こんにちは、LegalOn Technologiesで検索エンジニアをしている志水(@banbiossa)です。 食事つきの勉強会を開催する際に、学び目的ではなく飲食目的、いわゆる「タダ飯狙い」の方に遭遇したという声を最近多く聞きます。 この「タダ飯狙い」や不審者の対策にむけて、リーガルテック企業ならではの取り組みとして、参加規約のひな形を準備しました。 本記事では、取り組むまでに至った経緯や過程、ひな形の詳細、協力してくれた方々についてご紹介できればと思います。 勉強会の治安の悪化 弁護士ドットコム社の記事 検索技術勉強会における実体験 勉強会用・参加規約のひな形 ひな形本文 ひな形とは？ 活用方法について ひな形の活用 勉強会の運営 勉強会用・参加規約ひな形プロジェクトの全容 シャッフルランチでCTOに投げかける 法務・法務開発の巻き込み ドラフト→レビュー→公開 ひな形作成時の想定

はじめに こんにちは。株式会社LegalOn Technologies でエンジニアをしております、勝田(@WinField95)です。この記事は、情報検索・検索技術 Advent Calendar 2023 の 20日目の記事として執筆されました。 この記事では、ANTLR[1]を使用したシンプルなクエリ構文の解析を行う検索クエリパーサーの生成と、解析結果から Elasticsearch の Query DSL[2]への変換までのプロセスと簡単な実装を紹介します。実務では、要求に応じて複雑なクエリ構文の文法定義が必要になる場合もありますが、この記事ではなるべく簡単なクエリ構文を取り扱います。解説で使用するコードは、この GitHub のリポジトリで公開しますので、参考にしてみてください。また、Search Engineering Tech Talk 2023 Winter では、この記事

はじめに 株式会社LegalOn Technologies でデータアナリストをしている高木 要です。LegalOn Technologiesではデータ分析業務に積極的に取り組んでおり、我々データアナリストチームは各部門のステークホルダーとともに製品やビジネスの価値をデータから評価できるようにデータ分析を行なっています。分析内容は多岐に渡り、製品利用状況や営業データなどを用いて、プロダクト開発やビジネスにおける意思決定精度の向上に努めています。 今回は「ネットワーク分析を用いたお客様の法律文書ナレッジマネジメント状況の可視化」についてご紹介いたします。 背景 今回の分析は、営業チームからの「お客様のナレッジマネジメント状況を可視化し、把握したい」という依頼を受けて行なったものです。ナレッジマネジメントとは一般的には「知識を共有して活用することで、新たな知識を創造しながら経営を実践すること」

こんにちは、LegalOn Technologiesでエンジニアをしている神田（@kampersanda）です。 本記事では、Jaccard係数に基づく類似文書検索の高速化技法を解説し、契約書検索での実験結果を報告します。 背景と目的 共起に基づく類似文書検索の必要性 契約書検索での注意点 本記事の目的 準備 表記 Jaccard係数 Overlap係数との関係 問題設定 線形探索による解法 高速化の方針 Length Filtering Position Filtering 高速化のための要素順序 アルゴリズム 転置索引を使った解法 基本的なアイデア Prefix Filteringに基づくトークンの絞り込み 高速化のための要素順序 アルゴリズム 実験 データセット 統計量 Length Filterの検出率に関する結果 検索時間に関する結果 おわりに メンバー募集中!! 背景と目的 共

こんにちは！LegalOn Technologiesのソフトウェアエンジニア、渡辺です。 2024年2月15日から16日にかけて開催された"Developers Summit 2024"（以下、デブサミ）に参加し、「生成AIを搭載したプロダクト開発～少人数で爆速リリースしてわかったこと～」というテーマで発表しました。 今回は、発表までの過程、スケジュール、発表内容、そして発表後の感想について書かせていただきます。 event.shoeisha.jp 壇上 エントランス スピーカー用のネックストラップ 登壇のきっかけ 登壇する約1か月前の2024年1月12日、デブサミ運営のご担当者様から弊社広報宛に1通のメールが届きました。そのメールは、私が以前寄稿した「ChatGPT APIをB2B SaaSで本番利用するために超えるべき4つのハードル」というCodeZineの記事を読んで、「2月に開催さ

こんにちは、LegalOn Technologies Researchで研究員をしている神田（@kampersanda）です。 弊社では、検索チーム主催でセマンティック検索とベクトル検索に関する社内勉強会を定期的に実施しています。この勉強会では、技術に関心のあるエンジニアが有志で議題を持ち寄り、知識共有を行っています。 その成果のひとつとして、文埋め込み技術であるSimCSEのチュートリアル資料を作成し、以下に公開しました。 github.com この資料はNotebookとして作成されており、SimCSEの学習から評価までの一連の動作を簡単に試して頂くことができます。また、コードの各パートには詳細なコメントや引用を付与しています。 本記事では、資料作成の目的や方法などを簡単に紹介します。チュートリアルの内容については、Notebookをご参照ください。 SimCSEの概要 SimCSEは

こんにちは。LegalOn TechnologiesでCTOを務めている深川といいます。 もし私がどういう人なのか気になる方がいましたら、私のことは以下の弊社オープン社内報でも記載していますので、よかったらこちらの記事をご覧いただければと思います。 https://now.legalontech.jp/n/n36b23e19f7b0 エンジニア組織の運営は人数が増えていくにつれて加速度的に難易度があがります。その中でも、エンジニアリングマネージャーにとって常に頭を悩ませるものが人事評価制度です。特に、評価基準については、公正かつ納得感があり、それでいて属人化しない評価基準を作り上げるのは至難の業です。 弊社も例に漏れずエンジニアのグレード評価基準に課題を感じていたため、2022年10月にエンジニアグレード評価基準の刷新を行いました。そこから約10か月が経過し、徐々に刷新の効果や課題が見えて