株式会社ELYZA（イライザ） 採用情報資料 / RECRUIT PITCH

ELYZA RECRUIT PITCH_2026-05-01
株式会社ELYZAの事業概要やメンバー、カルチャーなど、ELYZAを知るために必要な情報について説明した資料です。

ELYZAは東京大学 松尾研究室発のAIカンパニーで、LLMや周辺技術の研究開発、AIソリューション、AIプロダクトの3軸で活動しています。機械学習エンジニア・ソフトウェアエンジニア・Biz Dev（ソリューションPM）など多方面で採用を強化していますので、少しでも興味がある方はぜひエントリーください。

◆採用サイト（求人一覧）:
https://herp.careers/v1/elyza0

◆カジュアル面談のご希望はこちら：
https://chillout.elyza.ai/

◆note（研究成果や事例、社員インタビュー等）:
https://note.com/elyza

◆技術ブログ：
https://zenn.dev/p/elyza

スライド中に登場する各種記事へのリンクは以下の通りです。

◆研究開発関連

・『ELYZA Lab』は何を目指すのか。研究開発を担う Lab チームの想いとは？
https://note.com/elyza/n/n2978c88be0ee

・日本語拡散言語モデル「ELYZA-LLM-Diffusion」を開発、商用利用可能な形式で公開
https://note.com/elyza/n/n9e574a7b1f0a

