研究開発部の紹介 / Sansan R&D Profile

Sansan株式会社は、「出会いからイノベーションを生み出す」をミッションとして掲げ、ビジネスにおける出会いを後押ししています。
本資料では研究開発職の働き方に関する情報をまとめています。

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Transcript

1. 研究開発部の紹介 Sansan株式会社 技術本部
2. ⽬次 - 会社概要 - 研究開発部の紹介 - キャリアパス - ML Architect - 研究開発プロジェクト紹介 - 社内制度
3. 会社概要
4. 会社概要 ｜ Sansanのカタチ - 企業理念 Mission 出会いから イノベーションを⽣み出す いつの時代も、世界を動かしてきたのは「出会い」です。 ⼈と⼈、企業と企業、その出会いの連鎖が社会を前進させます。 私たちは「出会い」が持つ可能性を再発⾒し、 唯⼀無⼆のビジネスデータへと変えていきます。 そのデータは、イノベーションにつながる新しい出会いを⽣み出し、 これまでにない働き⽅の⼟台となります。 あらゆる業務、あらゆるプロセスの常識に縛られず、 ビジネスの当たり前を変えていきます。 © Sansan, Inc.
5. Sansan株式会社の働き⽅を変えるAXサービス ⽣産性を向上させ、企業のAI活⽤を最⼤化するデータベースとしても貢献できる 「働き⽅を変えるAXサービス」を提供します。 法⼈向け 個⼈向け 名刺データベースが、収益を最⼤化する 契約データベースが、利益を守る 「なくせる」をつくり、 全社の働き⽅を変える 営業AXサービス 契約AXサービス 経理AXサービス 名刺アプリ 営業 契約 請求 名刺管理 データクオリティマネジメント 各サービスの活⽤で変わる働き⽅ 必要な情報を すぐに⾒つけられる 情報の管理がしやすく すぐに共有できる 情報を分析・活⽤しやすく データに基づいた判断ができる
6. 研究開発部の紹介
7. 組織 組織構成の概要 4つの主軸プロダクトごとにフロント＆プロダクト機能を集約。 COO室 Sansan事業部 Bill One事業部 マーケティング、 マーケティング、 マーケティング、 インサイドセールス、営業、 カスタマーサクセス インサイドセールス、営業、 カスタマーサクセス インサイドセールス、営業 カスタマーサクセス ブランディング など ブランディング ブランディング など Eight事業部 Contract One Unit マーケティング、営業 など など 技術本部 エンジニア、研究開発（R&D）、 システム管理、CSIRT コーポレート本部 総務・法務、財務・経理など ⼈事本部 採⽤、労務、育成、制度設計・運⽤など その他の部⾨ PR、ブランディング、 AI トランスフォーメーション、グローバルビジネス推進 など など ※COO＝Chief Operating Officer
8. 組織 技術本部 各事業部・プロダクトユニットと連携するEngineering Unitと、サービスの根幹技術を担う組織が存在。 技術本部 © Sansan, Inc. Sansan Engineering Unit Eight Engineering Unit Bill One AP プロダクト開発部 Bill One EX プロダクト開発部 Bill One AR プロダクト開発部 Bill One Service Platform プロダクト開発部 Bill One 開発戦略部 Contract One Engineering Unit Data Intelligence Engineering Unit Platform Engineering Unit Quality Assurance CoP室 Digitization部 研究開発部（R&D） 情報セキュリティ部 コーポレートシステム部 海外開発拠点⽀援室 CTO室
9. 研究開発部について 研究開発から事業へのアプリケーション提供・運⽤までを⼿掛ける サービス向けAPI 運⽤基盤 デプロイ基盤 実験管理基盤 名刺特化OCR 名寄せ技術 アプリケーション・APIのリリース・運⽤ コア技術の開発 ⽂書特化⾔語モデル 論⽂投稿 アカデミア活動 共同研究 学会協賛
10. 研究開発部について 取り組んでいる研究開発の例 画像認識 ⾃然⾔語処理 - 名刺特化のOCR - 名刺のホワイトニング - メールからの情報抽出 - 請求書と発注書の照合 その他機械学習 - ニュース配信における同業他社のレコメンデーション - 契約書の検索品質向上 複合領域 （画像認識 × ⾃然⾔語処理） - ビジネス⽂書のデータ化
