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MNTSQ CompanyDeck

MNTSQ
July 20, 2023

MNTSQ CompanyDeck

MNTSQ株式会社の会社紹介資料です。

すべての合意をフェアにする。
テクノロジーで契約のありかたを変革するという挑戦

誰もがフェアな契約を一瞬で結ぶことができる世界を目指して。

私たちMNTSQ(モンテスキュー)は、機械学習テクノロジーと日本屈指の法律事務所の力を掛け合わせ、大企業の契約業務の変革を進めるAI SaaSプロダクトをつくっています。

MNTSQ

July 20, 2023
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  1. ©MNTSQ, Ltd. 1
    会社紹介資料
    2023/11/30 更新

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  2. ©MNTSQ, Ltd. 3
    すべての合意をフェアにする
    テクノロジーで契約のありかたを変革するという挑戦
    誰もがフェアな契約を一瞬で結ぶことができる世界を目指して。
    私たちMNTSQ(モンテスキュー)は、機械学習テクノロジーと日本トップローファームの力を掛け合わせ、
    大企業の契約業務の変革を進めるAI SaaSプロダクトをつくっています。

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  3. ©MNTSQ, Ltd. 4
    目次
    組織
    会社概要/歩み/メンバー構成とバックグラウンド/経営陣
    事業とプロダクト
    はじまり/事業の状況/MNTSQ CLM/これからの面白さ
    カルチャー
    VISION・MISSION・VALUE/自由と責任の文化/組織運営/ドキュメント文化と透明性
    働く環境
    福利厚生・社内制度
    選考フロー

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  4. ©MNTSQ, Ltd. 5
    組織
    ● 会社概要
    ● 歩み
    ● メンバー構成とバックグラウンド
    ● 経営陣

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  5. ©MNTSQ, Ltd. 6
    会社概要
    組織
    社名 MNTSQ株式会社(MNTSQ, LTD.)
    設立 2018年11月
    代表 板谷 隆平
    所在地 東京都中央区日本橋堀留町1-9-8 人形町PREX 5F
    資本
    業務提携
    8億円の出資及びリーガルリソースの提供

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  6. ©MNTSQ, Ltd. 7
    日本橋堀留町
    4thオフィスで増床
    2022/12
    歩み
    組織
    設立
    2018/11
    2019/2
    NO&Tでの
    実証実験を
    開始
    PKSHA Technologyと
    資本技術提携
    2019/3
    2019/6
    天翔 1stオフィス
    入居(4.2坪)
    1人目の社員入社
    NO&Tに
    プロダクト
    提供開始
    2019/7
    NO&T/
    PKSHAと
    資本業務提携
    2019/10
    2019/8
    岩本町
    2ndオフィスに
    移転(28.5坪)
    2020/3
    日本橋堀留町
    3rdオフィスに
    移転(100坪)
    東証一部(当時)
    上場企業との
    実証実験を開始
    2020/7
    2020/11
    大企業向けに
    プロダクト
    提供開始
    2022/8
    日本橋堀留町
    4thオフィスに
    移転(158坪)
    初の受注
    トヨタ自動車
    に導入
    2020/12
    2022/6
    50人目の
    社員入社

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  7. ©MNTSQ, Ltd. 8
    メンバー構成とバックグラウンド
    組織

    103

    2023年11月現在
    (取締役含む)
    プロダクト 36名
    リーガル 7名
    ビジネス 38名
    ● PdM
    ● プロダクトデザイナー
    ● エンジニアリングマネージャー
    ● ソフトウェアエンジニア
    ● サーチエンジニア
    ● アルゴリズムエンジニア
    ● SRE
    ● QA
    ほか業務委託パートナー数名
    ● リーガルコンサルタント
    ● リーガルプロフェッショナル
    ● アノテーションスタッフ
    ● コンサルタント
    ● マーケティング
    ● セールス
    ● CRE
    ● 事業開発(BizDev)
    プロダクトを形にする
    企業法務とテクノロジーを架橋する
    顧客の業務変革とプロダクトの進歩を
    高速で実現し続ける
    コーポレート 18名
    ● HR(採用・人事・組織)
    ● コーポレートエンジニア
    メンバーの成長を支え、
    自らも成長できる組織作りを

