オープン(Open) の求人一覧 - 株式会社SalesNow

＜このポジションについて＞SalesNowは「誰もが活躍できる仕組みをつくる。」を掲げ、働き方を根本から変える挑戦をしています。応募する職種を決める前に、AI前提で仕事を組み替えている現場の実例を聞いてみませんか。ご自身の経験を生かせる課題と、任される範囲を確かめられる面談です。原則オンライン・30分程度で実施します。 まずは社員と話してみたい方、募集中の職種にご自身の経験や関心に合うものが見つからない方も対象です。事業内容やプロダクト、組織の雰囲気、働き方を、ざっくばらんにお話しします。＜SalesNowについて＞働き手が減るなかで、人を増やした分だけ売上が伸びる時代は、終わりました。BtoBの仕事の進め方を、企業データとAIで組み替え、1人が生み出せる価値を増やす。それがSalesNowの事業です。AI時代の企業データインフラとして、企業・組織・拠点・部署までを構造化した1,600万件超の法人・組織データベース（80億レコード）を持っています。企業データベース収録件数No.1（2025年10月期・日本マーケティングリサーチ機構調べ）です。このデータは、独自の収集網「SalesNow Data Network」の3つのルートから集めています。Web情報をAIで日次更新する基盤、数万人規模のデータリサーチャーのパートナーネットワークと社内の体制によるアナログな収集、月間700万PVの自社メディアに集まるユーザー投稿。アナログな収集は実地調査から紙の資料の読み取りまで及び、自社メディアのユーザーネットワークもその一部を担います。この3つを組み合わせ、検索では出てこない組織図や部署の直通番号まで取りにいっています。独自のJCコードで、本社・工場・支社支店・店舗まで拠点ごとに一意のIDを振っています。このIDで各拠点の情報を、企業や企業グループごとに結び付けられます。法人番号・社名・住所・電話・URL・メールを照らし合わせ、同じ企業を指す情報を統合します。照合には15段階の優先順位を設けています。データ担当者は、同名企業や住所の揺れをどう見分け、どの条件で同一企業と判断するかを、品質の要件から設計します。このデータが、開発・データ・営業のどの仕事でも土台になります。営業担当者は企業データベース『SalesNow』の画面から、開発者は Data API（ベータ版）から、同じデータを使えます。採用の増加や資金調達、拠点の開設といった企業の動きはシグナルとして捉え、顧客が「なぜ今この企業か」をつかめるようにしています。SalesNow MCP を通せば、Claude や Cursor からも同じデータを扱えます。AIワークフローが商談準備と記録を支え、営業担当者は顧客の課題の理解と関係づくりに時間を使えます。営業戦略コンサルティング、データ基盤の構築、AI実装、営業オペレーションの代行（BPO）も一社で提供しています。ヤマト運輸、パナソニック、LINEヤフー、SMBC日興証券、パーソルキャリア、JCB、GMOペイメントゲートウェイなどへの導入実績があります。プロダクト・ビジネス・コーポレートのどの職種でも、1,600万件超のデータを扱う事業の中で自分の仕事の結果を確かめられます。この時代に、職種を問わず自分の仕事をAIで組み替えることが、SalesNowで働く前提です。バリューに「AIネイティブ」を掲げ、2025年11月を起点に、社員1人あたりARRを3年で10倍にする目標を置いています。目的と予算を合意したあとは、担当領域の業務をどう組み替えるかを自分で決めます。＜SalesNowの仕事の例＞募集しているポジションは、プロダクト（PdM・デザイナー・エンジニア）、ビジネス（ADR・セールス・アカウントマネジメント・マーケティング・広報・事業開発・アライアンス）、コーポレート（人事・経理など）に分かれます。仕事の例は次のとおりです。開発：企業データベース『SalesNow』・Data API・SalesNow MCPを開発する。営業担当者とAIエージェント（Claude・Cursorなど）の利用場面をもとに、画面・API・MCPでのデータの届け方を自分で設計する。その設計が、人とAIの双方が使う企業データインフラの形になるデータ：3つのルートから集まる情報を、1,600万件超の法人・組織データベースに束ねる。JCコードを使った拠点単位の名寄せと、多角キーによる照合を設計する。同じ名前の企業をどう見分け、どこまで統合したら使えるデータと言えるかを、自分の基準で決めるADR：狙う市場とチャネルを設計し、商談の創出とパイプライン管理を担う。