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Seed · Jul 2025 · 15 mo ago
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The money's age
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15 months since the last round · and hiring
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| Round | Date | Amount | Investors | Source |
|---|---|---|---|---|
| Seed | Jul 2025 | $1.7M | — | BRIDGE |
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Ethena is a platform of AI compliance agents that review disclosures, flag policy gaps, and update training.
Hummingbird builds investigation software for financial crime teams, with artificial intelligence agents that draft suspicious activity…
Elucidate is the agentic risk platform for compliance, operations, and strategy teams. Autonomous agents, composable modules, and regulated…
Overview
NaLaLys is a Japanese compliance technology company founded in 2023 and headquartered in Tokyo. The company specializes in AI-driven SaaS solutions designed to prevent and detect internal enterprise fraud, misconduct, and regulatory violations. Its flagship products automatically analyze enterprise communications - such as emails, chats, and audio logs - to flag compliance risks, accounting anomalies, and harassment early. Founded by fraud investigation experts and machine learning specialists, NaLaLys provides risk management and compliance monitoring for major enterprises.
News
内部監査DXを実現する4つのステップ成功の鍵は効率化ではなく監査の高度化
内部監査の効率が上がらない、DXが必要だとは感じているが、何から始めればよいかわからない、と感じている方も多いのではないでしょうか近年は、データやデジタル技術を活用した内部監査DXの重要性が高まっています この記事では、内部監査にDXが求められる背景、内部監査DXでできること、活用される主な技術や具体的な進め方、内部監査DXを進める際の課題、などについて詳しく解説します
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内部監査部門は誰の味方か - 三線防衛モデルが機能しない3つの罠
三線防衛モデル3ラインモデルを整えても、なぜ内部監査は不正の兆候を拾えず空回りするのか独立性・現場理解・専門性が両立しない「三すくみ」という構造的な罠を解剖し、報告ラインの複線化や第2線との連携で内部統制を実質化する仕組みづくりを論じる
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リスクベース監査とは網羅型との違い・実務ステップ・不正リスクへの適用を解説
リスクベース監査リスクアプローチとは、重要度の高い領域に監査資源を重点配分する監査手法です網羅型監査との違い、準拠性監査との関係、オーディット・ユニバースの把握からリスク評価・監査計画反映までの実務ステップ、そして不正リスクへの適用と継続的モニタリングの必要性を、フォレンジック実務の視点で解説します
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コーポレートガバナンスコード改訂 (2026年)解釈指針の新設と4つの変更点
コーポレートガバナンスコードの改訂 (2026年7月21日公表) は補充原則を廃止し、「解釈指針」を新設して原則を計30に整理しました内部統制の格上げ、内部監査部門と内部通報の解釈指針への移管という変更点と、2027年7月末までの実務対応を解説します
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内部統制の一要素であるモニタリングとは？実務での進め方と形骸化させないポイント
「内部統制におけるモニタリングとは何か」「どのように実務で運用すればいいのか」と疑問に感じている方も多いのではないでしょうか内部統制は仕組みを整えるだけでは不十分であり、モニタリングによって継続的に確認・改善していくことが重要です
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三様監査とは監査役等・会計監査人・内部監査の違いと連携の設計
三様監査とは、監査役等監査・会計監査人監査・内部監査の3つを指し、上場後の定常運用では会議体はあっても連携が形骸化しがちです本記事では3者の役割の違いを表で整理したうえで、連携が形骸化する4つの構造と、会社法上の連携装置を活かした実効的な設計と自己点検の観点を解説します
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横領の調査方法を5つの手順で解説発生原因と証拠の重要性を事例付きで紹介
企業に大きなダメージを与えかねない横領ですが、その数は近年増加傾向にあります警察庁が発表した「令和7年版 犯罪被害者白書」によると、令和元年2019年の横領件数は1,397件であったのに対して、令和6年2024年は2,365件と約1,000件増加しました
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品質不正を予防・対策する3つの方法内部統制と現場管理の強化が鍵
「なぜ品質不正が起こるの？」「品質不正を防ぐための対策を知りたい」と考える方は多いのではないでしょうか品質不正は、検査や製造、届出の各工程において発生する可能性のある不正行為です 品質不正を防ぐためには、原因を把握したうえでそれぞれの原因に応じた対策を検討する必要があります
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循環取引とは仕組みと見抜くための端緒を4分類で解説
循環取引は、複数社の間で商品が実体を伴わずに一周し、売上だけが積み上がる会計不正の一類型です本記事では循環取引の仕組みと、架空売上やスルー取引との違い、会計・取引・書類・人の4分類で整理した発見の端緒、内部監査とモニタリングで発見を仕組みにする方法を解説します
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ハラスメントの再発防止策8選処分だけで終わらせない進め方と防止事例を紹介
ハラスメントの再発防止では、行為者への処分や研修だけでなく、相談体制・職場環境・原因分析の仕組みまで見直すことが求められます本記事では、企業が実施すべき再発防止策8選と進め方の5ステップ、社内周知や報告書に使える例文、パワハラ・セクハラ・カスハラ別の対策事例を解説します
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Tech stack
Technologies named in job postings at NaLaLys over the last 12 months, by layer, with the share of postings for each.
