アドドットコムとは

アドドットコムは、広告業務の完全自動化を目指す、AIネイティブな次世代型SaaSです。

Instagram・TikTok・YouTube・Google・Yahoo——多種多様なチャネルが増え続ける中、マーケティング担当者は2つの壁に直面しています。めまぐるしく変わるトレンドの中で「正しい判断」をし続けなければならないこと。そして、チャネルが増えるほど膨れ上がる収集・分析・レポーティングの業務量です。そして、単機能的なツールをいくら導入しても、これらのペインが解消されることはありません。

アドドットコムは、この課題を、構造ごと変えます。世の中に配信されているすべての広告を独自に観測・収集し、競合が持ちえない一次データを保有しています。更に、マーケティング領域に対する深い造形と、エンタープライズへの高い解像度を武器に、リサーチ・分析・レポーティングまで一連の業務フローに深く統合を実現しています。さらに、AIとの連携によりリサーチから制作までを自動化する機能を順次展開中です。「データを見せるだけ」のツールとは一線を画す、業務そのものを変えるプロダクトです。

だからこそ、サイバーエージェント・ADK・オプト・ピアラをはじめとする広告業界の大手が「当たり前に使うツール」として選んでいます。

なぜ今、このポジションか

現在、エンジニアは代表・杉山を含めた2名体制。この少数精鋭で、広告業界を代表する企業たちに選ばれ続けるプロダクトを作り上げてきました。

ただ、今はメンバーが足りていません。プロダクトの競争力を直接支えるデータ収集の仕事が、今の体制では回り切れていない。カバーすべき媒体数は増え続け、開発すべき領域は広がる一方です。

あなたが3人目として加わることで、チームは本来の速度で動き出します。プロダクトの成長に、直接ブーストをかけられると私たちは考えています。

プロダクトの仕組みと、エンジニアが解くべき課題

アドドットコムが持つ最大の武器は、競合にはないデータです。媒体が公表するデータと、独自のロジックで収集した観測データ——この2軸で積み上がった広告ビッグデータは、他社がアクセスできない一次情報です。

エンジニアに求められるのは、この優位性をさらに広げること。取得できる媒体・ジャンルを増やし、データの網羅性を高め、収集基盤をより強固にしていくこと。「見たい広告が見れるかどうか」が競合との決戦場であり、その勝敗をエンジニアリングで決める仕事です。

そしてこの仕事は、次のステージへの布石でもあります。AIによるリサーチから制作までの完全自動化——その実現精度は、エンジニアが積み上げるデータの質と量に直結しています。地道に見えるこの仕事が、プロダクトの未来を直接つくっていきます。

任せたいこと

1. データ収集アルゴリズムの改善・最適化

取れていないジャンル・媒体を取れるようにするには、まず「なぜ取れていないか」の分析から始まります。定量・定性両面からの分析、仮説立案、実装、検証——このサイクルを自走で回せる人が必要です。地味に見えますが、ここがプロダクトの競争力を最も直接的に左右する領域です。

2. 媒体ごとのアルゴリズム変化への対応

広告媒体のアルゴリズムは常に変わります。変化を検知し、取得ロジックを修正・最適化する対応を継続的に行います。監視ダッシュボードの精度向上も、このポジションの重要なミッションです。

3. SaaSプロダクト全体のバックエンド・フロントエンド開発

ユーザーFBが翌週のリリースに反映される超高速サイクルの中で、機能開発・改善を担います。バックエンド（PHP/Laravel）が主軸ですが、エンジニア少数体制ゆえフロントエンド（Next.js/React）への関与も自然に生まれます。

4. ハーネスエンジニアリングの実践と深化

ハーネスエンジニアリングとは、AIを「補助ツール」として使うのではなく、要件定義・設計・実装・テスト・運用のすべてのフェーズにAIを組み込み、エンジニアとAIが一体となって開発を進める思想です。注目を集めているこの概念を、アドドットコムはすでに実務に落とし込んでいます。

具体的には、エラーログのAI自動解析・原因特定・解消方向性の提示が稼働中で、Slack連携によるリアルタイム通知も組み込まれています。開発環境にはClaude Code・Codex・Cursorを日常的に活用し、プロダクト内ではGoogle Vertex AI・OpenAI・Anthropic Claudeを実際に利用しています。

このスタイルで開発できるエンジニアの市場価値は、今後急速に高まります。AIを使いこなせる人材はすでに需要が高まっていますが、「開発プロセス全体にAIを統合して設計できる人材」はまだ圧倒的に少ない。ここでの経験は、次の時代のエンジニアの標準になるスキルを、実務の中で身につけることを意味します。

このポジションの魅力

プロダクトの根幹に、入社直後から関われます

データ収集量の最大化はプロダクトの勝敗を決める最重要課題です。エンジニア2名体制だからこそ、「自分が対応した変更がプロダクトの競争力に直結する」手触り感が最初から持てます。

AI前提の開発スタイルを、実際に実践できます

ハーネスエンジニアリングを実務で実践できる環境は、まだ多くありません。「AIと一緒に開発する」という次の時代の標準を、日常業務の中で身につけられます。

連続起業家エンジニアの代表と、直接コードを書ける環境があります

代表の杉山は現役のエンジニアです。大和証券→投資銀行→インフルエンサーDB SaaS（一人で開発・2022年にバイアウト）というキャリアを持つエンジニア経営者と、ビジネス視点を交えながら開発できる環境は珍しいです。

フロント・バック・データ基盤まで、幅広く手が届きます

少数体制ゆえ、プロダクト全体に関与できます。担当機能以外には触れない大規模組織とは異なり、設計から実装・運用まで一気通貫で経験できるため、エンジニアとしての引き出しが広がります。

チームについて

現在のエンジニアチーム体制は代表を含めた2名体制です。

杉山（代表取締役 / エンジニア）プロフィール
投資銀行で上場企業向けのM&A・エクイティファイナンスを担当した後、独立してマーケティングSaaSを開発・売却した連続起業家。エンタープライズの意思決定フローへの深い解像度と、マーケティング領域への造詣を兼ね備えながら、今も現役でコードを書くエンジニアです。

• バックエンド開発経験4年以上
• PHPを用いた開発経験
• データベース設計・API開発の基本的な経験
• AIツール・LLM API活用経験（個人での活用も可）

• 最新のトレンドをインプットする習慣
• SaaS・B2Bプロダクトの開発経験
• フルスタックの経験（フロントエンド・バックエンド双方）
• パフォーマンスチューニング・スケール設計の経験
• データ収集・クローリング・スクレイピングの開発経験
• アーキテクチャ設計の経験

• ビジネス・顧客視点を持てる方： 単に指示されたものを形にするだけでなく、「この機能はユーザーや事業にどんな価値をもたらすか」を考えて提案・開発ができる方
• スピード感を持って成果を出せる方： 変化の早い環境において、限られた時間の中で最大の価値（MVPのリリースなど）を生み出すことにコミットできる方
• 主体性と自走力のある方： 指示待ちにならず、自ら課題を発見し、解決に向けてプロアクティブに動ける方
• 柔軟性と成長意欲のある方： 自身の過去のやり方に固執せず、新しい技術や周囲からのフィードバックを素直に受け入れ、柔軟に変化していける方