ローレルは、時間投資をビジネス成果に正確に結びつけることができない業界間の因果関係に対処するために、世界初のAIタイムプラットフォームを構築しています。 この記事は、Deep Thinking Circleが執筆し、techflowが編集、執筆したLeoの記事です。 (あらすじ:世界がAIに突入するとき、なぜAppleはまだ立ち止まっているのですか? Laurel は AI を使用して、ナレッジワーカーの時間を可視化、測定可能、最適化するという 100 億ドル規模の業界の問題点を解決しています。 製造業は自動車の製造コストを非常に正確に計算でき、小売業は各アイテム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最も重要なリソースである人間の時間を知らないのはなぜか疑問に思ったことはありませんか? この疑問は、Laurelの1億ドルのシリーズC資金調達ラウンドについて知るまで、長い間私を悩ませていました。 同社は AI を使用して、ナレッジ ワーカーの時間を可視化、測定、最適化するという 1 兆ドル規模の業界の問題点を解決しています。 さらに深く掘り下げてみると、ローレルはタイムトラッキングのような単純なことをしているだけではないことがわかりました。 彼らは、創業者のライアン・アルシャック氏が「タイムインテリジェンスの課題」と呼ぶもの、つまり知識集約型産業が時間投資をビジネス成果に正確に結びつけることができない問題を解決しようと、世界初のAIタイムプラットフォームを構築しています。 AIの時代では、人的資本の定量化と理解は、ケーキの上のアイシングから「生死に関わる」ビジネスニーズに変わりました。 このラウンドはIVPが主導し、GV(Google Ventures)と01Aが参加し、新しい投資家にはDST Global、OpenAIのKevin Weil、Alexis Ohanian、GitHubのCTO Vladimir Fedorovなどの有名人も含まれていました。 6分間の簿記の痛みと目覚め 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、勤務時間を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、弁護士としてこの痛みを痛感しています:「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りながら、同時に使用するすべての食材を追跡するように求められるようなものです。これは気が散り、人間性を失わせます。」 イライラするのは理解できます。 複雑な法的分析を終えたばかりで、自分の考えが最も明確になっていると想像してみてください。しかし、その後、立ち止まって思い出さなければならないのは、「情報を見るのにどれくらいの時間を費やしたのか」ということです。 このメモを書くのに何分かかりましたか? お客様との通話ではどのようなことが話し合われましたか? この強制的な中断は、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専門家ではなく、工場労働者が監視されているように感じさせます。 アルシャクのひらめきの瞬間は、「なぜ私が仕事で何をしたかを機械に伝えなければならないのか、機械に私が何をしたかを思い出させるのではなく、機械に伝えなければならないのか」という単純なものでした。この一見単純な質問の背後には、直感に反する洞察があります:弁護士、会計士、コンサルタントは、すでに行われた多くの作業を忘れているため、実際には過少請求の問題を抱えています。 買い手(ビジネス)の利益を増やし、ユーザー(専門家)の時間を節約できるのであれば、これは会社を構築するための完璧な基盤です。 この問題点は、私が思っていたよりもはるかに一般的です。 Laurel氏によると、平均的な専門家は、以前は記録の欠落により失われていた請求可能な時間を1日あたり28分以上回復しています。 平均時給が375ドルの場合、各専門家は会社に1日あたり175ドルを追加で生み出していることになります。 何百人もの専門家を擁する大企業にとって、この数は非常に驚異的です。 AIがタイムトラッキングを再定義する4つの鍵 Laurel氏のソリューションは直感的に聞こえますが、実際に構築するの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を真に自動化するには、対処する必要がある 4 つの主要な技術的問題があり、それぞれにかなり高い技術的しきい値があることを学びました。 最初の課題は、デジタルフットプリントの追跡です。 Laurelは、Slack、Microsoft Outlook、Zoom、その他の作業ツールなど、ユーザーが使用するすべてのデジタルプログラムと統合できなければなりません。 AIがプラットフォーム間で専門家のすべての作業活動を「見る」ことができて初めて、AIは彼らの仕事の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ユビキタスでありながら完全に鈍感な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、すべてのドキュメント編集、およびすべての通話を記録できます。 2番目のレベルは、AIアプリケーションの緊密な統合です。 