パートナー・展示会・カンファレンス・ウェビナー・顧問経由・アウトバウンドなどを組み合わせ、リソースを配分する。重点企業ごとに接点と訴求を設計するABMや、顧問のマネジメントにも取り組む。自分が選んだ市場・チャネルごとに、商談創出とパイプラインの進捗を追い、その結果をもとにリソース配分を見直せる営業：主に大手企業・上場企業（ナショナルクライアントを含む）を担当する。商談準備から議事録作成、CRMへの記録、分析までAIを使い、営業本人の入力はほぼゼロ。空いた時間を、顧客の組織を理解し、信頼関係を築く時間に使う。商談準備でAIを使う範囲も自分で決め、営業プロセスの改善を自分の成果で検証できるコーポレート：採用・労務・経理の担当者として、自分の担当業務をAIワークフローに組み直す。書類選考の一次判定では、AIが応募書類の情報を整え、担当者が可否を1件ずつ判断する。情報を整える工程と人が判断する工程の線引きは、採用・労務・経理の実務経験をもとに担当者が決める。エンジニアでなくても、専門業務をAI前提でつくり替えた実績が残る＜ポジションの魅力＞職種を決める前に、任される範囲まで確かめられる応募時に、話してみたい職種や社員の希望を伝えられます。応募を決める前に、希望する職種が全社の生産性向上にどう関わるか、入社後に担当する課題と自分で決められる範囲を聞けます。AI前提でつくり替えた仕事の実例を聞ける書類選考の一次判定、商談準備、データ基盤の開発。どれも実際にAIを組み込んで動いています。どの情報をAIで整理し、何を人が判断しているのか。その分担を担当者がどう決めたのかを、面談で聞くことも可能です。経営陣と直接、業務の設計を議論する経営陣もコードを書く会社です。担当者は、AIをどの工程に組み込むかを経営陣と直接議論します。目的と予算を合意したあとは、自分で進め方を決め、担当業務を組み替えます。1,600万件超の企業データを届ける事業で、プロダクト・顧客業務・組織の仕組みをつくる数万人規模の調査網と社内の体制によるアナログな収集、そして拠点単位のJCコードが、企業データの独自性を支えています。開発：独自の収集網とJCコードを持つ企業データを、画面・API・MCPで届ける方法を設計します。自分の設計が、営業担当者やAIエージェントが本社・工場・支店を区別して企業データを使う入口になりますビジネス：独自の企業データを顧客業務で活用してもらうために、チャネルと訴求を設計します。営業戦略コンサルティングからAI実装・営業BPOまで自社に揃うので、データを渡すだけでなく、業務への組み込みと実行支援まで含めて提案できますコーポレート：社員1人あたりARRを3年で10倍にする全社目標に向け、選考・経費・契約処理をAIワークフローとして組み直します。専門知識をもとに、AIで情報を整える工程と、権限を持つ担当者が判断する工程を決めます＜働く環境＞AIツールへの支出は、1人あたり月平均10万円以上（会社負担）です。Claude・Geminiは全員が使え、Codexも併用し、用途でモデルを使い分けます。自分の業務に合うモデルを比べ、どの工程に組み込むかは担当者が決めます担当者が成果物を複数のLLMにレビューさせ、専門知識と検証の結果で指摘の採否を決めます。採否は人が根拠で決めます。AIの出力が実務に耐えるかを見分ける目は、この往復でつくられます採用なら選考、営業なら商談準備、開発ならデータの届け方と、最初に組み替える業務は自分の専門領域から選べます＜面談概要＞面談は原則オンラインで実施します実施時間は30分程度を予定しています選考を前提とした場ではありませんが、有意義な時間とするため、これまでのご経歴情報（履歴書、職務経歴書、プロフィールURL 等）のご共有をお願いします＜事前にお知らせください＞応募フォーム内の「メッセージ」に、次の内容をご記載ください。ご希望の職種話してみたい職種・社員特に話したいテーマや内容（任意）＜ご留意事項＞業務状況や募集ポジションとのマッチ度により、面談をご案内できない場合があります。ご希望内容が不明瞭な場合なども、面談をお断りする可能性がありますので、あらかじめご了承ください。＜利用するツール・技術＞Slack / Google Workspace / Notion / Salesforce＜選考プロセス＞カジュアル面談は選考の前に行います。面談のあと、選考に進むことを希望される場合は、次の流れで進みます。原則すべてのステップをオンラインで実施します。