより多くの利益を得られ、専門家が時間を節約できるのであれば、それが会社を構築するための完璧な基盤となるのです。
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この痛点は私が想像していたよりもはるかに普遍的です。Laurel のデータによれば、専門家は平均して毎日 28 分以上の請求可能な時間を取り戻すことができ、その時間は以前の記録の不備により失われていました。平均的な時間単価が 375 ドルであると考えると、これは各専門家が毎日会社に対して 175 ドルの追加収入を生み出すことを意味します。数百人の専門家を抱える大規模な法律事務所にとって、この数字は非常に驚くべきものです。
AIが時間追跡を再定義する4つの重要な点
Laurelのソリューションは直感的に聞こえますが、実際に構築することは非常に複雑な技術的課題です。エンドツーエンドのスケジュール自動化を実現するためには、4つの重要な技術的問題を解決する必要があり、それぞれにかなり高い技術的ハードルがあります。
最初の課題は、デジタルフットプリントの追跡です。Laurel は、ユーザーが使用するすべてのデジタルアプリケーション、Slack や Microsoft Outlook、Zoom などのさまざまな作業ツールと統合できる必要があります。AI が専門家のすべての作業活動を各プラットフォームで「見る」ことができるときにのみ、彼らの作業軌跡を正確に再構築することができます。これは、ユーザーのデジタル作業環境に、どこにでも存在しながら完全に無感の監視システムをインストールするようなもので、すべてのクリック、すべての文書編集、すべての電話を記録することができます。
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第二の層面はAIアプリケーションの深い統合です。Laurelは、これらのデジタル足跡を処理するために多様なAI技術を使用しています：データクラスタリングアルゴリズムは関連する仕事を分類し、機械学習モデルは関連するクライアントとプロジェクトに仕事を割り当て、生成的AIは仕事の説明を作成し、最後に機械学習によって仕事をコーディングして分類します。これは単にChatGPTインターフェースを適用するのではなく、専門サービスのワークフロー最適化に特化したAIシステムを構築しています。
第三の段階は人間と機械の協力の微妙なバランスです。システムはユーザーのために草案のタイムテーブルを生成し、ユーザーは内容を追加、削除、または編集できます。この「人間が回路にいる」というデザインは、正確性を保証するだけでなく、AIが継続的に学習し改善できるようにしています。ユーザーの毎回のインタラクションはシステムをよりスマートにし、これが正の循環を形成します。
第四のステップは、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、システムは自動的にデータを事務所の請求システムにプッシュし、バックエンドの管理作業を変わらず維持します。これにより、専門家の作業体験は「タイムシートの記入」から「タイムシートの確認」へと変わり、心理的負担が大幅に軽減されます。
プロセス全体の巧妙さは、ユーザーに作業習慣を強制的に変えさせるのではなく、バックグラウンドで静かに機能し、最終的にユーザーに最終確認を求めるところにあります。このデザイン哲学は、深い製品思考を体現しています。最良の技術は目に見えないものであるべきで、複雑なことを簡単にし、ユーザーに新たな学習負担を増やすべきではありません。
法律テクノロジーの失敗者からAI時代の先駆者へ
Laurelの成功は決して順風満帆ではなく、実際には徹底的な再生を経験しました。この会社は2016年に「Time by Ping」という名前で設立されましたが、最初の数年間は苦戦しました。Alshakは、法律業界の単一市場に過度に焦点を当てていたことと、当時の自然言語処理技術が十分に成熟していなかったことの2つの主要な問題を率直に認めました。
転機は2022年に訪れました。AlshakがOpenAI GPT-3の早期アクセス権を得たとき、彼は大胆な決断を下しました：すべての作業を一時停止し、製品を完全に再構築することです。これはスタートアップ界では非常に珍しい行動であり、大多数の人は「決して再構築するな、継続的にイテレーションしろ」と教えるでしょう。しかし、Alshakは伝統的な知恵に逆らう道を選びました。これは真の起業家精神を体現していると思います——より大きなビジョンのために大きなリスクを負う意欲です。