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  8. ©MNTSQ, Ltd. 9
    メンバー構成とバックグラウンド
    組織
    多様な経歴のメンバーが活躍しています
    業種/職種・経験 企業
    ● IBM
    ● エクサウィザーズ
    ● クレイジー
    ● コミューン
    ● 損保ジャパン
    ● デロイト
    ● PKSHA Technology
    ● BCG
    ● マガジンハウス
    ● マッキンゼー
    ● セブンイレブンジャパン
    ● マクニカネットワークス
    ● LayerX
    ※一部抜粋
    ● Apple
    ● アルク
    ● Preferred Networks
    ● ウェルネット
    ● 気象庁
    ● アクセンチュア
    ● カカクコム
    ● Google
    ● Sansan
    ● 日本オラクル
    ● ユーザベース
    ● Autify
    ● トラボックス
    ● JapanTaxi
    ● 東芝
    ● マネーフォワード
    ● Ubie
    ● 富士通
    ● LINE
    ● リクルート
    ● クラスメソッド
    ● NTTデータ
    ● ワークスアプリケーションズ
    ● DDホールディングス
    ● アビームコンサルティング
    ● サイバーエージェント
    ● IT
    ● 戦略コンサル
    ● DXコンサル
    ● HRコンサル
    ● HR SaaS
    ● AI SaaS
    ● 受託AI開発
    ● ウェディング
    ● 教育向け基幹システム
    ● バックオフィス SaaS
    ● カスタマーセンター
    ● 産業用ドローンメーカー
    ● 医療プラットフォーム
    ● 建材メーカー
    ● 不動産
    ● SIer
    ● 自動車業界
    ● 小売・流通業界
    ● 事業再生
    ● 広告事務所
    ● 外資系メーカー
    ● ゲーム業界
    ● ロボットメーカー
    ● 酒造メーカー
    ● 会計事務所
    ● サイバーセキュリティ
    ● 法務部員
    ● 高校講師
    ● Webメディア
    ● ERPセールス
    ● スタートアップ
    ● メガベンチャー
    ● 法律事務所
    ● 弁護士
    ● フリーランス
    ● 起業家
    ● 飲食業界
    ● IaaS
    ● 金融・証券系

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  9. ©MNTSQ, Ltd. 10
    メンバー構成とバックグラウンド
    組織
    男女比 平均年齢 36.8歳

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  10. ©MNTSQ, Ltd. 11
    経営陣
    組織
    取締役 堅山 耀太郎
    PKSHA自然言語処理チーム
    Founder / 元取締役
    Founder / CEO
    板谷 隆平
    長島・大野・常松法律事務所(NO&T) 弁護士
    東京大学法学部卒業。在学中に司法試験に合格
    し、2014年に弁護士登録。同年にNO&Tに入所
    後、企業買収(M&A)、AI/IT等のテクノロジー
    関係のアドバイスに従事。同事務所で勤務する
    傍らMNTSQを創業。
    社外取締役 杉本 文秀
    長島・大野・常松法律事務所
    マネージング・パートナー
    社外取締役 藤原 総一郎
    長島・大野・常松法律事務所
    パートナー
    COO
    井上 翔介
    東京大学大学院 航空宇宙工学専攻修了。マッキ
    ンゼーアンドカンパニーに入社し、M&Aでのビ
    ジネスDDやメーカーでのオペレーション最適化
    PJを中心に従事。株式会社ACSLにて産業用
    ドローンの機体開発、国家プロジェクト、主要
    顧客のドローン導入PJなどに従事。2022年 COO
    としてMNTSQにジョイン。
    CFO
    永田達哉
    東京大学理学部数学科卒業。INSEADにてMBA取
    得。複数のコンサルティング会社にて、戦略策
    定・業務改善・M&AのFA業務などに従事。AI領
    域に特化したVCであるDEEPCOREにて投資・イ
    ンキュベーションに従事した後、AIスタートアッ
    プにCOOとして参画。2023年 CFOとしてMNTSQ
    にジョイン。

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  11. ©MNTSQ, Ltd. 12
    事業とプロダクト
    ● はじまり
    ● 事業の状況
    ● MNTSQ CLM

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  12. ©MNTSQ, Ltd. 13
    はじまり
    事業とプロダクト
    いち弁護士としての活動の限界
    目の前の契約書の穴を
    一つひとつ埋めていっても、
    自分一人でできることには
    限界がある
    自分は社会を
    よくできてはいな
    いのではないか…?
    一流の弁護士が持つ
    「ベスト・プラクティス」
    をより広く社会で
    活用していくには?
    MNTSQ共同創業者 安野貴博
    当時はPKSHA Technologyの
    自然言語処理チームのCEO/Founder
    2018年、
    危険条項検出
    プログラム
    開発に成功
    自然言語処理技術との出会い
    急速に進歩してい
    る自然言語技術を
    応用できないか?

