バクラク事業部エンジニア向け採⽤資料 Bakuraku Engineering Team Deck ver.2025/11 

© LayerX Inc.　 2 contents 03 会社と事業紹介 About LayerX and Our Business バクラクの事業ドメイン Business Domains of Bakuraku 開発文化と組織 Our Engineering Culture and Team 技術 Technology AIによる“再定義” AI will redefine work 働く魅力 Life at LayerX 働き方・福利厚生・報酬 Work Style & Benefits 選考フロー Selection Process 06 15 22 31 37 46 53 

会社と事業紹介 About LayerX and Our Business 

© LayerX Inc.　 4 すべての経済活動を、 デジタル化する。 Mission ⼈類の未来をより良くする。 そのために私たちは、テクノロジーの可能性を探求し、 経済活動における複雑で⼤きな課題に挑む。 仕事や暮らしの中にある摩擦が解消され、 それぞれの創造⼒が発揮されている。 そんな希望あふれる優しいデジタル社会を、 未来に残していくために。 LayerXのミッション 

© LayerX Inc.　 5 すべての経済活動を、デジタル化する。をミッションに、 AI SaaS事業とAI DX事業を展開 バクラク 三井物産デジタル‧アセットマネジメント ソフトウェアを駆使したアセットマネジ メント‧証券事業を合弁会社にて展開 Ai Workforce ⽂書処理を中⼼とした、LLMの活⽤に よるプロセスのリデザイン AI SaaS事業 AI DX事業 経費精算、法⼈カード、請求書受取、 請求書発⾏、勤怠管理などの業務を 効率化するAI SaaSを開発‧提供 三つの事業 

バクラクの事業ドメイン Business Domains of Bakuraku 

© LayerX Inc.　 7 「バクラク」シリーズは、稟議、経費精算、法⼈カード、 請求書受取‧発⾏、勤怠管理などの業務を効率化する AIクラウドサービスです。 最先端のAIエージェントを組み込むことで、⼿⼊⼒や紙の管理などの 業務から解放し、従業員⼀⼈ひとりがコア業務に集中できる 新しい働き⽅を創造します。 中⼩企業から⼤企業まで、15,000社を超えるお客様の 働きやすい環境づくりと事業の成⻑を⽀援しています。 バックオフィスから 全社の⽣産性を⾼める 「バクラク」とは 

© LayerX Inc.　 8 Coming Soon AIエージェント HCM領域 (人的資源管理) 稟議・ワークフロー 領域 BSM / ARM領域 （債務・債権管理） Payment 領域 Coming Soon （※）2025年11⽉時点 「バクラク」の事業領域 

© LayerX Inc.　 9 ⽇本の労働需給ギャップは2040年に1,100万⼈ ⽇本では、少⼦⾼齢化の進⾏により、2040年には労働需給ギャップが約1,100万⼈に達すると⾒込まれています。 「バクラク」は、この深刻な⼈⼿不⾜という社会課題を、「業務の⾃動化」と「働く⼈の⽣産性向上」を通じて解決することを⽬指します。 ⻭⽌めが効かない、労働供給不⾜ リクルートワークス研究所 Works Report: 未来予測2040 労働供給制約社会がやってくる. https://www.works-i.com/research/report/item/forecast2040.pdf お客様への提供価値 

Value 信念 「バクラク」の⽬指す世界と、信念 Vision 働くをラクに。 ラクをもっと創造的に。 圧倒的に使いやすい プロダクトを届ける。 経営者から現場の⼈まで、企業活動のあらゆる場⾯に寄り添い 圧倒的に使いやすいプロダクトで業務を楽にする。 楽になったら、それをあたりまえにする。 あたりまえになったら、⼈はどんなに創造的でいられるだろうか。 そして、きっとその創造性が世の中をもっと⾯⽩くする。 あらゆる企業活動の時間やお⾦の無駄をなくし ⼈が、創造性を最⼤限に発揮しながら働く。 そんな社会を私たちは実現します。 ⽬指す世界 

© LayerX Inc.　 11 お客様が享受する メリット 圧倒的な使いやすさ 組織の強み システムが⼈に寄り添う 経営の意思決定を最適化 お客様が主語 圧倒的な実現⼒ ‧マニュアルなしで直感的に使⽤で きる操作性 ‧現場と管理部⾨の連携がなめらか になり、組織の⽣産性が向上 ‧バクラクシリーズの各サービスが シームレスに繋がる ‧業務そのものや、煩雑な意思決定 がなくなる ‧AIによる⾃動化で⼊⼒レスにな り、ミスや⼯数を削減 ‧今までの業務の延⻑で法対応がで きる ‧データを可視化し、意思決定や⾏ 動を最適化 ‧内部統制やガバナンスを強化 ‧AIのサポートで⽉次決算の早期化 と精緻化を実現 ‧主語は売上ではなく、常にお客様を起点に考え続ける ‧お客様に寄り添い、真摯に向き合い、課題を深く理解 して、他のサービスにはない価値を提供する ‧お客様に価値を提供するための「技術」と「組織」が 揃っている ‧外部環境の変化を素早くキャッチアップし、まず実験 する⾵⼟。実験した上で、本当に必要な価値のみを提供 する 「バクラク」の強み 

© LayerX Inc.　 12 株式会社NSグループ 経理財務部 部⻑ 本多様 コメント 「⼀番伝えたいのは、ガバナンスを強化したのに⼯数も従業員のストレス も減らせたということです。予算消化管理などチェック体制を強化すれ ば、通常は従業員の負担が増えるものです。ところが、バクラクでは逆に 軽減できました。その背景には“ユーザーが迷わず使えること”を第⼀にし た設計思想があります。実際に社員アンケートでも『ラクになった』とい う声が数多く寄せられています」 「AI-OCRの精度が⾮常に⾼く、請求書⽀払や経費精算の⼿⼊⼒はかなり⼯ 数削減できると⾒込めました。それ以外にも“使う⼈”を想って設計されて いる配慮を随所に感じました。欲しいボタンが欲しい場所に必ずあるの で、迷わず操作できます。必要な機能はあり、余計な機能は無い。だから マニュアルを⾒なくても直感的に使えるのです」 「さらに驚いたのは開発⼒でした。欲しいと思った機能が、数ヶ⽉後に実 装されていることがあります。開発⼒があるからといって、単に機能を⼤ 量に開発するのではなく、常にユーザーが迷わないように設計されている 点も強く評価しています」 年間1,116万円のコストカットと 5,184時間の工数削減を実現。 支払業務を一元化して従業員負担を大幅削減 https://bakuraku.jp/case/nsgrp/ ハニトー®で有名なカラオケパセラをはじめ、ホテル事業などを展開する株 式会社NSグループ。約5,000名の従業員が働く同社では、経費精算、購買申 請の効率化が課題でしたが、「バクラク」の導⼊により年間で5,184時間の 作業⼯数削減および、⼈件費などのコスト1,116万円の削減がグループ全体 で⾒込まれています。 “ ” 導⼊事例とお客様の声 