ローレルは、データクラスタリングアルゴリズムが関連する作業を分類し、機械学習モデルが関連する顧客やプロジェクトに作業を割り当て、生成AIがジョブディスクリプションを作成し、最終的に機械学習を通じて作業をエンコードして分類するなど、さまざまなAI技術を使用してこれらのデジタルフットプリントを処理します。 単にChatGPTインターフェースを適用するのではなく、プロフェッショナルサービスのワークフローに最適化されたAIシステムを構築しています。 3つ目のリンクは、人間とロボットのコラボレーションの微妙なバランスです。 下書きカレンダーは、コンテンツを追加、削除、または編集できるユーザー用に生成されます。 この「ヒューマン・イン・ザ・ループ」設計は、精度を保証すると同時に、AIが継続的に学習し、改善することを可能にします。 ユーザーのすべてのインタラクションにより、システムがよりスマートになり、それが正のサイクルを生み出します。 4番目のステップは、既存の請求システムとのシームレスな統合です。 ユーザーがスケジュールを確認すると、システムは自動的にデータを会社の請求システムにプッシュし、バックオフィスの管理は変わりません。 このように、プロフェッショナルの業務経験は「スケジュールを記入する」から「スケジュールを監査する」に変わり、心理的な負担が大幅に軽減されました。 プロセス全体の工夫は、ユーザーに仕事の習慣を変えることを強制するのではなく、バックグラウンドで静かに作業し、最終的にはユーザーからの最終確認のみを必要とすることです。 この設計哲学は、製品の深い思考を体現しています:最高のテクノロジーは目に見えないものでなければならず、複雑なものをシンプルにすべきであり、ユーザーに新たな学習負担を加えるべきではありません。 リーガルテックの敗者からAI時代のパイオニアまで、ローレルの成功は容易ではなく、実際には完全に生まれ変わりました。 同社はもともと2016年に「Time by Ping」という名前で設立されましたが、初期の頃は苦戦していました。 Alshak氏は、法的な単一市場への過度の焦点と、当時の自然言語処理技術の成熟度の欠如という2つの主要な問題を率直に認めています。 転機となったのは2022年、AlshakがOpenAI GPT-3に早期にアクセスしたとき、彼は大胆な決断を下しました:すべての作業を中断し、製品を完全にリファクタリングします。 これはスタートアップ業界では非常に珍しい動きであり、ほとんどの人は「決して再構築しないで、繰り返し続ける」と言うでしょう。 しかし、アルシャックは従来の常識に反する道を選びました。これは、より大きなビジョンのために大きなリスクを冒すという真の起業家精神を例示していると思います。 2022年11月にChatGPTが発売されたとき、市場全体でのAIの認識は一変しました...
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海外の超マイナーAI分野「1億ドルの資金調達」、ローラルはどのように時間の因果関係を分析するのか？
ローレルは、時間投資をビジネス成果に正確に結びつけることができない業界間の因果関係に対処するために、世界初のAIタイムプラットフォームを構築しています。 この記事は、Deep Thinking Circleが執筆し、techflowが編集、執筆したLeoの記事です。 (あらすじ:世界がAIに突入するとき、なぜAppleはまだ立ち止まっているのですか? Laurel は AI を使用して、ナレッジワーカーの時間を可視化、測定可能、最適化するという 100 億ドル規模の業界の問題点を解決しています。 製造業は自動車の製造コストを非常に正確に計算でき、小売業は各アイテム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最も重要なリソースである人間の時間を知らないのはなぜか疑問に思ったことはありませんか? この疑問は、Laurelの1億ドルのシリーズC資金調達ラウンドについて知るまで、長い間私を悩ませていました。 同社は AI を使用して、ナレッジ ワーカーの時間を可視化、測定、最適化するという 1 兆ドル規模の業界の問題点を解決しています。 さらに深く掘り下げてみると、ローレルはタイムトラッキングのような単純なことをしているだけではないことがわかりました。 彼らは、創業者のライアン・アルシャック氏が「タイムインテリジェンスの課題」と呼ぶもの、つまり知識集約型産業が時間投資をビジネス成果に正確に結びつけることができない問題を解決しようと、世界初のAIタイムプラットフォームを構築しています。 AIの時代では、人的資本の定量化と理解は、ケーキの上のアイシングから「生死に関わる」ビジネスニーズに変わりました。 このラウンドはIVPが主導し、GV(Google Ventures)と01Aが参加し、新しい投資家にはDST Global、OpenAIのKevin Weil、Alexis Ohanian、GitHubのCTO Vladimir Fedorovなどの有名人も含まれていました。 6分間の簿記の痛みと目覚め 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、勤務時間を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、弁護士としてこの痛みを痛感しています:「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りながら、同時に使用するすべての食材を追跡するように求められるようなものです。これは気が散り、人間性を失わせます。」 イライラするのは理解できます。 