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  13. ©MNTSQ, Ltd. 14
    事業の状況
    事業とプロダクト
    販売開始から1年強で
    多数の企業が採択
    業界を代表するプレーヤーの
    契約業務を変革
    ※一部抜粋

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  14. ©MNTSQ, Ltd. 15
    MNTSQ CLMは、最先端のテクノロジーで契約データを分析す
    ることで、事業部門による契約プロセスを高速化し、法務部門
    によるリスク管理を高度化します。
    契約解析技術では、契約業務への知見・データが提供価値の最
    大値を決め、機械学習テクノロジーがその可能性を広げます。
    MNTSQは大企業の業務を支えるリーガルテックを生み出すた
    め、「リーガル」と「テクノロジー」両方の最高品質を追及し
    たプロダクトづくりをしています。
    MNTSQ CLM
    事業とプロダクト
    契約や法務相談のドラフトから管理まで、契約ライフサイクルを一気通貫でサポート

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  15. ©MNTSQ, Ltd. 16
    MNTSQ CLM
    事業とプロダクト
    ドラフト
    審査交渉
    締結
    集約




    MNTSQ
    CLM
    MNTSQ
    自動ドラフティング
    MNTSQ
    案件管理
    MNTSQ
    Connect
    MNTSQ
    契約管理
    MNTSQ
    データベース
    ● 案件受付・アサイン
    ● 審査状況の「見える化」
    ● ノウハウの自動提案
    ● リスクの自動検知
    ● 審査履歴の自動登録
    ● 電子契約連携
    ● 紙データのAI-OCR
    ● 電子契約連携
    ● リスクマネジメント
    ● 契約台帳の自動作成
    ● 契約期限など自動アラート
    ● ナレッジマネジメント
    ● NO&Tナレッジの活用
    ● 法務情報の自動分析
    ● オペレーションコンサル
    ● 既存データの移行サポート
    ● メール連携
    ● SharePoint・Box連携
    ● 自社雛型+NO&T雛型での自動ドラフト
    ● 交渉ポリシー・解説文登録
    ● 案件に応じた叩き台を自動提案

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  16. ©MNTSQ, Ltd. 17
    MNTSQ CLM
    事業とプロダクト
    圧倒的な契約ノウハウ
    最先端の機械学習テクノロジー
    契約業務を一気通貫でカバー
    柔軟なオペレーション設計
    長島・大野・常松法律事務所がノウハウを公開・継続アップデート
    専任チームによるアルゴリズム開発 +
    圧倒的な学習用データ量
    契約の作成・審査・管理・ナレッジ化まで実施可能 +
    既存システムとの連携性
    大企業導入の豊富な実績を踏まえたオペレーションのコンサルティング +
    MNTSQ CLMのうち一部機能だけの活用も可能 +
    権限管理・ユーザ情報連携SSOなどの大企業向け機能

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  17. ©MNTSQ, Ltd. 18
    ©MNTSQ, Ltd. 18
    機械学習テクノロジー

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  18. ©MNTSQ, Ltd. 19
    契約書解析で何をしているのか
    秘密保持契約書
    MNTSQ株式会社(以下、甲とする)とモンテス太郎(以下、乙とする)はXXX業務(以下、
    本件業務とする)を遂行するにあたって、双方が開示する秘密情報の扱いについて次の
    とおり合意する。
    (定義)
    第1条 本契約において使用される語句の定義は次の通りとする。
    (1)「開示者」とは、本契約の当事者のうち、他方の当事者に本秘密情報を開示する者
    をいう。
    (2) 「受領者」とは、開示者から本秘密情報を受領する者をいう。
    (3) 「本秘密情報」とは、…
    2. 前項にかかわらず、次の各号の一に該当する情報は秘密情報に該当しない。
    (1) 取得した時に既に公知、公用となっていたもの
    (2) …
    (…
    第2条 …
    本契約の締結を証するため本書2通を作成し、甲乙記名押印の上、各1通を保有する。
    2020年1月1日
    ..
    NER(Named Entity Recognition)
    文書分類
    パッセージ分類
    構造解析
    照応解析
    例えばどのような種類の契約書なの
    かを分類するなど、契約書全体の性
    質をさまざまな角度から検討します
    タイトルの場所や、署名欄の検出と
    いった契約書全体の情報から、「こ
    の箇条書きはどの文の下位に属する
    のか」といった情報まで様々な分析
    を行います。例えば、以下のような
    条項の木構造を抽出したりします
    契約書では定義された単語を参照し
    たり、他の条項を参照することが頻
    繁に起きます。こういった参照を解
    決するようなタスクもあります
    人間は各条項をコンセプトとして捉
    えています。例えば「反社会的勢力
    に関する条項」を探したい、といっ
    た要望に答えられるように条や項に
    さまざまなタグを付与したりします
    誰がいつ契約を結んだか、どれくら
    いの期間有効な契約なのかなど、契
    約に関する基本的な情報を検出する
    のに、NERタスクを解くことは欠か
    せません
    そのほか
    さまざまな解くべき
    タスクが存在します

