Scalebase株式会社の【カスタマーサクセスエンジニア】要件整理から技術設計まで、顧客の隣でやり切るの求人

一言でいうと

技術力と傾聴力で、顧客とプロダクト開発を繋ぐ カスタマーサクセスエンジニア（CSE） の募集です。

問い合わせに答えて終わるサポート職ではありません。顧客の前で要件を整理し、Scalebase のデータモデル・API連携・AIエージェントを使った「動く設計」に落とす——顧客の収益管理の成功に、技術で責任を持つ当事者です。

コードを書けることは必須ではありません。 求めるのは、システム構成やデータの流れを自分で読み解き、設計判断ができること。実装・検証の手は AI ツールが担う時代です。

なお、当社に職掌の壁はありません。主戦場に責任を持ちながら、事業そのものにコミットしたい方を探しています。

Scalebaseについて

「あらゆる企業に、フルスイングを」をミッションに、見積から契約・請求・入金・収益までを一つのデータで繋ぐ、法人向け収益管理サービスを開発・提供しています。

• 導入実績：400社超（2026年6月末時点）｜TOKIUM・クラウドワークス・NTT東日本・アイリスオーヤマ・ダイヤモンド社 ほか
• チーム：22名の少数精鋭（2026年7月時点）
• AIシフトの実績：直近1年でAIに全面シフトし、MRR +51%・一人当たり売上 約1.8倍（第8期）
• 代表について：国産ERPベンダー（ワークスアプリケーションズ）でエンタープライズ営業からキャリアを始め、基幹業務の泥臭さと面白さを知る

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この仕事の魅力

なぜ「SaaSに逆風」の時代に、追い風なのか

生成AIで「簡単に作れるソフトウェア」の価値が下がる一方、収益管理はその真逆の領域です。

• 請求は「1円のズレも許されない」基幹業務：ノウハウは水面下にあり、生成AIでも安易な自社開発が困難
• AIの普及が収益管理の需要を増やす：「基本料金＋AI使用量＋成功報酬」のようなハイブリッド課金が一般化し、既存の請求システムでは計算すら困難に
• 中心にあるのは「人にしかできない仕事」：作業はAIに任せ、人は要件の見極め・設計判断・顧客への伴走に集中する

ERP・基幹システムの上流経験が、最も高く評価される場所

「お金」と「契約」という基幹データを扱う領域で、業務理解 × 技術理解の両方を持つ人材は決定的に不足しています。要件定義・業務設計・データ移行の経験が、SaaS × AI の文脈でそのまま市場価値に変わります。

「書けないから」で諦めていた領域に、AIで踏み込める

実装・検証の手は Claude Code 等の AI ツールが担います。設計判断ができる人が AI を使い倒せば、一人で要件整理からプロトタイプまで完結できる——その働き方を標準にしている会社です。

新設ポジションを、自分で定義できる

このポジションの1人目です。プリセールスとデリバリーの境界、プロダクトへの関与の深さなど、役割の輪郭を自分で描けるタイミングです。あなたの設計判断が、そのまま22名の会社の事業数字に繋がります。

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業務内容

CS・セールスとプロダクト開発の間に立ち、要件整理から技術設計、技術課題の解決までを一貫して担います。

要件定義・技術設計

• 顧客の請求・収益管理業務を分析し、要件を Scalebase のデータモデルに沿った「実装可能な設計」に落とす
• CRM/SFA（Salesforce・HubSpot など）・電子署名・会計システムとの API 連携の構成設計
• 契約データ移行の方式設計（データ構造の読み解き・件数照合・リスク管理）

技術課題の解決

• CS・セールスから寄せられる技術的な相談・問い合わせの一次受け。調査・検証で原因の仮説を立て、開発チームと連携して解決まで導く
• 活用のベストプラクティスを標準化し、問い合わせそのものを減らす仕組み（ナレッジ・ドキュメント・AIエージェント）を設計

顧客対面・社内連携

• 商談段階からの技術的な実現性判断・提案支援（プリセールス）。CS・セールスに同行し、顧客への技術的な説明を担う
• 導入プロジェクトでの PM・コンサルタントとの協働、技術論点のリード
• 顧客の要件から見えた真のペインをプロダクトチームへ届け、機能改善に繋げる

AI活用

• Claude Code 等の AI ツールを使った検証・プロトタイピング（実装の手は AI に任せ、人は設計判断に集中）
• Scalebase CLI / MCP など、AIエージェントを使った新しい導入・連携手法の開拓

一般的なCSEとの違い：受け身のテクニカルサポートではありません。要件定義・技術設計という上流が主戦場で、そこに技術課題解決が付随する構成です。「チケットを捌く日々」を想像している方には合いませんが、「サポートの枠を出て顧客の成功そのものに踏み込みたい」方には理想的な環境です。

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キャリアパスの青写真

このポジションで顧客の真のペインを掴んだ方が、次のステージへ進む——それが私たちの描くキャリアの順序です。

• Pattern A｜BtoB SaaS PdM：顧客のビジネスモデルと収益構造を深く理解し、真のペイン抽出からプロダクト開発・事業戦略までを担う
• Pattern B｜プリンシパルアーキテクト / 技術専門家：エンタープライズ導入の技術設計を極め、大手企業の基幹業務変革をリードする専門家へ

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弊社の行動指針に共感・フィットがある方を歓迎します。

• 顧客の隣で勝ちにいく：顧客起点を貫き、その奥にある真の課題を掘り当て、確実に勝ち筋をつくる
• AIに熱狂し常識を覆す：進化を誰よりも楽しみ、使い倒す。AIを相棒に領域の垣根を越える
• 人生にフルスイングする：仕事も遊びも全力で振り切り、人間としての深みをプロの土台にする

こんな方と特に相性が良いです。

• 顧客の課題に泥臭く向き合い、技術力と傾聴力の両輪で向き合える方
• 「業務がわかるSE」「技術がわかるコンサル」と呼ばれてきた方
• 率直に対話でき、自分で判断し、失敗から学べる方
• AIの進化を楽しみ、まず使ってみる方

カジュアル面談では、価値観や働き方をお互いに率直にすり合わせます。違和感があれば、そのままお聞かせください。

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選考プロセス

• カジュアル面談（歓迎です。選考ではありません）
• 書類選考 → 面接2〜3回 →（状況に応じて）チーム交流会・適性検査 → 最終面接 → オファー面談
• 応募から内定まで1〜2週間。あなたの状況に合わせてアレンジします。

• 顧客対面での要件定義・業務設計、または技術的な顧客支援（テクニカルサポート・導入支援等）の経験（3年以上目安）
• システム構成・API連携・データベース設計を自分で読み解き、設計判断ができること
• 複数ステークホルダー（経営層・業務部門・情報システム部門等）との合意形成の経験

※ コードを書けることは必須ではありません

以下のうち、当てはまるものがあれば歓迎します（すべては必要ありません）。

• ERP・基幹システム（会計・販売管理・請求管理等）の導入プロジェクト経験
• SaaS のカスタマーサクセスエンジニア / ソリューションアーキテクト / セールスエンジニア / テクニカルサポート（Tier2以上）の経験
• SQL・データ移行設計・システム間連携（API/CSV/ETL）の実務経験
• 請求・見積・契約まわりの業務知識
• CRM（Salesforce / HubSpot）連携の設計・構築経験
• 問い合わせ削減・ナレッジ化など、サポートを仕組みで改善した経験
• Claude Code・ChatGPT 等の AI ツールを日常的に活用した業務経験
• 上流SE・PM・テックリードなど、技術チームを率いた経験