© LayerX Inc.　 13 バクラク勤怠の Slack連携で 勤怠申請・承認にかかる時間・工数の 大幅な削減を実現 https://bakuraku.jp/news/20250821/ 株式会社ヘラルボニーは、「異彩を、放て。」をミッションに、福祉を起点 として新たな⽂化を創造するクリエイティブカンパニー。以前は、打刻修正 が多発していましたが、「バクラク勤怠」導⼊後は、勤怠の申請‧承認が Slackから対応可能になり、申請‧承認にかかる⼯数が減少。勤怠締めの作 業が5分の1の期間に短縮されました。 株式会社ヘラルボニー ⼈事責任者  永⽥様 コメント 「バクラク勤怠」導⼊前は、打刻漏れや承認の遅れ、残業‧有休管理の煩雑 さが課題でした。選定軸はSlack連携と操作のシンプルさで、Slack上で完結 する点が決め⼿でした。 また、「バクラク勤怠」とSlackでのメッセージを連携させたことで「出勤 しました」「退勤します」のメッセージが、従業員同⼠の「おはよう！」 「おつかれさま！」のコミュニケーションを⽣むようになっていると感じま す。単なる事務作業ではなく、チームの温度が⾒えて、モメンタムを作れる スイッチの役割となっていると感じています。 今後も「バクラク」で、労務管理全体の可視化や、コンプライアンス強化に 向けた業務の効率化を進めていきたいと思っております。 “ ” 導⼊事例とお客様の声 

© LayerX Inc.　 14 「バクラク」は、経理や⼈事といったバックオフィス部⾨だ けでなく、営業や現場など、企業で働くすべての⼈の業務体 験を⽀えるプロダクトです。 ⽇本の会社員は約6,000万⼈（※）。そしてその多くが、1⽇ の約3分の1にあたる時間を仕事に費やしています。 私たちは、⼀⼈ひとりの「働く時間」の体験をより良くする ことで、⽇本中の⼈々が創造的な仕事に取り組み、⼈⽣をよ り豊かにできる社会を⽬指しています。 ※ 総務省統計局「労働⼒調査」（2024年） 「働く時間」の体験を改善し ⼀⼈ひとりの⼈⽣を豊かに to Cプロダクトで当たり前のユーザー体験を、 to Bプロダクトにも。 

開発⽂化と組織 Our Engineering Culture and Team 

© LayerX Inc.　 16 LayerX Tech Value 私たちは、お客様を第⼀に考え、「使われる価値」を創ります。良い作品 (アウトプット) ではなく、 良い価値 (アウトカム) を届けることに集中します。 アウトカムを最⼤化するためには、それを届ける速度が重要です。使われる価値のあるものを、シン プルに作ることに集中することが、速度を⾼めます。私たちは、仕様も組織もシンプルに保つこと で、爆速で物事を進めます。 ⾃ら意思決定し、周囲の異なる才能を結集することが、より良いアウトカムにつながります。私たち は、意思の⼒でコトを前に進め、職域を超えて橋渡しします。 これまでにないアウトカムを⽣み続けるため、技術を磨き、AIの⼒とともに創造⼒を⾼めることが重 要です。私たちは、技術を楽しみ続け、AIとともに新しい価値と⽅法を⾒つけます。 Outcome First Speed & Simplicity Lead & Collaborate Innovating with AI 私たちが⼤事にしていること 

© LayerX Inc.　 17 エンドユーザーに向けた普遍的な提供価値を届ける 業務‧作業が なくなる 初めて使う⼈でも 迷わない ⾃然に使っていて 気づいたら楽になる Point 1 Point 2 Point 3 ソフトウェアかオペレーションサービスに関わらず、「迷わず使えて仕事が楽になる」サービス体験が源泉に 「バクラク」らしい体験をつくるための3原則 

© LayerX Inc.　 18 レビュー会 お客様からの要望を拾い上げ、 PdM‧エンジニアが積極的に 開発計画に反映しています。 Slackの要望チャンネルを起点に、 「お客様の声 → 要望管理 → 開発 → リリース共有」 までの流れを⾃動化。誰でも要望を拾える‧⾒える‧ 活かせる仕組みを整備しています。 要望を拾う 1 要望を整理する 2 開発に反映する 3 Slackへの要望投稿 #要望収集チャンネル スプリントボード 要望リスト CS セールス リリース共有チャンネル リリース後はSlackで共 有し、CS‧セールスへ フィードバック。ユー ザーにもアップデートと して還元。 PdM‧エンジニアが定期 的にNotionを確認。要望 をグルーピングし、改善 すべきテーマを抽出。 セールス‧CSがお客様と の会話で得た要望を Slackに投稿。Zapierが Notionの「要望リスト」 に⾃動転記。要望はチー ム全体で共有され、誰で も確認できる。 各プロダクトのスタンプを要望投稿後に押すことで データベースに追記 バックログ お客様の声をプロダクト改善につなげる仕組み 

© LayerX Inc.　 19 異なるフェーズのチームが共存する Teams divided by “Phase” cut Core Product Team 各ドメインでの成⻑牽引 New Product Team 事業領域の拡張‧探索 Cross-Product Team Core/New 横断のプロダクト基盤 仮説を持ち、 ⾮連続な領域に挑戦 ⼤規模かつ複雑な領域で、 サービスグロースに挑戦 バクラクプロダクトを⽀える 事業領域の拡張‧探索 CEO室、個別のプロジェクト 各事業ドメインの成⻑牽引 ドメインカットな開発部 プロダクト基盤の構築 爆速なプロダクト開発の実現 アーキテクチャ設計‧ AI 基盤の提供 AI-BPO インテリジェンス BSM / ARM HCM Payment Business Spend Management（⽀出管理） Accounts Receivable Management (債権管理) Human Capital Management（⼈的資本管理） 決済領域 認証 / アカウント管理 Platform Engineering AI‧機械学習 データ QA 組織の構造 

