「すべての合意を、フェアにする」 誰もが一瞬でフェアな合意をすることができ、あらゆる協力関係がスムーズに構築される世界を目指します --- 〈エンタープライズ向けSaaS × 機械学習テクノロジー × ローファームの力〉 「契約」というすべてのビジネスの負担を、機械学習テクノロジーで変革するSaaSプロダクトを提供しています。 日本を代表する大企業にすでに導入され、契約のあらゆる業務プロセスを一気通貫でデジタル化する基幹システムとして活用されています。 　○ 現在のおもな導入先企業 　https://www.wantedly.com/portfolio/projects/64765 法務部門に限らずあらゆる部署を横断して活用されており、1企業あたり最大8万人規模のユーザーが存在します。それでありながら、受託ビジネス／個社カスタマイズをせず、標準化されたSaaSとしてのみ提供しています。 日本だけでも契約には年間10億時間がかけられていますが、MNTSQを導入することで契約業務が30%高速化され、人間が真になすべき業務にフォーカスできるようにしています。 また、レガシーなシステムの体験に慣れてしまっているユーザーに、プロダクトを通して新しい業務体験をもたらします。 〈順調な事業成長〉 SaaS成功のベンチマークとして用いられているT2D3目標（5年間で売上を72倍にする）に沿ったペースで成長を続けています。この1年間で導入社数は約8倍になりました。導入企業の業種は製造、重工業、エネルギー、食料品、金融、出版、製薬など多岐にわたります。 ▼ CEO板谷による会社紹介動画 　○ プロダクト、カルチャーについて：https://youtu.be/CmJC7bQgxR4 　○ 創業ストーリーと今の私たち：https://youtu.be/pK3wSF-XmaI ▼MNTSQ採用サイト 　https://careers.mntsq.co.jp/ ▼ CompanyDeck（会社紹介資料） 　https://speakerdeck.com/mntsq/mntsq-careersdeck ▼メンバーによる情報発信 　○MNTSQおすすめ記事まとめ 　https://note.com/mntsq/n/n3636f97b5877 　○ note 　https://note.com/mntsq/m/mfedfcccf994b 　○ Wantedly 　https://www.wantedly.com/companies/mntsq/stories 　○ Tech Blog 　https://tech.mntsq.co.jp/

〈存在意義〉 「契約」はこの世界のあらゆる協力関係を支えるものです。しかし、契約書はとても難解で、作るのにも交渉するにも時間がかかり、その内容がフェアであるとは限りません。 私たちは、機械学習テクノロジーの社会実装を通して、誰もが一瞬でフェアな合意をすることができ、あらゆる協力関係がスムーズに構築される世界を目指します。 〈チャンスがひろがる大きな市場〉 法務人件費は総額2.6兆円*とも言われています。法務領域は属人的かつもっともDXが進んでいない領域のひとつであり、現時点でテック化されているのは300億円程度ですが、最終的に30-50%はテック化される見込みです。企業の合意のハブとなっている大企業から導入進めることで、社会全体への波及を狙っていきます。 ＊経産省センサス、NBL（企業法務部実態調査）、日弁連統計などから当社推計 〈契約業務は自然言語処理、機械学習が課題解決に貢献しやすい領域〉 また、機械学習というテクノロジーを地に足ついたものとして社会に実装するという、人類がまだ実現していない最先端の試みに取り組んでいる事業でもあります。 私たちが解決しようとしている契約業務の課題は、機械学習や自然言語処理の技術との相性が良い領域です。現在の自然言語処理でできることには制約も多く、決して万能ではありませんが、契約書の文章は整った日本語で書かれており、条項号の構造があるため、処理がしやすくアルゴリズムによって付加価値が出せる余地が大いにあります。 〈専門領域のドメインエキスパートの力〉 日本のビッグローファームである長島・大野・常松法律事務所と資本業務提携をしています。業界でも圧倒的なノウハウを獲得することにより、他社には模倣不能なアルゴリズムを開発することができています。 誰もが一瞬でフェアな契約をできる世界のために、私たちはテクノロジーの力で、最高のUXのプロダクトづくりを進めています。それができるのは、MNTSQをおいてほかにはないと確信しています。

〈ドキュメント文化と透明性〉 私たちは、以下のように徹底的に透明性にこだわっています。 ・経営会議は、すべてライブ中継 ・経営課題は、すべてGitHubでディスカッション ・意思決定は、すべてPull Requestで記録 ・顧客の声は、すべてドキュメントで共有 MNTSQでは、エンジニア、デザイナー、営業、CS、リーガルなどあらゆる専門家の感覚が合わさることで最高のプロダクトができると信じています。ひとりひとりの専門家を信頼するからこそ、その情報を自分より深く理解し活用できる人がいるはずと考えています。 そのため、重要な意思決定とその理由、プロセスをすべてドキュメントに残します。あらゆるメンバーが広く等しく情報にアクセスを持てるようにすることで、パフォーマンスが最大化されると信じています。 〈領域横断コラボレーションで全員で取り組むプロダクト〉 受託ビジネスは一切ありません。自社開発のプロダクト事業のみを営んでおり、会社のすべての職能が、プロダクトに向かっていく体制です。 ・セールス／CSメンバーもプロダクトフィードバックを毎週実施 ・開発チームも自由に顧客会議に参加可能 ・リーガルのドメインエキスパートが社内から改善活動 　○ MNTSQのMVV 　https://careers.mntsq.co.jp/05261687e647461a81c5b31922cb1ef1

