TOKIUM - Company Deck - engineering

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1. 1 Last update : 2025.12 Company Deck プロダクト本部紹介
2. Contents 2 会社概要 TOKIUMの事業紹介 エンジニアリングの挑戦 開発組織と技術スタック 開発組織の Tech Valueと文化 働き方・制度・環境 選考フローについて Section 1 Section 2 Section 3 Section 4 Section 5 Section 6 Section 7
3. 会社概要 3
4. 会社概要 会社名 設立日 所在地 従業員数 代表取締役 株式会社TOKIUM 2012年 6月 26日 東京都中央区銀座6-18-2 野村不動産銀座ビル 12F 約240名 (2025年12月、正社員のみ) 黒﨑 賢一 4
5. 5 TOKIUMは、より良い世界を志す人の「未来へつながる時」を生むために存在します。 それは、誰かのために、調べ、考え、挑戦するための時間 です。 TOKIUMは、時間のインフラでありたい。 最適なテクノロジーと、常識にとらわれない自由な発想と、泥臭さもいとわない行動力 で、 人と事業を未来へ向けてもっと加速させていきたいのです。 未 来 へ つ な が る 時 を 生 む TOKIUMの志
6. TOKIUMの志は「未来へつながる時を生む」こと。 しかし今も、経理にまつわるその場限りの作業に貴重な 時間が奪われ続けています。 「自動化可能なことに、時間を使ってはいけない。」 そのような想いから創業しました。 それ以来、技術的制約を人力でカバーしながら、 時間のインフラという可能性を追求してきました。 そして今、AIの進化はブレイクスルーを迎えています。 自動化可能な領域が際限なく広がり、業務と一体化する。 誰も意識しなくなるまで磨き込み、存在が当たり前となる ような、そんな時間のインフラを一緒に実現しませんか？ 株式会社TOKIUM 取締役 CTO 西平 基志 CTOメッセージ 6
7. 7 TOKIUMのこれまで|経理業務の効率化を実現してきた道のり 創業 家計簿アプリ提供開始 経費精算サービス提供開始 ポストで領収書の原本回収開始 請求書の受け取り代行開始 支出管理領域へ拡張 経理AIエージェント元年 2012 「時を生む」 を志に、 個人向けの支出管理アプリでスタート。 2016 2019 2020 2025 2013 人のオペレーションと機械を融合した 独自モデル を確立。 ツールではなくサービス。 ユーザーが作業から解放される 「丸投げUX」のアプローチ で圧倒的効率化。 AIを核とした社会インフラとして 長期目線を持ちつつ革新を続ける 。 経理の作業そのものをなくす 新しいインフラを築く。
8. サービス一覧 　AIエージェント クラウドシステム 人材サービス スマホで経費精算が完結 あらゆる請求書を受領代行 あらゆる国税関係書類を保存 新リース会計基準に対応 あらゆる送付作業を一本化 経理特化の人材サービス 移動手段・ホテルの提示と事前申請作成を代行 経費精算の承認を代行 社内からの問い合わせ回答を代行 膨大な明細入力を自動化 発注・請求等のデータ照合を自動化 契約書をデータ化し自動でリース判定 8
9. 累計導入社数3,000社を突破 公共・法人サービス 導入実績 9 外食・食品 製造 建設・不動産 コンサルティング 金融・保険 小売 インフラ・物流 商社・流通 広告・エンターテイメント 医薬・化学 IT・情報通信 ＊2025年11月末時点、シリーズ累計 直近3年で3倍増加
10. TOKIUMの事業紹介 10
11. 「経理AIエージェントTOKIUM」とは 経理AIエージェント「TOKIUM」は、AIとプロスタッフが連携し、経理作業を丸ごと代行。 単に効率化するのではなく、作業自体を手放すことで「時を生み」 、全社員が本来の業務に集中できる環境を実 現。 11
