コーポレートデザイナー（法務起点 / 新規事業・リスクマネジメント）

必須

• 契約審査・法務相談・規程などの法務実務
• 規制を読み、「この形なら成立する」を設計した経験
• 企画が固まる前から、事業側と一緒につくった経験
• リスク、選択肢、評価、推奨をセットで示した経験
• 外部専門家やツールの成果物を、自分の専門性で評価した経験
• 判断を手順・フォーム・承認フロー・システムへ落とした経験
• リスクを分類し、最低限の基準と例外承認を設計した経験
• 作った基準が守られているかを継続的に確認した経験
• 定型業務をツール化・簡素化・委任し、自分の手から減らした経験
• 法務の実務深度と、AIをブラックボックスにせず学ぶ姿勢は必須です。
• 週5日出社（東京オフィス）。 事業部と数字の議論をすることが職務の中核であり、同じ場所にいることが前提です。

求める人物像

• 規制を、禁止事項ではなく設計条件として読む
• 法務の言葉ではなく、事業の言葉で選択肢を示す
• それっぽい出力を、専門性で評価しきる
• 統制対象の中身に、自分で踏み込む
• ミスを注意不足ではなく、設計の欠陥として捉える
• ガーディアン機能を、自分のものとして持つ
• 事業を止めるのではなく、成立させる仕事として法務を捉える方
• 答えがない領域で、根拠を組み立てることを楽しめる方
• 企画の前段に入り、結論の質に責任を持てる方
• 「整えた」ではなく「回っている」まで見届けたい方
• AI前提で守りの形をつくり直したい方
• 仕組みの中身を自分で読むことを厭わない方

応募について

• 弁護士資格
• 入社時点での医療ドメイン知識
• 経理・決算の実務深度
• AIエージェントの構築実績
• 専門知識は不問ですが、関心がゼロの方には向きません。

使用ツール

仕事概要

• コーポレートの仕事は、事業を止めることではなく、加速させることです。
• メドピアの事業は、医療領域で「情報」を鍵に成り立っています。新しい企画のたびに、この情報を使えるか、誰に何を届けられるか、どう表現できるかが問われます。しかし、事業の形が違えば答えも変わり、前例はそのまま使えません。
• だから必要なのは、規制を「禁止事項」ではなく、事業が選べる「設計条件」に変えること。
• さらに、判断を手順・申請フォーム・承認ルート・記録へ落とし、人の注意力に依存しない仕組みにする。どこを統制し、どこを受容し、どこを例外として通すかを決める。
• このガーディアン機能のオーナーは、あなたです。
• 契約書を審査する仕事ではありません。守るべきものを見極め、事業を一緒につくる仕事です。

AIが実行を担う組織では、守りの形が変わる

• 月次決算、請求データの突合、契約レビューなど、すでに多くの業務がAIエージェントによる本番運用へ移っています。
• この環境では、守りの設計が3つの点で変わります。
• 1. 統制を、人ではなく設計にかける。
• 入力、判定ロジック、証跡、人のゲートを設計する。AIシステムの中身を理解しなければ、適切な統制は置けません。
• 2. 増え続ける判断を、分類と例外承認で減らす。
• 人を増やして捌く前提はありません。個別判断を積み上げず、基準を仕組みに埋め込みます。
• 3. 前例のないリスクに、自分で答えをつくる。
• AIに渡せる情報、生成物の責任、自律実行のチェックと証跡。他社事例を待たず、成立する形を設計します。
• 求めるのは、法務の作法を守る人ではなく、専門性をAI前提の設計へ載せ替えられる人です。ただし、その出力を評価するための法務専門性には妥協しません。

担当領域

• 新規事業に、企画が固まる前から入る
• 規制を「成立する選択肢」に翻訳し、推奨まで示す
• 法務判断を、手順・フォーム・承認・記録へ落とす
• リスクを分類し、統制・受容・例外の線を引く
• 基準が実際に守られているかを見続ける
• 自分で判断する範囲と、経営へ上げる範囲を設計する
• AIエージェント前提の職務分掌・承認・証跡を定義する
• 契約レビューskillの出力を評価し、改善・拡張する
• 契約条件を、受注から請求までの事業条件として設計する

この仕事で得られるもの

• AIが実行を担う前提の統制を、実際に設計・実装した経験
• 法務から、新規事業とリスクマネジメントの両方へ広がるキャリア
• 整理した内容が、そのまま経営判断につながる距離
• AIエージェントを使う側ではなく、読み、直し、育てる側の経験
• 「整えた」ではなく「回っている」まで持っていった実績

この仕事の難しさ

• 前例がない領域で、自分の名前で判断する。
• 「できない」と整理した場合も、代案を探す責任が残る。
• AIの出力を、そのまま通さず、全部やり直さず、専門性で評価する。
• 基準書で終わらせず、現場の手順とシステムに埋め込む。
• 統制をかけすぎず、緩めすぎない線を引き続ける。
• AIやシステムをブラックボックスにせず、自分で中身を読む。
• 例外の多い領域で、標準化すべきものと残すべき例外を見分ける。