わたしたちは、リーガルテック領域のスタートアップです。 https://www.legalforce.co.jp/ 現在は、AIによる契約書レビューサービスを軸に企業の契約書作成を包括的にサポートするSaaSを開発・販売しています。 「リーガルテック」、聞きなれない単語かも知れません。 リーガルテックは「XTech」の一領域で、法律関連の業務やタスクをテクノロジーでより効率化し、洗練されたプロセスを支援する業界です。 現在、企業法務の世界はまだまだクラウド化が進んでいないのが現状です。それどころか、IT化が進んでいるとは言えない領域も残されています。 - 契約書はWordファイル上でチェックし、コメント機能で赤入れ－。 - 締結することになって契約書は紙で保存－。 - 法務部員間でのナレッジシェアツールも特になし－。 - 法務部と弁護士とのやりとりは面会、電話、電子メール－。 - 裁判所への書面提出はFAX（！）か郵送－。 経理や人事がクラウドサービスを使いこなしてどんどん仕事を効率化していく傍らで、法務やそれを支える弁護士は長時間労働を余儀なくされています。 しかし今、「働き方改革」の流れのなかで「変わらなければならない！」といいう企業法務の方々の希望、要望も大きくなりつつあります。 伝統を体現する「法」を最先端の「テクノロジー」と結びつけることで、今以上の価値を企業社会にもたらし、法のために働く人たちの幸福に寄与するために、わたしたちは創業し、サービスを開発・運営しています。

創業メンバーは元森・濱田松本法律事務所出身の弁護士、小笠原・角田。 二人は法律事務所所属時代、優秀な法務部員や弁護士が一日の大半を契約書レビュー業務に費やし、それでも終わらずに過労状態に陥っている現状を目の当たりにしました。 日本の企業法務の実践にテクノロジーを導入することで、大きく改善する余地があるのではないか？ テクノロジーを導入することで、より高度な法的課題にチャレンジし経営により貢献することができるようになるのではないか？ その思いで弁護士事務所を飛び出し、共感してくれるエンジニアたちを集めて、現在のサービスの開発に至りました。 ミッションは「プロフェッショナルに、驚きと感動を」。 法務プロフェッショナルの皆さんにテクノロジーを通じて驚きと感動を届けるべく、日々サービスの改善に励んでいます。

【優秀なメンバー】 創業メンバーの弁護士2人の呼びかけに応じ、DeNAからCTO、リクルートから研究開発責任者がジョインし、現在の開発体制が出来上がりました。さらにマッキンゼーから事業開発責任者もジョイン。このメンバーで現在のサービスの背骨となる部分を作ってきました。 その後リクルートや特許庁からの弁護士をはじめ、エンジニアや営業、プロジェクトマネージャーがジョインして、少数精鋭のチームでサービスの拡張・改善や拡販を強力に推進しています。 皆のジョイン記事はフィードで見られますので、「具体的にはどんな人がいる会社なのかな？」と思う方はぜひチェックしてみてくださいね。 【社風】 まだ正式なValueは設定していませんが、大切にしている価値観は以下の通りです。 ・向上心は高く ドメイン知識の吸収を怠らない。 ・当事者意識は強く 会社の課題は自分の課題として意識し、自分にできることがないか考える。 ・ポジティブであること 実現が難しく見えることでも、何とか方法を見つけて当初の目標・目的に近いものに仕上げていく。 【制度策定・職場環境づくりで大切にしていること】 まだまだ制度作り自体が道半ばですが、制度を作る際には、 ・社員が皆自律的に自分の強みを発揮できる環境を整えることを目的とすること ・強制性のある制度は極力少なくすること、でも何かをやりたい人がいたら歓迎して任意で協力すること ・全体のコミュニケーション量を多くすること ・誰でも必要な情報にアクセスできるようにすること ・皆が平等だと感じ、互いに支え合いたいと自然に思えるようにすること を重視しています。 ◇ ※オフィス内は全室禁煙です（ビル内に喫煙スペースがあります）

