Laurel、AI時間インテリジェンスで1億ドル調達、リーガルテックを変革
Mishcon de ReyaのMDRラボで初めて紹介されてから8年、リーガルテクノロジー企業Laurelは目覚ましい成長を遂げ、最近1億ドルのシリーズC資金調達ラウンドを確保しました。現在黒字化している同社は、製品機能を拡大しています。Artificial Lawyerは最近、共同創設者兼CEOのRyan Alshak氏と対談し、Laurelのこれまでの道のり、マイルストーン、課題、そして今後の方向性について議論しました。
Laurelの誕生は、Alshak氏が大手法律事務所で訴訟弁護士として働いていたときに経験した、個人的な深いフラストレーションから生まれました。彼は、1日6分刻みで細かく時間を記録する「非人間的な」プロセスについて語りました。その際、彼はしばしば記憶、スプレッドシート、メール検索に頼って週の活動を再構築していました。この非効率性は広範囲に及んでおり、専門家が自分の仕事内容を正確に思い出せないために、プロフェッショナルサービス全体で数十億ドルの収益が失われたり、遅延したりしていると彼は指摘しました。この課題は根本的な疑問を投げかけました。「もし機械が私たちに仕事で何をしたかを思い出させてくれたらどうだろうか、その逆ではなく？もしAIを使って、弁護士、会計士、コンサルタントなどの専門家の時間を可視化できたらどうだろうか？」この疑問がLaurelの基盤となり、時間管理ソリューションから、Alshak氏が「ナレッジワークのための時間インテリジェンス層」と表現するものへと進化しました。
過去8年間で、時間管理ソフトウェアに対する市場の認識は大きく変化しました。当初は単なるコストセンターと見なされていた時間管理は、現在では戦略的資産として認識されています。Alshak氏は、正確な時間データが、価格設定、収益性分析、人員配置、予測、そして最終的には一貫したAI戦略といった重要なビジネス機能の基盤を形成すると説明しました。この変化と同時に、生成AIの登場は、テクノロジーが達成できることへの期待を再構築しました。自動化されたタイムシートが急速に標準となる一方で、真の進化は、単に作業を捕捉するだけでなく、それを説明し、分析し、そのデータに基づいて戦略的な意思決定を導くことにあるのです。
Alshak氏によると、この道のりで学んだ最も影響力のある教訓の一つは、「時間は単なる請求入力ではない。それはプロフェッショナルサービスにおいて最も活用されていない戦略的資産である」ということです。この認識はLaurelのアプローチを深く変えました。従来の請求可能な時間だけでは、専門家の貢献のごく一部しか見えないと彼は主張します。事業開発、採用、トレーニングといった非請求活動は、文化、革新、長期的な価値の重要な推進要因ですが、それらは見えないためにしばしば管理されずにいます。Laurelは、「真の時間（True Time）」と呼ぶものを可視化することでこれに対処し、時間が実際にどのように割り当てられているかの全体像を提供します。
Laurelにとって最大の課題は、時間管理が根本的に改善される可能性があることを業界に納得させることでした。単に自動化されるだけでなく、正確で信頼性があり、実用的なものにすることです。Alshak氏は、懐疑心を招いた「従来のツールによる傷跡」を認めました。これを克服するには、献身的な、パイロットごとのアプローチが必要でした。しかし、企業がLaurelの有効性を目の当たりにし、専門家が週に1～2時間を節約し、平均して収益を7.26%増加させていることを確認すると、導入は加速しました。この成功は、信頼が最も重要である業界での口コミによって推進され、Laurelの成長を後押ししました。
2025年までに、Laurelはリーガルテックの重要なプレイヤーとしての地位を確立しました。現在、同社は世界をリードする多くの専門サービス企業、例えばトップティアのコンサルティングファーム（MBB）、ビッグ4会計事務所、AmLaw 5の法律事務所の時間管理を支援しています。Laurelは年間44億ドル以上の専門時間を処理しています。同社は175%を超える純収入維持率を誇り、キャッシュフローもプラスです。最近のシリーズC資金調達により、Laurelは現在、AIおよびデータ製品に多額の投資を行い、単なる時間捕捉から包括的な時間インテリジェンスへと焦点を移しています。
Laurelの製品ロードマップは、3段階のビジョンによって導かれています。
- 記録 (Account)： タイムシートを専門家にとっての作成タスクから最終決定プロセスへと変革すること。
- 理解 (Understand)： AIを活用して捕捉された時間を説明し、何が、誰のために、どのような意味合いで行われたかを詳細にすること。
- 自動化 (Automate)： インテリジェントエージェントによって自動化できる低レバレッジのワークフローを定量化し、特定することで、専門家が高価値のタスクに集中できるようにすること。
Alshak氏は、Laurelが「記録」段階を成功裏に「達成」し、現在「理解」段階に深く取り組んでいることを確認しました。2026年に向けては、「自動化」段階が中心となるでしょう。これには、固定料金制の高度な分析、能力予測、生成AIの影響測定、そして企業のリーダーシップに時間と人材の展開に関する前例のない可視性を提供することが含まれます。
法律事務所における時間ベースの請求がいつか変わるのかという長年の問いに対し、Alshak氏は「すでに変わりつつある」と断言しました。彼は、顧客からの予測可能性に対する要求の高まりと、AIが仕事の性質に与える変革的な影響を指摘しました。従来の時間ベースの請求のインセンティブ（より多くの時間がより多くの収益につながる）は、機械が法的文書のかなりの部分を作成できる未来とは一致しません。チャーリー・マンガーの「インセンティブを見せれば、私は行動を見せる」という格言を引用し、Alshak氏は、法律専門職が大規模にAIを受け入れるためには、その価格モデルを再考する必要があると強調しました。これは、提供コストを明確に理解して初めて可能であると彼は結論付けました。時間ベースの請求が常に支配的ではないかもしれませんが、Alshak氏は時間データが常に重要であると固く信じており、Laurelはその価値を最大化するプラットフォームを目指しています。