2021年4月1日にMNTSQ（モンテスキュー）に入社した高井です。 マーケティングコミュニケーションという肩書きで、広報を主軸にマーケティングも担当しています。 タイトルにあるMNTSQ（モンテスキュー）に入社した3つの理由の前に、広報になった経緯から簡単にお伝えしたいと思います。 （長くなっちゃいました！） 広報職になった経緯「インターネット業界で新しいサービスを作りたい！」という気持ちで、10年弱インターネット業界（少し教育業界）で新規事業や企画などに携わってきました。 しかし、本当に色々な理由でペンディングになったものが多く、自分がプロダクトオーナーになって新規事業を推進することに自信をなくしていました。 年齢も30歳くらいで、地に足をつけてキャリアを築いていきたいと思っており、かつ自分のキャリアに焦りを感じていました。 そんなとき、お世話になった元上司に相談したところ、下記のよう
この記事では、Googleスプレッドシートで当番表を作り、Google Apps Scriptで当番をSlack通知する機能を実装する。 この記事は以下の記事の続編である。 未読の方は先に読んでおくことをお勧めしたいところだが、実はあまり関係が無い。 note.com 西村、サラダ技術顧問に就任するってよ Googleスプレッドシートのサンプル Slack IDの取得方法 スクリプトを書く スクリプト エディタを開く Google Apps Scriptでスプレッドシートを読み込む Google Apps ScriptからSlackに通知する 「当番リスト」シートからSlack IDを取得する SlackのIncoming Webhook URLを発行する Slack通知を実装する スクリプトの全体像 定期実行を仕掛ける 機能拡張編 事前に通知する 複数人への通知に対応する スプレッドシー
MNTSQにおいて、プロダクトのリーガル領域の品質を担保する職責を負うのは弁護士、パラリーガル、AIトレーナーで構成されるリーガルチームです。 「MNTSQには職種間の上下関係は一切ない。それは弁護士も例外ではない」「プロダクトの品質に対して負っている責任はリーガルチーム全員平等。弁護士がAと言ってもディスカッションの結果Bという結論になることもある」 入社時にこのように聞いた川上（パラリーガル、法律事務所勤務経験あり）はたいへん驚いた記憶があります。 少なくとも私の経験上、法律事務所において弁護士とパラリーガルには絶対的な上下関係があり、同じ土俵で議論をするということはほぼあり得なかったからです。 ところが、弊社の特徴的な文化の一つである「明文化されたルールと実態が常に一致している状態にする＝建前を作らない」は実際きちんと機能しており、その結果、上述の刷り込みがある私の目には弁護士は実に
はじめに 皆様はpythonで書かれたソフトウェアのリアーキテクティング1をどのように進めていますでしょうか？ 既存のソフトウェアに新規機能が追加しにくいとか、機能が修正しにくい等の問題がある場合にリアーキテクティングは有効です。 リアーキテクティングの初手としては既存のソフトウェアが抱える課題の洗い出しが行われます。その際にソフトウェア内のモジュール同士の依存関係を図で把握したい場面があります。 モジュール同士の依存関係が図示されていれば、モジュール同士の構造上の問題点を伝えやすくなり、かつモジュール同士の関係を将来的にどのように落としていくかも議論しやすくなります。 このような用途に用いるpython用の依存関係解析ツールとして、今回はpydepsを紹介します。 pydeps.readthedocs.io なお、本記事で扱うコードは下記にアップロードしてあります。 GitHub - U
こんにちは、MNTSQでSREとして勤務している中原といいます。 プライベートも含めて、技術記事は久しぶりな気がします。がんばります。 さて、さっそくですが、日本人にとって、あるいは、韓国の方や中国の方も含めて、コンピュータ上でそれぞれの国の言葉を扱おうとしたときに苦労するのが文字コードです。 かつては（あるいは今も）、Shift JIS、EUC-JPなど、OSや環境などによって使われる文字コードが異なり、相互の連携や、同じOSでも設定次第で大いに苦労したものでした（と聞いておりますし、個人でPCを楽しんでいたときには苦しんだりした記憶があります）。 そうこうしているうち、多くのOSで標準的な文字コードとしてUnicodeが採用されるようになりました。Windowsでは内部でUTF-16LEを採用しています。Linuxでは、UTF-8を標準とすることが多くなりました。 Unicodeに統一