© LayerX Inc.　 20 BSM 開発部 Payment 開発部 部 法人カード 債務管理 申請・経費精算 電子帳簿保存 請求書発行 勤怠 チーム HCM 開発部 請求書受領代行 債権管理 給与 CRE Core 部 チーム アカウント 基盤開発部 共通管理 QA 部 QA Cross API AI・ 機械学習部 機械学習 AI-OCR AI-UX Enabling SRE Platform Engineering 部 Data CEO 室 New 各チーム 2~6名のスモールチームで構成、 お客様の課題をスピーディーに解決していく。 ※2025年11⽉時点の情報 70 名以上 エンジニア総数 新規プロダクト バクラク事業部開発チームの組織図 

© LayerX Inc.　 21 事業成⻑、それを実現する開発組織づくりがミッションです。い ちエンジニアとしてはお客様の⼀次情報に触れ、機能開発も⾏い ます。お客様の価値が最⼤化するために必要とされる不確実な技 術領域や AI/LLM、Platform Engineering の技術をプロダクトに組 み込んで、バクラクな体験を作ることを⽬指しています。 @yoshiki / CTO 「バクラク」の新規プロダクトを爆速で⽴ち上げ続けています。 「越境したマインドを持つ少⼈数のチームが強い」という信念の もと、プロダクトマネジメント‧設計‧開発‧デザイン‧プロ ジェクトマネジメント、垣根なく全て⾏うことで新規開発を牽引 し続けています。前線でコードを書きまくっています。 @mosa / CPO 現在はCEO室の”Software Engineer”としてAIエージェント機能開 発の最前線で爆速で実装し続けています。技術トレンドを追い、 アーキテクチャや考え⽅が良い部分があれば、すぐに⾃プロダク トに取り⼊れ続ける⽣粋のソフトウェアエンジニア。とにかく実 装をして動かすこと、未開の技術を切り開くことが得意です。 @suguru / Principal バクラク事業におけるエンジニア組織マネジメントと全社におけ る情報セキュリティ、情報システムを管掌しています。エンジニア としてバクラク事業の SRE リードも務めており、事業課題やお客 様の課題を技術と組織の両⾯から解決できるよう活動していま す。 @kanny / CISO, VPoE, Head of SRE VP / Principal の役割 

技術 Technology 

© LayerX Inc.　 23 素早いプロダクト展開と細かな連携を両⽴するアーキテクチャ 素早いプロダクトのデリバリーと、シー ムレスな連携を両⽴して実現するための システムアーキテクチャを、AWS をはじ めとしたクラウド技術により実現。コン テナ‧サーバレス構成を積極的に取り⼊ れ、運⽤コストを最適化しています。 各プロダクトは Microservices として実 装され、フロントエンドが “GraphQL Gateway” を通して各プロダクト‧サー ビスと通信する API Gateway Pattern を 採⽤。全てのプロダクトのスキーマを GraphQL に統⼀することでデータを利⽤ しやすくし、プロダクトをまたいだ⾼速 な開発を実現しています。 「バクラク」のアーキテクチャ概要 

© LayerX Inc.　 24 Web Mobile ● TypeScript ● React ● Next.js ● Nuxt ● Vue.js ● Tailwind CSS ● Flutter ● Electron Desktop App ● Bolt for JavaScript Slack App ● Go ● Python ● Node.js Compute ● Amazon ECS ● AWS Fargate ● AWS Lambda Storage / Database ● Amazon Aurora for MySQL ● Amazon OpenSearch Service ● Amazon S3 ● Amazon DynamoDB ● Snowflake ● dbt ● GitHub ● GitHub Actions ● AWS CodeBuild ● Terraform ● Datadog ● Slack ● Notion フロントエンド バックエンド 開発基盤 インフラストラクチャ お客様に「最⾼の体験」を届けるための技術選定 

© LayerX Inc.　 25 LayerX 全社の⾏動指針として 「Bet AI」を掲げ、 部署を問わずAI活⽤を 積極的に進めています。 開発の⽀援はもちろんのこと、プロダクトにも積極的に AIを取り込み、新たなノウハウを蓄積しています。 たえまなく進化し続けるAI分野をキャッチアップし続け るため、新規サービスを素早く試すことができる予算制 度、データを安全に活⽤するためのガイドライン整備な どのサポート体制を拡充しています。 ● GitHub Copilot ● Claude Code ● Devin ● Greptile ● ChatGPT Enterprise ● Google Gemini ● Dify ● n8n ● Vertex AI ● Google Vision AI ● Amazon SageMaker ● Amazon Bedrock ● Azure OpenAI Service ● Azure Document Intelligence ● Langfuse ● LangGraph ● Mastra ● Strands Agents ● Temporal ● ClickHouse ● Meilisearch AIによる開発の⽀援 AIのプロダクト導⼊ プロダクトと開発の両⾯に、AI を積極利⽤ 

© LayerX Inc.　 26 AIエージェント 「AI申請レビュー」 は企業ごとの社内規程や過去の差し戻し データなどから⽣成したルールに基づき、経費精算や稟議を⼊⼒時点でレ ビューし、正しい申請をガイドすることで、ルールに基づかない申請をなく します。従来、多くの時間を割いていた差し戻し‧修正‧再申請‧再承認‧ 催促などの、本来必要ではない「ノンコア業務」を⼤幅に削減。申請者‧承 認者双⽅の時間を創出して⽣産性向上を実現します。 WOWな開発事例、開発者コメント バクラク申請「AI申請レビュー」 Case 1 解決するお客様の課題 松村 優也(@yu-ya4) / AI‧機械学習部 部⻑ 松本駿(@toshi1127) / AI‧機械学習部 AI-UX プロダクト開発チーム ⼤森貴通(@onsd_) / AI‧機械学習部 AI-UX プロダクト開発チーム 多様なお客様の「ルール」に沿ったレビューを、⾼い性能と再現性を両⽴して 実現することに挑戦しています。そのためには、AIエージェントに任せる部 分、機械学習を活⽤する部分、そして決定的なロジックで処理すべき部分を明 確に分解し、それぞれを連携させる仕組みが重要です。現在は LangGraph を⽤ いて、この分解された処理を安定的かつ再現性⾼く実⾏できる申請レビュー基 盤を構築しています。 Slide: https://speakerdeck.com/layerx/evolving-ai-ml-products-in-genai-era 申請作成の段階で「いかに社内規定に沿った申請をスムーズに作ってもらう か」に挑戦しました。AIエージェントの判定には誤りの可能性もあることを前 提に、申請者⾃⾝がレビュー内容を理解し、すぐに修正できるUXを設計してい ます。さらに申請中にリアルタイムでレビューを⾏うことで、⼿戻りを減ら し、ストレスの少ない体験を実現しています。 レビュー結果の信頼性を⾼めるため、「なぜその結果になったのか」を追跡で きるAIの可観測性が重要なテーマです。この課題に対して、バクラクとして初 めてLLMOpsツール Langfuse を導⼊し、AIの挙動を迅速に定量的に分析できる 安定した開発‧運⽤基盤を構築しました。 Blog： https://tech.layerx.co.jp/entry/stable-ai-agent-dev-with-langfuse 主な使⽤技術‧ サービス LangGraph, Langfuse, Azure OpenAI 開発者コメント 

