株式会社Legalscapeの【Pd】AIエンジニアの求人

事業概要

Legalscapeは、独自に収集した法令・判例・書籍等の法情報を高精度にデータ化し、ドメイン特化の検索エンジンと生成AIを融合させたAIリサーチプラットフォームを開発しています。
リーガルリサーチAIとして2,000社以上の導入実績を誇り、国内弁護士の4人に1人※1が利用、業界シェアNo.1※2を獲得。5年連続で2倍以上の成長を遂げ、5年連続で2倍以上の成長を遂げながら、事業そのものが成長資金を生み出す段階に入っています。また、従業員一人あたりのARRは国内トップクラスであり、高い収益性と急成長を両立させている組織です。

2026年からは、多層的な法情報を横断的に結びつけるリーガルAIシステム「Legal Intelligence」の提供を開始しました。APIを通じて、株式会社LegalOn Technologiesの「LegalOn」や日本経済新聞社の「NIKKEI KAI」へ法情報を提供しています。海外では、米国のリーガルAI「Harvey」と提携しました。さらに、欧州のNoxtua、韓国のBHSN・Law&Companyとの連携も予定しています。このように、日本の法情報を国内外のサービスに届ける基盤としての役割を広げています。

私たちが目指しているのは、「人とテクノロジーの共創による 未来の法社会を実装する」ことです。人がテクノロジーを発展させ、テクノロジーが新たな可能性を人にもたらし、互いに協働する。この共創関係が、人類史における知的生産をさらに進化させます。法にまつわる知見をより正確に、迅速に社会の隅々まで届け、原典に根ざした信頼できる法情報と、執筆者・出版社に価値を還元する”法の知のエコシステム”を、AI時代の社会インフラとして育てながら、より豊かな法社会の実現に向けて貢献していきます。

※1 当社調べ（2026年9月28日時点）。日本弁護士連合会の登録弁護士数（2026年9月1日現在）に占める割合
※2 「リーガルリサーチサービス」に関する市場調査《No.1検証調査》（株式会社未来トレンド研究機構 調べ） 2025年9月29日時点

募集背景

Legalscapeは現在、単なる「検索ツール」から、AIが法務実務のパートナーとなる「エージェント型プロダクト」へと進化を遂げるフェーズにあります。

この進化の中核を担うのがAIエンジニアです。独自に構造化した法令・判例・書籍データを、検索とLLMを組み合わせてどう届けるか、RAGやAIエージェントの精度をどう担保し、どう評価するか。「自社データx検索×生成」の統合設計はますます複雑になっており、この領域を専門的にリードできるエンジニアの存在が不可欠です。

現在、エンジニア組織は約20名という規模で、技術的な意思決定がそのまま事業の競争力に直結する手応えを感じられる環境です。AIの力で、100年続く法社会の基盤を書き換える挑戦をしませんか。

業務内容

LegalscapeのAIエンジニアが担うのは、AI技術を「ただ動くもの」から「法務で本当に使えるプロダクト」に仕上げるところです。

• PdMやドメインエキスパート（弁護士等）と連携し、法務実務のペインポイントに対してAIで何が解決できるかを特定します。
• LLM・検索・自社データを組み合わせたRAGやAIエージェントを設計・最適化し、法務プロフェッショナル向けのAI体験を実装します。
• AI機能の品質を定量的に測定・改善するための評価基盤を構築します。
• AI/ML領域の最新動向を継続的にキャッチアップし、プロダクトへの応用を提案・実装します。

以下はAIエンジニアが今使っている開発環境やツールの一例です。

・クラウド: Google Cloud, Microsoft Azure
・言語: Python, TypeScript
・基盤AIモデル: GPT, Gemini, Claude
・AI系サービス: Langsmith
・ライブラリ: LangChain, LangGraph, Transformers（Hugging Face）
・検索DB: Elasticsearch, Pinecone
・開発/コミュニケーション: GitHub, Notion, Slack, Linear

当ポジションで得られる経験

• 高い専門性を持つチームでの成長
  • AIチームには、検索技術・機械学習・AI UXのそれぞれに専門性を持つエンジニアが揃っており、Kaggle Grandmasterも在籍しています。ただ流行を追うのではなく、課題に対して筋の良いアプローチを選び、素早く検証を回す——その判断力と実行力を吸収できる環境です。
• 他では得られない「フルスタックAI」の経験
  • Legalscapeには、法令・判例・書籍等を独自に構造化したデータ資産があります。このデータをどう検索し、LLMにどう渡し、ユーザーにどう届けるか——データ・検索・生成のすべてのレイヤーに関わる経験は、どれか一つの専門性だけでは到達できない希少なキャリア資産になります。
• 自律と裁量
  • Claude CodeやCursorなどのAIコーディングツールを積極的に活用し、エンジニアが「より本質的な設計や議論」に時間を使える文化を推奨しています。
• AI×UXの最先端実装
  • RAGの構築に留まらず、AIが「プロフェッショナルの思考をどう拡張するか」という、次世代プロダクトのUI/UXの正解を自ら作り出す経験が得られます。
• 事業と技術の接続
  • ARR成長率やユニットエコノミクスといった事業数字と、自分が設計したAIパイプラインがどうインパクトしているかを可視化し、経営視点を持ったAIエンジニアへと成長できます。

関連リンク

・採用情報
・広がる生成AI活用。Legalscape、リーガルリサーチツールで売上高No.1を達成
・【法務×生成AIの最前線（後編）】Legalscapeの津金澤COOに聞く、「法律専門のAI」が必要な理由
・司法書士試験の「択一式」で午前の部満点・合格基準点を突破
・Legalscape、米Harveyと提携し、リーガルAIシステム「Legal Intelligence」をリーガルAI「Harvey」へ提供―Harvey上で日本の法情報を参照可能に
・3分でわかる！会社紹介動画
・テックブログ
・「硬い地盤の上に城を建てる」━━ Kaggle GMが挑む、リーガルAIの社会実装

• 継続的に学び続け、変化に柔軟に適応して価値を出せる方
• 初めての経験にも積極的にチャレンジできる方
• 事業目線を持って施策に反映できる方
• チームワークを重視し、他のメンバーと協力して目標を達成できる方
• 建設的なコミュニケーションを心掛けられる方

• 機械学習モデル（LLMを含む）を活用したサービスの本番環境における開発・運用経験（3年以上）※PoC・研究開発のみの経験は含みません。
• LLMを用いたAIエージェントまたはRAGシステムの設計・開発経験
• AI機能の評価を設計し、品質を定量的に測定・改善した経験
• 複雑な技術的概念を日本語で正確に伝える能力（ビジネスレベル以上）

• 複数のエージェントやAI機能で共通利用する基盤（ツール・メモリ管理など）の設計・開発経験
• LLMを活用したシステムの運用・継続的な品質改善の経験（LLMOps）
• 文章検索システムの設計・実装・評価経験
• 法律文書や契約書など、長文かつ構造化された文書を扱った経験
• 言語モデルのファインチューニング・事後学習に関する深層学習・強化学習の理論知識および実装経験
• 論文、OSSへの貢献、学会・カンファレンスでの登壇などの対外発信実績