11. 研究開発部について SansanのR&Dで働く⾯⽩さ 研究で終わりではなく、 事業に直結する開発ができる 技術開発の成果をスケールしやすい 「論⽂/研究成果で終わり」ではなく、プロダクトに組み込 数万社規模の顧客基盤と複数のプロダクトがあるため、⼀ まれることで価値が⽣まれるという⽂化があり、運⽤・ つの技術開発が、実サービスでより⼤きな成果を出しやす UX・コスト・セキュリティーまで含めて、R&Dが当事者と い構造になっている。 して関わることができる。 希少なビシネスデータを扱った まだ誰にも解かれていない課題に 研究開発ができる 向き合っている 名刺や請求書、契約書などの希少なビジネスデータを扱い、 名刺のデータ化や企業独⾃コード（SOC）など、まだ解か データ品質設計からアルゴリズム運⽤まで⼀貫して研究開 れていない課題に対して、事業と直結した形で挑戦できる 発に取り組むことができる。 環境がある。
12. 研究開発部について スモール開発 研究開発部のメンバーは 1チーム3〜5⼈で計10チームに分かれている > 専⾨領域などで厳密に分かれているものでなく、 関連するプロジェクトに取り組みやすいようにチームを組んでいる - 所属するメンバー 研究員 主に名刺やビジネス⽂書の⾼精度なデータ化および蓄積 されたデータを活⽤したプロダクトの価値を⾼める機能 の研究開発からサービスリリース、運⽤まで担当 ML Architect・Platformエンジニア サービスの品質・可⽤性・セキュリティー・オブザーバビリティーを担保 また研究員による試⾏錯誤を増やし、継続的に素早くリリースするた めのデプロイ基盤を構築・推進
13. 研究開発部について プロジェクトの進め⽅ 1. 課題・アイデアの発⾒ - 2. 企画 ・事業部からの相談 ・経営陣との会議 ・⾃律的に改善（データ化など） ユーザーの声や事業部からの相談、新技術の検証などをもとに、企画や研究 テーマを検討 検証 テーマ選定・優先度判断 - 3. 事業インパクト・実現性・中⻑期的な価値を踏まえ、部内で優先度を議論し、 取り組むテーマが決定 検証〜開発〜リリース - PoC・設計・開発・評価を繰り返しながらプロジェクトを推進。 数週間で完了する案件から年単位で継続する案件まで様々 メイン部分 設計 期間⽬安 数週間〜1年 開発 リリース 課題・アイデアの発⾒ について - 各プロダクトでは、Slackでユーザーフィードバックを集約しており、機能要望 や喜びの声を開発チームが直接確認し、今後の開発に活かしている。 また、経営陣、事業部⻑、VPoPが参加する場を設け、検証中の取り組みを共有。 各プロダクトへの活⽤可能性について議論する場も設けている。 FB蓄積 feedbackチャンネルで 全社員が⾒れる
14. 研究開発部について 技術スタック 主な利⽤⾔語 Python、R、C#、C++ クラウド AWS、Google Cloud、Azure ソースコード管理 GitHub 使⽤するライブラリや フレームワーク テーマに合わせて⾃由に選択 サービス本番環境への実装 AWS（EKS、ECS）、 Google Cloud（Cloud Run、Vertex AIなど） PC Windows PC、Macbookから選択。 AWSやGoogle Cloudのインスタンスを使⽤可能。 コミュニケーション Slack, Notion, Google Meet, Zoom AIツール ChatGPT, Claude, CodeRabbit, Cursor, Devin, GitHub Copilot
15. キャリアパス
16. 成⻑機会 キャリアパス ミッショングレード（役割等級制）を導⼊。各グレードごとに期待される役割や難易度が変わります ミッショングレードが上がるほど、影響範囲が広がる 例）個⼈→チーム→グループ→部→会社と変化 各グレードごとの給与設定 社内との調整だけでなく、社外との調整も担当 など 事業部⻑ / 本部⻑ 部⻑（M4以上） 副部⻑（M3以上） グループマネジャー （M1以上） アシスタント グループマネジャー （MS以上） ※上記は基本的なキャリアパス