ChatGPTが2022年11月に発売されたとき、全体の市場におけるAIの認識は大きく変わりました。Alshakはこの変化を次のように述べています。「私は人々に狂人扱いされていたが、今では企業が積極的に電話をかけて助けを求める人間になった。」この劇的な変化は、過去24ヶ月間で会社がゼロから2600万ドルの契約価値に成長する爆発的な発展を生み出しました。
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「Laurel」への改名は、単なるブランドの再構築ではなく、会社の文化とコアバリューの包括的な更新を意味します。この名前の選択には深い意味が込められています：Alshakは、典型的なスタートアップの名前ではなく、1600年代、2000年代、4000年代のいずれにおいても通用する、永遠の感覚を持つ名前を選びたいと考えています。「Laurel」（月桂樹）は古代ギリシャ時代において詩やスポーツの成果を象徴しており、人々が自分のスケジュールを見たときに、恐れや抑圧ではなく、誇りを感じることを望んでいます。
この再生の物語は私に深い感動を与えました。これは、急速に変化する技術環境の中で、時には最も勇敢な選択が既存のルートを貫くことではなく、誤りを認めて方向を根本的に変えることであることを示しています。ローレルの例は、真の革新にはしばしばこの「やり直す」という決意と勇気が必要であることを証明しています。
なぜ今がAI時間管理の爆発にとって完璧なタイミングなのか
私はずっと、なぜローレルがこの時点でこれほど大きな成功を収めることができたのかを考えていました。それは、技術の成熟度、市場教育、そしてビジネスの緊急性という3つの重要な要素の完璧な組み合わせに関係していると思います。
技術的な突破は基盤です。過去数年間で、大規模言語モデルの能力は、複雑な業務の文脈を正確に理解できるレベルに達しました。これは単なる言語理解にとどまらず、これらのモデルが高レベルの意図を具体的な実行可能なステップに分解できることが重要です。「顧客ABCのM&Aプロジェクトのためのデューデリジェンスチェックリストを準備する」と言った場合、AIはこれがどの法律分野に関連しているか、どのような文書タイプを含むべきか、完了までにどれくらいの時間がかかるかを理解する必要があります。このような細かい理解能力は数年前には実現不可能でした。
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市場教育の変化も同様に重要です。ChatGPTの広範な普及により、最も保守的な専門サービス機関でさえもAI技術を受け入れ始めました。私が興味深い現象を発見しました：過去にAlshakが2018年と2019年に法律事務所にAIを売り込んだ際、相手は「私たちはまだクラウドコンピューティングが未来かどうか確信が持てず、AIが何であるかも分からない」と言っていました。しかし今では、同じ企業が自ら電話をかけてAIソリューションの展開方法を尋ねています。この市場の心態の変化は、Laurelのような企業に前例のない機会のウィンドウを創出しました。
ビジネスの緊急性は、経済環境の変化から生じます。経済が厳しくなる中で、専門サービス機関はかつてない効率のプレッシャーに直面しています。クライアントはもはや非効率に対してお金を支払うことを望んでおらず、固定料金の価格設定モデルがますます普及しています。これにより、事務所は各サービスの実際のコストを正確に理解する必要があります。IVPのAjay Vasheeが言ったように、「厳しい経済の中でお金を売っていると、多くのノイズを切り裂くことになります。」Laurelは機能を売っているのではなく、実際の利益の成長を売っており、これはどの経済環境においても説得力があります。
もう一つ私が重要だと思うが無視されている要因があります：AIの投資収益率を測定するニーズです。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、これらの投資の効果をどのように測定するかは依然としてブラックボックスです。ほとんどの企業は調査や使用率を代理指標として依存していますが、それらは十分に正確ではありません。Laurelの時間データプラットフォームは、定量的で検証可能なAIの効果測定を提供でき、これはAI投資の価値を株主に証明する必要がある企業にとって非常に貴重です。