© LayerX Inc.　 27 労働安全衛⽣法により義務化された客観的な労働時間の把握を実現。未払 い残業などの簿外債務を防ぎ、IPOに向けた正当性ある企業評価の基盤を ⽀援することで、企業の労務リスクとガバナンス課題を解決します。本機 能により、リモート勤務など柔軟な働き⽅における勤務実態把握がより正 確かつ簡単になり、未払い残業リスクの低減など勤怠管理の精度向上をサ ポートします。 WOWな開発事例、開発者コメント バクラク勤怠「PCログ」 Case 2 三上 ⼤河(@tiger) / HCM開発部 勤怠開発チーム 奥村 優哉(@convto) / アカウント基盤開発部 IDチーム ⼩杉⼭拓弥(@itkq) / Platform Engineering部 SRE 「PCログをどのように取得するか」という課題をデスクトップアプリによって 解決し、知⾒の少ないOS別コード署名にも取り組みました。Webアプリケー ション側のPCログ⼊⼒UIについてもユーザーがひと⽬でわかるデザインを追 求、実装しました。 Blog：https://tech.layerx.co.jp/entry/2025/09/08/142149 デスクトップで動くアプリケーションのため、認可の取扱が⼤きい論点でし た。プロダクトチームと連携して要求を確認しつつ、アプローチの整理から実 装までを担当しました。最終的には既存の OAuth 2.0 の仕組みを拡張し流⽤す ることで、安全かつ素早く必要な要求に対応することが出来ました。 Blog：https://zenn.dev/layerx/articles/8ed9a5671ff053 バクラク事業部で初めてデスクトップアプリケーションをリリースするため、 デリバリー⽅法やモニタリングに関するトピックを議論‧実装しました。 結果としてカナリアリリースの初採⽤事例となりました。 解決するお客様の課題 開発者コメント 主な使⽤技術‧ サービス Electron, Next.js, Ory Hydra, AWS, Datadog 

© LayerX Inc.　 28 Product 拡大するプロダクト規模への対応 サービスをまたぐ処理の パフォーマンス改善 多数のマイクロサービスにデータが分散した環境において、データの結合 (JOIN) やページネーションにかかるコストが増加しています。多様なユースケースに対 応するためのフィルタ条件など、パフォーマンスに影響を与えることも少なくあ りません。快適にプロダクトをお使いいただけるパフォーマンスを保ちながら、 プロダクト間連携をよりスムーズにしたいと考えています。 プロダクト横断のユーザー体験 と開発⽣産性の向上 複雑な業務課題の解決と「バクラクらしい」体験を両⽴するため、ユーザー体験 の⼀貫性を保つことが重要です。UI コンポーネントの抽象化やパターン化を推進 し、同時に⾃動テストやガードレールを整備していくことで、開発効率と品質を ともに改善していく必要があります。 なめらかなプロダクト連携を ⽀える品質保証 独⽴した複数のプロダクトが⾮同期に連携する環境において、企業のインフラと して安⼼してお使いいただける品質を担保し続ける必要があります。データ整合 性の監視やE2Eテスト戦略の策定などを通して、上流の変更が下流に波及するリ スクを制御し、システム全体の健全性を保つことが求められています。 Technical challenge（⽴ち向かう技術的な課題）~あなたと取り組みたいこと~ 

© LayerX Inc.　 29 AI/Machine Learning 「業務の自動運転」を実現するために 「⼈が使うSaaS」から 「AIが動くSaaS」への再設計 「バクラク」では、ユーザーの操作を待つのではなく、AI が⾃律的に業務を⾏う ような「業務の⾃動運転」を⽬指しています。API、データ構造、メモリ設計にと どまらず、認可システムや実⾏基盤などすべてを AI エージェントのために再設計 することで、他に例のないユーザ体験を⽣み出したいと考えています。 AIによる業務の信頼性向上 ⾃動運転のドライバーとして、バクラクが提供するAIエージェントには⾼い信頼 性が求められます。⾮決定的な出⼒を⾏うLLMだけに依存するのではなく、従来 の決定的なプログラムや機械学習モデルと組み合わせて活⽤し、エージェントに よる業務の精度を⾼めることが重要です。個々の課題を深く理解し、信頼性を⾼ めるための⼿法を⽣み出し、適⽤していく必要があります。 次世代のAI基盤構築 数千〜数万のAIエージェントを提供していくためには、LLMと機械学習モデルを それぞれ⾼い⽔準でスケールさせながら運⽤できる基盤が不可⽋です。全てのエ ンジニアがAI機能を開発するため、従来の機械学習開発のライフサイクルで⾏わ れていたような評価、デプロイ、運⽤基盤を作り上げ、広げていきます。 Technical challenge（⽴ち向かう技術的な課題）~あなたと取り組みたいこと~ 