17. 成⻑機会 キャリアパス例 研究員 → プロダクトマネージャー 研究員→ シニアリサーチャー - ⼊社後、Bill One Entryの⾃動化システム開発に従事。 - ⼊社後、内製の固有表現抽出器の開発に従事。 - その後、Bill One本体の機能開発にも携わり、より広い視点で事業に関わる ためプロダクトマネージャーを兼務。 - ⾃然⾔語処理の専⾨性をさらに⾼めるため、⾃然⾔語処理系の研究室へ社 会⼈博⼠として進学。 - 現在は研究員兼プロダクトマネージャーとして、新規案件の企画・開発を - 現在は博⼠号を取得し、Contract Oneにおける検索機構や⼤規模⾔語モデ 推進。 ル開発など複数プロジェクトをリード。 - 学会発表や論⽂投稿など、アカデミックな側⾯からも組織に貢献。 研究員→ シニアリサーチャー - ⼊社後、内製OCRの開発に従事。 - コンピュータビジョンの専⾨性を活かし、チームを横断して複数プロジェ クトをリード。 - 経済産業省主導の⽣成AI開発プロジェクト「GENIAC」のリードを務め、 内製⽣成AI「Cello」の開発を推進。 ML Architect→ Platformエンジニア - ⼊社後、ArchitectグループでレガシーなMLシステムを改修し、改善/運⽤の 属⼈性を排除。 - その後、社内JumpでPlatformエンジニア組織に異動。現在は複数プロダク トで使われる共通運⽤基盤の設計や開発を担当。
18. ML Architect
19. ML Architect ML Architectの役割 - 研究員チームに深く⼊り込み、チームの課題を発⾒・定義し、解決まで責 任を持つ - DevOps/MLOpsなどの「仕組みを作って終わり」ではなく、その仕組みが 機能し、継続的に成果を⽣み出し続ける状態を維持・改善するところまで 責任を持つ
20. ML Architect ⾃社製OCR「NineOCR」のマイクロサービス化による ⾼速化とコスト削減 NineOCR: Sansan独⾃の、名刺に特化した光学⽂字認識 (OCR) ⽂字列 検出器 - 「検出器」「認識機」「後処理」の3モジュールが ⽂字 認識器 Monolith（モノリス版） Detector (GPU) Detector (GPU) - マイクロサービス化により開発効率向上、個々の - 認識機の⾼速化で、GPUコストを65%削減 Distributed（分離版） NineOCR Monolith モノリシックに結合していた チューニングが容易化 後処理器 Client Recognizer (GPU) Orientator (GPU) Client Router Recognizer (GPU) Orientator (GPU)
21. ML Architect 経理AXサービス「Bill One」 AI機能開発 - 課題 - 様々なAI機能を開発する中で、Bill One環境とR&D環境を分離し、本番環境でサービスを安定して稼 働させること - 複数のサービス毎に構築するプログラミング⾔語が異なっていること - 解決策 - Pub/Subを⽤いて責務境界を明確化し、 Cloud Tasksを活⽤しアクセス集中に強いアーキテクチャを 構築 - TypeSpec定義し、それぞれの⾔語のコードを⾃動⽣成し、⾔語ごとの重複実装や仕様のズレを抑制 - 結果 - スキーマによる認識齟齬がなくなり、結合時での⼿戻り⼯数削減 - ⼊出⼒が変わらない開発において、それぞれの環境において独⽴して開発できる状態になった - ⽉末・⽉初のアクセス集中時にも安定稼働
22. ML Architect Langfuse - セルフホスト構成 - - - EKS上で稼働 計6チーム・6サービスでの利⽤ (2026/09時点) > langfuse web - LLMを利⽤したアプリ > langfuse worker - MCP server - AI Agent データベースなどのインフラはマネージドサービスを利⽤ - 流⼊トレース量は半年で10倍以上増加 凡例： ⾊ 分類 説明 🟦⻘ AWS Managed AWSマネージドサービス（RDS, Elasticahe,S3,SQS） 🟩緑 Langfuse App Langfuse公式コンテナ（Web,Worker）on EKS 🟥⾚ Cusom 本リポジトリで開発・管理するコンポーネント ⬜グレー External 外部システム（ClickHouse Cloud、クライアン ト、LLM API）