エントリー書類選考Web面談（2〜5回）リファレンスチェックオファー面談＜SalesNow Information＞採用サイト：https://recruit.salesnow.co.jp/全社資料：https://speakerdeck.com/salesnow/company-deckカルチャーデック：https://speakerdeck.com/salesnow/culture-deckCEO note：https://note.com/atsunori_muraoka代表のビジョン（セールスの未来、SalesNowの大勝負）：https://note.com/atsunori_muraoka/n/n169c38a27294COO note：https://note.com/yosukekume一緒に働くメンバーのインタビュー（ADRのメンバーが、他社の選考が最終まで進んでいた時期にカジュアル面談を受け、入社を決めた経緯を話しています）：https://note.com/salesnow/n/n71b5e92979e6

＜SalesNowについて＞SalesNowは「誰もが活躍できる仕組みをつくる。」を掲げ、働き方を根本から変える挑戦をしています。つくっているのは、AI時代の企業データインフラです。BtoBの仕事の進め方を企業データとAIで組み替え、1人が生み出せる価値を増やしています。基盤となるのは、企業・組織・拠点・部署までを構造化した1,600万件超の法人・組織データベース（80億レコード）です。独自のJCコードで、本社・工場・支社支店・店舗を拠点ごとに識別できます。組織図と部署の直通番号も持っています（部署連絡先は750万件超）。Webに出ていない膨大なアナログ・クローズドな情報は、数万人規模のデータリサーチャーのパートナーネットワークと社内の体制で、実地調査から紙の資料の読み取りまでアナログに集めています。自社メディアに集まるユーザー投稿も統合していて、そのユーザーのネットワークがアナログな収集の一部も担っています。検索では出てこないこの情報を使い、大手企業のどの拠点・どの部署と関係を築くかを設計する力を磨けます。企業データベース『SalesNow』（SaaS）の画面に加え、SalesNow MCP と Data API（ベータ版）でも企業データを提供しています。画面での利用から、AIエージェントや顧客のシステムへの組み込みまで、データの届け方を含めて顧客の業務を考えられるのも、この仕事の特徴です。営業担当者が商談に集中できるよう、AIワークフローが準備と記録を支えます。求人・ニュース・資金調達・プレスリリースも日次で反映しているため、採用の増加や拠点の開設といった企業の動きから「なぜ今この企業か」をつかめます。企業データベース収録件数No.1です（2025年10月期・日本マーケティングリサーチ機構調べ）。ヤマト運輸、パナソニック、LINEヤフー、SMBC日興証券、パーソルキャリア、JCB、GMOペイメントゲートウェイなどへの導入実績があります。この土台の上で、法人営業で培った顧客理解を、商談づくり・活用支援・マーケティング・広報・企画へ広げられます。大手企業に届いているデータとプロダクトを手札に、キャリアの初期から提案の相手を選べる立場です。＜募集背景＞法人営業2年以上の経験を、企業データとAIを使う仕事へ広げるオープンポジションです。配属先は、適性と希望を踏まえて選考で一緒に見定めます。人を増やした分だけ売上が伸びる時代は、終わりました。 働き手が減るなかで、1人が生み出せる価値を増やすことが、どの会社にも求められています。SalesNowはバリューに「AIネイティブ」を掲げ、AIを前提に業務を組んでいます。2025年11月を起点に、社員1人あたりARRを3年で10倍にする目標を置いています。この目標に向けて、担当者自身がAIを使う工程と人が判断する工程を設計し、仕事の進め方から成果を変えることに挑めます。キャリア初期から、顧客への提案や接点づくりだけでなく、その進め方を自分で設計する仕事に挑めます。次のような志向の方に合う環境です。シリーズB目前の拡大期に参画し、事業と組織の型を自分の手でつくる側に回りたい経験は浅くても、80億レコードの企業データとAIを武器に、大手企業を相手にした成果で勝負したい働き手が減る日本で、1人が生み出す価値を増やす仕組みを、自分の手でつくりたい＜お任せしたい業務内容＞配属は、選考のなかで過去の成果の出し方と志望を聞いたうえで決めます。想定される職種の例は次のとおりです。ADR（あらゆるチャネルから商談が生まれる仕組みを設計し、パイプラインを動かす仕事）フィールドセールス（AE・エンタープライズセールス）アカウントマネジメントマーケティング広報営業企画、事業企画、経営企画ADR提案の主な相手は、ナショナルクライアントを含む大手企業・上場企業の営業組織です。ADRは、あらゆるチャネルを使って商談を生み出します。