© LayerX Inc.　 30 Platform 急成長を支える基盤 拡⼤する顧客規模とデータ量に 耐えるインフラの進化 バクラクのインフラ環境のほとんどはマルチテナントであり、複数の顧客データ を論理的に分割して処理しています。⼀⽅で従業員規模や運⽤⽅法など、その 「使われ⽅」は多様であり、特にデータベースは⼤きな影響を受けます。負荷の 影響を最⼩化して信頼性を⾼めると同時に、インフラにかかるコストを最適化し 続けるためのアーキテクチャを⽬指しています。 「爆速開発」を⽀えるデリバリ プロセスの最適化 プロダクトの成⻑とともに、それを⽀えるマイクロサービスも増加しています。 独⽴したプロダクトを⾼速に開発できるメリットを得られる⼀⽅、サービスをま たぐ開発における認知負荷、開発者環境やデプロイなどに新たな課題が産まれて います。これらを効率化するとともに、CI/CD 、QA などデリバリのためのプロセ ス全体を最適化し、⾼品質で⾼速な開発を⽀え続ける必要があります。 AIを前提とした開発基盤 LayerXでは、コーディングエージェントを⽤いた開発はすでに当たり前になり、 「AIを徹底的に使い、AIを⽣み出す」ことが求められるようになりました。レポ ジトリ構造やインフラ環境、データ基盤などをAIが働きやすいように整え、適切 に監視‧コントロールできるよう開発基盤全体をアップデートしています。 Technical challenge（⽴ち向かう技術的な課題）~あなたと取り組みたいこと~ 

AI による“再定義” AI will redefine work 

© LayerX Inc.　 32 AI 開発ツールは⼈の補助（近傍コー ドからの補完）から、⾃律的にコー ドを書く AIエージェントへ。 “⼈がスクラッチでコードを書く” 時 代からコーディングは全く別の仕事 となりました。 ソフトウェアエンジニアリングの現 場以外でも同様に、AI による “再定 義” が起きると確信しています。 2021/06 GitHub Copilot プレビュー公開 (GPT-3 派⽣、コーディング特化の Codex) ペアプログラマーが コンセプト 2022/06 GitHub Copilot 正式リリース コード補完 2022/11 ChatGPT リリース (GPT-3.5) 2023/03 Cursor（Anysphere）登場 ルールとコード⽣成 2024/12 Devin（Cognition）リリース リモート環境 Agents 2025/05 Claude Code（Anthropic）GA リリース Terminal 型のAgents AI による ”再定義” It’s betting that AI will redefine work ソフトウェアエンジニアリングは、新たな技術 (AI/LLM) の普及で⼤きく変化した 

© LayerX Inc.　 33 技術で コーポレート領域の ⾃動運転を⽬指す バクラク AI エージェントが⼈の代わりに ⾃律的に仕事をこなす。 企業に⽋かせないコーポレート領域の業務を 再定義します。 AI-Native SaaS として、 ソフトウェアトータルでの⾃動化体験を つくりあげます。 バクラク AI エージェント 

© LayerX Inc.　 34 バクラク AI エージェントの開発チーム Core Product Team Cross-Product Team BSM 開発部 HCM 開発部 Payment 開発部 Platform Engineering部: 開発リードタイムを最⼩化する AI‧機械学習部: 専⾨性の⾼いシステムを提供する AI-UX チーム: AI 機能に特化した開発 ※ Guild（ギルド）：特定の技術領域や関⼼事に対し、プロダクトやチームを 超えて継続的な議論や意思決定が必要な場合に有志で構成される共同体 1. 開発チームのコラボレーション プロダクト AI 機能の開発は複数チームでのコラボレー ション型で進⾏。AI-UX チームはバックエンドからユー ザーインタラクションまで含めた設計を⾏い、プロダク トチームと協働する。 2. エンジニアメンバー起点、開かれた意思決定 Bet AI Guild 組織横断での AI 開発活⽤の議論や実践を⾏う場 勉強会や発信 開発を通して得た学びを社内外に向けて共有 バクラク AI エージェント 

© LayerX Inc.　 35 バクラク AI エージェント AI エージェントのアーキテクチャ 1. ユーザーからの操作や外部イベント起点で、エージェントループの状態管理を⾏うワークフローを起動、ループ処理を開始 2. ループ内での LLM ツール実⾏は⾮同期ジョブキューに委譲され、ロングランニングタスクやエラータスクの再実⾏も可能 3. AIエージェントはループ処理だけでなくタイマーやユーザーシグナルでの割り込みにも反応、インタラクティブな振る舞いが可能 

© LayerX Inc.　 36 わたしたちの考え AI/LLMは、今後5年〜10年にわたって進化の中心となる技術です。一方、「本当に自分たちの仕事をより良く変えられるのか」と懐疑的な意 見があることも事実です。わたしたちは、LLMという技術を短期的な目線だけで過小評価しません 。AI/LLMが長期的に社会をより良く変え ることを確信しており、自分たちの未来を懸けています。 ⽬指す世界 私たちがAIで実現したい世界は、「人から仕事が奪われる」ような短絡的な未来ではありません。AIの力が助けとなって「 “働く”がラクにな る」世界です。AIと対立するのではなく、ともに創造的に働く未来を想像し、技術によって実現していきます。 わたしたちは、 AI がもたらすエンパワーメントは、 “⼈” に紐づくと考えます。 アマラの法則 「私たちは技術の短期的な効果を過⼤評価し、 ⻑期的な効果を過⼩評価する傾向がある」 > We tend to overestimate the effect of a technology in the short run and underestimate the effect in the long run. AI がもたらすエンパワーメント 

働く魅⼒ Life at LayerX 

© LayerX Inc.　 38 お客様への提供価値に こだわる爆速開発⽂化 知的好奇⼼が 満たされる環境 「お客様への価値提供」を最優先に、驚異 的なスピードで実装しデリバリする「爆速 開発」を徹底しています。ビジネス視点を 磨き、社会を変えるプロダクト作りを通じ て、エンジニアとして⼤きく成⻑できる環 境です。 「業務の⾃動運転」に向けて、機械学習やAI エージェントなどの先端技術を最前線で実装 しています。MLOps書籍の著者をはじめ国内 トップ⽔準の識者が集う環境で、知⾒を共有 し合いながら、最速でプロダクトに磨きをか けられます。 1. 3. 成⻑機会‧打席の 多さ 複数ドメインでの事業拡⼤により、難易度 の⾼い課題に挑戦する「打席」の数が増 え続けています。信頼できる仲間とスト レッチゾーンでの試⾏錯誤を繰り返すこと で、責任あるポジションや新領域に挑戦す ることが可能です。 2. 働く魅⼒ 