23. ML Architect Langfuse - 社内で安全に利⽤するための内製コンポーネント - auth-proxy > Langfuse Public API を “直接叩けない” 構成にし、 Proxy で認証・認可を統制 - termination-api / termination-job > 解約に連動したデータ削除 - verification-job > 削除完了を定期検証するバッチで削除漏れを検知 - metadata-cleanup-job > 任意の期間でのデータリテンション > 必須メタデータ（例：顧客ID）が⽋落したトレー スは定期削除 > トレースに紐づかないDataset Itemは定期削除
24. ML Architect アラート品質の向上による保守運⽤負荷の軽減 - 課題 - 誤検知アラートの削減と障害対応⼯数の短縮により保守運⽤の負荷を減らす - 解決策 - 対応率の低いアラートが棚卸される仕組み作り - SLI/SLOの策定による不要アラートの棚卸し - 障害調査の知識をSkills化し、アラート対応の属⼈性を下げる - New Relic APMを導⼊してo11yを⾼め、サービスの状態把握を容易にする - 結果 - アラート未設定・未発報によるインシデントの発⽣がない状態で、アラート発報数を7割削減 - アラートの対応率が5割増加
25. Platformエンジニア
26. Platformエンジニア Platform エンジニアの役割 - サービス提供基盤と研究開発環境の改善・運⽤に取り組み、⽣産性と信頼 性の向上に実際に貢献している状態まで責任を持つ - 具体的には、40名超の研究員・エンジニアが利⽤するCDE（Cloud Development Environment)/Job基盤と、100以上のサービスが稼働するマ イクロサービス基盤の設計・構築・運⽤を担う - 「OSSを⼊れるか、⾃前で作るか、Enablementで開発者に委ねるか」 「どこに複雑さを置くか」という意思決定を⽇常的に⾏い、組織の⽣産性 と信頼性を改善する
27. Platformエンジニア アプリケーション実⾏基盤「Circuit」 研究開発部のサービス提供の信頼性と組織の⽣産性を最⼤化するために設計された AWS EKSを中⼼としたアプリケーション実⾏基盤。 - 特徴 - CPU / GPU問わず、 120程度のサービスをホストしている > 事業部横断で SansanをはじめEight, Bill One Contract Oneなど広く機能を提供 - 無停⽌のB/G更新運⽤を続けている > 切り替え前の動作検証可能で、障害発⽣時の切り戻しも最短で⾏える - 開発や運⽤時の差分や負担を減らす仕組みの提供 > GitOpsベースの統⼀化されたリリースフロー > 計装や脆弱検知 > Slack完結型のworkloadの起動停⽌ など Circuitに関するリンク集 https://findy-tools.io/articles/multi-product/117 https://findy-tools.io/products/aws-eks/208/675 https://speakerdeck.com/sansan_randd/about-circuit-r-and-ds-application-platform https://buildersbox.corp-sansan.com/entry/2026/05/27/153000 https://buildersbox.corp-sansan.com/entry/2024/11/14/110000
28. Platformエンジニア 開発基盤「Muse」 研究開発の特殊要件を吸収し開発作業を統べるAWS EKS/Coderを中⼼とした基盤。 - 特徴 - GPU をはじめとした開発作業⽤環境のライフサイクル管理をセルフサービス化 > データの DLP 対応も⾏い部⾨横断で展開 - SageMaker の代替となる Job の実⾏管理 > spot、CBML、最新インスタンス(g7e等)、マルチノード分散等に対応 - Circuit に類似した技術選定、異なる設計運⽤思想 > ステートフル、in-place 更新、1 Pod per Node の NodePool 設計、⾮ GitOps
29. 研究開発プロジェクト紹介
30. ⽂書のデータ化 × Vision-Language Model 内製のVision-Language Model 「Viola」 ⽂字認識に特化した データ化ルールを 事前学習 Fine-Tuning Viola ⽂書 名刺特化 Viola 請求書特化 Viola 契約書特化 Viola システム ビジネス課題 名刺や請求書、契約書のデータ化精度を向上させる 解決策 事前学習を通して汎⽤的な⽂字認識能⼒を持つモデルを作成し、 Fine-Tuningで各プロダクトのデータ化結果を直接学習する 結果 複雑なルールをモデルで学習可能となり、いくつかのタスクで既存エンジンの精度を上回る