12. これまで培ってきた8,000人以上のオンラインスタッフが稼働す るオペレーション基盤による豊富な実績とデータ処理ノウハウを 持っている。 これをもとに、出力結果の修正や精度向上を人間が行う体制 （ヒューマン・イン・ザ・ループ）を構築することで、開発の初 期段階から実用性の高いAIエージェントの提供が可能。 12 TOKIUMの強み AIと人力で 業務を丸ごと引き受ける AIを育てる 8,000名のプロスタッフ 体制 結果として、経理作業の自動化を実現できる AI、SaaSに加えて、オンラインスタッフや派遣スタッフ を最適に組み合わせることで、システムだけでは解決でき ない経理業務を丸ごと代行。 経理領域に特化して10年、3000社以上の支援で培ってき た知見を活かし、経理業務の自動運転を実現する。
13. サービス一例 経費申請の不備・誤りのチェックを含めた一次承認作業を、AI とプロスタッフが代行。 社内規程やルールに基づいた申請内容の目視チェックや、 頻発する内容不備による差し戻し対応の手間をなくします。 移動経路の検索・宿泊先の手配、出張申請…。 出張手配の「探して、予約して、申請して」をAIエージェン トが代わりに実行します。 13
14. TOKIUMが目指す未来 あらゆる経理“作業”から、人々を解放する。 経理のIT化はたしかに進んだ。 しかし、あらゆるビジネスの現場から、経理にまつわる作業負担は消えていない。 TOKIUMは、AIとプロスタッフが連携し経理"作業"を丸ごと引き受け 、 「これをしよう」と決めたらその"作業"が自動で完了する世界を実現 する。 経理AIエージェント「TOKIUM」は、 ビジネスパーソンが本来の仕事に向き合う 切り札、 あらゆる企業の生産能力向上のインフラ となります。 14
15. エンジニアリングの挑戦 15
16. 16 TOKIUMが目指す経理業務の未来 AIエージェントが操作 After ⼈が操作するSaaS Before ⼈がSaaSの操作⼿順やルールを覚えて⼿作業 でUIを操作 ⼿作業によるミスが発⽣ 判断を⼈が⾏うため、判断が必要な業務に時間 を奪われる …… …… 人が操作する SaaSから、AIエージェントが実行する業務へ AIエージェントがSaaSを横断操作 SaaSはAIエージェントが参照‧操作するため のデータベースへと変化 基本的な判断はAIが⾏い、⼈は例外対応‧承 認だけ⾏う
17. AIエージェントが主役となる経理の未来とTOKIUMの役割 ❏ まずは全領域で AIエージェントをリリース ❏ その後は半自動運転から全自動運転へ ✈ AIエージェントの作り込みによって 業務の自動運転率 を増やしていく 経費精算 請求書 支払い 事前申請 の提出 手配 (出張,会食 etc) 領収書 入力 精算書 作成 経費申請 承認 最終承認 稟議書 の提出 購買・ 契約交渉 押印申請 の提出 請求書 回収,入力 支払依頼 申請 承認 （照合） 最終承認 新リース 判定 契約の 更新,解除 お客様が行う AIエージェントが行う 「TOKIUMが顧客の代わりに業務をおこなう 」価値へのシフト。 購買領域におけるほぼ全てのプロセスを AIエージェントによって自動運転 することを目指す。 17
18. 「経理作業の自動化」を目指して、エンジニアにとって最大の挑戦となる3つの技術的な壁。 AIエージェントの量産の仕組み化・実行環境の整備・信頼性の担保が必要。 18 TOKIUMが挑戦する現状の課題（技術面） Build（量産の仕組み化） Run（実行環境の整備） Trust（信頼性の担保） AIエージェントの群れを量産し、多数の サービスとの連携を素早く実現。 自社SaaSは連携先のサービスに含まれ、 マスターデータの切り出しやマイクロサー ビス化が必要となる。 Agent Factory AIエージェントのフレームワーク化、認証基 盤などのプラットフォームエンジニアリング Context Engineering 連携先サービスからのコンテキストの変換、 取り込み、構造化、RAG Tools 操作対象となる連携先サービスの増加 AIエージェント実行制御を行う共通基盤の開 発が必要。 複数のAIエージェントのオーケストレーション や、人間がワークフローに入り込んだ制御も 含まれる。 Triggers ユーザーの操作を待たずに、先回りして作業 を実⾏するスケジューラーや、外部サービス のイベントから実⾏開始する仕組み Workflow / Human-in-the-loop 処理の実⾏制御（中断‧再開‧分岐）、⼈間 による制御への介⼊ Orchestration 複数AIエージェントの制御 継続的に品質を上げる仕組みや、セキュリティ ・ガバナンス向上の仕組みを構築する必要が ある。 Evals 継続的な精度向上のための仕組み 可観測性 コンテキストの変換、取り込み、 構造化 セキュリティ/ガバナンス AIプロダクト固有のセキュリティやガバナン スへの対策
