株式会社Scalar

AIが企業の意思決定や業務プロセスに深く入り込みつつある今、「AIの賢さ」よりも「AIに渡すデータが正しいか」のほうが、はるかに難しい問題になっています。

複数のDB・SaaS・レガシーシステムに分散した企業の基幹データをいかに整合性を保ちながら扱うか、そしていつ誰が何を根拠に書き換えたかを証明できるかが、リスク管理上の本質的な課題になっています。

Scalarはこの課題に正面から取り組む会社です。主力製品はScalarDBとScalarDLの2つ。ScalarDBは異種DB間をまたぐ分散トランザクションマネージャで、マイクロサービス環境でもデータ整合性を担保します。ScalarDLはデータの真正性と改ざん検知・証跡を暗号学的に保証するソフトウェアで、トヨタ自動車の提供するSaaSシステムに採用実績があり、サプライチェーンや監査、AIエージェントの行動証跡といった説明責任が問われる領域で価値を発揮します。


◆Scalarで得られるもの・身につくこと
・技術が「自分の資産」として積み上がる。 受託・SIではなく自社プロダクトを持つ会社だからこそ、携わった技術や設計の知見は他社のために消えるのではなく、自分自身のキャリア資産として残ります。
・クラウドを実務で扱う環境と支援。 AWS・Azure・GCPといったマルチクラウド環境や、kubernetesをベースとしており、各クラウドのkubernetes基盤に加えて RedHat OpenShiftを扱う機会があり、技術に深く関わるメンバーにはクラウド資格の取得支援も用意しています。インフラ領域にこれから踏み込みたい方が成長できる環境です。
・日本発で、世界標準を取りにいく挑戦。 データ基盤の主役は長らく米国企業でした。その空白地帯に日本から踏み込む——成熟しきっていない領域だからこそ、若手であっても本質的な意思決定や挑戦の機会があります。
・AIを前提とした開発環境。 AIエージェントを活用した開発手法やデータ活用が日常に組み込まれており、AI時代の開発の進め方そのものを実務で身につけられます。
・役員・プロダクトチームとの距離が近い。 スタートアップならではのスピード感と裁量があり、現場で得た顧客の声や課題感が、製品の意思決定にダイレクトに届きます。


◆職種によって「関わり方」が変わります
同じ「深い技術 × 本質課題」に対して、職種ごとに異なる角度から関われるのがScalarの面白さです。特にグローバルに展開する製品開発チームとも距離が近いのが他にはない特徴です。詳しくは各職種の募集要項をご覧ください。

・Solution Engineer（SE）／ 製品アーキテクチャを理解し、デモ開発やデプロイなど自ら手を動かして実装しながら、クラウドやの技術を深めます。
・Solution Architect（SA）／ コーディングは行いません。顧客の本質課題を整理し、ScalarDB／ScalarDLによる解決を設計・提案に翻訳するポジションです。技術を深く理解したうえで、大企業・公共・製造の難題にアーキテクチャ視点で向き合います。
・Account Executive（AE）／ ターゲット顧客の仮説を立て、商談を設計し、信頼できるデータ基盤という価値を顧客の意思決定につなげます。

◆入社後の活躍を大切にしています
Scalar入社後は約90日のオンボーディングを通じて、会社・製品・顧客・競合の理解から、職種別の実務参加、そして小さな案件・機能・提案を主担当として自走するまでを段階的にサポートします。技術的に難しいだけでなく、社会的にも重要な「信頼できるデータ基盤」を、グローバルに通用するプロダクトとして一緒につくる仲間を募集しています。

◆私たちが解こうとしている課題
モデルは数か月で陳腐化する一方、顧客マスタ・取引履歴・契約・在庫といった企業の基幹データは何十年も組織横断で蓄積され、複数のDB・SaaS・レガシーシステムに分散しています。AIエージェントが業務を自動化すると、サービスをまたいで矛盾なく更新でき、いつ・誰が・どんな根拠で書き換えたか証明できることが、リスク管理上の重要な論点になります。Scalarはこの「AI時代のデータマネジメント」に取り組み、ソフトウェア製品＋それを使いこなすためのコンテンツを提供しています。

