Upgrade to Pro — share decks privately, control downloads, hide ads and more …

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
Tweet

More Decks by MNTSQ

Other Decks in Business

Transcript

  1. ©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
  2. ©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
  3. ©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
  4. ©MNTSQ, Ltd. 8 メンバー構成とバックグラウンド 組織 計 103 名 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
  5. ©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
  6. ©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。 社外監査役 杉本 文秀 長島・大野・常松法律事務所 代表 社外取締役 藤原 総一郎 長島・大野・常松法律事務所 マネージング・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。
  7. ©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?
  8. ©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

    管 理 分 析 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
  9. ©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
  10. ©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
  11. ©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
  12. ©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
  13. ©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
  14. ©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
  15. ©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
  16. ©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
  17. ©MNTSQ, Ltd. 29 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 今サイクルのプランニング チームごとに、前サイクルを振り返りつつ、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 1-5 Daily・開発 各チームで、マイルストーン中の進捗や設計・実装の相談事項を毎日のチームMTGで話しな がら開発を行います。認識合わせのためペアプロなども行われます DAY 6-8 Review・QA 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。マージされた内容はQA環境にリリースされテストされます DAY 8 リリース内容Fix デプロイ週の水曜に最後のQAリリースが行われ、リリース内容が確定します。この時点でメ インのブランチにマージされたPull RequestがQA・リリースの対象となります DAY 9-10 Regression・Dog Fooding 全体リグレッションテストと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
  18. ©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
  19. ©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
  20. ©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
  21. ©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
  22. ©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
  23. ©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
  24. ©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
  25. ©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)
  26. ©MNTSQ, Ltd. 51 リファラルご飯 友人・知人にMNTSQを知ってもらうための食 事費用の補助制度があります。 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8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。
  27. ©MNTSQ, Ltd. 52 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