19. AIエージェントの量産や、AI時代に即したSaaSの再構築を同時並行で進める必要があり、開発量の増加が最も解決しなけれ ばならない課題。 19 TOKIUMが挑戦する現状の課題（組織面） 成果量の増加 開発の質の向上 学習の⾼速化 採用・育成による組織強化に加え、AI時代に おける一人当たり成果量を最大化する事に取 り組む。 組織開発 優秀なエンジニアにとっても魅⼒的な開発組 織作り、発信を通じてブランディングを強化 ⼀⼈当たり成果量の最⼤化 AIを使った開発⽅法を探求し、⼀⼈当たり開 発量を最⼤化する 育成施策の強化 メンター制度の導⼊、新卒をAIネイティブ⼈ 材として育成 業務理解の深化 エンジニア‧プロダクトマネージャーの商談 への参加、顧客業務の実体験、社内の経理業 務の体験 チーム当たり開発の質の最⼤化 AI時代に即したチームとしての開発プロセス の再定義と、社内での共通化 AIによって、開発手法もプロダクトも従来の手 法が陳腐化している。特定の誰かが頑張って 学習するのでは無く、組織全体で最速で学習 する仕組みが必要。 ⼩さく始めて失敗から学ぶ ⼩さく検証を始める事が容易になったので、 たくさん学習サイクルを回す。 学習のストック化 開発で使うドキュメントの型化、知⾒を貯め る仕組みの整備 学習の共有 社内‧社外へ学習した結果を体系化し共有推 奨する⽂化作り 業務の主体がユーザーであったSaaS時代に 比べ、業務の主体がAIになるためには、 SaaS開発よりも業務理解を圧倒的に深める 必要がある。
20. 課題への取り組み事例|AIエージェント 横断チーム統括部 開発課 イネイブリングチーム Webエンジニア 東 優太 課 題 AIエージェントを短期間で大量生産したい • フレームワークから提供されない、共通機能が数多く存在 複数のチームで車輪の再開発が発生してしまうリスクがあった • 若手主体のチームも、迷いなく開発に取り組めるようにしたい 20 約半年で9体のAIエージェントのリリースを実現。 量産体制の構築には、共通の開発基盤の整備と、若手エンジニアの急速な育成が求められた。 取り組み 社内ライブラリを整備、若手メンバーの技術的な迷いを解消 • OAuth認証・LLMガードレール・入出力監視などの機能を共通化 • 壁打ち会の実施、設計テンプレートの作成といったアプローチで 若手エンジニアに経験や知識を継承、技術における迷いを取り除く やりがい 技術の力で組織全体に価値をもたらし、後進の育成に貢献 • 共通機能の実装に悩む声をなくし、開発組織の「時を生む」 • 技術面でサポートした新卒が全社MVPにノミネートされた時など 育成貢献には、個人では得られない喜びの瞬間がある
21. 課題への取り組み事例|SaaS インボイス製品開発部 開発課 共通ワークフローチーム Webエンジニア 木岡 拓海 課 題 過去の意思決定を遡る作業が、開発業務におけるオーバーヘッドに • 新しいプロダクトが毎年リリースされる、変化の激しい環境 • 膨大な過去の意思決定に対し、背景が適切に記録されておらず、 その決定を変更したい場面で無駄な時間が生じていた 21 約10年に渡り、お客様に価値を届け続けるTOKIUMのSaaS。 経理作業の完全自動化には、SaaSによる課題解決の追求も不可欠なピースの1つである。 取り組み ADRを導入し、チームに作法として定着させる • 技術的な意思決定に対し、「なぜやるか」「影響」「比較検討」の ログをMarkdownで記録し、リポジトリ上で管理 • AIに設計指針を読み込ませられる、副次的なリターンもあった やりがい 手つかずの環境を整備する楽しさ • 「なぜやるか」を適切に説明できれば、事業戦略上重要な領域の 意思決定も、幅広く任せてもらえる • 手つかずだからこそ、本質的かつ最適な解を模索することができる
