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LegalOn Engineering

Team

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LegalOn Technologiesで働くメンバーや開発体制、技術スタックについてご紹介します。

グループごとの役割・ミッション

Group

Group

LegalForce開発

LegalForce
キャビネ開発

エンジニアリング
推進

SRE&プラット
フォーム

デザイン

検索・推薦
システム開発

機械知性研究開発

アノテーション
システム開発

データ分析

LegalForce開発

AI契約審査プラットフォーム "LegalForce" の開発を通して、契約審査の品質向上と効率化を実現する。より細かいユーザーニーズに対応できるスマートな法務ツールを追求し、既存機能の成熟やさらなる新規機能開発を担う。
「LegalForce」製品サイト
将来的には日本発の自律型法務支援プロダクトとしてグローバルのLegal Techマーケットを牽引する存在を目指して、グローバル展開の第一歩を担う米国業課では、米国向けプロダクト"LegalOn Review"のエンハンス、新規プロダクト・機能開発に取り組んでいる。

LegalForceキャビネ開発

2つ目のプロダクトである、AI契約管理システム "LegalForceキャビネ"の開発により、締結後の適切な契約管理を実現する。契約管理の自動化・効率化やリスク管理に加えさらなる機能追加や改善、システム構築に取り組んでいる。
「LegalForceキャビネ」製品サイト
将来的にはあらゆるファイルを管理するAI搭載ストレージサービスとして、グローバルなストレージサービスと肩を並べるプロダクトを目指す。

エンジニアリング推進

Mission:LegalOn Technologiesのエンジニアリングの⽅向性を揃える

当社が提供するシステムやコンテンツの開発・運営における持続可能性とスケーラビリティを確保するための企画・開発業務(調査・施策立案・実行)を遂行する。
エンジニアリング文化の涵養や組織の最適化、プラクティスの共有とさらなる品質・生産性の向上、開発全体に関わる意思決定などを担う。

SRE&プラットフォーム

Mission:開発組織が迅速かつ信頼性の⾼い製品を提供し続けるためのプラットフォームとカルチャーを構築する

システムの信頼性、スケーラビリティ、パフォーマンスを確保する責任を担う。
特定の開発チームに深く入り込みチームやプロダクトの改善に取り組む「Embedded SRE」と、組織横断でSREプラクティスの普及促進や共通基盤の提供を行う「Dedicated SRE」の2つの役割で開発チームと連携し、開発生産性とプロダクトの回復力、セキュリティのさらなる向上を目指す。

デザイン

Mission:
・プロダクト開発における関係者全員が、ユーザー視点の開発ができる基盤をつくる
・製品横断で統⼀されたUXを提供する

さらなる製品のグロースと価値向上のため、PdMやエンジニアといったメンバーと併走して、サービス開発の上流から下流まで関わる。他部門(マーケティング、広報など)のデザイナー組織との連携も日々行っている。

検索・推薦システム開発

Mission:
・ユーザーが、必要な時に必要な情報に素早くリーチするのを⽀援する
・セキュアで安定した検索/推薦基盤の運⽤

急成長中の複数のサービスを支える、多岐に渡る検索および推薦機能の設計開発を担う。ユーザーに最高の検索体験を提供するために、複雑な課題の解決に日々取り組んでいる。

機械知性研究開発

Mission:⾃然⾔語処理や機械学習を活⽤し、製品のAIをつくる

自然言語処理・画像処理・機械学習等を用いて開発された様々な要素技術を自社Webサービスに機能として搭載するための、Web APIサーバ・アプリケーション、アルゴリズム、ソフトウェアツール等を開発している。

AIに関する先端技術に特化したエキスパートが結集した“LegalOn Technologies Research”チームでは、製品サービスを支える機械学習および自然言語処理技術をベースとした要素技術の研究開発を行っている。
LegalOn Technologies Research 研究業績リスト