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  19. ©MNTSQ, Ltd. 20
    機械学習から見た契約書データの特徴とは
    明確な構造・意味をもち
    解析しやすい
    ● (基本的には)第三者が見ても意味が明確に
    わかるように書かれている
    ● 条、項、号といった単位で構造化されている
    ● 契約書の作成には非常にコストがかかってい
    るため、誤字脱字が少ない
    過去にあまり取り組まれて
    こなかった領域
    法務に関するパブリックデータはあくまで法
    令データのようなものが中心で契約書データ
    は利用しづらく、研究や先行事例が少ない
    ほどよい
    クローズドドメインさ
    法律や習慣によって書かれる内容、使われる
    言い回しがある程度決まっている、機械学習
    等だけではなく、法的なドメイン知識を構造
    化しモデルに落とし込むなど様々なアプロー
    チが可能であり、工夫のしがいがある

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  20. ©MNTSQ, Ltd. 21
    MLOps的な挑戦も
    ● どうデグレを防ぎつつ、モデルを更新していくか、ライブラリな
    どのアップデートに対応していくか
    ● パイプラインやモデルの高速化、メモリの省力化などのパフォー
    マンスイシュー
    ● ソフトウェアやデータの更新に追従するための実験管理の高度化
    大量のモデルを組み合わせた複雑なパイプラ
    インをどのように維持・改善していくか
    ● リーガルのアノテーションコストは高く、教師データは貴重
    ● アノテーション効率をソフトウェアの力でどうあげていくか
    ● アノテーション資産をどう貯めていき、ソフトウェアの更新に追
    従させるか
    効率的なアノテーション環境を
    どう提供していくか

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  21. ©MNTSQ, Ltd. 22
    リーガルと機械学習のコラボレーション
    研究開発契約の定義はxxです。教師データはこちら
    お互いの仕事と重要な基礎知識を理解し、教え合いながら精度向上に取り組みます
    モニタリング
    *リーガルチームもアルゴリズムの概要は理解しています。
    試行錯誤
    初期調査
    理解。やってみます!
    今回はaaとbbを組み合わせてモデルを作ってみました
    *。人間とモデルで判断が違うように見える部分はこの
    あたりです
    言われてみれば、定義が曖昧ですね。精緻化して教師
    データも修正します!
    研究開発契約でも「発明」という単語があると機械がラ
    イセンス契約と判断してしまうんですよね。
    それでは「発明」をストップワードにしてみます。*
    現状の技術では判定困難な事例をリスト化しました。
    これレアケースだし重要度低いので教師データから外し
    ましょう。
    *機械学習チームも法的な判断ロジックを理解してアルゴリ
    ズムを提案・開発します
    実案件で精度検証すると Precision X%, Recall Y%* でし
    た。想定よりちょっと低いですね。
    怪しい事例をピックアップしました!
    画質粗すぎでOCR精度が低い.. もう少し補正がんばりま
    すか。
    *リーガルチームも精度指標を理解しています
    異常寄りな事例なので優先度は中程度かと。
    リーガルチーム
    機械学習チーム

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  22. ©MNTSQ, Ltd. 23
    ©MNTSQ, Ltd. 23
    リーガル

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  23. ©MNTSQ, Ltd. 24
    リーガルコンサルタント
    企業法務の経験を最大限に活かし、
    大企業の法務・契約業務の変革を顧客とともに推進
    自社プロダクト・サービスの導入コンサルティングを行ない、日本経済を牽引するトップ企業の契約実務の変革に直接貢献でき
    ます。リーガルの経験をベースにビジネスサイドへキャリアを拡張することができる貴重なポジションです。
    契約
     審査などの
    自社法務
    法務書類の
    分類・
       ラベリング方針の
      策定と精緻化、
    その前段の
      リーガルリサーチ
    顧客からの要望・
    指摘を踏まえた
     プロダクトに
    対する
      フィードバック
     社内の営業や
      開発を巻き込んだ
    業務推進
    システム導入に
    おける社内外の
    関係者を
    巻き込んだ
    プロジェクト
    マネジメント
    その姿の実現に
    向けた
     プロダクトや
       サービス展開、
       既存システムへ
    の連携、
      オペレーションを
    顧客に提案
    課題発見・
    施策立案・仮説検証など
    「大企業における
    契約領域のあるべき姿」を
    顧客とともに定義する
    コンサルティング