© LayerX Inc.　 39 お客様への提供価値に こだわる爆速開発⽂化 1. 「お客様への価値提供にこだわる」意識が強く、真にお客様に寄り添った提 案‧開発ができるエンジニアが集まっています。 また、バクラク事業部では「爆速開発」を体現する開発環境が整っており、お 客様からの要望をエンジニアに共有する⽂化が根付いています。週1回の「レ ビュー会」で開発した機能のデモを共有することで、お互いをリスペクトしな がら密に連携し、驚異的なスピードでの開発を実現しています。 プロダクトの完成度や機能の充実度も⼤切ですが、 それ以上に、「すぐに形になること」そのものが信頼に直結する のだと実感する場⾯がLayerXに⼊社してから多々ありました。 実装の速度が信頼を⽣む https://note.com/ta1m1kam/n/n20dd16fefd2f tiger/ @ta1m1kam note「とりあえず作る」がすべてを加速させる “ mosa / @mosa_siru 社内資料「開発速度が速い #とは」 https://speakerdeck.com/layerx/how-fast-is-the-dev elopment-speed 働く魅⼒ 

© LayerX Inc.　 40 成⻑機会‧打席の多さ 2. 「バクラク」シリーズは、BSM、HCM、Paymentといった複数ドメインで事業 を拡⼤しています。それと同時に、組織も「Core Product Team」「New Product Team」「Cross-Product Team」など、異なるミッションやフェーズ のチームが共存。半年に1つ以上のプロダクトリリースを実現するため、チーム 間での連携もとりながらダイナミックに機能開発を進めています。 また、今後も事業を多⾓化していく経営⽅針があるため、責任あるポジション や新しい技術領域へ挑戦できるような機会も増え続けていきます。 変化の激しい時代にリーダーがすべきは個⼈に対するマイクロマ ネジメントではなく、社内で挑戦できる「打席（機会）」の数を 増やし、イシューを明確にして渡すこと。 次世代リーダーを⽣む「打席」 を増やしていく https://note.layerx.co.jp/n/n4370546d4f1e CEO福島×COO福島 AI時代に事業成⻑を導く⼈材‧リーダーシップとは？ “ 働く魅⼒ 

© LayerX Inc.　 41 知的好奇⼼が 満たされる環境 3. 「バクラク」が⽬指す「業務の⾃動運転」の実現には、AIを体験のコア技術とし て据えることが⽋かせません。そのため、AIエージェントのアーキテクチャ設計 やLLMOps基盤の構築など、挑戦すべき技術課題が⼭積している状態です。 社内には、推薦システムやMLOps、Go、ソフトウェアテストなど様々な技術領 域の識者が多数在籍し、実践的な知⾒の共有を⾏っています。最先端の技術トレ ンドを追い、それを国内トップクラスの知⾒を持つ仲間たちと議論し、最速でプ ロダクトに実装して世に提案できる。そんな知的好奇⼼が満たされる環境です。 新しいツールや技術を試し、知⾒を共有しながら「最適解」をよ り早く⾒つけることができる。このスピード感こそ、LayerXで働 く⼤きな価値だとも感じています。 LLM時代だからこそ、 チーム戦が重要 https://note.com/serima/n/n99d613e23832 @serima note「LLM時代に、それでもLayerXで働き続ける理由」 “ 働く魅⼒ 

© LayerX Inc.　 42 エンジニアLT会（四半期ごとに実施） LayerXでは約3ヶ⽉に1回のペースで、技術の 幅を広げること、事業部を超えた交流を深め ることを⽬的として、有志によるエンジニア LT会を開催しています。LTの内容は、「技術 の話」以上の縛りはなくフリースタイルで す。オフラインの会場を⽤意しつつ、オンラ イン同時配信も⾏っています。また、予算を 確保して軽⾷とドリンクを⽤意し、ゆるやか な雰囲気で進⾏しています。 AIエージェント祭 (BetFest) 会社が次のフェーズに突⼊していく今、議論 や開発をさらに加速するために、「AIエー ジェント祭」というハッカソンを実施しまし た。⽬的は、「AI エージェントを開発すると はどういうことか」を、全てのエンジニアが ⼿を動かして理解することです。バクラク事 業部に所属する全エンジニアや他部⾨のエン ジニアも⼀部参加し、総勢70名ほどでAIエー ジェントについて学びました。 std_* チャンネル(Slack) study の略となる std チャンネルはAI、機械学 習、フロントエンド、Go、Coding Agentツール など様々。 意思決定のスピードを落とさないよう事業部ごとに開発組織は独⽴していますが、 エンジニア組織としての横のつながり、部⾨横断の交流機会も豊富に提供しています。 LayerX Machine Learning勉強会 機械学習エンジニアによる「LayerX Machine Learning勉強会」は、2023年6⽉に開始されて以 降、勉強会でのアウトプットが毎週公開されてい ます。 https://tech.layerx.co.jp/entry/2025/04/07/122151 https://tech.layerx.co.jp/entry/ai-agent-fest https://pages.layerx.co.jp/ml-study 知⾒を横展開 

© LayerX Inc.　 43 技術トレンドにフォーカスしたイベントを、頻度⾼く主催‧共催しています。 2025年は初の「技術書典」にも参加するなど、 エンジニアが⾃⾝の学び‧知⾒‧技術発信を⾏う機会が豊富にあります。 https://www.youtube.com/w atch?v=d3tpvRJXb1M AI Coding Meetup 当⽇の様⼦＠YouTube 技術コミュニティへの貢献、イベント主催 

© LayerX Inc.　 44 ブログ投稿数 (2025年〜) 登壇者数 (2025年〜) エンジニアブログ 累計PV 技術カンファレンス‧ 学会協賛数 (2025年〜) 技術書典 執筆者数 Developer eXperience Award OSS Sponsorship 5位 258 110万 78 22 17 2 登壇数 (2025年〜) 150 回 ⼈ PV 回 ⼈ 技術イベントの 主催‧共催数 (2025年〜) 62 LayerXの技術コミュニティへの貢献 | 数値でみる発信 

© LayerX Inc.　 45 https://github.com/itkq/hook-relay Protobuf から GraphQL の型定義を⽣成するツールです。backend と frontend がそれぞれに適した形式で通信しつつ、かつスキーマ⼆重管理 による知識の分断を防ぐことができます。これにより「1つの巨⼤なグラ フにバクラクシリーズの全てのドメイン‧知識を乗せる」という GraphQL Gateway 思想を推し進めるための基盤となります。 izumin / Enabling Webhookを統合するチーム開発を効率化するツールです。 ⼀元化したサーバーでWebhookを受け取り、各クライアントに WebSocketで配送します。 itkq / SRE Next.jsで、戻る‧進む‧画⾯遷移の際に「保存していない変更があります がよろしいですか？」の確認ダイアログをできるようにするライブラリで す。特にBtoBでは⾃動ではなくボタンでの保存がUIの要件になることが多 く、Next.jsのDiscussionsでも多数のリクエストがありました。海外での 利⽤も多いようで、2025年11⽉時点で500スターを越えています。 ypresto / Product Team dbt公式のdbt-snowflakeがサポートしていないSnowflakeオブ ジェクトをdbtで管理するためのCustom Materialization。 AlertやUDF、Stored Procedureをdbtで管理できるようになりま す。 civitaspo / Data Engineer https://github.com/proto-graphql https://github.com/LayerXcom/next-navigation-guard https://github.com/civitaspo/dbt-snowflake-materiali zations アイデアを実現する開発チーム | バクラク開発でも利⽤している OSS 