複雑な法的分析を終えたばかりで、自分の考えが最も明確になっていると想像してみてください。しかし、その後、立ち止まって思い出さなければならないのは、「情報を見るのにどれくらいの時間を費やしたのか」ということです。 このメモを書くのに何分かかりましたか? お客様との通話ではどのようなことが話し合われましたか? この強制的な中断は、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専門家ではなく、工場労働者が監視されているように感じさせます。 アルシャクのひらめきの瞬間は、「なぜ私が仕事で何をしたかを機械に伝えなければならないのか、機械に私が何をしたかを思い出させるのではなく、機械に伝えなければならないのか」という単純なものでした。この一見単純な質問の背後には、直感に反する洞察があります:弁護士、会計士、コンサルタントは、すでに行われた多くの作業を忘れているため、実際には過少請求の問題を抱えています。 買い手(ビジネス)の利益を増やし、ユーザー(専門家)の時間を節約できるのであれば、これは会社を構築するための完璧な基盤です。 この問題点は、私が思っていたよりもはるかに一般的です。 Laurel氏によると、平均的な専門家は、以前は記録の欠落により失われていた請求可能な時間を1日あたり28分以上回復しています。 平均時給が375ドルの場合、各専門家は会社に1日あたり175ドルを追加で生み出していることになります。 何百人もの専門家を擁する大企業にとって、この数は非常に驚異的です。 AIがタイムトラッキングを再定義する4つの鍵 Laurel氏のソリューションは直感的に聞こえますが、実際に構築するの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を真に自動化するには、対処する必要がある 4 つの主要な技術的問題があり、それぞれにかなり高い技術的しきい値があることを学びました。 最初の課題は、デジタルフットプリントの追跡です。 Laurelは、Slack、Microsoft Outlook、Zoom、その他の作業ツールなど、ユーザーが使用するすべてのデジタルプログラムと統合できなければなりません。 AIがプラットフォーム間で専門家のすべての作業活動を「見る」ことができて初めて、AIは彼らの仕事の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ユビキタスでありながら完全に鈍感な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、すべてのドキュメント編集、およびすべての通話を記録できます。 2番目のレベルは、AIアプリケーションの緊密な統合です。 ローレルは、データクラスタリングアルゴリズムが関連する作業を分類し、機械学習モデルが関連する顧客やプロジェクトに作業を割り当て、生成AIがジョブディスクリプションを作成し、最終的に機械学習を通じて作業をエンコードして分類するなど、さまざまなAI技術を使用してこれらのデジタルフットプリントを処理します。 単にChatGPTインターフェースを適用するのではなく、プロフェッショナルサービスのワークフローに最適化されたAIシステムを構築しています。 3つ目のリンクは、人間とロボットのコラボレーションの微妙なバランスです。 下書きカレンダーは、コンテンツを追加、削除、または編集できるユーザー用に生成されます。 この「ヒューマン・イン・ザ・ループ」設計は、精度を保証すると同時に、AIが継続的に学習し、改善することを可能にします。 ユーザーのすべてのインタラクションにより、システムがよりスマートになり、それが正のサイクルを生み出します。 4番目のステップは、既存の請求システムとのシームレスな統合です。 ユーザーがスケジュールを確認すると、システムは自動的にデータを会社の請求システムにプッシュし、バックオフィスの管理は変わりません。 このように、プロフェッショナルの業務経験は「スケジュールを記入する」から「スケジュールを監査する」に変わり、心理的な負担が大幅に軽減されました。 プロセス全体の工夫は、ユーザーに仕事の習慣を変えることを強制するのではなく、バックグラウンドで静かに作業し、最終的にはユーザーからの最終確認のみを必要とすることです。 この設計哲学は、製品の深い思考を体現しています:最高のテクノロジーは目に見えないものでなければならず、複雑なものをシンプルにすべきであり、ユーザーに新たな学習負担を加えるべきではありません。 リーガルテックの敗者からAI時代のパイオニアまで、ローレルの成功は容易ではなく、実際には完全に生まれ変わりました。 同社はもともと2016年に「Time by Ping」という名前で設立されましたが、初期の頃は苦戦していました。 Alshak氏は、法的な単一市場への過度の焦点と、当時の自然言語処理技術の成熟度の欠如という2つの主要な問題を率直に認めています。 転機となったのは2022年、AlshakがOpenAI GPT-3に早期にアクセスしたとき、彼は大胆な決断を下しました:すべての作業を中断し、製品を完全にリファクタリングします。 これはスタートアップ業界では非常に珍しい動きであり、ほとんどの人は「決して再構築しないで、繰り返し続ける」と言うでしょう。 しかし、アルシャックは従来の常識に反する道を選びました。これは、より大きなビジョンのために大きなリスクを冒すという真の起業家精神を例示していると思います。 2022年11月にChatGPTが発売されたとき、市場全体でのAIの認識は一変しました...