・ELYZA LLM for JP シリーズ (デモ版 )：
https://elyza.ai/lp/elyza-llm-for-jp

・国産の日本語版”医療”特化LLM基盤「ELYZA-LLM-Med」を開発しました
https://note.com/elyza/n/n55eedc628d70

・Agentic LLMの学習基盤と訓練ノウハウ
https://zenn.dev/elyza/articles/6192a7832f730c

◆プロダクト開発関連

・「AIコーディング時代」だからこそ「ちゃんとする」
https://zenn.dev/elyza/articles/abb1866b8152fd

#NLP #LLM #機械学習 #生成AI

Transcript

1. RECRUIT PITCH 2026-05-01 UPDATE 株式会社ELYZA（イライザ）
2. (C) 2026 ELYZA 2 私たちについて - ELYZAの会社概要‧事業概要 -
3. (C) 2026 ELYZA (C) 2026 ELYZA 読み仮名：イライザ ELYZAとは 2018年9⽉に、東京⼤学 松尾研究室からスピンアウトしたAIカンパニーです。
4. (C) 2026 ELYZA 株式会社ELYZA 代表取締役　曽根岡 侑也 東京⼤学⼤学院⼯学系研究科 松尾研究室修⼠卒。 学⽣時代に「未踏プロジェクト」に採択され、起業を経験。 その後、松尾研究室にて共同研究のプロジェクトマネージャーや NLP講座の企画‧講師を務める。 2018年に株式会社ELYZAを設⽴。 株式会社松尾研究所、KDDIアイレット株式会社の取締役も兼務。 代表
5. (C) 2026 ELYZA ・ 社会実装 研究開発 事業開発 ⼤⼿企業や⾏政機関と協働し、先 端技術をユースケースに適⽤して、 価値創出につなげています。ELYZA の創業事業であり、PoC だけでは なく本番導⼊‧成果につなげた実 績を多く⽣み出しています。 プロダクトやサービスを⾃社開発 し、より早く‧広く先端技術を社会 全体に提供します。LLM活⽤基盤 「ELYZA Platform」や、法⼈向け プロダクト「ELYZA Works」を開発 ‧提供しています。 先端技術を活⽤可能な形に変えるべ く、研究開発を⾏っています。 2019年よりLLMに研究投資をして きており、2026年からはマルチ モーダル‧Physical AI の研究も強 化しています。 ⽣成AIの中核技術である⼤規模⾔語モデル（LLM）に強みを持ち、 研究開発‧社会実装‧事業開発の3軸で活動しています。 ELYZAの活動
6. (C) 2026 ELYZA 研究開発の成果 2019年からNLP‧LLMに軸⾜を置いた研究開発を⾏い、 その成果を都度公開してきました。 2019年夏 研究開始 2026年1月 Diffusion Modelを 独自に開発、公開 2024年6月 Llama3をベースに、 GPT-4に匹敵する精度を 達成 2024年3月 グローバルモデルに匹敵 する精度を達成 2023年8月 70億パラメータの モデルを公開 2022年春 執筆AIをリリースし 11日で11万UU突破 2021年夏 要約AIをリリースし 5日で13万UU突破 2020年秋 日本語で人間を超える LLMの開発に成功 2025年5月 Reasoning Modelを 独自に開発、公開
7. (C) 2026 ELYZA Photo • コンタクトセンターお客様対応後 処理で 最大54%の業務効率化 を 実現 • メール要約、対話要約、 VoC 分析 等の AIアプリ各種を数百名が毎 日利用中 Photo 7 社会実装（ソリューション事業）の成果 • RAG回答生成 AIシステムを構築し 現場実証。 最大60%の業務効率化 となる見込み • UI上で現場利用を開始。 API連携に よる業務用アプリへの組み込みが 進行中 • 自己PR文章の草案作成サービス において、文章生成 AI・評価 AIを 用いて事前に草案の大規模デー タベース化を行いユーザービリ ティの向上と企業のランニングコ ストの削減を実現 ⼤⼿企業で実導⼊‧成果まで到達している事例を多数創出しています。
8. (C) 2026 ELYZA 事業開発（⾃社開発AIプロダクト） ⾃社プロダクト「ELYZA Works」をリリースし、顧客が拡⼤中です。 （新たなプロダクトの構想も並⾏中） 現場で作れる。チームで使える。 法⼈向け⽣成AI活⽤ツール
9. (C) 2026 ELYZA ELYZAが⽬指すもの
10. (C) 2026 ELYZA ELYZAのミッション 未踏の領域で、あたりまえを創る 先端技術の社会実装を通じて、 次の「あたりまえ」になる新しい働き方・サービスを生み出し続けます。