31. ⽂書のデータ化 × Large-Vision-Language Model オープンウェイトな⼤規模(視覚)⾔語モデルによるデータ化 ⼊⼒ Fine-Tuning 運⽤ モデル - tokyotech-llm/Swallow-7b-instruct-v0.1 請求書 契約書 メール ⼈事異動 情報 - google/gemma-2-2b vLLM - Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct - Qwen/Qwen3-VL-2B-Instruct ビジネス課題 ⽇々進化する⼤規模(視覚)⾔語モデルを⽤いて、⽂書データのデータ化精度を向上させる 解決策 Fine-Tuningで各プロダクトのデータ化結果を学習する ベースモデルの変更を容易にし、最新モデルを迅速にプロダクト改善へ反映できるようにする 結果 いくつかのタスクにおいて、Violaでは対応できない複雑なデータの正確な推論が可能となる
32. Eight × Graph Embedding グラフ機械学習を活⽤した検索・レコメンデーション 企業間名刺交換 Eight ネットワーク ビジネス課題 特定の企業と同業界・同業態の企業を検索したり、 ニュースを配信する体験をつくる C社 F社 A社 B社 解決策 企業間名刺交換ネットワークにGraph Embedding(node2vec)を 適⽤して、各企業をベクトル形式の特徴量で表現し、 埋め込み空間上で企業間類似度を計算 G社 E社 D社 A社： (0.4, 0.2, 0.1, …, 0.8)T F社： (0.5, 0.1, 0.7, …, 0.5)T B社： (0.1, 0.5, 0.1, …, 0.2)T G社： (0.6, 0.7, 0.8, …, 0.6)T … 結果 - Eight Career Designの候補者検索において、 特定企業に類似している企業で勤めている候補者が検索可能 - ニュース配信のレコメンデーションに活⽤し、 同業他社の動向を⾃動で取得可能 ※Eightの利⽤規約の許諾範囲内で 匿名化したデータを統計的に利⽤しています。
33. Sansan メール署名取り込み × ⾃然⾔語処理 メール署名取り込み ビジネス課題 メールだけでやりとりをしていて名刺交換できていない相⼿の連絡先を、 メールから抽出し企業の資産として蓄積する 解決策 メールから名刺相当の構造化された顧客情報を⾃然⾔語処理 （固有表現抽出や質問応答、辞書などによるスコアリング）を活⽤ することで抽出する 結果 メールでのつながりの情報を企業の資産として蓄積し、 営業⼒を強化するというコンセプトを プロダクト上で実現できた 図：メール署名取り込みのイメージ図
34. 社内制度
35. 社内制度 Sansanの社内制度 ⽣産性を⾼め、さらに仕事に向き合うために。 Sansanの社内制度は、事業成⻑を加速するために存在しています。 単純な⽣活⽀援・福利厚⽣ではなく、⽣産性を⾼めるための⽀障・困難を軽減・緩和するための施策であり、 社員⼀⼈ひとりが全⼒で仕事に向き合い、ミッション・ビジョンを実現するために設計されたものです。 社内制度は事業フェーズ、そして組織のあり⽅によってアップデートし、 新たな社内制度についてもこの考え⽅に基づき意思と意図を持って設計します。 © Sansan, Inc.
36. 社内制度 Sansanの社内制度 コミュニケーション促進 業務効率の向上 スキルアップ＆キャリア ・ヨリアイ ・チャージ休暇 ・Jump ・よいこ ・どに〜ちょ ・コーチャ ・オフィス＋ ・H2O ・キャリトーク ・OYACO 組織開発 その他 ・強マッチ ・ななはち ・相談窓⼝ ・⾒つカッチ ・マイミャク ・Sansan Values Star ・SCOP ・Sansan従業員持株会 ・M2O ・カタチ議論 © Sansan, Inc. 採⽤・オンボーディング
37. 社内制度 コミュニケーション促進 ・ヨリアイ 終業後にアルコールを含むドリンクや軽⾷が提供され、 部署内外を問わず、気軽にコミュニケーションが取れる。 ・よいこ 社員が⾃発的に企画、実施する社内部活動。 部⾨を超えたコミュニケーションを活性化する。 ・オフィス＋ 週4回以上オフィスに出社した週に、4000円/週が賞与として ⽀給される。 オフィス出社時のコミュニケーションから、 ⽣産性向上につなげる。 © Sansan, Inc.