前回記事に続いてHugging Faceネタです。Transformers本体ではなく、分かち書きを行うTokenizersライブラリの紹介をします。 Hugging Faceが開発しているTransformersでは、事前学習モデルと用いた分かち書き処理を同梱して配布している。 機械学習モデルの学習時と推論時の間で分かち書き設定が異なったり、分かち書き済み公開データと分かち書き設定が揃っていなかったりすると、モデルの挙動が正しく再現できないので、この設定が揃うように仕組みで吸収できる良いプラクティスといえる。 比較的古いバージョン*1のTransformersが用いるトークナイザは、ライブラリ内に同梱されるPython実装のものであった。 日本語で配布されているTransformersモデルの事例でいうと、例えば東北大学の乾研究室から公開されている日本語BERTモデルでは、Transfo
序：日々転変する現実と「マニュアル」マニュアル、作りますよね。ドキュメンテーションは有史以来人間の集団にとって必要不可欠なもので、複数人が集まって何かやろうと思ったらマニュアルは常に作成される運命にあると思っていいと思います。 もっとも、変化の速い現代社会にあっては、書かれたマニュアルは簡単に陳腐化します。業務マニュアルに限って言っても、かつての重厚長大型産業における（長い目で見ればそんなに頻繁に作業内容が変わらない）製造業と、日々新たなデバイスやソフトが導入されてくる現代のサービス業とでは業務内容が更新される頻度が全く異なるであろうことは容易に想像がつきます。 なんでこんな話をしているかというと、私が所属するリーガルテックスタートアップであるMNTSQでも業務内容をマニュアル化（ドキュメント化）するというのは当然に行われているのですが、具体の記載はプロダクト自体のアップデートや状況の変化
はじめまして。 2020年12月にMNTSQに入社しました勘解由小路と申します。 …この名前、何と読むんだろうと思われたかもしれませんね。はい。こちら、「かでのこうじ」と読みます。なんでも日本で一番長い苗字の一つだそうです。かつて平安京にあった道の一つに勘解由小路という道があり、そこから来た名前とされています。 閑話休題。 そのような古い名前を持つ私が、最先端技術の一端であるリーガルテックに取り組む企業であるMNTSQに入社して、かれこれ2か月ほど経ちました。本稿では、目まぐるしく過ぎていったこの数か月を振り返りつつ、この会社に入ろうと思った理由や、入社数か月たった今思うことなどをお話しできればなと思います。 リーガルテックへの印象私が初めてリーガルテックという単語を耳にしたのは2019年頃だったと思います。2019年はちょうどリーガルテックという領域そのものが有名になりだした時期です。
大手企業向けエンタープライズセールスとしてのこれまでのやりがい私は、15年以上、大手企業向け基幹業務ソフトウェアのエンタープライズセールスとして、従事してきました。様々な業種業態のお客様にお会いしてきましたが、皆様、非常に優秀で、自社の為に業務に従事されています。そのなかで、お客様から「ルーチン業務など非競争業務に、時間を取られてしまい、本来やるべき企画などの競争領域に時間を使うことが出来ない」というお話をよく伺いました。その為、自らの提案によって、お客様が本来やるべき競争領域に時間を投じ成果を出されたり、お客様に感謝された経験は、私にとって大きなやりがいでした。 振り返って考えると、15年前は、多くのお客様が、基幹業務パッケージソフトのメリットを伝えると、懐疑的な反応をされていました。今では、パッケージソフトの利用が当たり前になっており、昨今、テクノロジーの発展によって、パッケージソフト
最近、身近なスモールデータをさくっと分析してみる機会があったので、過程をまとめてみました。スモールデータの解析であっても、前処理、可視化、示唆出しなどデータ分析に必要な所作というのは変わりません。ステップに分けながら紹介したいと思います。 今回はツールにGoogle Spreadsheetしか使っていないので、ノンエンジニアのビジネスサイドの人であっても同じ分析を回すことができます。Google Workspace(Gsuite)を使っている企業であれば紹介した生データも取得ができるかと思いますし、30分くらいしかかからないので、試してみると面白いかもしれません。 今回取扱いたいデータはGoogle Meetのログデータです。COVIDの影響で営業や採用文脈でリモートMTGが増えました。「最近、リモートMTGのちょっとした遅刻、多くない？」という社内のふとした問題提起から、実際にログをみる