22. オペレーションシステム開発部 開発課 デジタライズチーム エンジニア 戸松 一貴 課 題 サービスの屋台骨である、 BPO基盤の強化 • サービス成長に伴い、BPO基盤の拡張性担保・品質向上が課題に • 月数十万枚の書類に対し、データ化精度99%以上*1を維持しながら データ化時間を1/2〜1/3に短縮したい 22 TOKIUMが生み出すユニークな顧客価値の源泉である、BPO/オペレーター入力基盤。 ITと人力が高度に連携する領域であり、デリバリーの品質改善や原価削減など、エンジニアの貢献余地は大きい。 取り組み OCRによる時短・コスト削減、精度向上のため泥臭く試行錯誤 • OCR領域を増やし、拡張性担保・時短・コスト削減を一挙に実現 • データ化精度の基準をクリアするため、正解データの整備や複数の モデルによる仕組みの検討など、様々なアプローチを愚直に試す やりがい 他事業部の社員と伴走しながら、 TOKIUMのインフラを支える • BPO基盤を管轄する、他事業部の社員がステークホルダーとなる 即座にフィードバックをもらえ、本質的な課題解決に注力できる • TOKIUMのインフラとして、サービス全体の品質向上に貢献できる 課題への取り組み事例|BPO/オペレーター入力基盤 *1 *1　TOKIUMが規程した条件を満たす書類における、対象項目あたりの精度
23. 開発組織と技術スタック 23
24. 組織体制|全社 プロダクト本部 代表取締役 ビジネス本部 AI&Ops戦略本部 コーポレート本部 社長室 部署横断で連携することも多い プロダクト本部 ビジネス本部 コンサルティング本部 AI&Ops 戦略本部 テクニカルな 課題の解決 見込み顧客の 生の声 既存顧客の 生の声 業務効率化 原価削減 オペレーション効率化 原価削減 コンサルティン グ本部 24
25. 25 組織体制|プロダクト本部 経費精算 製品開発部 インボイス 製品開発部 オペレーション システム開発部 横断チーム 統括部 ドメイン特化型の組織体制により、ドメインごとのロードマップ策定と自律的な開発を推進。 意思決定の質とスピードを極限まで高め、SaaSとAIエージェントの融合による新たな価値提供を加速させる。 経費精算 出張手配 経費承認 共通機能 カード連携 モバイル 請求書受領/ 国税関係書類 契約管理 請求書発行 ワークフロー 請求照合 取引先マスタ管理 デジタライズ スキャン 代理取得 イネイブリング CRE SRE QA Security AgentUX/Gov CTO・VPoE
26. 主要な技術スタック 主な開発言語 現利用 AIツール FW/ライブラリ • Ruby • TypeScript • Go • Python • Ruby on Rails • React • Mastra • ChatGPT • Codex • Claude • Gemini • GitHub Copilot • Devin その他 • AWS • GCP • PostgreSQL • Redis • Qdrant • Terraform • GitHub • Jira • Datadog • CircleCI • Bitrise • Slack • Notion • Figma インフラ 26
27. 開発組織の Tech Valueと文化 27
28. 　越境する • AIによって未知の分野への越境コストは史上最も低くなった。越境し、自らの可能性を広げよう。 • 自らの役割を全うした上で、オーナーシップを持ってボールを拾おう。 　常識を疑う • AIは常識を破壊する。「今作り直すなら？」「AIが進化したら？」と問い続けよ。 • 今までの常識を疑うために学びを体系化し、共有し、実装せよ。AI時代の横一線のスタートでは、 組織の学習速度が、勝敗を分ける。 　泥臭くてもやり遂げる • 経理作業の完全自動化を実現する。そのためにAIも人力も駆使しよう。 • 泥臭くても構わない。最短経路で行動し、成果を追求しよう。 TOKIUMの開発組織が大事にしている「Tech Value」 AI時代において開発組織で大切にしたいことを改めて考え、開発組織における「判断・行動の価値基準」として Tech Valueを定めて、今後の発信活動にもつなげることに。 28
29. Tech Value|越境する AIによって開発スピードが劇的に向上した今、最も重要なのは、進む方向を間違えないこと。 TOKIUMでは“越境することでプロダクトを成功へ導く”と考えています。 そのため、「プロダクトマネージャー」が商談に同席し製品を売り込む 、「エンジニア」がプロダクトマネジメ ントに染み出す など、"役割の越境"によって正しい方向を見定めています。 プロダクトの立ち上げを成功させるため、開発メンバーもオーナーシップを持ち 、 「何を作れば売れるか」を開発・PdM・営業を含むチーム全体で考えながらプロジェクトを進めています。 それにより、半年で9体のAIエージェントをリリース するという社運をかけた挑戦では、“前例のない短期間での 複数サービスの同時立ち上げを実現 ”しました。 AIによって未知の分野への越境コストは史上最も低くなった。 越境し、自らの可能性を広げよう。 自らの役割を全うした上で、オーナーシップを持ってボールを拾おう。 29
