【Pd】AIエンジニア

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。

※「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》（株式会社トレンド研究機構 調べ） 2025年9月29日時点

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

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
・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
・「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

• 機械学習モデルを活用したサービスの設計・開発・評価・運用経験
• 複雑な技術的概念を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）

• RAGシステムの設計・構築経験（検索戦略の設計、精度評価を含む）
• 検索技術（Elasticsearch、ベクトルDBなど）に関する知識・実務経験
• LLMやAIエージェントを活用したサービスの設計・実装経験
• 機械学習・深層学習の理論的知識（Transformerアーキテクチャ、PyTorch等のフレームワーク含む）

• 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