11. (C) 2026 ELYZA ELYZAのバリューチェーン 研究開発‧社会実装（ソリューション）‧事業開発（プロダクト）のバリューチェーンをつなぐことで、 先端技術を価値に変え、よりスピーディーに‧より多くのお客様に展開していきます。
12. (C) 2026 ELYZA 2024年度よりKDDIグループと提携。「スイングバイIPO」を⽬指すとともに、 アセット（計算機資源 / 拡販ネットワーク）を最⼤活⽤して研究と社会実装を加速させています。 KDDI、⽣成AI開発のイライザを⼦会社化 DXで連携 （2024.3.18 ⽇経新聞） https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC1867C0Y4A310C2000000/ KDDIグループとの資本業務提携 ⼤阪堺データセンターを1⽉22⽇から稼働開始 〜AI データセンターを通じて、製薬業界‧製造業界など多 様な分野でのAI社会実装を〜 https://newsroom.kddi.com/news/detail/kddi_nr-891_4287.html KDDIグループとの提携 中期⽬標：スイングバイIPO 計算機資源の確保 スイングバイIPOとは：宇宙探査機が天体の引⼒を利 ⽤して加速する「スイングバイ」になぞらえて作られ た造語。スタートアップが⼤企業の傘下に⼊ることで 顧客基盤や組織体制を整え、急成⻑‧上場を⽬指す事 業戦略のこと
13. (C) 2026 ELYZA ELYZAの強み KDDIとの提携により潤沢な計算機資源を持つELYZAは、 インフラ‧モデル‧アプリ、そしてソリューションを垂直統合してサービス提供できる稀有な存在です。 KDDIグループのアセット （1,000億円規模の計算基盤投資） 基盤モデル開発における 国内トップクラスの知⾒‧研究実績 ⾃社開発のプロダクト、および LLM活⽤プラットフォームを保有 業界‧個社固有の課題に向き合い ⽣成AIを実⽤化した実績が豊富 ELYZAの強み インフラ GPU‧データセンター、クラウドインフラ モデル ⼤規模⾔語モデル、基盤モデル アプリケーション AIプロダクト、チャットボット、Copilot ソリューション 業界特化型AIソリューション、企業向けAIシステム
14. (C) 2026 ELYZA LLM 、マルチモーダル ‧Physical AI の研究開発 社会実装 （ソリューション） 研究開発 （Lab） 事業開発 （プロダクト） ELYZAならではの挑戦機会 ⾦融‧製造‧医療‧⾏政‧防衛等の ⾼度専⾨領域での独⾃モデル開発 ⾃社開発プラットフォームを活かし 共通アプリを蓄積する循環づくり ⾃社開発モデルの学習/推論インフラ の構築‧研究成果の機能実装 ⾃社LLMプロダクトや LLM活⽤基盤の開発 ⼤⼿企業‧⾏政機関と 新たな実⽤化事例の創出
15. (C) 2026 ELYZA 研究開発・ソリューション・プロダクトそれぞれに MLE職を募集しています。 機械学習エンジニア（MLE）の募集 研究開発 MLE プロダクト MLE ソリューション MLE 共通要件 • バックエンド開発、（⼤規模サー ビスでの）MLOps経験 • 画像/⾳声/NLP...等 ML実務経験 • 顧客折衝を含むPoCプロジェクト を推進した経験 • NLP/LLM関連の研究‧実務経験 • コンピューターサイエンスへの深い造詣（情報系の修⼠ / 博⼠、それに準ずる実務経験） • Deep Learning 関連の研究‧実務の経験 固有の要件 • 研究の仮説検証サイクルを⾃律的 に回す経験（博⼠/研究職 等） • NLP/LLM関連の研究‧実務経験 役割 ⼤規模⾔語モデル (LLM) など の先端技術を探索し、新たな 実⽤化アイデアを実装に落と し込む 顧客課題と向き合いながら、 AI処理フロー‧AIモデルを組 み合わせ、新たな社会実装事 例を創出する ⻑期間‧多様なユーザーの利 ⽤を⾒据えた上で、AI機能開 発やそれに必要なエンジニア リングを⾏う
16. (C) 2026 ELYZA 研究開発について - 先端技術の探索と仮説構築 -
17. (C) 2026 ELYZA ELYZA Lab では、ELYZAの中⻑期の事業に資する研究開発を ⾏っています。この中で重要なことは、論⽂執筆や研究⾃体 が主⽬的になるのではなく、「技術の価値は、社会実装し 還元されてこそ」という考え⽅です。 もちろん対外発表やコミュニティ貢献は重要ですし、ELYZA では実際にLLMに関するモデルや評価データの公開、ノウハ ウの共有、学会や勉強会へのスポンサードを積極的に⾏っ てきています。 ただ⽬的はあくまでも、技術が社会に実装され⼤きなイン パクトを⽣むこと、そしてELYZAのプロダクトや事業を⼤き く成⻑させることです。そのためには何をすべきか？という 意識を持って、1〜2年後を⾒据えた意思決定や開発を⼼が けています。 『ELYZA Lab』は何を⽬指すのか。研究開発を担う Lab チームの想いとは？ （ELYZA CTO 垣内） 研究開発（ELYZA Lab） の⽅針 あくまで「先端技術が社会に実装され、インパクトを⽣むこと」を⽬的として活動しています。