この要因の合流点が、ローレルの急速な成長のための完璧な条件を作り出しました。 データを見ると、過去 12 か月間で年間経常収益が 300% 増加し、使用量が 500% 増加しており、現在、米国、英国、EU、オーストラリア、カナダの 100 を超えるトップの法律、会計、コンサルティング会社と協力しています。 これらの数字の背後には、根本的な変化の圧力の下での業界の集合的な目覚めがあります。
カスタマーサクセスストーリーに裏打ちされた深い価値
私はずっと、最良の製品検証は顧客の真のフィードバックから来ると考えており、Laurelのこの点でのパフォーマンスは印象的です。投資家IVPによれば、これは彼らが評価した唯一の会社で、すべての顧客から満点の10点の顧客満足度スコアを得ています。しかし、私がもっと興味を持っているのは、これらの数字の背後にあるストーリーです。
アーンスト・アンド・ヤングのパートナー兼税務変革責任者であるマット・ニューネスのフィードバックは特に説得力があります。「私は、ローラルがどのように私たちの時間のインテリジェンスのアプローチを変えたかを直接体験しました。以前の手動による時間記録と入力プロセスは、今では大幅に技術化されました。ローラルは、私たちの従業員がより包括的に作業時間を記録するのを助けるだけでなく、チームの働き方をより深く理解するのにも役立ち、ベストプラクティスを特定し、顧客に最良の結果を提供することを確実にしています。これは私たちの最も影響力のあるAI投資の一つであることが証明されています。」
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この文章は、私により深い問題を考えさせます：時間追跡の価値は、単に請求の正確性にあるのではなく、作業モデルへの洞察にあります。企業が効率的な作業と非効率的な作業の違いを明確に見ることができれば、彼らは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ることができます。このような組織学習の価値は、直接的な収益の増加よりも重要かもしれません。
リード・スミスのグローバル法律事務所の最高イノベーション責任者デビッド・カニンガムの見解も非常に示唆に富んでいます。「法律事務所がAIと固定料金の影響を評価する中で、より少ない努力で精緻なインサイトを得ることは、事務所内部及びその顧客の価値を再定義するために重要です。」ここでのキーワードは「精緻なインサイト」です。粗雑な時間の統計ではなく、戦略的な意思決定を導く深い洞察を提供できるものです。
私は、会計事務所GHJのマネージングパートナーであるトム・バリー氏の言葉に心を打たれました:「このプラットフォームからどれだけのビジネスインサイトを得られるか知っていますか? 私たちが今見ているのは長期的なゲームであり、時間を追跡するための単なるツールではありません。」ツールベースの考え方からプラットフォームベースの考え方へのこのシフトは、私の意見では、Laurelの真の競争上の優位性です。
財務データによると、Laurel を使用している顧客は利益が 4-11% 増加したと報告しており、これは主に専門家が毎日追加で 28 分の請求可能な時間を得られたことと、実現率が 1-4% 向上したことに起因しています。これらの数字は、四大監査法人による独立監査で検証されています。さらに重要なのは、専門家が手動での時間入力に 80% の時間を節約できたことで、これによりビジネス開発、関係管理、戦略的思考などの高価値な作業に集中できるようになったことです。
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これらの成功事例は、私により大きな視野を提供しました：Laurelは単に時間追跡の問題を解決しているだけでなく、専門サービスの働き方を再定義しています。時間が見えるようになり、最適化できるようになると、業界全体の効率と価値創造能力が根本的に向上します。
時間追跡から時間知能への三段階のビジョン
Laurelの研究を進める中で、Alshakが明確な三段階の戦略ビジョンを持っていることに気づきました。この長期的な思考は私に強い印象を与えました。これは単なる製品ロードマップではなく、知識作業の未来についての深い考察です。
