株式会社Legalscapeの【Pd】LLM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、業界シェアNo.1を獲得。5年連続で2倍以上の成長を遂げ、営業キャッシュフローの黒字化を達成しています。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。

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、より豊かな法社会の実現に向けて貢献していきます。

Legalscapeの3つの特徴

1. 圧倒的なデータ資産とMoat
・技術的参入障壁（Moat）：特許取得済みの技術を用いた「情報の構造化データ」を保有。この圧倒的なデータ資産が、汎用AIや後発他社に対する強力な優位性となっています。
・実務特化型AI：根拠（出典）を明示し、ハルシネーションを抑制したAIリサーチ機能「Watson & Holmes」を提供。トッププロが求める「正確性」に応えます。
・高い生産性：少数精鋭（10〜20名規模）ながら高いARRを維持しており、AIを前提とした筋肉質な組織運営を実現しています。

2. 現代AIプロダクトの総力戦
法務はデジタル化が20年遅れていると言われる巨大なフロンティアです。「最後にして最大の未踏領域」を攻略する経験は、プロダクト開発人材としての市場価値を飛躍的に高めます。
・技術の総力戦：「膨大なデータの構造化」×「自然言語処理・AI」×「プロの思考を止めないUI/UX」という、現代AIプロダクトに求められる全要素が詰まった開発環境です。
・高度なドメインモデリング：最も複雑で論理的な「法律」という領域をシステムに翻訳する経験は、金融や医療など他の専門領域でも通用する普遍的なスキルとなります。
・AI-nativeな環境：月150ドルのAI活用予算など、最新技術の検証・導入を強力に支援しています。

3. 実利と熟議を重んじる組織
・入社時の法律知識は不要：メンバーの多くは「複雑な技術課題」への興味で参画。ドメインエキスパートと協働しながら解像度を高めていける環境です。
・実利主義と熟議：流行に流されず「事業価値」を基準に技術を選定。意思決定はチーム全員で徹底的に議論し、納得感を持って進めます。
・ハイブリッド＆ドキュメント文化：週3リモート・週2出社のスタイル。情報の透明性を高めるため、テキストコミュニケーションとドキュメント化を重視しています。

募集背景

CEO・CTO・COOともに東京大学大学院情報理工学系研究科コンピュータ科学専攻修士課程を修了しており、技術にも造詣が深い環境です。メンバーも情報系大学院修士修了を中心とし、フルスタックに開発に取り組む優秀なメンバーが揃っております。

このメンバーと一緒に、事業の根幹となるサービスの開発・改善や法情報の整理を進めることで、法治国家を支える法律情報インフラを一緒に創っていただける方を募集しています。
2023年9月に業界で先駆けてリサーチAI機能 “Watson & Holmes（ワトソン&ホームズ）” のβ版提供を開始し、さらなるLLM活用をするための探索とプロトタイプ作成・プロダクト実装のためのPoCを進めてきました。生成AIがさらに進化し、活用の可能性も広がるなかで、よりスピード感を持って社会実装に取り組みたく、LLMエンジニアを募集します。

業務内容

「Legalscape」のリサーチAI機能 “Watson & Holmes（ワトソン&ホームズ）” を中心に、関連するシステムの開発、運用、改善などをご担当いただきます。
若いチームなのでこの担当領域は流動的で、ご本人の希望も最大限考慮します。

・ユーザーが真に必要とする法律情報に最短距離でたどり着けるように検索を通じて手助けすることで、快適なリーガルリサーチ体験を提供する
・LLMを活用した新しいプロダクト機能改善の企画、設計、開発、プロトタイピングの実行。RAGパイプラインのパフォーマンスを最適化するための検索インデックスと検索戦略設計。日本の法律専門家のニーズに特化したRAGおよびAIエージェントシステム／フローを設計、構築、最適化する
・AI、特にLLMおよびAI駆動のユーザーエクスペリエンス（UX）における最新の進歩を継続的に調査し、常に最新の情報を把握し、それらを組み込む方法を積極的に提案する
・適切な評価指標を用いてシステムおよび機能のパフォーマンス（例：検索／RAGの精度、ユーザー満足度）を定量的に測定し、データに基づいて改善策を提案・実行する
・フロントエンド／バックエンドエンジニア、デザイナー、法律専門家、カスタマーサクセスチームなど、多様なステークホルダーと効果的に連携し、ユーザーニーズと技術的制約を深く理解した上で、AIソリューションを調整する