Salesforceとのアライアンスを含むパートナー施策や、顧問経由の接点を生かします。展示会・カンファレンス・ウェビナー・ホワイトペーパーで接点をつくり、インバウンド・過去リードの掘り起こし・アウトバウンドも組み合わせます。目標予算から逆算してチャネルごとの計画を立て、どこに誰の時間を充てるかを日次で見直します。商談の進捗と見込みを追うパイプライン管理、重点企業を定めて攻略するABM（アカウントベースドマーケティング）、顧問のマネジメントもADRの仕事です。資金調達や海外進出、従業員の増加といったシグナルから、どの企業に、どのチャネルで、どの部署・拠点から入るかを決めます。組織図と部署の直通番号まで自社で持っているため、ABMで狙う企業の攻略図を細かく描けます。展示会やウェビナーでどのメッセージが響いたかを見て、狙う市場と訴求を磨き込んでいきます。フィールドセールス（AE・エンタープライズセールス）決裁の構造と関係者を洗い出し、どの部署から入ってどう広げるかを決めます。それをアカウントプランに落とします。提案の前には、顧客がどこで成果につながらない動きをしているかを聞きます。そのうえで、企業データとAIワークフローの組み合わせまで含めて提案を組み立てます。担当者は商談をtl;dvに、電話をZoom PhoneとAmptalkに記録し、文字起こしとAI要約をSalesforceへ残します。名刺は担当者が写真をSlackに送れば、読み取りと重複の照合を経て、見込み客として登録できます。営業本人の入力はほぼゼロで、空いた時間を商談戦略と交渉に使います。アカウントマネジメント導入企業の窓口を担います。AIエンジニア・データチームと組み、顧客の業務に合わせてデータ基盤を構築します。名寄せやハウスリスト分析に加え、営業活動と案件を管理するシステム（SFA）との連携やAI実装も、この仕事の範囲です。たとえば、受注パターンに合う企業を選び、シグナルを検知したらSFAにToDoを起票する流れを、導入企業の営業担当者が使える形にします。業績の下方修正や求人の停止といったシグナルからは解約の予兆をつかみ、手を打ちます。逆に、採用の増加や拠点の開設といった動きは、活用を広げる提案の機会として拾います。マーケティング受注につながった企業の共通点から狙う条件を設計し、企業データベース『SalesNow』とClaudeでターゲットリストをつくります。リストごとの商談化率を見て条件を組み替え、次にアプローチする企業群を決めます。イベント・記事・広告といったリード獲得の手段ごとの商談化率も自分で見て、予算の配分と次の打ち手を決めるところまでが担当範囲です。広報自社の企業データを一次情報として使えることが、この職種の違いです。資金調達や拠点開設といったシグナルの集計から、その時期に読まれる切り口を自分で見つけ、記事や発信の題材にします。導入企業の成果、AI前提でつくり替えた社内の働き方も題材です。出したあとは記事の反響を見て、次に取り上げる題材を決めます。営業企画・事業企画・経営企画受注実績から狙う市場・企業規模を検討し、リード獲得から受注、導入後の活用までの移行率を確かめます。案件が進みにくい工程を特定し、対象企業の条件、訴求、AIを使う工程の改善案をつくります。営業企画では次の四半期の営業の進め方に落とし込み、事業企画・経営企画では狙う市場と改善案を経営陣に提案します。目的と予算を合意したあとの進め方は、担当者に委ねられています。※従事すべき業務の変更の範囲：有り＜利用するツール・技術＞SlackGoogle WorkspaceNotionSalesforcetl;dvZoom PhoneAmptalk＜AIを前提にした働き方＞AIツールへの支出は、1人あたり月平均10万円以上（会社負担）です。Claude・Geminiは全員が使え、Codexも併用します。どのモデルをどの業務に使うかは、担当者が選びます担当者が成果物のレビューを複数のLLMに依頼します。指摘を比較し、根拠を確認したうえで、提案や施策へ反映する内容を決めます職種を問わず、AIで自分の仕事を組み替えることを求めています。営業でも、リストの抽出や商談準備の手順を自分で組み直します。経営陣もコードを書きます＜ポジションの魅力＞応募時に職種を決めなくていい。選考で強みと希望を確かめ、成果を出せる場所を一緒に選ぶADR、営業、アカウントマネジメント、マーケティング、広報、企画のどこで最初の成果をつくるかを、面談を重ねながら一緒に見定めます。法人営業で培った顧客理解を、『SalesNow』とClaudeによるターゲット設計や、独自の企業データを使った広報企画へ広げられます。