働き⽅‧福利厚⽣‧報酬 Work Style & Benefits 

© LayerX Inc.　 47 フレックスタイム フルフレックス制（コアタイムなし）。朝5:00-夜22:00の間で8時間勤務です。 育児と両⽴ 多くのメンバーが育児と仕事の両⽴に向き合っています。お⼦さんの送り迎えや家事などをルーティ ンとしてカレンダーに⼊れ、チームで共有‧協⼒しながら働いている社員が多く在籍しています。 出社率 エンジニアのオフィス出社率は20〜40%程度。新⼊社員のオンボーディングやオフラインイベント 開催⽇は、出社するメンバーが多い傾向にあります。同期的なコミュニケーションによる開発スピー ドを重視し、出社中⼼とする新規プロダクト⽴ち上げチームや、週1程度の出社推奨⽇を設けるチー ムなど、最適な働き⽅を各チームで設定しています。全社共通の出社⽇‧ルールは設けていません。 居住地 リモートワーク ⾸都圏だけでなく、全国からのリモートワークが可能です。（社員の約2割は⾮関東圏在住） 年に⼀度の全社総会、オフサイトのイベントなども⼤切にしており、その際の交通費や滞在費は会 社が負担します。（海外からのリモートワークは、現時点では対応していません）。 コミュニケーション Slack, Meet, Gather（バーチャルオフィス）などのツール利⽤によるコミュニケーション。 Notionによるドキュメンテーションが活発です。多くの会議体の議事録が共有されます。 働き⽅ 

© LayerX Inc.　 48 制度 完全週休2⽇制（祝祭⽇、年末年始等） 社会保険完備（関東ITソフトウェア健保） 出産育児‧介護休業制度 ● ウェルカム休暇（⼊社時に、半年後に付与される分とは別に有給3⽇付与） ● ライフサポート休暇 (⼊社時に、半年後に付与される分とは別に有給4⽇付与） ※取得条件あり ● リフレッシュ休暇（毎年7⽉1⽇に付与）※⼊社時期によって、付与⽇数に変更あり 成⻑⽀援 勉強会参加費⽤負担 資格取得費⽤サポート 書籍購⼊補助  海外カンファレンス参加サポート ※適⽤条件あり 福利厚⽣‧制度 

© LayerX Inc.　 49 https://tech.layerx.co.jp/entry/2025/08/08/110339 私事ですが、2024年の7⽉末に娘が⽣まれ、そこから1 年間の育休を取得しました。 無事に1年間の⼦育てを楽 しんで2025年7⽉末に復職し、1週間と少し経った今こ の記事を書いています。 “ ” https://note.com/pirosikick/n/n4b5818d3f4fb LayerXでのリモートワークやオンボーディング体験は、⼊社 して3ヶ⽉で既に「今までと違って、スムーズにいっている な」と感じています。もちろん完全に課題がないわけではあ りませんが、「チームに貢献できているし、これからもっと できそう」と感じるまでの時間が驚くほど短かったです。 “ ” 働き⽅（オンボーディング‧育児休業） 

© LayerX Inc.　 50 中⻑期で成果の出る働き⽅を⼤切にしながら、フルリモート‧フルフレックスで 事業成⻑‧組織拡⼤を進めています。 在籍社員数 （正社員） 平均年齢 （全体） ⾮関東圏 在住社員割合 離職率 平均残業時間 （所定外労働） 男⼥⽐ 産休‧育休 取得率 eNPS 431⼈ 34.2歳 19.7% 5.1% 26.3h 77:23 93.4% 7.9 ※10業界平均-62.5(2024年)NTTコムオンライン NPSベンチマーク調査より ※ ※2025年7⽉末もしくは2025年4〜7⽉のもの。eNPSは2025年12⽉のもの。 ※バクラク勤怠より 出社頻度 従業員データから⾒るLayerX 

© LayerX Inc.　 51 LayerX羅針盤 https://speakerdeck.com /layerx/compass_202209 中⻑期で成果を出せる働き⽅を [⽂⾔update: ⻑時間より、⻑期間] ○ ⻑期間、良いパフォーマンスで⾛り続ける × ⼀時的に⻑時間働くが、⻑期ではパフォーマンスが落ちる LayerXの事業は短期間で⼀気に勝負をかけるものではなく、⻑期間じっくりコミットし価値を作るという類の⻑期戦のものを 意図的に選んでいます。お客様に⻑く価値を届けていくには、中⻑期のマラソンを⾛っている意識が重要です。無理を恒常化 させない、factbaseで体調を管理する、休むことまでパフォーマンスと捉えて、⻑期間、安定したパフォーマンスが出せるよ うに⼼がけていきましょう。 LayerX羅針盤より | 私たちが⼤切にしている働き⽅ 

© LayerX Inc.　 52 ⾼い⽣産性に報いる 報酬制度 ‧AI時代を⾒据え、市場競争⼒のある報酬を提供 していきます。 ‧AI等による⽣産性向上に資する報酬制度を継続 的にアップデートします。 ‧給与は事業特性‧職種別の複数レンジ（各7段 階）で設計し、グレードはキャリアの道筋を可 視化するガイドと位置づけています。 新報酬制度における各給与パターンごとの給与レンジ https://speakerdeck.com/layerx/company-deck 給与とグレード 