アノテーションシステム開発

Mission:製品のコアデータを効率良く収集・加⼯・注釈できるデータパイプラインとアプリケーション基盤を整備し、AI機能の開発を⽀援する

製品に搭載されているAI機能を実現するためのデータを社内で利活⽤する部⾨に効率良く送り、同時にデータを使った様々な作業ができる基盤を整備している。それぞれの製品のコア機能を支える重要な役割を担う。

データ分析

Mission:
・データをもとに意思決定を⾏うアプローチが標準的な考え⽅となるように組織に浸透させる
・組織のあらゆるアクションに対してプロアクティブに動ける体制が恒常的に運⽤されている状態を⽬指す

社内のユーザーがビジネス、プロダクトデータを使用してKPI設計等の分析業務を推進できるように、データを集約、整備している分析基盤と専用のBIツールを提供している。

開発体制

Structure

Structure

技術スタック

Technology Stack

Technology Stack

開発本部共通

タスク管理: Jira

コミュニケーション: Slack, Google Meet

ナレッジ共有: Notion, Miro

デザインツール: Figma

LegalForce

バックエンド: Ruby, Hanami

フロントエンド: TypeScript, React, Emotion

スキーマ: Swagger (OpenAPI 3)

ビルドツール: Webpack

プラットフォーム: AWS

コンピューティング基盤: ECS (Fargate), Lambda

認証基盤: Auth0

データベース: MySQL Aurora, Redis, Amazon OpenSearch Service

CI/CD: GitHub Actions, CircleCI

ロギング: Datadog, Splunk

構成管理: Docker, Terraform

ヘルプデスク: Intercom

E2Eテスト: mabl, Playwright

メール受送信: SendGrid

監視: Datadog, Sentry

データウェアハウス: BigQuery

LegalForceキャビネ

バックエンド: Java 17

フロントエンド: TypeScript, React, React Query, Storybook

スキーマ: Swagger (OpenAPI 3)

ビルドツール: Webpack

プラットフォーム: GCP, Firebase

コンピューティング基盤: Cloud Functions

認証基盤: Firebase Authentication with Identity Platform

データベース: Cloud Firestore, Cloud SQL (MySQL)

CI/CD: GitHub Actions

ロギング: Datadog, Cloud Logging

構成管理: Docker, Terraform

ヘルプデスク: Intercom

E2Eテスト: Playwright

メール受送信: SendGrid

監視: Datadog, Sentry

データウェアハウス: BigQuery

プロダクト共通コンポーネント(ドキュメント処理)

言語: Ruby, Java 17, JavaScript, Python, C#

フレームワーク:Vue.js (Nuxt.js), Rails

プラットフォーム: GCP

コンピューティング基盤: Cloud Functions, Cloud Run, GKE

データストア: Cloud SQL, Cloud Memorystore, Cloud Storage

アノテーションシステム

言語: Ruby, JavaScript

フレームワーク: Ruby on Rails, NuxtJS

プラットフォーム: GCP

コンピューティング基盤: GKE

データベース: Cloud SQL (MySQL)

認証基盤: AzureAD(OpenID Connect)

構成管理: Docker, Terraform

CI/CD: GitHub Actions

監視: Datadog, Sentry

データウェアハウス: BigQuery

ロギング: Datadog

ナレッジ共有: Lucidchart

検索システム

言語: Python, Java

プラットフォーム: AWS, GCP

コンピューティング基盤: ECS, GKE

構成管理: Terraform

監視: CloudWatch, Datadog

検索エンジン: Elasticsearch

データ分析基盤

BI: Looker

Web分析: Google Analytics

SFA: Salesforce

MA: Marketo

プラットフォーム: AWS, GCP

コンピューティング基盤: ECS

構成管理: Terraform

言語: Python, Go

データベース: Aurora

データウェアハウス: BigQuery

監視: Cloud Monitoring

ロギング: fluentbit, Cloud Logging

ELT: dbt, Fivetran, Digdag, Embulk, Cloud Dataflow

採用情報

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