キャリアの初期から、大企業の営業組織を変える当事者になれる主な顧客は、ナショナルクライアントを含む大手企業・上場企業です。提案の土台は、80億レコードの企業データです。拠点ごとのJCコードと、検索では出てこない組織図・部署の直通番号を使い、どの部署と関係を築き、どの拠点へ提案を広げるかまで設計できます。大手企業の決裁構造を読み、接点づくりから提案までを設計する力を磨けます。データ提供からコンサルティング・データ基盤の構築・AI実装・BPOまで一社で揃っているので、営業やアカウントマネジメントでは、提案の範囲を自分で決められます。ADRは、あらゆるチャネルの設計からパイプライン管理、ABMまでを担い、事業の伸びを自分の設計で動かします。目的と予算を合意したあとは、担当者が進め方を決めるADRでは拠点・部署ごとのデータから攻略対象を選び、広報では独自データの集計から発信の切り口を決めます。職種に応じて商談数・商談化率・受注への寄与などの指標を合意します。施策を選んだ理由と結果を数字で説明し、次にどこへ投資するかを提案するところまで、キャリアの初期から任されます。AI前提でつくり替えた組織で、仕事の型を最初から身につけられる営業では商談準備、マーケティングではリストの抽出、アカウントマネジメントでは顧客の業務の設計に、担当者自身がAIを組み込みます。経営陣もコードを書き、AIツールには1人あたり月平均10万円以上を会社負担で使っています。複数のLLMの指摘を根拠で検証し、提案や施策のどこを直すかを見極めるのは、担当者自身です。2025年11月を起点に、社員1人あたりARRを3年で10倍にする目標を置いています。この目標に向けて自分の担当業務をどう組み替えるかを、入社1年目から自分で考えて実行します。働き手が減るなかで求められるのは、1人が生み出す価値を増やす設計力です。活躍次第で、他職種やマネージャーに挑戦できる担当業務で出した成果を根拠に、他職種への転換もチームを率いる役割も、自分から手を挙げられます。事業と組織の型がこれから固まる段階なので、任される範囲は成果に応じて広がります。経営陣との距離が近く、事業の数字を同じ場で見ながら次の打ち手を議論し、若いうちから意思決定の場に立てます。ADRで培うチャネルへのリソース配分とパイプライン管理の経験を、営業企画・事業企画への挑戦につなげられます。身につくものADR: チャネルごとの成果とパイプラインの進捗を読み、目標予算から逆算して、次にどの市場・手段へリソースを配分するかを決める力営業: 記録の負担が小さい環境で商談戦略と交渉に時間を使い、企業データとAIワークフローを組み合わせた提案の有効性を、自分の受注数字で検証した経験アカウントマネジメント: 顧客の営業業務に合わせて企業データ・SFA・AIワークフローの使い方を設計し、AIエンジニア・データチームと実装から現場での活用まで進めた経験マーケティング: 受注データから狙う市場を定義し、『SalesNow』とClaudeで対象企業を抽出した経験。商談化率と受注への寄与から、次に狙う企業群と施策への予算配分を決める判断基準広報: 自社の企業データから、資金調達や拠点の開設といった動きを捉えて発信を企画した経験。反響を見て次の題材を選び、読まれる切り口を自分で見つける目企画: 受注データと工程ごとの歩留まりから、次に狙う市場と改善すべき工程を経営陣に提案した経験。人とAIの役割分担まで含めて打ち手を設計し、1人が生み出す価値を増やす視点2〜3年後、AIを使えることは当たり前になります。差がつくのは、AI前提で組織と業務を設計できるかどうかです。＜選考プロセス＞原則すべてのステップをオンラインで実施しますエントリー書類選考Web面談(2~5回)リファレンスチェックオファー面談＜SalesNow Information＞採用サイト: https://recruit.salesnow.co.jp/全社資料: https://speakerdeck.com/salesnow/company-deckカルチャーデック: https://speakerdeck.com/salesnow/culture-deckCEO note: https://note.com/atsunori_muraokaCOO note: https://note.com/yosukekume一緒に働くメンバーのインタビュー（ADRとして入社し、Salesforceとのアライアンス強化と、セミナー・展示会での商談創出を担うメンバー）: https://note.com/salesnow/n/n71b5e92979e6