MNTSQは契約に関するプロダクトを開発するリーガルテックベンチャーです。 リーガルにテックと付く以上、弊社のパラリーガル職は法律についての知識だけ持っていればよいわけではなく、機械学習×法律、検索×法律、など、他領域と自分の知識との掛け算の毎日です。 そこで、特に協働する機会の多いエンジニアさんに、パラリーガルの川上がインタビューをしてみました。 MNTSQの検索体験向上のキーパーソンです！ 溝口さんの検索エンジニアとしてのお仕事についてはこちらをご覧ください。 パラリーガルという存在川上：インタビューをご快諾いただきありがとうございます！ 早速ですが、今までのご経歴から、パラリーガルって全く畑違いの存在だったのではないでしょうか。一緒に働いてみてどうですか？ 溝口：まずは驚かされました、みなさん吸収が早くて。 川上：あ、忖度は結構なので本音でどうぞ。 溝口：笑 いや本当に。 みなさん、
あなたはDockerに何回入門しただろうか？ 何度あのクジラを見て頭を抱えたことだろうか？ 今回あなたを「とりあえずDockerを使ってワールドプレスを表示する」ところまで道案内しようと思う。 そう、夢はでっかく世界に羽ばたかないとね。 間違えた、ワードプレスだ。 Dockerって何 ワードプレスって何 Dockerでワードプレスを動かす ダウンロード インストール Windows macOS Dockerを起動する Windows macOS ワードプレスの設定ファイルを作る テキストエディタを開く Windows macOS 設定を貼り付ける 設定ファイルを保存する Windows macOS ワードプレスを動かす Windows macOS ワードプレスを表示してみよう 注意事項 ワードプレスを止める おわり 仲間募集中！ この記事を書いた人 Dockerって何 「仮想化かーそうかー
自然言語処理・機械学習を用いて、企業に眠っている契約書を資産として活用できるようにしていくサービスを作っているMNTSQの堅山です。 弊社の機械学習チームは、契約書データから様々な情報を抽出し、人が活用できるようにするのがの役割です。例えば、誰が相手の契約か？この条項と同じタイプの条項は他にあるか？などなど文書分類、NERなどなどのタスクを解いています。 弊社は現在3年目に突入したところで、無事に実証実験を終え、企業の皆様に使っていただけるところまでたどり着くことができました。 1年目と2年目を振り返って、プロダクトを作っていくために必要な考え方が違ったなと思ったので、どういう点がポイントだったのかを振り返って行こうと思います。 機械学習プロダクト開発の「1年目」弊社のプロダクトは、すでに収益を生むサービスに対して機械学習を投入するといったシチュエーションではなく、新しいタイプの製品を機械
2020年はLegalTechにとっても地殻変動の年となりました。COVID-19で激動した社会が、LegalTechにも新しい役割を求め始めています。 今回のポストでは、LegalTechに去年なにが起こったのかを振り返りつつ、2021年の展望を描いてみたいと思います。 LegalTechはCOVID-19でどう変わったのかCOVID-19は、デジタル化に向けた世界の動きを加速させ、ある意味では「まだ起きるはずがなかった未来」を次々と現実のものにしました。そして、その流れの最前線にあったのが契約締結のデジタル化、つまり電子契約サービスの普及です。 弁護士ドットコム株式会社が運営する国内大手の「クラウドサイン」は、2020年10月までの1年間で導入社数が2倍に増加したことを発表しています。 もともと、契約業務は紙に依存した旧来型のオペレーションが変わらず温存されている領域です。その理由の一