30. Tech Value|常識を疑う SaaSからAIエージェントへビジネスロジックが移行し、SaaSはデータ基盤としての価値を担う。 この確信のもと、約10年かけて築いてきたSaaSから、AIエージェントへと大きく舵を切る決断 をしました。代表の 黒崎自らがCPOに就任し、 「今作り直すなら？」「 AIが進化したら？」と常に問い続け ながら、この転換を本気で推進しています。 今までの常識を覆す新たな挑戦と学びを支える制度を制定しました。 ▪ AI 100K エンジニア1人あたり月10万円の予算を確保 し、AIツールの積極的な利用とAIネイティブな開発プロセスの探求を推 進する制度 ▪ Time Hack Times 記事執筆・登壇 1件につき奨励金を支給 し、学びの体系化と共有を支援する制度 AIは常識を破壊する。 「今作り直すなら？」「 AIが進化したら？」と問い続けよ。 今までの常識を疑うために学びを体系化し、共有し、実装せよ。 AI時代の横一線のスタートでは、組織の学習速度が、勝敗を分ける。 30
31. Tech Value|泥臭くてもやり遂げる 業務の一部だけ自動化しても、お客様への価値提供は完結しない。だからこそ、業務全体の課題解決を やりきるために、一見非効率に見える手段も厭わず活用 しています。 AI時代においても、AIのアウトプットの質を高めるため、泥臭いアプローチの活用余地は大きい と 考えています。 AIプロダクト開発では要件が曖昧になりがちですが、それではお客様の課題解決はできません。 業務の解像度を高めるために、開発者がお客様の実際の業務をやってみる、自社の経理処理を体験する 研修に参加する など、泥臭く現場に入り込んでいます。遠回りに見えても、これが成果への最短経路だと 考えています。 経理作業の完全自動化を実現する。そのために AIも人力も駆使しよう。 泥臭くても構わない。最短経路で行動し、成果を追求しよう。 31
32. 組織文化|お客様の声を直接聞き、プロダクトに反映する 月1回開催のユーザーミートアップにプロダクト本部メンバーも積極的に参加し、お客様の業務の解像度を高める お客様の生の声を深く理解し、プロダクトの進化へとダイレクトに反映する 感謝の声も直接聞くことができ、日々の開発のモチベーションアップにも効果アリ 32
33. 組織文化：学びを体系化し、社内外で共有する 社内レビュー会を月１回開催 　エンジニアを中心に、各チームが事業・お客様にもたらした成果を共有し、意見・議論・称賛を交わすことで 　他チームの取り組みから学べる カンファレンス参加や勉強会の開催を積極的に実施 　社内エンジニアの外部との接点づくり、モチベーションアップにも繋がっている 33
34. 働き方・制度・環境 34
35. 働き方 働き方やオフィス環境は仲間全員が業務の生産性を向上させられ、組織としての一体感を高められるよう意識 働き方 • 原則週3日以上出社（プロダクト本部） ◦ 2日在宅勤務可 ◦ 部署・チームによって在宅日は選択制 • フレックスタイム制度あり ◦ コアタイム：9:00～15:00 ◦ フレキシブルタイム：6:00～9:00、 15:00～18:00 【出社でもたらされる効果】 ✓ 部署横断のコミュニケーションが円滑に ✓ 新メンバーのオンボーディングが早期化 ✓ 上記の結果、事業成長が加速 オフィスの雰囲気 パフォーマンスを最大限発揮できる環境を支援 • 全席にハイスペックな「曲面型のUltraWide 液晶モニター」を用意 • 業務用PCもWindowsまたはMacbookのいずれかを貸与 35
36. 制度 開発の生産性向上と学びの発信を全力で支援する制度 開発を支援する AI活用補助制度「 AI 100K」 発信活動支援制度「 Time Hack Times」 • 開発業務に必要なAIツールの利用費用を月額最大10万円まで会社が負担 • コード生成、コードレビュー、ドキュメント生成など、各業務に最適な生成AI ツールやAIサービスを自由に選択し、活用することが可能 • 積極的に情報発信するカルチャーを醸成し、良質なアウトプットを生み出す ための制度 • 記事投稿や登壇1回につきインセンティブを支給 • 公開30日で1,000PV以上達成した場合にはバズボーナスを支給 自己学習関連 • 書籍購入費支援（技術書も可） • カンファレンス参加費支援 36