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  24. ©MNTSQ, Ltd. 25
    大企業の契約業務で活用されるプロダクトづくりを担うことから、高度に法的な素養が要求される仕事です。法的な素養や思考
    能力を活かして、大手企業の契約実務を変革するプロダクト開発にコミットする、クリエイティブなポジションです。
    リーガルリサーチ、
    社内法務
    (契約審査、知財管理、
    登記業務など)
    顧客対面業務
    (ヒアリング、
    機能説明、
    要件すり合わせなど)
    その他価値仮説・
    機能要件に関する
    インプット、
    リサーチ、
    ディスカッション、
    開発
    契約書
    ドラフティング
    システムの
    要件定義・開発
    法的・実務的な側面から、
    機械学習アルゴリズムの要件定義・
    データセットの作成
    リーガルプロフェッショナル
    法的知識やノウハウを最大限に活かし、エンジニアと協働して
    自社のプロダクトを開発・改善

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  25. ©MNTSQ, Ltd. 26
    ©MNTSQ, Ltd. 26
    プロダクト開発

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  26. ©MNTSQ, Ltd. 27
    「複利で効く打ち手に投資する」開発文化
    ドキュメント化で
    情報ギャップをなくす
    ドキュメントはmarkdownで管理されており、
    PullRequestでチェックが入るため、属人化を
    防いでいます。
    TerraformやCodeDeployを
    利用したデプロイ自動化
    AWSインフラは全てをTerraform化しており手
    作業を極力排しています。特定ブランチに
    マージすれば自動でデプロイされます。
    Circle CIやGithub Actionsを
    活用したテスト自動化
    最初期から自動テストに取り組んでいます。
    書く価値があるテストを効率的に実施してい
    ます。
    全体の10%~15%の時間は常に開発効率に投資しています

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  27. ©MNTSQ, Ltd. 28
    隔週日曜のデプロイのタイミングを起点として、2週間1サイクルのリズムで開発
    DAY 1
    前サイクルの振り返り
    今サイクルの目標設定
    前サイクルを振り返りつつ、PdMと相談しながら次のサイクルでどのIsuueに取り組み、どの
    水準に到達することを目標とするか、すり合わせをします
    DAY 5
    Weekly Sync
    エンジニアが参加する週例会(30min)にて、途中の進捗状況を全体で共有しながら、臨機
    応変に目標やタスクのアサインの調整を行ないます
    DAY 6-8
    Review
    2週目の前半からは、すでに提出されたPull Requestをおたがいにレビューしながらコードの
    品質を高めることを目指します
    DAY 8
    コードフリーズ
    デプロイ週の木曜日朝がコードフリーズのタイミングとなります。この時点でメインのブラ
    ンチにマージされたPull RequestがQAの対象となります。
    DAY 9-10
    QA
    自動テストに加え、手動テスト、全社ロールプレイを通じて動作の確認や期待クオリティを
    満たせているかどうかなどのチェックを行ないます
    隔週日曜日
    デプロイ
    持ち回り制で日曜日にデプロイ作業を行ないます。1-2ヶ月に1度ほどは日曜の出勤が発生し
    ますが、規定のルールに基づいて代休を取得できます

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  28. ©MNTSQ, Ltd. 29
    エンジニアの開発タスクは、全社戦略や長期スケジュールとすり合わせながら、
    具体的に取り組むべきIssueをPdMが特定
    Lean Canvas
    product
    discussion
    メンバーの
    誰でも
    Issue Raiseが
    歓迎されます
    組織・事業 Issues
    Issue
    Raise
    全社戦略
    ドメイン別ありたい姿
    PR
    長期開発
    スケジュール
    参照
    短期開発
    スケジュール
    プロダクト Issues
    Issue
    Raise
    ビジネス要件
    調整カンバン
    開発タスク
    調整カンバン
    PdM sync
    振り分け
    開発仕様
    ドキュメント
    一部主要機能に
    ついては、
    PdM・Designerが
    仕様や要件を
    事前にまとめます
    当サイクルの
    開発タスクとアサイン表
    抽出
    PdMはスケジュールと
    開発タスクのカンバンを
    見ながらアサインを検討
    します
    リリースノート
    手動まとめ
    #product-feedback
    new issueへ
    プロダクトコード
    利用ログ
    使われ方分析で
    new issueへ
    具体化
    具体化
    開発決定
    一部を詳細化
    手動sync
    参照して開発
    全社ロープレ会(定例)
    ユーザーが活用
    具体化・詳細化
    開発・デプロイ

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  29. ©MNTSQ, Ltd. 30
    適切なタイミングで設定される振り返りにより、チームとしての学習を促進
    様々な振り返りが行われている様子
    (Google Driveで“KPT”と検索した結果)
    振り返りはGoogleドキュメントを使ってお互い
    コメントを入れた後に対面で実施するスタイル

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  30. ©MNTSQ, Ltd. 31
    用途に合わせて攻め・守りのバランスを意識した技術とサービスを採用
    frontend /
    backend
    ML / NLP monitoring
    test / CI
    communi-
    cation
    infra
    db /
    container
    design