◆製品①：ScalarDB / ScalarDB Analytics
異種DB・マイクロサービスをまたぐトランザクションを、アプリケーション側から1つのACIDトランザクションとして扱えるようにする分散トランザクションマネージャです。Oracle、PostgreSQL、Cassandra、DynamoDB等の主要DBに対応しています。また、分析のためのエンジンも提供しており、DatabricksやSnowflake をはじめとしたデータレイク、レイクハウス製品ともインテグレートしています。
サービスごとのDB分離による整合性問題、マイクロサービス化時の分散トランザクションなど、エンタープライズの長年の悩みに直接効くソフトウェアとして、ライセンス販売しています。ABAC（属性ベースアクセス制御）、列暗号化、監査ログ、MCP連携などの共通制御面も内蔵することで、エンプラ向けデータマネジメント機能を順次拡張しています。

◆製品②：ScalarDL
書き込まれたデータが「誰が・どんな順序で」記録されたかを、暗号学的に検証可能な形で保持するソフトウェアです。
改ざんを検知し、第三者への証明に利用できます。大手製造業では技術文書の保全サービスに採用され、日本企業の知財を法的に第三者に対抗するために利用されています。またサプライチェーンのトレーサビリティ、規制対応、説明責任が求められる領域に向きます。

◆ サービス：使いこなすためのコンテンツ・メニューの提供
Scalarの製品はミドルウェアであり、システムの中にエンジニアが組み込んで利用していきます。
そのため、エンジニアがより早く・正しく使えるよう、AI Agentの提供、インフラを共通化するためのアーキテクチャパターンの定義、学習コンテンツ・教育メニューの提供を行っています。
これらは基本的には無償で公開され、お客様がより良いデータマネジメントを行えるよう支援するものです。

◆導入事例：
・トヨタ自動車／ScalarDLをデータ保全サービス『PCE』の技術基盤として採用。技術文書の改ざん検知・存在証明を暗号学的に保証し、知財訴訟リスクへの対応力強化に活用。
・大手放送局／ScalarDBを用いることで、制作局ごとのデータ管理とデジタルセンターでの横断管理を、データのコピーなしに両立。
・常石造船／レガシーシステムをAI Agent を用いて解析し、マイクロサービスアーキテクチャで再設計。マイクロサービス間のトランザクション管理や、分散したデータベースへのアクセスをScalarDBで実現。
・そのほか三井住友海上・阪急阪神グループ・マイナビ／それぞれ金融・交通・HRの領域で導入実績あり。

◆グローバル展開
Scalarは東京を本社に、米国子会社を拠点としてグローバル展開を進めています。国内ではエンタープライズへの直接導入・内製化支援を軸に事業を積み上げ、米国ではAWS・GCPマーケットプレイスを通じた展開を加速させています。データレイヤのインフラは長らく米国企業が主役でしたが、ScalarはこのポジションをAI時代に向けて日本から塗り替えようとしています。

◆AI駆動開発への取り組み

Scalarでは、ScalarDB導入の際にネックとなるお客様の『内製化を進めたいが、人手が足りない』という課題をAI駆動開発によって解決するため、お客様の社内エンジニアやパートナーベンダーをScalarオフィスに受け入れ、ScalarDBを使いこなせるよう支援・教育しています。AIを前提としたアーキテクチャパターンの設計支援や、Claude Codeを活用した開発手法の習得を通じて、お客様先での内製化を後押ししています。
また、自社製品の開発プロセスそのものにもAIを積極的に取り入れています。エンジニアはコーディング・レビュー・ドキュメント生成にAIエージェントを活用し、開発サイクルを加速させています。また、ScalarDB自体がAIアプリケーション向けのRAGサポートやMCP連携を備えており、「作る側もAIを使いこなし、AIが使う基盤を作る」というスタンスが、製品の質と開発速度の両方に反映されています。


◆定期勉強会の開催

Scalarは「作る人と使う人が近い距離で話せること」を大切にしており、社外のエンジニアやアーキテクトとの知見交換の場を定期的に設けています。
ひとつは、SEチームが主催するAI駆動開発勉強会です。毎月開催しており、AIを活用したアプリ開発やクラウド環境の構築、製造業向けRAGの開発などの情報発信を行い、社内外のエンジニアが知識や知見を持ち寄る場になっています。また、定期的にMeetupも行い、直接
もうひとつは、外部カンファレンスやパートナー企業のイベント参加です。ガートナー データ＆アナリティクス サミット、Kong AI Connectivity Day、ガートナー アプリケーション・イノベーション＆ビジネス・ソリューション サミットへの出展・登壇などを通して、リーダーやエンジニアの方との接点を広げています。
「ScalarDB・ScalarDLを使いこなす人を増やす」という目線で、製品の外側にあるコミュニティづくりにも本気で取り組んでいます。