選考フロー Selection Process 

© LayerX Inc.　 54 選考は、「企業が⼀⽅的に候補者を評価する場」 ではなく「お互いの未来を確認し合う場」だと 考えています。 私たちが知りたいのは、皆さんがLayerXで「やりがいを持って仕事に取り組み、活躍できるか」どうかです。 そして、組織の成⻑を牽引し、⾃⼰成⻑を叶えられる⽅と中⻑期的に⼀緒に働いていきたいと考えています。 それと同時に、皆さんにはLayerXの企業‧事業‧プロダクト、そして共に働くチームが、 ご⾃⾝のキャリアに本当に合っているかを確かめていただきたいと思っています。 転職は、その後のキャリアの⽅向性を決める⼤きな決断です。選考プロセスを通じてお互いをしっかり理解し、 双⽅が納得できる選択をすることこそが、何より⼤切だと考えています。 選考において私たちが⼤事にしている考え⽅ 

© LayerX Inc.　 55 書類選考 課題選考‧HR⾯談 ⼀次‧⼆次 ⾯接 最終⾯接 トライアル ⼊社 履歴書‧職務経歴 書などを提出いた だき、ご経歴を確 認させていただき ます。 HR⾯談： HRと30〜45分程度の⾯談を実施していた だきます。候補者様のキャリアや志向性 を中⼼にお話を伺います。気になること は、遠慮なくご質問ください。 弊社から2名のエ ンジニアが出席 し、2on1でお話し させていただきま す。 ご提出いただいた 課題に関するディ スカッションと、 これまでのご経験 を中⼼にお話を伺 います。 代表や、執⾏役員 の中から1〜2名 とお話しする機会 を持っていただき ます。 1dayのトライア ル⼊社を実施し ます。 弊社オフィスにお 越しいただき、メ ンバーとディス カッションやタ スクを協働してい ただきます。 リファレンス チェック (backcheck) ※プロダクトエンジニア職の配属先につきましては、事業‧組織の状況および候補者様のご経験やご志向性を総合的に鑑みて検討‧決定いたします。 ※選考では、複数チームのメンバーとお話しいただきますが、必ずしもお話しいただいた者が所属するチームに配属されるわけではございません。  オファーの際は、配属予定チームとの顔合わせなど、追加の⾯談をお願いする場合がございます。 課題選考： 1〜2週間を⽬安として候補者様に期限設 定して提出いただきます。 課題内容は募集ポジションごとに異なり ます。 エンジニア採⽤ 各選考ステップについて 全体の平均所要期間： 4〜6週間 選考フロー 

© LayerX Inc.　 56 ● チームとの対⾯コミュニケーションや社内の雰囲気を直接感じていただくため、原則としてご来社（オフライ ン）をお願いしています。 ○ ※ご家庭の事情等で来社が困難な場合のみ、例外的にオンライン実施も可能です。 ● NDA締結のもと実際の開発現場に⼊り、外からは⾒えない「⼀次情報」と「カルチャー」を直接確かめていた だけます。 ● なるべく実務に近い環境のイメージを持っていただけるよう、AI Coding Agentsの利⽤も歓迎しています。 ● 開発⽤PCの貸与も⾏っています。 「1dayトライアル⼊社」を通して、 「LayerXで働くとどうなるか？」 をリアルに感じ、イメージしていただけるようになります。 なぜトライアル⼊社を⾏うのか？ 

© LayerX Inc.　 57 「1dayトライアル⼊社」 実施の流れ 候補者様のスキルや志向性 × 想定ポジションによっ て、「1dayトライアル⼊社」の実施内容は適宜変更 しています（右のスケジュールは⼀例です）。 右図では、アプリケーション実装課題に取り組むス ケジュールイメージについて記載しています。 LayerXで取り組んでいる実際の技術的な課題につい て候補者様とディスカッションさせていただく場合が ございます。 時間 内容 詳細 10:00 オンボーディング ドメインやプロダクト、課題について説明しま す。終了後は早速開発へ。 12:00 ランチ チーム内外、数名の同僚とランチ。選考抜きにメ ンバーと触れ合っていただき、フィーリングを確 認。 13:00 開発 実際のプロダクトに近いコードベースで機能開 発。適宜担当者とディスカッションし、理解を深 めつつ開発を進めていただきます。 17:00 VPoE or 部⻑と 1on1 中⻑期的な組織の展望などを中⼼に、疑問点にお 答えします。 17:30 振り返り 開発物や、1⽇の所感などについて、お互いに フィードバックをしながら振り返ります。 18:30 終了 ⼊社後のミスマッチを防ぐために 

© LayerX Inc.　 58 Q A プロダクトエンジニア職につきましては、事業‧組織状況および候補者様のご経験やご志向性を総合的に鑑みて配 属先を検討‧決定いたします。 選考時の⾯接担当者と同じチームに配属されるとは限りませんが、オファーの際には配属予定チームとの追加⾯談 （顔合わせ）をお願いする場合がございます。 プロダクトチームが複数あるとのことですが、どのチームに配属になりますか？ Q A 候補者の経歴‧実績‧働き⽅について、過去に⼀緒に働いた⽅から第三者視点での情報を得るプロセスです。 「back check」 (https://backcheck.jp/) を通じて、推薦者様にオンラインアンケートをお願いしています。 実施の⽬的 ⼊社後のミスマッチを防ぎ、より良いオンボーディングを実現するために実施しています。LayerXでは候補者様と の最初の接点からオンボーディングが始まると考えており、リファレンスチェックの結果を⼊社後の受け⼊れ体制 づくりに活⽤しています。https://layerx.notion.site/c564813dc0364eb5be20374614c8fc75 リファレンスチェックとはなんですか？ 選考に関するQ&A 

© LayerX Inc.　 59 Q A 問題ございません。他社の選考状況に合わせて、スケジュールは可能な限り柔軟に調整いたします。 ※相互理解を重視するため、選考プロセスの省略は原則⾏っておりません。内定までは最短2週間程度かかりますこ とを予めご了承ください。 すでに他社の選考が進んでいるのですが、エントリーしても⼤丈夫ですか？ Q A バクラク事業部の開発チームはSlackやGoogle Meet, バーチャルオフィスツール「Gather」などを利⽤し、フルリ モート勤務でも気軽にコミュニケーションが取れる環境を整備しています。勤務地に関係なく、気兼ねなく相談‧雑 談を⾏っています。 詳細は、福岡から勤務しているソフトウェアエンジニアが執筆したnoteをご覧ください。 LayerXのオンボーディングが素晴らしかった話 - リモートワークでもすぐに貢献を実感できる環境 https://note.com/pirosikick/n/n4b5818d3f4fb フルリモート勤務可能とありますが、コミュニケーション⾯で不安があります。 選考に関するQ&A 

⼀緒に「バクラク」をつくりませんか？ Let’s work together and have fun!