18. (C) 2026 ELYZA 研究開発（ELYZA Lab）の活動内容 LLMをベースに、マルチモーダル‧Physical AI にテーマを広げています。 社会実装に軸⾜を置きながら「実業務に役⽴つ基盤モデル」の研究開発を進めていきます。 Physical AI VLA・VLM モデル開発、ロ ボット実装の研究開発 マルチモーダル 音声認識モデルなどの研究 開発 LLM・Agent 特化モデル、Vertical AIエー ジェントの研究開発
19. (C) 2026 ELYZA 研究成果（⼀部） ELYZA LLM for JP シリーズの開発‧公開 Diffusion Model の開発‧公開 Agent 研究と知⾒公開 医療向けモデルの研究（SIP）
20. (C) 2026 ELYZA 研究成果（⼀部） 開発したモデルを体感できるデモ公開中！ ▶デモサイトはこちら（概要欄にリンクあり）
21. (C) 2026 ELYZA ソリューション事業について - 顧客現場の課題に向き合い、技術の⼒で解決する -
22. (C) 2026 ELYZA 解決したい課題 MIT（マサチューセッツ⼯科⼤）の研究チー ムによる調査レポートによると、2023年後半 から2025年前半までに⽶国企業だけで約300 億〜400億ドル（5〜6兆円規模）が⽣成AIに 投じられたにも関わらず、95%の企業で本質 的な収益（P/L）への貢献が⾒えていないとの こと。 （出典：The GenAI Divide: State of AI in Business 2025） ⽶国ですら95%の企業が、業績に影響するような⽣成AI 活⽤の成果を⽣み出せていないという現状 巨額の投資‧⽣成AIチャット導⼊が進んだにも関わらず、効果的な活⽤はまだほとんど進んでいません。 ELYZAは現場業務に組み込まれ、⻑く愛される⽣成AIソリューションを届けたいと考えています。 企業の⽣成AI活⽤の現状 ⽣成AIの実⽤化の要諦 「便利ツールの個⼈利⽤」ではなく、組織の業務フローに 組み込まれた信頼性の⾼い仕組みをつくること 事例：コールセンターにおいて⽣成AI要約を100名 規模の業務で定着させ、後処理時間を50%削減
23. (C) 2026 ELYZA コンタクトセンターにおける メール・通話の要約業務を最 大54%の効率化 お客様への応対文面の作成 業務において約 50%の省力 化に成功 記事を 30秒程度で読める内 容に要約する独自機能「 AIサ マリー」の構築に技術提供 顧客へのメール回答および チャットでオペレーターの生産 性が約 2倍 技術的な課題や顧客個々の制約を乗り越え、新しい社会実装事例を創出しています。 プロジェクト実績（⼀部） 継続改善により、生成 AI要約 を100名規模の業務で定着さ せ、後処理時間を 50%削減 マイナビ転職にて AIが最短 1 分で自己 PR文を提案し、ユー ザーの転職体験をサポート
24. (C) 2026 ELYZA プロジェクト‧開発の進め⽅ 問題設定 社会実装 = 顧客業務での実利⽤を⾒据えて、 問題設定‧要件定義から、継続改善まで⼀気通貫で関わります。 PoC（実証実験） 本番導入 継続改善 • 要件定義前から機械学習エン ジニアとビジネスコンサルタ ントが協働します。 • 業務理解と本質的な課題を特 定することで、適切な問題設 定を（先端技術⼒が活き、事 業インパクトがある）⾏うこ とができます。 • 独⾃のモデル開発も解決策の ひとつとして持つことができ る、希少なプレイヤーです。 • グローバルプレイヤーのLLM も積極活⽤。常にお客様に とって最適な手段を提案でき ることが強みです • LLM活⽤基盤とソフトウェア エンジニアの存在により、 PoCで開発したAIシステムの デプロイが容易です。 • お客様もすぐに安心安全に生 成AIを本番利用することがで きます。 • 継続的に⽣成AIシステムが活 ⽤され、価値に応じた⽉額利 ⽤料をいただくことが理想的 なゴールです。 • 本番利⽤開始後もさらなる利 ⽤の定着‧業務成果の創出に 向けて、継続的な改善施策を ご提供します。 何に取り組むべきかを 伴走し決定 独自モデル開発を含めた 最適な技術提案・検証 LLM活用基盤を活かし すぐに本番利用へ 利用を定着/拡大し、 狙った効果を実現
25. (C) 2026 ELYZA ソリューショングループの役割・挑戦 AIインテグレーション Applied Research 取り組み‧体制を⼤きく2つに分けて、それぞれに挑戦しています。 汎⽤モデルでは課題解決できない領域で 研究開発×社会実装の実績をつくる ⾃社開発のLLM活⽤基盤を最⼤活⽤し、 再現性のある課題解決‧事業スケールを担う Applied Researcher 独⾃LLM AI Agent Physical AI ‧ ‧ ‧ 個社固有の要件‧制約の突破 LLM活⽤基盤 （ELYZA Platform） 「あたりまえを創る」役割 「未踏の領域」を開拓する役割 ⼟台 アセット化