Technologies in use
30
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9
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94/100AI adopter
Languages
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Python
JavaScript
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Frameworks & libraries
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Jest
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Databases
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Google BigQuery
Cloud & platforms
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CUDA Toolkit
AI & ML
Claude
Gemini
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30 technologies · by team · pay by technology · changes · similar stacks
Growth
Hiring Momentum
77/100
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Median time-to-fill
60 days
faster than 23% of the market
ATS activity
Every ~4 hours
Today
Hiring Dynamics
+100%
Hiring Focus
The percentage next to each role is its share of the company's job openings over the last 90 days; the arrow shows the shift versus the previous period.
DevOps
29% ▼
AI/ML
14% ▲
QA
14% ▲
Product
14% ▼
Design
14% ▲
Customer Success
14% ▼
Activity Timeline
Added Playwright to stack
Oct 2026
Added Jest to stack
Oct 2026
Added vLLM to stack
Oct 2026
Added OpenAI Codex to stack
Oct 2026
Added LLM to stack
Oct 2026
Added Google BigQuery to stack
Oct 2026
Added DLP to stack
Oct 2026
Added CUDA Toolkit to stack
Oct 2026
Added CUDA to stack
Oct 2026
Added BigQuery to stack
Oct 2026
New location: South Korea
Sep 2026
Added TypeScript to stack
Sep 2026
Offices
Where the company hires and what each office is for
Cities
1
Hiring now
1
Countries
1
Busiest office
Tokyo
Tokyo
Japan
HQ
8 open roles 7 posted in 90 days 63% engineering 10-50 est. staff $64k Avg Salary
hires for DevOps, AI/ML, Backend
Jobs
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Apply
$54k – $69k per year • In office • Full-Time • Tokyo
Python
JavaScript
TypeScript
Node JS
MySQL
PostgreSQL
AI/ML
Claude
OpenAI Codex
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React.js
DevOps
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GitHub
Management
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Playwright
Jest
Apply
$54k – $69k per year • In office • Full-Time • Tokyo
Python
JavaScript
TypeScript
Node JS
MySQL
PostgreSQL
Google BigQuery
BigQuery
AI/ML
Claude
vLLM
CUDA Toolkit
LLM
CUDA
OpenAI Codex
Frontend
React.js
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DLP
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$42k – $61k per year • In office • Full-Time • Tokyo
Copilot
Claude Code
Gemini
DevOps
IAM
Apply
$50k – $69k per year • In office • Full-Time • Tokyo
Python
JavaScript
Node JS
MySQL
PostgreSQL
AI/ML
Copilot
Claude Code
Gemini
DevOps
GitHub Actions
CI/CD
AWS
Docker
Management
Slack
Jira
Apply
$50k – $69k per year • In office • Full-Time • Tokyo
Python
JavaScript
TypeScript
Node JS
MySQL
PostgreSQL
AI/ML
Copilot
Claude Code
Gemini
Frontend
React.js
DevOps
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Docker
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Financials
Total raised
$1.7M
Latest round
Seed
Funding rounds
1
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