大学時代の友人たちとリーガルテック・カンパニーであるMNTSQ（モンテスキュー）を創業してから、早いものでもう2年ちょっとが経過した。元々は友人なので、何かについて真面目に議論するだとか単純に会話をするといったこと自体、大学を卒業してからは年に1~2回程度だったのに、気付けば毎日顔を合わせ、毎日状況をsyncしあい、小さい問題からどうしようもないような大きな問題まで4人で立ち向かい続ける日々が日常になっていることは、振り返ってみれば感慨深いものがある。 .. 感慨深い、と言ったはいいものの、実はまだ2年ちょっとなのだということに驚いている自分がいるのも確かである。 1年目は、大手法律事務所に向けて法務デューディリジェンスを支援するプロダクト（現「MNTSQ for M&A」）を立ち上げ、オフィスを構え、社員を雇い、中長期的な我々のポジショニングや競合優位性を強固にする戦略として、法務とテク
MNTSQの溝口です。 普段からMNTSQの検索周りの開発を行っています。 MNTSQを含め、情報検索を行うモダンなアプリケーションではシンプルなUIが好まれます。 一方で、複雑な検索条件などを指定したい場合、シンプルなUIでは実現が難しいという問題があります。 その場合、シンプルなUIとは別に「詳細検索ページ」を用意するか、キーワードを入れるテキストボックスで検索式をサポートさせたりします。 今回は、直近で検索式のことを考える機会があったので、その実装手順について簡単に書こうと思います。 検索式とは 簡単に言えば、AND / OR / NOT などの論理記号と、 () での評価の優先順位の指定などです。あとは、 [フィールド名]:[キーワード] など、特定のフィールドに対するオペレーション、 ” をつかった明示的なフレーズ検索などをサポートすることもあります。 検索式を実装するに当たって
はじめに pythonの関数に与える引数として特定の値のみを許容したいときはないでしょうか？ そのようなときに、動的に引数の値をチェックして範囲外のものを除外するアサーションや、Enumを用いてとりうる値を絞ることが考えられます。 ですが、前者は動的な値検査しか行えず、後者についてはAPIの引数の型をEnumに変更する必要があり、Enumが既存のAPIをオーバーロードしたときの引数の型として使えるとは限らないです。1 このような引数の値のチェックに使える手段として、python3.8から使えるようになっているLiteral typesがあります。 Literal types は型として宣言することで、関数の引数等に対して特定の型を要求するのと同時に、特定の値を持つことも要求できます。 例 次のようなコードの例を考えてみます。 target_fruit = ['apple', 'banana
2020年11月末でMNTSQ株式会社を退職し、2020年12月より株式会社みらい翻訳に入社しました。 MNTSQは自然言語処理技術を主力とした法務領域向けプロダクトを展開するスタートアップです。みらい翻訳は機械翻訳プロダクトを提供している会社で、どちらも自然言語処理技術をコアとしたプロダクトを作っている会社です。 MNTSQでは、法務というドメインの固有の課題に取り組む面白さを感じていたところだったのですが、みらい翻訳での機械翻訳という自分が最も固有の価値を発揮できそうなドメインに出会い、転職を決意しました。 AI（機械学習）という季節が常に冬か春しかない業界にいて、自分がキャリアについて考える際に、よく尊敬する人たちの入社/退職エントリを参考にしました。 自分の話が誰かの役に立つことは少ないと思うものの、一例として残してみようと思います。 自分について 私のMNTSQ入社までの話は、過
この度MNTSQにJOINした弁護士の野崎です。 2019年は日本におけるリーガルテック元年などと表現され、現在までに数多くの弁護士がリーガルテックプレイヤーとして登場し、次々と資金調達に成功しつつある昨今の状況ではありますが、まだまだ多くの弁護士にとってリーガルテックは聞きなれない言葉であるように思われます。弁護士でありながら、私がリーガルテック企業であるMNTSQにJOINするという選択をした理由・経緯などについて簡単にお話しようと思います。 １ 経歴について私は67期の弁護士で、40名程度の弁護士を擁する東京丸の内法律事務所という法律事務所において弁護士としてのキャリアをスタートしました。同事務所では顧問先対応からM&A等まで幅広く企業法務を経験し、その他大型の民事再生や破産事件も扱いながら、ときには顧問先からの紹介等により離婚・相続や自己破産などの一般民事を扱うこともあり、弁護士と
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