37. 制度 社内コミュニケーションを促進する制度 子育て支援制度「ミライエ」 • 部活動費補助 • 部署間交流費補助(6,000円/月) • シャッフルランチ (月1回) • 締め会 (月1回) • 全社総会 (半年に1回) • 社員旅行 (年1回) 労務関連 • 各種社会保険 (健康保険 / 厚生年金 / 雇用保険 / 労災保険) • 健康診断 / ワクチン補助 • 年末年始休暇 (12/30〜1/3) • 慶弔休暇 • 育児休暇 • 年次有給休暇 (13日～) • 入社時特別休暇 (3日) • 借り上げ社宅制度 • 通勤手当 (30,000円/月) • 「ミライエ」とは仕事と子育ての両立を実現する支援制度 • 子育てをしながら働くための働き方の柔軟性、早期復職に向けた必要なサポートの提供を行う 社内交流の促進と、子育てや生活を支える充実した福利厚生・制度 その他、詳細は採用サイトに掲載！ https://recruit.tokium.jp/culture/ 37
38. 38 TOKIUMで働く魅⼒ AIエージェント開発の 最先端に立つ お客様との距離の近さ 組織‧⽂化作りに参画 AIエージェントをお客様に実際に届 け、利用してもらっている会社はまだ少 ない。AIエージェント開発の最前線に 立って 、地に足の付いたプラットフォー ムエンジニアリングに取り組む事がで きる。 お客様が操作する対象となるサービス を作るだけでなく、 作業の主体となる AI自体も開発 するため、従来のソフト ウェア開発より数段深い顧客の業務 理解が求められる。 お客様の業務を代行してみる、直接ヒ アリングするなど、お客様の業務に深く ディープダイブし、 自動化領域の拡大 を実現する手応えがある。 開発組織はまだそれほど大きくない組 織であるため、AIネイティブな開発プロ セス、組織文化 など、中心的な役割を 担いながら自ら作っていく ことができ る。 顧客の業務に深く潜り込み、AI時代のプロダクト開発に挑戦する。 Product Technology Team
39. QA Q．各プロダクトチーム内粒度やチーム内構成はどうなっていますか？ • 1プロダクトごとに1チームを基本とし、ワークフロー機能など大きな機能ごとにチームが組成されることもあります。 • スクラムチーム内にPOが1名、エンジニア2〜3名という構成のチームが多いです。 • QAエンジニアは横断組織に所属しており、必要に応じてプロジェクトにアサインされます。 Q．どのような評価制度ですか？ • 半年に一度評価を行い、賞与も評価のタイミングで支給されます。 • プロダクト本部専用の給与テーブルが存在し、等級ごとの給与レンジが定められています。 • 部長が最終評価者となります。エンジニアの評価はEMも行います。 • 賞与は、会社目標・本部目標・個人目標の達成状況に応じて支給されます。 Q．プロダクトロードマップの作成では、ビジネス部門との役割分担はどうなっていますか？ • PMMがロードマップへの要求を行い、プロダクトマネージャーがロードマップを作成します。 • 半期ごとにロードマップを作成し、少なくとも四半期ごとに見直しを行います。 • ロードマップは事業の責任者がボードメンバーによる投資委員会に諮り、決裁されます。 39
40. 選考フローについて 40
41. 選考プロセス 担当者 主な 確認事項 EM・リーダー テクニカルスキルセット 現場部長またはCTO マインドセット カルチャーフィット 代表(黒﨑賢一) 具体例 課題解決に向けた進め方 等 一次面接 二次面接 三次面接 内定 課題に向き合う姿勢 等 周りとの関係構築 等 一次面接 二次面接 最終面接 原則として、オンラインで 3回面接を実施 。 41 内定 オファー面談 • TOKIUMオフィスにて開催 （遠方にお住まいの方除く） • 業務内容や組織風土の解像度 の向上を目的に、社員とのカ ジュアル面談を実施 • 所属部署の部長より、内定通 知書の読み合わせを行う オファー面談について
42. 株式会社TOKIUM 東京都中央区銀座6丁目18-2 野村不動産銀座ビル12階 URL : https://www.keihi.com/company 42