26. (C) 2026 ELYZA プロダクト事業について - 先端技術をより早く、広く社会全体に届ける -
27. (C) 2026 ELYZA 研究開発や共同研究の成果を、より広く早く、社会に届けていきます。 プロダクト事業が目指すもの 基盤提供
28. (C) 2026 ELYZA LLM活⽤基盤「ELYZA Platform」 開発環境でカスタム開発したモデルやアプリをいち早く顧客に本番利用いただくための基盤、 「ELYZA Platform」を開発・活用してきました。 LLM Ops 基盤 独自開発LLM OpenAI Claude Microsoft Azure Gemini プロプライエタリ LLM 独自開発LLM、プロプライエタリ LLMの両方 を、安定的に活用するための機能群 LLM活用基盤 LLMやプロンプトの開発後、すぐに業務で活 用し、モデルや UIを改善していくための機能 群 管理基 盤 ユーザーとの権限の管理 多要素認証・ SSO認証 IPアドレス制限 データ非保存 監査ログ ユーザー管理やデータ保護等、 LLMを安心 安全に管理、利用いただくために必要な機 能群 業務に 最適なUIで 利用・評価 ELYZA LLM
29. (C) 2026 ELYZA 自社AIプロダクト「ELYZA Works」 「ELYZA Platform」を土台に、生成 AI実用化のノウハウを詰め込んだ「 ELYZA Works」をリリースしました。 製品情報ページ：https://lp.works.elyza.ai/
30. (C) 2026 ELYZA 「ELYZA Works」のコンセプト アプリの企画‧開発から改善まで「市⺠開発」をAIがフルサポートします。     アプリの作成 ⽇本語を書くだけで 業務AIアプリが作れる！     現場での利⽤ 作成したアプリは チームで共有できる！   評価‧改善 利⽤時の評価で アプリ品質を改善できる！
31. (C) 2026 ELYZA アプリケーションの主体はAWS、可変性の⾼い基盤は切り離したアーキテクチャとしています。 製品アーキテクチャ Pd⽤ ML処理 A社専⽤ ML処理 Agent基盤 LLMホスティング基盤 ML処理 アプリケーション MCPサーバー メッセージキューを介して アプリケーションと ML処理を分離 LLM Hosting / Agentは 独⽴性の⾼い構成に
32. (C) 2026 ELYZA LLM学習/推論基盤の構築と信頼性 エンタープライズ品質への挑戦 AI 活用による圧倒的生産性 「正解のない」UXの探求 開発における挑戦テーマ AIという不確実性の⾼い技術を、誰でも使える「完成された製品」へと磨き上げるための、 強⼒なエンジニアリング⼒を必要としています。 チャット形式のUXは、汎⽤的すぎる故に使いこなすの が難しいです。LLMを活⽤したサービスをつくる上 で、UXのバランス感と、⾮決定的な出⼒をいかに制御 するかという問いに、正解を⾒出す必要があります。 ユーザー数の急増に伴い、サービスのボトルネックを修正 し、拡張性を高める必要があります。エンタープライズグレー ドのサービス品質やセキュリティを求められることも多く、事 業体制をアップデートしていく必要があります。 全エンジニアに Claude Code Pro / Maxプランを配布して います。セキュリティ、仕様 Wiki でもAIツールをフルに活用 しています。詳細を記事化していますのでぜひご一読くださ い：「AIコーディング時代」だからこそ「ちゃんとする」 （概要欄 にリンクあり） プロプライエタリLLMだけでなく自社での LLMホスティングも 選択肢として、安定的なリソース確保が求められています。 Labチームと連携しながらモデルの学習から推論を一気通 貫で行うために信頼性の高い基盤構築が求められます。
33. (C) 2026 ELYZA 組織について
34. (C) 2026 ELYZA 2026年4月時点で80名を超える組織規模に拡大。エンジニアを中心に、多くの仲間が集まっています。 機械学習 エンジニア 28 ソフトウェア エンジニア 10 PdM / デザイナー 7 BizDev / コンサルタント 21 コーポレート / マーケ 他 13 経営 / 経営企画 8 社員数 87 ※2026年4月末時点 60人 40人 20人 0人 50人 25年度 24年度 23年度 22年度 21年度 20年度 19年度 社員数の推移
