Ravical、AIで会計の専門知識を拡大するため1,700万ドルのシード資金を調達

会計事務所は、より多くの顧客に対応するため人員を増やして成長することが多い。Ravicalは異なるモデルを目指し、事務所の優秀な人材が持つ専門知識を、顧客基盤全体に適用できる共有型のAIワークフローに変えるため、シード資金として1,700万ドルを調達した。

MMC Venturesが今回の資金調達を主導し、既存投資家のLakestarとPitchdriveに加え、新規投資家のShapersも参加した。これにより、Ravicalの累計調達額は2,500万ドルとなった。

同社によると、欧州ではすでに100を超える会計事務所が同社のプラットフォームを利用している。調達資金は、製品開発、チームの拡充、英国、ベルギー、オランダ、ドイツでの事業拡大に充てる。欧州での展開を続けるとともに、米国にも進出する。

専門知識を事務所全体で活用できる資産に

Ravicalは、会計業界でAIへのアクセスが一般的になっても、知識の活用方法には事務所ごとの差が残ると主張する。個人向けアシスタントは従業員一人の成果を高められるが、その改善を同僚やほかの顧客にも活用できるようにするとは限らない。

このプラットフォームは、事務所で確立された手法を、繰り返し実践できる業務プロセスに変えることを目指している。これにより、個別の回答を作成することから、案件を横断して専門知識を活用することへと重点が移る。また、経営陣はAIがどこで使われ、何に貢献しているかを把握できる。

資金調達の発表で、同社のCEOであるJoris Van Der Gucht氏は「従業員一人ひとりが、それぞれのやり方で個人用アシスタントを使えば、個人の能力は向上しますが、事務所全体の能力は向上しません」と述べた。同社は、経験豊富なスタッフの仕事の進め方を蓄積し、その実践方法を顧客ポートフォリオ全体で活用できるようにすることを目指している。

これは商業的な提案でもある。既存顧客の中から関連性の高いアドバイザリー業務を特定できれば、担当者が機会を一つひとつ自力で見つけることに頼らず、サービスを拡大できる可能性がある。それが収益につながるかどうかは、提案の質と、事務所がその業務を実際に提供できるかどうかに左右される。

共有コンテキスト層で顧客情報をつなぐ

Ravicalのワークスペースは、CRM情報、メールの履歴、請求記録、文書管理システムにまたがる統合型のナレッジ層を提供する。顧客ごとのメモリーには、これらの情報源から得た情報に加え、同僚が把握した知見や、プラットフォームが業務を通じて収集した情報も統合される。

このアーキテクチャは、よくある業務上の摩擦を解消する。たとえば、質問に答える前に、アドバイザーが複数の分断されたシステムから顧客の状況を再構成しなければならない場合がある。コンテキストを共有すれば、従業員一人ひとりが情報を集め直さなくても、同じ基礎情報をさまざまなワークフローで利用できる。

Ravicalは、会計、税務、給与計算、監査、アドバイザリー業務を対象にプラットフォームを展開している。同社のウェブサイトでは、顧客からの依頼への回答を準備する例や、顧客ポートフォリオ全体の情報を活用して追加サービスのニーズを見つける例が紹介されている。これらは想定されるワークフローを示すものであり、すべての回答が専門家による確認なしに進められることを意味するものではない。

技術面で重要なのは、汎用モデルが持つ知識と、事務所固有の業務コンテキストとの違いだ。モデルは会計の概念を説明できるかもしれない。しかし、事務所全体で役立つシステムには、関連する顧客記録、案件の範囲、そしてその業務への事務所独自の取り組み方も必要となる。

Control RoomでAIの利用状況とコスト、価値を把握

同社のコントロールルームでは、経営陣がチームごとのAI利用状況、コスト、創出された価値を確認できる。これは、個々の作業を改善することとは別の課題、つまりAIの導入が組織に測定可能な利益をもたらしているかを把握することに対応する。

時間を節約できても、必ずしも業務能力や収益の向上につながるとは限らない。事務所は、どの業務で時間が節約されているのか、その成果が自社の基準を満たしているか、そしてスタッフが生まれた余力を顧客対応に活用できるかを把握する必要がある。利用状況を一元的に可視化すれば、経営陣はチーム間で導入状況を比較し、追加投資先を判断しやすくなる。

Ravicalにとって、これはガバナンスが製品の経済性の一部であることを意味する。手法の標準化と監督により、事務所が専門知識を拡大して活用できるようにすることを目指している。また、管理者向けの画面によって、そうした手法が有用な業務成果につながっているかを評価できる。

顧客情報の機密性を踏まえたAI設計

会計事務所や税理士事務所は、機密性の高い財務情報や個人情報を扱う。そのため、共有型AIプラットフォームではデータの分離が重要となる。Ravicalのセキュリティページによると、顧客ごとにコンテキストを分け、顧客間および案件間でタスクを隔離している。

同社はまた、顧客が入力した情報、出力された情報、アップロードした文書を基盤モデルの学習に使用しないとしている。そうした情報をモデルの重みに取り込むのではなく、リアルタイム検索で取得する方式を採用していると説明している。さらに、EU域内でのAI処理と、デフォルトでの人による監督も掲げている。

これらは、同社が説明するアーキテクチャ上および契約上の管理策だ。各社は、どの記録を接続するのか、誰がそれらを利用できるのか、成果物が専門的助言となる前にどのように確認するのかを、引き続き定める必要がある。共有のナレッジレイヤーが価値を持つのは、その知識に適切な機密保持の境界が伴う場合に限られる。

欧州展開と米国進出に向けたシードラウンド

Ravicalは2025年、Van Der Gucht、CTOのKen Bastiaensen、CPOのBenjamin Vandermarliereによって創業された。ゲントとロンドンを拠点とし、会計ソフトウェアの経験とAIの専門知識を融合している。発表によると、Van Der Guchtは以前、18カ国で1,000を超える会計事務所にサービスを提供するSilverfinを共同創業した。

このシードラウンドが支えるのは、単一業務向けツールではなく、プラットフォーム戦略だ。発表で説明されているMMC Venturesの投資仮説は、成功する企業は単に従業員を置き換えるのではなく、優秀な従業員の専門性をより多くの顧客に生かすようになる、というものだ。

Ravicalについて発表された導入実績は、商業的な関心を示す証拠となる一方、発表資料には、監査済みの顧客売上増加実績や標準化された性能ベンチマークは示されていない。次の段階では、品質と管理を維持しながら、共有ワークフローをさまざまな市場や事務所の業務慣行に適応させられるかが試される。

総額2,500万ドルを調達したRavicalは、会計業界におけるAIの優位性は、顧客の背景、組織に蓄積された専門知識、再現性のある実行力を組み合わせることで生まれると見込んでいる。会計事務所にとって重要なのは、この組み合わせによって、少数の経験豊富な人材に追加案件をすべて担わせることなく、より有用な業務を提供できるかどうかだ。