MNTSQ, Ltd. は、2018年11月に創業されたリーガルテック・カンパニーです。「自然言語処理技術×リーガル」で、法律事務所で働く弁護士のリーガルワークをこれまでにない速さで発展させるプロダクトを開発・運営しています。 ▼プロダクト トップローファーム向けに法務デューディリジェンス業務のサポートプロダクトを開発。作業から人間を解放することを実現しています。 具体的には、従来は弁護士の手作業で一つ一つ綿密に確認していたM&A取引における契約書をアルゴリズムで解析。基本情報の整理から情報検索、法律上リスキーと考える条項を検出して抜け漏れを防ぎます。 ▼強み 日本における法律事務所向けのIT化はまだまだ進んでいません。その理由はプロ向けのリーガルテックは難しく参入障壁が高いから。 MNTSQ, Ltd.では、実際にトップローファームで弁護士として働いていたCEO板谷の知見をプロダクトにフル踏襲。さらに、自然言語処理分野の企業立ち上げ・軌道にのせたトップエンジニアが2名在籍することで、法律事務所向けのITプロダクトを生み出すことに成功しています。

"未来の社会インフラとなるリーガルテクノロジーをかたちにする" 　~ Unlock the Best Practices with Intelligent Software ~ リーガルワークは、ハンムラビ法典の時代から「言語」が支配する世界でした。弁護士が六法全書を片手にWordで細かな契約文言を交渉する現代でも、「言語」が最も重要であることに変わりはありません。しかし、自然言語処理技術の実用化によって、歴史のあるリーガルの世界には今まさに劇的な変化が起きようとしています。 トップローファームにおいても、弁護士は、テクノロジーによって大幅に効率化可能な作業のために多くの時間を費しているのが現状です。私たちは、弁護士をサポートできる洗練されたリーガルナレッジと手に馴染むデザインを武器として、新しいテクノロジーをリーガルワークに融合させるために挑戦を続けます。

▼重視していること 私たちはリーガルワークを発展させ続ける存在であるため、以下の4つを重視しています。 ◎一流の弁護士が有するリーガルナレッジの結集 ◎人間の能力を補完し、仕事をサポート・効率化するアルゴリズム（特に自然言語処理や機械学習）の開発 ◎リーガルワーカーの手に馴染み、使われ続けるプロダクトデザイン ◎異なる専門性を持つ人材がチームとして能力を発揮できる組織づくり ▼大切にしているマインド リーガル業界において優れた機械学習プロダクトを作り上げることは、とてもチャレンジングな試みです。だからこそ、全く文化の異なる各分野のプロが出会い、お互いの専門性を発揮しながらチームとしてプロダクトを磨き上げています。そのために下記の心を大切にしています。 ◎リーガルチームも、アルゴリズムの傾向や精度数値の意味を理解しようとする。 ◎アルゴリズムエンジニアも、法的概念や契約実務を理解しようとする。 ◎プロダクト開発チームも、リーガルワーカーの頭の中やアルゴリズムにできること / できないことを理解しようとする。

自然言語処理を利用して、契約書データの解析アルゴリズムを開発するエンジニアを募集しています。 当社では、実際の契約書データを用いて、リーガルワーカーの課題を解決するシステムの実現を目指しています。深層学習をはじめとする各種機械学習手法を利用し、法務専門知識を持つリーガルチームのメンバーと協力しながら、まだ世の中にない高い品質の法務支援システムを作る意欲がある方を募集しています。 ユーザにとってのバリューを最大化するためには、必ずしもアカデミックな意味での正攻法なアプローチだけが有効であるとは限りません。最先端のアルゴリズムの活用のみではなく、問題設定を柔軟に見直すことや、他チームとのコミュニケーションを組み合わせて問題解決ができる、総合格闘技的な戦い方ができる方の応募をお待ちしております。 【利用している技術スタック】 言語：Python フレームワーク：Keras, Tensorflow プラットフォーム：AWS その他：Jupyter, MeCab, Juman++, KNP, Spacy, gensim等 【チーム体制】 エンジニアチームは機械学習やインフラチームを含めて10名程度です。 アルゴリズムエンジニアは現状社員2名+役員2名（堅山、安野）の4名体制です。 【必須要件】 ・自然言語処理、機械学習を利用したプロダクト開発もしくは研究開発の経験がある方 ・自身の専門領域でない領域（リーガル領域等）のキャッチアップを迅速に行える意欲と能力のある方 ・別種の専門性を有する多様なメンバーと密な共同作業ができる方 【歓迎要件】 ・Kaggle、および競技プログラミングでの上位入賞経験 ・自然言語処理、機械学習分野での学会発表経験 ・機械翻訳、OCR等、言語モデルを利用する分野の経験 ・Apache SolrやElasticsearch等、検索分野の経験がある方 ・機械学習を支えるインフラの構築・運用の経験がある方