35. (C) 2026 ELYZA 現役社員の⽣の声を定期的に発信中！ 社員インタビュー 実際に働く社員のリアルな声をお届けする社員インタビューを定 期的に発信しています。業務内容や働き⽅、⼊社の決め⼿など、 社員それぞれの視点から語られるストーリーを通じて、会社の雰 囲気をより深く知っていただけます。 ▶ インタビュー記事はこちら （概要欄にリンクあり） 社員インタビュー
36. (C) 2026 ELYZA 働く環境について
37. (C) 2026 ELYZA Long Term Greedy 目先の利益を追い求めるのではなく、 より広い視野で、より長期的な視点で最適化を行う ELYZAのコア‧バリュー
38. (C) 2026 ELYZA Long Term Greedy のあるべき姿 ⻑期投資を 惜しまない 2年後の⾃分が 今決める 誠実な存在で あり続ける 質にこだわる ⼈材育成や技術、環境、健康 への投資は、どのようなもの であれ、推奨しています。 ELYZAではこの⻑期投資を仕 組み化していきます。 「2年後に意味があるのか」 という視点で、やること/や らないことを迅速に意思決定 します。決めることを先延ば しにはしません。 関わる全てに対して、誠実な 存在であり続けます。クライ アントにはいただいたフィー 以上の価値を提供できるよう に努め続けます。 質に対して妥協は⼀切しませ ん。素敵なチームであり続け るための採⽤、⼤きな価値を 出し続けるための案件選択を します。 Long Term Greedy Company.
39. (C) 2026 ELYZA ELYZAの⾏動指針（⽇々の仕事‧仲間への向き合い⽅） Long Term Greedy 「⼈は不完全」という前提の理解 信頼関係 Is All You Need コトに向き合う わたしたちは⽬先の利益を追い求めるのではなく、より 広い視野で、より⻑期的な視点で最適化に努めます。 ⼈は、不完全な⽣き物で、できないこともあれば、環境 や体調等の変数の影響を受けてムラがあるもの。⼀⽅、 ⼈は時間をかけて、少しずつ改善‧成⻑できる。この前 提を共通理解として、私達は他者に寛⼤に接し、メタ認 知を元に⾃⼰の改善に努めます。 「信頼関係があると建設的な議論がしやすくなり、チー ムのパフォーマンスを⾼める」「信頼は築くのは難し く、壊すのは簡単」という前提を理解し、関係を強化す るために、リスペクトをもってコミュニケーションを取 り、相互理解するように努めます。 社会に価値を⽣み出すことを重視し、社内政治やヒトに 向き合うより、成果に向けて実際に⼿を動かしてコミッ トするように努めます。
40. (C) 2026 ELYZA 働き⽅‧制度 スーパーフレックス制 （コアタイムなし） 完全週休 2日制 祝日・年末年始休み 副業OK 週1.5日の No Meeting Day 事例共有・論文輪読 など各種勉強会 書籍 / 備品の 購入支援 フルリモート OK ※ 会社備品としての購⼊になりますが、全額または⼀部費⽤の補助があります。 ※
41. (C) 2026 ELYZA 知⾒の共有‧探索の習慣 社内知⾒共有 参加‧スポンサード その他 • ML Night（論⽂輪読‧シェア会） • AI 横断会（全社横断 知⾒共有） ほか • NLP学会（NLP学会） • NLP若⼿の会（YANS） • ⼈⼯知能学会（JSAI） ほか • 全社勉強会（⽉次） • 臨時 勉強会（Claude Code勉強会 等） ほか 知的好奇⼼に満ちたメンバーが多く、 仕組みとしても⾃然発⽣的にも勉強会‧知⾒共有の機会が多くあります。
42. (C) 2026 ELYZA 採⽤情報
43. (C) 2026 ELYZA 選考プロセス 選考期間の目安はおよそ2〜4週間です。 候補者体験にこだわりながら、カルチャーマッチを重視して採用しています。 1次⾯接 2次⾯接 （役員⾯接） 最終⾯接 （社⻑⾯接） 内定‧ オファー 選考に⼊る前にしっかりと 条件や⾵⼟などをご紹介しています。 （職種によって案内の流れが異なる場合があります） 選考希望度に関係なく 気軽にご利⽤ください リファレン スチェック ※ 期間や⾯接回数は⽬安です。応募職種、候補者状況によって異なる可能性があります ※ ⾯接はご希望にあわせてオンライン、オフラインのどちらも対応可能です カジュアル ⾯談 書類選考 HR⾯談 （マネージャー⾯接）
44. (C) 2026 ELYZA まずはカジュアル⾯談へ まずは気軽に話しませんか？（オンラインでOK） カジュアル面談実施中！ カジュアル⾯談は、選考ではなく、会社の雰囲気や働き⽅につい て気軽に話せる場です。実際に働くメンバーが、仕事やカル チャーについてお話しするので、「⾃分に合う環境か知りたい」 「まずは話を聞いてみたい」という⽅におすすめです。興味があ る⽅は、ぜひお気軽にご参加ください。 ▶ カジュアル⾯談のお申し込みはこちら （概要欄にリンクあり）