法務プロフェッショナル向けSaaSであるLegalForceの研究開発部門にて、自然言語処理・機械学習に関わる研究開発を担当していただきます。 ・創業メンバーが同時に立ち上げた弁護士事務所ZeLoが隣にオフィスを構えているため、開発したものを弁護士がすぐ試用しすぐフィードバックを返してくれるスピード感のある開発環境です。 ・京都大学の森先生（専門：自然言語処理）、末永先生（専門：形式検証）とのディスカッションを行うことができます。 ・Rubyの開発者であるまつもとゆきひろ氏（Matz）に弊社の技術顧問としてご参画頂き、開発についてアドバイスを頂いています。Matzに会いたい、Rubyについて話してみたいという人にもおすすめです。 LegalForceの契約書レビューAIは大企業の法務の方々から高い期待を持って迎えられているAIですが、まだまだ改善の余地があると考えています。 急激な成長フェーズにリーダーシップをもって開発の一画を担ってくれるエンジニアメンバーを募集中です！ ■ 開発環境 - 言語: Python 3.7, Ruby 2.6, JavaScript - Deep Learningフレームワーク: Pytorch / Tensorflow / Keras - 機械学習/データ分析ライブラリ: Scikit-learn / Numpy / Scipy / Gemsim / Pandas / Matplotlib - フレームワーク: Flask, Hanami, Sinatra, Ruby on Rails, Vue.js - ツール: Swagger (OpenAPI 3) - インフラ管理: Docker, Terraform, AWS(ECS, EC2, RDS, S3, route53), GCP(BigQuery, CloudFunction, GKE, CloudStorage, AI Platform), Kubernetes, Digdag, Embulk, Fluentd - ミドルウェア: MySQL, Elasticsearch - 監視: Mackerel, Datadog - タスク管理: Notion ■ 仕事のやりがい - 契約書というこれまであまり研究されていない分野のテキストを利用して研究開発を行うことができる - 通常手に入らない契約書データを用いて大規模なテキストデータを扱うことができる - 自然言語処理や機械学習に関わらずアルゴリズムやDSLの構築など難度の高いチャレンジができる - 0→1フェーズに関わることができる - 少数精鋭の優秀なメンバーと仕事をすることができる - Legal Tech分野で未だかつて存在しなかった全く新しいプロダクトを世に送り出すことができる ■ 仕事を通して得られるもの - 自然言語処理をビジネスに適用する経験 - 自然言語処理や機械学習に関する技術 - インフラ、サーバーから研究開発分野まで各方面で優秀なエンジニアと交流できる - 京都大学の研究者と技術やプロダクトについて議論ができる ■ 応募資格 (must) 自然言語処理エンジニアは下記の３つのうちいずれかを満たしている方を求めています。 ＜MUST＞ - 自然言語処理や機械学習に関して論文に書かれている数式からプログラミングができる方 - 英語論文を読み理解ができる方 - Pythonでの開発経験がある方 ■ 応募資格 (want) 下記のいずれかを満たしている必要があります。 1. 自然言語処理や機械学習に関わる論文を執筆し、国際会議に論文を継続して通過させることのできる方 2. Python等を用いたWebアプリケーションの開発を行うことのできる方 3. AWSやGCP等のインフラに明るく、機械学習基盤を良くしていくことができる方 4.AIビジネスの推進経験があり自然言語処理をビジネス化するディレクションができる方 下記のような要件を歓迎します。 - WebAPIの開発経験がある方 - HTML/CSS/JavaScriptに関して基本的な知識のある方 - Docker、Kubernetes及びその関連の技術を利用した経験がある方 - ES6等の比較的新しいフロントエンド技術の利用経験がある方 - 何らかのWebフレームワークを利用した経験がある方 - MySQL/PostgreSQL等のリレーショナルデータベースの利用経験がある方 - テストコードを記述したことがある方 - セキュリティを意識した開発ができる方 - 保守性の高いコードが記述できる方 - AWSまたはGCP、Azure等のIaaSを利用した経験がある方 - AWSのインフラが設計できる方