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  31. ©MNTSQ, Ltd. 32
    社内ロールの多様性
    MNTSQでは自分の専門領域に軸足を置きつつ、新しい領域へ挑戦することを歓迎しています
    例:SRE→CREへのロールチェンジ
    プリセールス兼務で入社後、顧客への導入の技術支援を直接担
    当することで価値提供を最大化できると考えCREへ転身
    チーム間やサービス内の余白に向き合い、既存の職種にとらわ
    れず、自身で新しい課題・ロールを見出して取り組めます
    その他の例:
    Backend Engineer → PdM
    Backend Engineer → 検索エンジニア(兼務)
    パラリーガル → Backend Engineer(兼務)

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  32. ©MNTSQ, Ltd. 33
    プロダクトは全社でドッグフーディング
    自社でも
    契約の実務に
    MNTSQ CLMを
    使っています
    コメントを折りたたむ操作をコメント上部で
    もできてほしい
    細かい点が気になるシリーズなのですが、プ
    ロダクト内のメッセージについて、文末の
    「。」があるものとないものがあるのが気に
    なります。
    契約書をダウンロードすることなく比較でき
    る機能があると便利だと思います。
    いち利用者として
    フィードバックしたり
    プロダクトの価値の
    理解に役立てています

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  33. ©MNTSQ, Ltd. 34
    法務ドメインの
    専門性を考慮した
    拡張可能な設計
    挑みがいのある面白い課題に一緒に取り組んでください
    外部サービス
    との連携
    エンタープライズ
    レベルの
    セキュリティの
    高度化
    機械学習
    関連部分の改善
    (解析パイプライン/MLOps)
    開発効率を上げる
    DevOps
    業務の現場の
    ユーザーが
    より使いやすい
    検索体験

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  34. ©MNTSQ, Ltd. 35
    ©MNTSQ, Ltd. 35
    ビジネス

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  35. ©MNTSQ, Ltd. 36
    ビジネスチームのフォーメーション
    Sales
    大企業のステークホルダーに
    対してサービス提案から契約
    までを行なう
    CS
    法務・契約業務の変革を
    顧客対面の最前線で
    推進していく
    Biz-dev
    経営戦略の立案、
    オペレーション構築などの
    事業開発を担う

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  36. ©MNTSQ, Ltd. 37
    導入検討の背景や業務上の課題を深く掘り下げ、最善のソリューションを提案するチームです。マーケティング、アプローチ戦
    略やリード獲得施策の検討、中長期的な関係の構築そして契約締結までの一連の営業活動に責任を持ちます。
    Sales
    大企業のステークホルダーに対してサービス提案から契約までを行なう
    顧客ステークホルダーの
    開拓・交渉
    顧客ニーズの分析
    課題解決への施策立案及び提案
    クロージングまでの顧客折衝
    コンサルタントチームを
    はじめ
     リーガルチームや
    エンジニアチームと
    連携した業務推進
    社内の各チームへ向けた
    プロダクトやサービスの
    フィードバック

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  37. ©MNTSQ, Ltd. 38
    発展途上で不確定性が高いリーガルテックの市場環境、顧客の声、競争状況などを定量と定性の両面から分析し、事業戦略を磨
    き上げていくと同時にオペレーションにも深く関与します。
    Biz-dev
    経営戦略の立案、オペレーション構築などの事業開発を担う
    マネジメント
    向け
    各種レポート
    作成
    KPI設計や
    トラッキング基盤の
    整備
    既存事業や
    導入
    プロジェクト
    の高品質化・
    効率化の支援
    中~長期の
    ロードマップ
    の策定
    事業拡大
    フェーズに
    おける
    経営戦略・
    事業戦略の立案

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  38. ©MNTSQ, Ltd. 39
    CS
    法務・契約業務の変革を顧客対面の最前線で推進していく
    プロダクトと自身のスキルセットをかけ合わせて顧客の課題を発見、社内外の関係者を巻き込んで理想の姿を実現します。
    アカウントマネージャーとしてセールスを通した価値提供の視点も持ち、継続的にプロダクトを磨き上げる役割も担います。
    システム導入における
    社内外の関係者を
    巻き込んだ
    プロジェクトマネジメント
    ステークホルダーとの
    顧客折衝
    その姿の実現に向けた
    プロダクトやサービスの展開、
    既存システムとの連携、
    オペレ―ションの提案
    課題発見・施策立案・
    仮説検証などの
     コンサルティングを通した
    「大企業における
    契約領域のあるべき姿」
    の定義