第一段階は、機械が人間よりも効率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。すなわち、時間を記録しなければ利益を上げられない業界、例えば法律、会計、コンサルティングなどです。これらの業界には、既存のワークフローがあり、高度な実行圧力（時間を記録しなければ仕事を失う可能性がある）と、自動化が実現した際に非常に明白な投資対効果があります。これが、ローレルが全ての知識労働者に直接向かうのではなく、専門サービスから始めることを選んだ理由です。
第二段階はさらに野心的です：機械が優先的に生成した時間データを利用して、これらの業界が時間単位での請求を停止し、成果に基づいて請求を開始することを目指しています。Alshakはチャーリー・マンガーの言葉を引用しました：「私にインセンティブメカニズムを教えてくれれば、私はあなたに行動を教えることができる。」彼は、アメリカのGDPの20％を占める業界のインセンティブメカニズムを再設計できると信じており、それによって製造活動を停止させ、高効率の成果を生み出すことができると考えています。この投入指向から成果指向への転換は、専門サービス業界全体のビジネスモデルを根本的に変える可能性があります。
第3段階は最も野心的です：結果に基づく世界でも、人々は「自分はレバレッジのかかったことに時間を費やしているのか？」と自問するために、時間の投入を理解する必要があります。この段階の目標は、すべての企業組織において時間データの価値を拡張し、各知識労働者が自分の時間配分を理解し最適化できるようにすることです。
このビジョンの核心となる統計データは考えさせられる：平均的な知識労働者は毎日9時間働いているが、そのうちの3時間だけがレバレッジ価値を生み出している。これは、6時間が無駄にされていることを意味する——3時間はAIエージェントが行うべき仕事をしており、さらに3時間は人間が行う必要のない仕事をしている。世界の知識労働者の数に基づくと、これは64億年の時間が人間がもはや行う必要のないタスクに無駄に費やされていることに相当する。これがLaurelの機会空間である。
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私はこの思考方法が非常に啓発的だと感じています。多くのスタートアップ企業は現在の問題を解決することに集中していますが、Laurelは既存の問題を解決するだけでなく、未来の可能性のためのインフラを創造しています。時間データは単により良い請求のためだけではなく、人間の働きを理解し最適化するための基礎です。AI時代において、この理解はますます重要になっています。なぜなら、どの仕事を機械に任せるべきか、どの仕事に人間の独自の価値が必要かを知る必要があるからです。
AI時代の専門サービスのサプライチェーン革命
Laurelについて深く理解する中で、非常に興味深い類似点を見つけました：彼らは実際に知識のために「サプライチェーンの可視性」を構築しています。この概念は、業界全体に対する私の新たな認識をもたらしました。
Alshakは考えさせられる意見を提起しました：「誰もが実際に時間の投入と結果の産出をマッピングしたことはありません。法律や会計などの業界は、彼らの投入（時間）を理解するのが最も得意ですが、価値の価格設定には依然として困難があります。一方、コンサルティングや金融サービスなどの業界は価値を理解していますが、創出された真のコストについては全く知識がありません。」この認識の盲点は他の業界ではすでに解決されていますが、世界のGDPの50％以上を占める知識労働分野では、サプライチェーンは未だに真に明らかにされていません。
この類比は製造業の変遷を思い起こさせます。トヨタのリーン生産システムは製造業を革命的に変えました。なぜなら、それは各プロセスの効率と無駄を可視化したからです。しかし、知識労働においては、私たちは未だに産業革命前の状態にあります。大量の「在庫」（未完了のタスク）、「待機時間」（無駄な会議やプロセス）、「欠陥」（再作業が必要な文書）が日常業務の中に隠れており、定量化や最適化されていません。
Laurelの時間インテリジェンスプラットフォームは、実際には知識労働のための最初の真の「サプライチェーン管理システム」を作成しています。それは時間を追跡するだけでなく、ワークフローを分析し、ボトルネックを特定し、リソースの需要を予測し、最適化の提案を提供します。この能力は、AIが大規模に展開されている背景の中で特に重要であり、企業はあいまいな満足度調査に依存するのではなく、AIツールの実際の投資回収率を知る必要があります。