38. 社内制度 ヨリアイ 「誰かと話すきっかけがほしい」そんなときに活⽤できる制度。 気軽に交流できる場から、チームの絆を深めるものまで、4種類が⽤意されています。 © Sansan, Inc. オフィスヨリアイ ファーストヨリアイ 業務時間終了後にオフィス内でドリンクが無償提供さ れ、交流できる。カジュアルなコミュニケーションの 創出を⽬的とし、ゲストを招いての利⽤も可能。 ⼊社してから3カ⽉以内の社員と既存社員との飲⾷費 が補助される。早期の活躍を⽬指し、社内に顔⾒知り を増やすことを⽬的としている。 シャッフルヨリアイ チームヨリアイ 参加を希望した社員がシャッフルされ、4〜5⼈のグ ループごとに飲⾷費が補助される。部署や役割を越え たつながりの創出を⽬指す。 グループ、または部署単位での飲⾷費が補助される。 四半期に⼀度利⽤でき、チームの連携⼒と信頼関係を 育むことを⽬的としている。
39. 社内制度 業務効率の向上 ・チャージ休暇 ⽣産性を向上させることを⽬的として、毎年7⽉〜10⽉の期間中に 連続3⽇間までの休暇を取得できる。 ・どに〜ちょ ⼟⽇祝⽇など、問い合わせや会議のない環境で、緊急性・重要性の⾼い 個⼈完結型業務に集中するため、平⽇と休⽇を⼊れ替えることができる。 ・H2O ⾃宅の最寄り駅が本社近隣の対象駅*の場合に、 家賃にかかる費⽤の⼀部が補助される。 *対象駅（渋⾕駅から2駅以内。ただし、JR埼京線・湘南新宿ラインを除く）： 渋⾕、表参道、中⽬⿊、代官⼭、三軒茶屋、池尻⼤橋、駒場東⼤前、神泉、広尾、恵⽐寿、 ⽬⿊、原宿、代々⽊、代々⽊公園、明治神宮前、北参道、乃⽊坂、外苑前、⻘⼭⼀丁⽬ © Sansan, Inc. 内容修正
40. 社内制度 業務効率の向上（育児中のメンバー） ・OYACO ⼩学校6年⽣までの⼦どもがいるメンバーが仕事と⼦育てを 両⽴できるように、育児をサポートするさまざまなサービスの 利⽤に対して補助が受けられる。 © Sansan, Inc.
41. 社内制度 スキルアップ＆キャリア ・Jump! 社内公募やキャリアのアドバイスを通して、 ⾃⾝の「強み」を活かした新たな業務へのチャレンジができる。 ・コーチャ 希望する社員が、1対1でコーチングを受けることができる。 コーチングの認定資格を取得した社員が本制度の運⽤と実施を担当。 ・キャリトーク キャリアや仕事に関する悩みを気軽に話せる、社内の相談窓⼝。 キャリアコンサルタントの資格を持つメンバーが運営。 © Sansan, Inc.
42. 社内制度 組織開発 ・強マッチ エニアグラムやストレングスファインダーを実施し、 ⼀⼈ひとりの「強み」を部⾨内で発表する。 ・⾒つカッチ 社員同⼠でバリューズを体現している⼈に称賛をとポイントを送る施策。 ・Sansan Values Star バリューズを体現し、社内に⼤きなインパクトを与える成果を出した メンバーが半期に⼀度、全社会議で表彰される。 ・カタチ議論 企業理念（Sansanのカタチ）のあり⽅を全社員で議論し、 理解を深めながらSansanのカタチと⾃⾝の⽅向性を⾒つめ直す。 © Sansan, Inc.
43. 社内制度 採⽤・オンボーディング ・ななはち 新⼊社員が配属部⾨以外のメンバーと交流し、 他部署の業務やメンバーを知ることができる。 ・マイミャク 社員の知⼈にSansanで活躍できそうな⽅がいる場合に、 会⾷やカジュアルな話し合いを⾏うためにかかる飲⾷費が補助される。 ・SCOP（Sansan Culture Onboarding Program） ⼊社後半年間のオンボーディングプログラム。 Sansanのカルチャーを深く理解することができる。 © Sansan, Inc. 写真差し替え
44. 社内制度 その他 ・相談窓⼝ キャリア・育児・介護・健康（婦⼈科産業医も在籍）など、 公私問わずさまざまな悩みを相談できる窓⼝が設けられている。 ・Sansan従業員持株会 従業員がSansanの株式を⼀定の条件に基づき購⼊できる制度。 少額から継続的に積み⽴てることができる。 ・M2O（新卒社員向け） 新卒⼊社時に勤務地近隣の指定エリアに引っ越した場合に、 新⽣活を始めるための費⽤として⼀定額が⽀給される。 © Sansan, Inc.
45. ⼈事施策 イベントの様⼦ © Sansan, Inc. Tech道場 Sansanファミリーデー 創業記念パーティー 33（Sansan）の⽇ よいこ