以下は開発環境や今使っているツールの一例です。

・クラウド: Google Cloud, Firebase
・フロントエンド: Nuxt (Vue.js), React, TypeScript, Jest, Storybook, SCSS
・バックエンド: Node.js, OpenAPI, TypeScript, Jest, TypeORM, Flyway, App Engine
・データストア: Elasticsearch, Cloud SQL (MySQL), BigQuery, Pinecone
・IaC: Terraform, Packer, Ansible
・CI: GitHub Actions
・開発/コミュニケーション: GitHub, Notion, Slack, Linear
・その他: Chromatic, Sentry, Google Analytics, HubSpot, Azure OpenAI Service, ChatGPT, Claude, Gemini, GitHub Copilot, Devin

※開発を担うプロダクトチームはCTO（元Microsoft Development）他、プロダクトオーナーが2名（元DeNA）、エンジニアは約20名（元CyberAgent、SmartNewsなど）で構成されています。
（出身大学：東京大学大学院、京都大学大学院、東京理科大学大学院、筑波大学大学院、横浜国立大学、等）

当ポジションで得られる経験

私たちのプロダクトづくりは、単なるWebアプリケーション作りにとどまりません。デジタル化が遅れた「法」という巨大な領域にテクノロジーを持ち込み、社会のOS（基盤）を次世代のインフラへとアップデートする、極めて社会的意義の大きな挑戦です。

当社の開発組織では、エンジニアとして以下の経験とスキルを得ることができます。

・ 複雑な現実世界をシステムに翻訳する「ドメインモデリング力」
法情報という難解で複雑なドメインを解き明かし、データモデルやロジックへと抽象化・構造化する力が養われます。この「複雑な課題をシステム化する力」は、技術トレンドが変わっても陳腐化しない普遍的なスキルです。

・ データ×AI×UI/UXを統合する「現代AIプロダクト」の開発経験
精緻に構造化されたデータ基盤、文脈を理解するAI（LLM）、そして専門家の思考を止めないUI/UX。これらすべてを高いレベルで統合し、実務で「本当に使える」プロダクトへと昇華させる、現代の開発における総力戦を経験できます。

・ トッププロを支える「妥協なき品質（実務品質）」の追求
主なユーザーはミスが許されない法務のプロフェッショナルです。汎用AIには出せない情報の正確性や信頼性を担保し、極めて高い「当たり前の基準」に向き合うことで、エンジニアとしての技術的な誠実さと視座が高まります。

・ 少数精鋭チームでの圧倒的な「事業インパクト」
生産性が非常に高い筋肉質な組織において、PdMやデザイナー、ビジネスサイドと職種の壁を越えて共創します。自身のエンジニアリングが、事業成長と業界の進化にダイレクトに繋がる手応えを得られます。

複雑なドメインを攻略し、社会インフラを創り上げるこれらの経験は、あらゆる専門領域においても通用する、エンジニアとしての強力な市場価値となります。

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
・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
・テックブログ

・初めての経験にも積極的にチャレンジできる方
・経営目線を持って経営陣の意図を汲み取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
・要点を抑えた効率的なコミュニケーションを心掛けられる方
・変化に対応し、組織の成長に貢献できる柔軟性を持つ方

・データ構造とアルゴリズムの理解
・LLMベースのサービスまたはアプリケーションの構築および評価経験
・データ分析および機械学習実装のためのPythonの習熟度、一般的なライブラリ（例：PyTorch）の知識
・機械学習と深層学習に関する知識と実装経験
・機械学習の基本的な原則、特に大規模言語モデル（LLM）およびTransformerアーキテクチャの内部構造に関する深い理解
・複雑な技術的概念を英語または日本語で明確かつ正確に伝える能力（日本語：ビジネスレベル以上、英語：堪能～ネイティブレベル）

・大規模言語モデルやその他機械学習モデルをプロダクトに組み込み運用した経験
・事業立ち上げ経験や顧客のフィードバックを受けながら機能改善した経験