LegalOn Technologies Engineering Blog

LegalOn Technologies 開発チームによるブログです。

共変量を考慮した顧客利用率モデリング ― 分位点回帰によるTier設計

はじめに

はじめまして、株式会社LegalOn Technologies(職種: データ分析)の上野と申します。現在、データ分析チームに所属し、データとML/AIを用いた営業支援活動を行っております。

2つの既存サービス「LegalForce」と「LegalForceキャビネ」がひとつになり、次世代の法務AI「LegalOn」として産声を上げてから、早いもので2年が経とうとしています。

プロダクトの統合によって、利便性は大きく向上しました。と同時に、サービス形態の変更により、お客様との契約方法も大きくアップデートされております。この新しい環境の中で、弊社営業部門がお客様と密接で継続的なコミュニケーションを行うためには「データによる利用状況の把握」が必要不可欠です。本記事では、お客様の利用実態を把握し、営業活動の起点となる指標「Tier」の開発内容をご紹介いたします。

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汎用AI Agentにおけるテストの難しさと観点整理

はじめに

こんにちは、株式会社LegalOn TechnologiesでSET (Software Engineer in Test)のポジションで仕事をしている島根(@shimashima35)と申します。

この記事では、汎用的なAI Agentシステムを自社開発するにあたってのテスト戦略やテスト観点についての私の考察を紹介します。「汎用的なAI Agentシステム」とは、特定の業務やアプリに特化せず、ユーザーの自然言語の指示をもとに複数の外部サービス(例:Google Workspace など)と連携しながらタスクを実行できるAI Agentのことです。さらに、API連携に加えてブラウザ操作も行える想定であるため、操作範囲が広く、そのぶんテストや安全設計の論点も増えます。

AI Agentに対するテストを検討している方の参考になれば幸いです。

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マルチリージョン・マルチプロダクトプラットフォームのためのDatadog活用術

はじめに

こんにちは、株式会社LegalOn TechnologiesでSREをしている石垣と申します。

2026年1月31日に開催された「SRE Kaigi 2026」にて登壇する機会をいただき、弊社のSRE Enablingの歴史をお話ししました。トピックの一つとしてObservabilityの向上策をお話ししたのですが、そこでObservability BackendとしてDatadogを導入したことについて触れました。しかし、発表時間の都合上、弊社でDatadogをどう使っているかについては泣く泣く割愛することになりました‥。Datadogの活用事例として参考になればと思い、今回ブログで公開することにしました。

なお、「SRE Kaigi 2026」で投影した資料については以下にアップしておりますので、もしよろしければこちらもご覧いただければと思います!

speakerdeck.com

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マルチプロダクトを支えるProtocol Buffers基盤をどう内製化したか

はじめに

LegalOn Technologiesのプロダクト開発基盤チームでPlatform Engineerをしている Saso (@rendaman0215) です。

弊社では、全社的にProtocol Bufferを使って製品のAPIスキーマの管理をしており、BSR(Buf Schema Registry)を使ってProtocol Buffersを管理していましたが、自社製の管理基盤に移行しました。

本記事では、なぜ移行したのかの背景からどう移行したかのプロセス、その過程で苦労したことや気づきについてご紹介します。

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【セッションレポート】Building an AI-Native Engineering Team

はじめに

こんにちは、AI-powered Development CoEの時武(@tokichieto)です。

LegalOn Technolgoiesでは先日、OpenAI社のエンジニアをオフィスにお招きし、「Building an AI-Native Engineering Team」と題したセッションを開催しました。本記事では、そのセッションの様子と、そこで語られた「AIネイティブな開発チーム」になるための具体的なプラクティスや気付きについてお届けします。

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Platform as a Product:プロダクト開発基盤の2025年

こんにちは、プロダクト開発基盤チームでEngineering Managerをしている Yoshioka (@tsuyogoro) です。

2025年、LegalOn Technologiesはマルチプロダクト戦略を掲げ、複数の新規事業プロダクトを同時にスタートしました。本記事では、その開発を支える基盤チームの立ち上げから運営まで、「プラットフォームもプロダクトだ」という考え方をどう実践してきたかをご紹介します。完璧な正解ではなく、試行錯誤の記録として、同じような課題に向き合う方々の参考になれば幸いです。

この記事は以下のような方に向けて書いています

  • プラットフォーム/開発基盤チームのリードやメンバー
  • エンジニアリングマネージャー、テックリード
  • これから基盤チームを立ち上げる方

特に、複数のプロダクトやチームを横断して、開発基盤の設計や運営に関わる方に参考になる内容です。

この記事から得られること

私たちが2025年に実践してきた開発基盤チームの運営について、以下の視点でご紹介します。

  • 「プラットフォームもプロダクトだ」という信念:なぜそう考えて、どう実践したのか
  • ロードマップの作り方:全社戦略とどう接続して、優先度をどう判断したか
  • コラボレーションモードという選択:早すぎる抽象化を避けて、具体から価値を作る方法
  • 「静かな平和」という成果指標:派手な改善ではなく、問題が起きなかったこと自体が価値になる

LegalOn Technologiesの開発体制にかなり深く踏み込んだ記事になっています。スマートなプロダクトを開発している自負はありますが、開発現場は泥臭く、地に足をつけて進めています。そんな一面も伝われば幸いです。

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AWS Lambda から GKE への移行で遭遇した"見えないボトルネック"の正体と解決策

はじめに

こんにちは。株式会社LegalOn TechnologiesでソフトウェアエンジニアをしているLiboです。

弊社のメインプロダクト「LegalOn」において、「エディター」と呼んでいる機能の基盤をAWS LambdaからKubernetesに移行した際、スケーラビリティの課題に直面しました。本記事では、一見不可解な挙動をどのように調査し解決へと導いたか、一連の流れをご紹介します。

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