生成AIや大規模言語モデル（LLM）のビジネス活用が始まろうとしている今、契約業務のあり方も大きな変化のタイミングを迎えています。最新の技術の後押しを得て、ユーザに革新的な体験を提供できる千載一遇の機会として、今回、プロダクトチームの拡充を決定いたしました。 【具体的な業務内容】 MNTSQ CLMの新機能や新規プロダクトの開発をご担当いただきます。主にLLMに関連した製品機能の開発を想定しています。 MNTSQ CLMは、自然言語処理技術を活用した法務部門向けの契約業務支援サービスとして、これまで企業法務のお客様を中心に導入されてきました。自然言語処理技術からLLM技術へと進化する中で、契約書を中心とした新たなビジネスアプリケーションサービスの可能性を追求する業務となります。 顧客対面チームや他プロダクトチームのメンバーと共に、最大限の裁量を持ったエンジニアとしてプロダクトを作り上げていく、チャレンジングでやりがいのある仕事です。 プロトタイピングと仮説検証を通じた新規サービス開発と改善基盤の整備 LLMアプリケーションや技術に関する情報キャッチアップと調査 大企業のユーザーにとって使いやすい業務機能の設計と開発 ビジネスメンバーやドメインエキスパートと連携しての仕様検討・策定 【こんな方におすすめ】 ▼社会課題を解決するユニークなプロダクトに携わりたい方 「MNTSQ CLM」は、エンタープライズ向け×機械学習アルゴリズム×リーガルテックSaaSの掛け合わせで生まれたユニークなプロダクトです。 ユーザー数としては1企業あたり部署を横断して最大8万人規模となっております。 また、この1年間で導入社数は約8倍となっており、導入企業の業種は製造、重工業、エネルギー、食料品、金融、出版、製薬など多岐にわたります。 今後はEnterprise事業を深堀りしていくだけでなく、生成AI/LLM技術の活用や交渉プラットフォームなどの新たなプロダクト開発、海外展開など、これからも絶えず挑戦を続けて参ります。 ▼プロダクトに全員で取り組み、納得感を持ちながら業務できるチームで働きたい方 MNTSQでは、セールス・コンサルタント、エンジニア、アルゴリズム、リーガルなど様々なチームが、知識や経験を集結させてプロダクトを開発しています。 開発チームだけでなく全社でプロダクトへのフィードバックを隔週実施する一方、開発チームが顧客対面の場やユーザーの業務の現場に触れることができます。 ひとりひとりの専門家を信頼するからこそ、その情報を自分より深く理解し活用できる人がいるはずと考え、オープンなドキュメント文化と透明性を大事にしています。 様々な職種のメンバーが領域横断的にコラボレーションを重ね、まだ答えがない「日本の大企業の契約業務全体（＝ビジネス活動そのもの）をどうよくできるのか」というテーマに対して、チームでチャレンジしています。 ▼コアメンバーとして組織づくりや組織改善にも携わってみたい方 MNTSQではこれからの事業拡大に備え、中長期的な組織設計や制度の整備を進めているところです。 組織設計のためのタスクフォース活動、ディスカッションやアンケートへの参加を通して、制度や手法を決めていくプロセスに全社員が関与しているほか、MNTSQでは全員が採用活動にも関わります。 また、MNTSQでは開発者体験の向上に取り組んでおり、全体の10〜15%の時間は常に開発効率に投資しているため、そういった取り組みも評価の対象としてやりがいを持って取り組んでいただけます。 【必須（MUST）】 ・一般的なフレームワークを利用した、Webアプリケーションの設計・開発・運用経験 （3年以上） ・Pythonを用いたアプリケーション開発経験（2年以上） ・プロダクト立ち上げ経験または顧客のフィードバックを受けながら機能改善した経験 ・AWS／Azureなどのクラウドを用いた開発経験 【歓迎（WANT）】 ・機械学習、自然言語処理または検索システムを使用したプロダクト開発の経験 ・フロントエンド／バックエンド／インフラのスタックをまたいだ開発経験 ・パフォーマンスやセキュリティを意識した技術設計の知見 ・専門性の高い実務領域で利用されるシステムの構築経験 ※ MNTSQ CLMの開発体制や技術スタックについては採用資料をご覧ください。 ◾️採用資料：https://speakerdeck.com/mntsq/mntsq-careersdeck?slide=30