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  39. ©MNTSQ, Ltd. 40
    CRE
    CRE=Customer Reliability Engineer/顧客信頼性エンジニアリング
    大企業のオペレーションを変革する顧客チームとともに、技術的な側面をサポート
    MNTSQでは、セールスやサービス導入の支援、テクニカルサポート、サポート品質向上を行うチームをCREと定義しています。
    Salesチームと連携して、
    システム/セキュリティ面で
    安心してMNTSQを選んで
    いただけるようにサポート
    CSチームと連携して、
    サービス導入をサポート
    サービス導入を
    より良い体験に変えていく
    顧客環境で
    発生している問題の解決
    安心して
    サービスを使い続けられる
    サポートプラットフォームの構築
    プリセールス領域 CSエンジニア領域 テクニカルサポート領域

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  40. ©MNTSQ, Ltd. 41
    CRE
    CRE=Customer Reliability Engineer/顧客信頼性エンジニアリング
    大企業のオペレーションを変革する顧客チームとともに、技術的な側面をサポート
    MNTSQでは、セールスやサービス導入の支援、テクニカルサポート、サポート品質向上を行うチームをCREと定義しています。
    ●Salesチームと顧客商談に参加し
    システム/セキュリティ、
    技術面でお客様に安心を提供
    ●顧客が求めている要件、
    あったらいいなをプロダクチームに
    FBしプロダクトの改善に貢献
    ●導入プロジェクトに技術担当メン
    バーとして参加し、データの初期移
    行や環境設定を実施
    ●サービス導入の仕組みの改善やプロ
    ダクトチームへのフィードバック
    ●サービスの挙動や仕様に関する技術
    的な調査と回答の作成を中心とした
    問い合わせ対応
    ●各チーム向けのFAQの作成/運用、
    問合せレスポンスの向上に貢献
    プリセールス領域 CSエンジニア領域 テクニカルサポート領域

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  41. ©MNTSQ, Ltd. 42
    これからの面白さ
    日本のレガシーな基幹システムを
    最高のUXのSaaSに
    変えていくチャレンジ
    事業とプロダクト
    NLPなどのテクノロジーが
    コア・コンピタンスである
    プロダクトづくり
    超大企業向けSaaS
    というユニークな存在
    部署を横断して1企業あたり
    最大8万人規模のユーザー
    受託ビジネス
    なし
    プロダクト企業である
    ことへのこだわり
    個社カスタム
    なし
    ユーザーが真に求める
    標準化に徹底して取り組み
    全社で
    プロダクトへ
    BizもSalesもプロダクトにFB
    決めごとはすべてGitHubで透明

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  42. ©MNTSQ, Ltd. 43
    カルチャー
    ● VISION・MISSION・VALUE
    ● 自由と責任の文化
    ● 組織運営

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  43. ©MNTSQ, Ltd. 44
    VISION ・MISSION・VALUE
    カルチャー
    すべての合意を
    フェアにする
    テクノロジーで
    契約のインフラをつくる
    自由と責任の文化
    Vision
    (なんのために)
    Mission
    (なにをする)
    Value
    (どのような価値観で)

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  44. ©MNTSQ, Ltd. 45
    自由と責任の文化
    カルチャー
    全メンバーで、あなたがVisionの実現のために最大限のインパクトを出せる環境(=自由)を創り出す。
    だから、あなたはVisionの実現のため能力の限りを尽くして最大限のインパクトを出してほしい(=責任)
    Be
    Professional
    責任をもって、
    自由を行使する
    Best
    Practice
    コラボレーションによって、
    最高の契約実務を実現する
    Challenge
    Ourselves
    自ら課題を発見し、
    自ら理想を実現する
    Crystal
    Clear
    メンバーが、事業情報を 
    すべてアクセス可能にし、
    理解する

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  45. ©MNTSQ, Ltd. 46
    組織運営
    カルチャー
    領域横断的コラボレーション
    MNTSQでは、法律・自然言語処理技術・セールス・コン
    サルタント、開発、コーポレートなど全員が、知識や経験
    を集結させてプロダクトを開発しています。様々な職種の
    メンバーが、領域横断的にコラボレーションを重ね、まだ
    答えがない「日本の大企業の契約業務全体(=ビジネス活
    動そのもの)をどうよくできるのか」というテーマに対し
    て、チームでチャレンジしています。

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  46. ©MNTSQ, Ltd. 47
    組織運営
    カルチャー
    新しいチャレンジやキャリアシフト
    自身の専門領域に軸足をおきつつも領域を広げる挑戦も歓
    迎しています。チーム間・メンバー間の余白を積極的に見
    出して、ご自身で新しいロールを作り出すことも可能で
    す。