私は、このサプライチェーン思考の変化が深遠な影響をもたらすと考えています。専門サービス機関が製造業者のように生産ラインを管理するように知識作業を管理し始めると、彼らは次のことができるようになります：プロジェクトのコストと時間を正確に予測し、自動化に最適な作業の種類を特定し、チームの構成と作業の割り当てを最適化し、プロジェクトの健康状態をリアルタイムで監視し、適時に調整します。
これが、ローレルが顧客に4-11%の利益成長を実現する手助けができる理由を説明しています。これは、より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って達成される系統的な効率の向上がより重要です。知識作業の「生産プロセス」を全体的に見ることができると、最適化の機会が明確に見えてきます。
投資の観点から見ると、このサプライチェーン革命の市場機会は莫大です。 「プロフェッショナルサービスは、世界の経済活動において数兆ドルを占めていますが、これらの企業は、コアリソースである時間に対する基本的な可視性なしに運営されています。 タイム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変革のためのプラットフォームを作り上げました。」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ためのインフラストラクチャです。
創設者の時間哲学と使命ドリブン
Alshak の個人的なストーリーを知ることで、Laurel の使命についてより深く理解できました。これは単なるビジネスプロジェクトではなく、個人の経験に深く根ざしたミッション主導の企業です。
Alshakは死というテーマについてよく考えます。これは少し重い響きがするかもしれませんが、限られた時間に対するこの深い認識がLaurelの核心理念を形作っています。会社のAIチャットインターフェースは「Mori」と名付けられており、これはラテン語のフレーズ「memento mori」（あなたが死ぬことを忘れないで）への敬意を表しています。死についてのこの考えは消極的なものではなく、人々に毎分の価値を大切にするよう促します。
私に最も感動を与えたのは、Alshakが共有した母親に関する物語です。Laurelの設立は彼の母親の命の終わりと密接に結びついています——彼女は2018年に会社がシードラウンドの資金調達を受けた数週間後に癌で亡くなりました。Alshakは言いました：「命の最後の瞬間に彼女と過ごした1分は、他の何百万分の時間よりも価値があります。私は、単なる時間記録の会社を築いているのではなく、人々が「私は自分の望む方法で時間を過ごしているのか？」を理解する手助けをする会社を築いていることに気づきました。」
この個人的な使命感は、会社のコアバリューに変わりました。Alshakは、世界の「鏡」となり、世界にこう教えたいと思っています。「私たちは自分のお金を非常に気にかけていますが、自分の時間には非常に無頓着です。これは根本的に逆転したフレームワークです。」彼は、自分が78年の命、4000週間の時間を持っているかのように生き、毎分を意味のあるものにしたいと考えています。
私はこの時間の哲学が Laurel の製品設計に深く影響を与えていることに気づきました。会社のギリシャ語のダブルミーニングは興味深いです：Alshak はギリシャ語には時間を表す二つの言葉があると述べています——「chronos」（時計の時間）と「kairos」（認識の時間）。Laurel は単に chronos を追跡しているだけでなく、人々が無駄なタスクに時間の経過を感じるのではなく、有意義な仕事に充実した時間を感じることを助けています。
この使命駆動型のアプローチは、会社の長期的なビジョンにも反映されています。Alshakは、Laurelが英語の語彙から「月曜日から金曜日の朝9時から夕方5時まで」という概念を取り除く責任を持つことを望んでいます。彼は、未来の世界では人間が毎日3〜4時間働き、現在の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幻想ではなく、AI技術の発展に基づく合理的な期待です。
私はこの使命感がLaurelの真の競争優位であると考えています。ますます均質化が進むテクノロジー業界において、真の差別化はしばしば創業者の深い動機と価値観から生じます。あなたの会社が単にお金を稼ぐためだけでなく、あなたが深く関心を持っている問題を解決するために存在する場合、この情熱は製品、チーム、顧客体験のあらゆる側面に伝わります。
働き方の未来と価値創造の再定義