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  47. ©MNTSQ, Ltd. 48
    組織運営
    カルチャー
    オンボーディングの充実
    会社の文化や価値観を理解するため、個人のWillと会社の
    方向性のフィットを確認するため、領域横断的コラボレー
    ションの垣根を下げ、着実にパフォーマンスを上げられる
    状態へスムーズに移行できるようにするため、入社時のオ
    ンボーディングプロセスを整えています。
    また、メンターが一人ひとりにつき、フォローアップしま
    す。

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  48. ©MNTSQ, Ltd. 49
    組織運営
    カルチャー
    組織づくりに関われる
    これからの事業拡大に備え、中長期的な組織設計や制度の
    整備を進めているところです。組織設計のためのタスク
    フォース活動のほか、ディスカッションやアンケートへの
    参加を通して、制度や手法を決めていくプロセスに全社員
    が関与します。また、MNTSQでは全員が採用活動にも関
    わります。

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  49. ©MNTSQ, Ltd. 50
    ドキュメント文化を標榜するMNTSQでは、重要な意思決定とそ
    の理由、プロセスをすべてドキュメントに残します。全員が広
    く等しく情報にアクセスを持てるようにすることで、ベスト・
    プラクティスを全社で継続的にアップデートしています。
    組織を進化させ将来に渡って活用できる情報を体系化しストッ
    クする場所と、一度きりで捨ててしまえばよい情報を扱う場所
    を区別して大量の情報と向き合います。
    また、ドキュメントを活用した非同期型でのコミュニケーショ
    ンを、同期型のコミュニケーションと使い分けることで、より
    効率的なコラボレーションを実現します。
    正しい情報へのアクセスを保つドキュメント文化
    事前にドキュメントに
    目を通し、コメントし
    たのちに同期でディス
    カッション
    ストック情報は
    ドキュメントで資産化

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  50. ©MNTSQ, Ltd. 51
    会社の決めごとは、すべてGitHubにPRを出すことによって管理、過去の経緯をふくめてメンバー全員がアクセスできます。
    プライバシーに関するようなセンシティブなものを除き、公開された状態でやりとりを行います。経営会議にも社員なら誰でも
    出席できます。社内チャットのDMは推奨していません。
    入社時期や職種によって情報ギャップが発生しない、オープンなカルチャー
    SlackのPublic Channel率は80%〜90%を維持
    Public率が高いと
    知識の属人化が起きにく
    くなり、職場の心理的安
    全性が高いことの指標に
    もなると言われています
    就業規則もGitHubで管理。後からでも議論を追えます

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  51. ©MNTSQ, Ltd. 52
    働く環境
    ● 福利厚生 ・社内制度

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  52. ©MNTSQ, Ltd. 53
    ハイスペックチェア
    集中力や健康に直結するものとして、ハイス
    ペックチェアを貸与。複数のタイプから、自
    身の姿勢のクセや体格に応じたチェアを選ぶ
    ことができます。
    福利厚生・社内制度
    働く環境
    フルフレックス制
    コアタイムがなく、子育てやプライベートの
    都合に合わせ、パフォーマンスをあげやすい
    バランスを自身で決められます。
    入社時から有給付与
    入社時に13日の有給休暇を付与。有給は業務調
    整ができていればいつでも取得できます。年
    末年始・祝日はお休みです。
    通勤交通費
    オフィス通勤の交通費を月額5万円まで支給し
    ています。
    関東ITソフトウェア健保
    会社負担での人間ドック受診やインフルエン
    ザ予防接種への補助、各種検診や保養施設の
    利用もできます。
    ハイエンドなPC
    メモリ32GB以上のMacまたはWindowsから選択
    できます。
    出産育児休業制度
    2022年10月の制度改定を受け、産後パパ育休、
    育休の分割取得も可能です。
    オフィス環境構築支援
    大型ディスプレイ、マウスやキーボードな
    ど、自身の生産性が上がるものを予算内で整
    えることができます。
    リモートワーク
    月10日の出社を目安に、自宅からのリモート
    ワークが可能です。感染症拡大などのタイミ
    ングなどでは柔軟に対応しています。

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  53. ©MNTSQ, Ltd. 54
    候補者体験を大事に、納得度の高いプロセスを重視しています
    おおよそ2〜4週間を見込んでいますが、候補者のかたのスケジュールやスキルによって調整します。
    ポジションにより課題・コーディングテストがあります。
    選考フロー
    カジュアル面談
    MNTSQのことを
    知っていただく場
    1次面接
    課題・ディスカッションを
    通して、職種ごとの
    スキルをチェック
    最終面接
    役員とお話しいただき
    お互いのフィットを確認
    オファー
    会社が提供できること
    候補者様に期待すること
    をお伝えします
    リファレンス
    チェック
    バックグラウンド
    チェック

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  54. ©MNTSQ, Ltd. 55
    https://careers.mntsq.co.jp/
    興味をもってくださったら、ぜひお話ししましょう!

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