Laurelの研究を進める中で、私は常により大きな問題について考えていました：この時間の知能革命は社会全体に何を意味するのか？私は、私たちが仕事のやり方に根本的な変革が訪れる前夜にいると信じています。
歴史的な観点から見ると、重大な技術革命は常に仕事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と移行させ、情報革命は知識労働の概念を生み出しました。現在、AI革命は何が本当に価値のある人間の仕事であるかを再定義しています。Laurelが提供するデータ洞察は、この変化を理解するのに役立ちます：どの仕事が自動化されるべきか、どの仕事が人間の独自の価値を必要とするか。
私が想像する未来の職場環境は次のようなものです：専門家は、標準契約書の作成、財務報告書の整理、または定期的なレポートの準備などの繰り返しのタスクに時間を費やす必要がなくなります。代わりに、彼らは創造的思考、感情的知性、戦略的判断を必要とする高価値の仕事に集中することになります。AIは情報収集と初期分析を処理し、人間は解釈、意思決定、そして関係構築に集中します。
この変化は、専門サービス業界全体のビジネスモデルにも深遠な影響を与えるでしょう。固定料金制が時間単位の請求に取って代わり、主流となるでしょう。顧客はプロセスではなく結果に関心を持っているからです。Laurel の時間データは、事務所がさまざまなプロジェクトの実際のコストを正確に予測するのに役立ち、固定価格サービスを自信を持って提供できるようになります。
私もこの変革の社会的意義を見ています。仕事がより効率的になると、人々は個人の成長、家族関係、コミュニティへの参加にもっと多くの時間を使えるようになります。これは単なる仕事の効率の向上ではなく、生活の質の改善でもあります。Alshakが言ったように、目標は人々がより少ない時間でより多くの価値を創造できるようにし、その後に節約した時間を本当に重要なことに使うことです。
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もちろん、この変化には挑戦も伴います。一部の伝統的な職業は自動化によって取って代わられる可能性があり、業界全体が人材育成や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より意味があり、価値のある仕事の機会を生み出すと信じています。重要なのは、この変化に積極的に適応することであり、受動的に破壊を待つことではありません。
投資の観点から見ると、Laurel が代表するのは単なる成功したソフトウェア会社ではなく、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。彼らが構築した時間インテリジェンスインフラは、未来の AI 時代における企業運営の必需品となるでしょう。GV の Frederique Dame が言うように、「Laurel は知識労働のために企業インテリジェンスレイヤーを作成しており、時間記録を製品の切り口として利用しています。専門家が時間をどのように過ごすかの完全なライフサイクルをキャッチし整理することによって、Laurel は新しいデータの種類を解放し、仕事自体を測定可能、最適化可能、自動化可能にします。」
このインフラストラクチャの価値は、AI技術のさらなる発展とともに継続的に増加します。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し始めると、Laurelの時間データはこれらの投資効果を測定するための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もあります。
私は Laurel の未来に期待しています。なぜなら、それが実際に存在する巨大な市場のニーズを解決しているだけでなく、時間、仕事、人生の価値についての深い考察を提起しているからです。このますます速いペースの世界では、人々が時間をより良く理解し活用できるように助ける企業が、財務的リターンを超えた社会的価値を創造するでしょう。
最終的に、Laurelの物語は、最良のスタートアッププロジェクトはしばしば創業者の切実な痛みと深い使命感から生まれることを示しています。技術の進歩と個人の情熱が結びつくと、世界を本当に変える会社を創造する可能性があります。AIがすべてを再形成する時代において、Laurelのように技術的な深みと人文的な配慮を兼ね備えた会社は、私たちが必要とするその種の革新の力かもしれません。