＜SalesNowについて＞SalesNowは「誰もが活躍できる仕組みをつくる。」を掲げ、働き方を根本から変える挑戦をしています。つくっているのは、AI時代の企業データインフラです。BtoBの仕事の進め方を企業データとAIで組み替え、1人が生み出せる価値を増やすことが、この会社の事業です。土台は、企業・組織・拠点・部署までを構造化した1,600万件超の法人・組織データベース（80億レコード）です。Web情報をAIで日次更新する基盤に加え、数万人規模のデータリサーチャーのパートナーネットワークと社内の体制で、実地調査から紙の資料の読み取りまでアナログに集めています。自社メディアに集まるユーザー投稿も統合していて、そのユーザーのネットワークがアナログな収集の一部も担っています。検索では出てこない情報まで持つ収集網が、この事業の強みです。独自のJCコードで拠点ごとに一意のIDを振り、組織図と部署の直通番号まで構造化しています（部署連絡先は750万件超）。求人・ニュース・資金調達・プレスリリースも日次で反映し、採用の増加や拠点の開設といった企業の動きをシグナルとして捉えられるようにしています。AIの出力の品質は、参照するデータの品質で決まります。SalesNowは、AIと営業システムが前提にするデータを供給する側にいます。このデータを、企業データベース『SalesNow』、SalesNow MCP、Data API（ベータ版）として提供しています。担当者が商談に集中できるよう、商談準備のレポートや議事録のSFA登録はAIワークフローが支えます。営業戦略コンサルティングからデータ基盤の構築、AI実装、営業BPOまでを一社で担っています。企業データベース収録件数No.1（2025年10月期・日本マーケティングリサーチ機構調べ）です。ヤマト運輸、パナソニック、LINEヤフー、SMBC日興証券、パーソルキャリア、JCB、GMOペイメントゲートウェイなどへの導入実績があります。プロダクトと支援サービスの両方を自社で持つので、新規事業の仮説をプロダクトと支援の両面から検証する材料があります。＜募集背景＞人を増やした分だけ売上が伸びる時代は、終わりました。 働き手が減るなかで、1人が生み出せる価値を増やすことが、どの会社にも求められています。SalesNowは、AI前提で組織と業務を組み替えています。バリューに「AIネイティブ」を掲げ、2025年11月を起点に、社員1人あたりARRを3年で10倍にする目標を置いています。職種を問わず、AIで自分の仕事を組み替えることを求めています。経営陣もコードを書くので、あなたが組んだ仕組みは、実装の中身まで踏み込んで議論されます。目的と予算さえ合意すれば、進め方はあなたが決められます。採用、データ運用、新規事業といった最も重要な課題を、CEO・COOと同じ情報を見て解き、将来の経営を担う経営幹部候補を募集します。このポジションでは、業界・職種・ビジネス経験も、入社時点のプログラミング経験も問いません。重視するのは、未知の課題を学び、AIを使って仮説検証から仕組みの実装までやり切る姿勢です。＜ミッション＞CEO・COO直下で、事業成長に直結するテーマに取り組みます。配属部署はなく、事業の最も重要な課題が仕事です経営参謀として、事業のボトルネックを特定し、AIを使って仕組みごと解消します＜お任せしたい業務内容＞以下は、取り組むテーマの例です。事業の仕組みをつくる: 採用フローと社内オペレーションを設計し、KPIを継続して確認できる仕組みをつくります。「こうすればチーム全体の生産性が上がる」を自分で考え、AIを使って自分で実装しますデータ基盤に触れる: 1,600万件超の法人・組織データベースを支える、データの収集と情報補完（エンリッチメント）の仕組みを設計・実装し、データの品質を上げます。数万人規模の調査網、自社メディアのユーザー投稿、拠点ごとのIDといった事業の資産を、実装の側から扱えます戦略を形にする: 市場調査と競合分析を自分で設計し、新規事業の仮説を検証して、進めるか止めるかの判断材料を経営陣に出します他のメンバーが成果を出せる環境をつくる: 業務で得た知識やノウハウを共有できる形に整理します。ワークフローの見直しとAIツールの社内展開も担います商談の記録からCRMへの入力、翌日の商談準備までAIを使い、営業本人の入力はほぼゼロになりました。同じことを、採用にも、データ運用にも広げます。テーマは週によって変わります。データ分析を回す仕組みを自分で組んだ翌週に採用戦略を設計し、その次の週に新しいプロダクト機能を試作する、という具合です。月曜にCEOと今週の最重要課題を決め、火曜から木曜で仮説検証と実装を回し、金曜に振り返りとアウトプットを共有します。目的と予算を合意したあとの進め方は、担当者に委ねられています。※従事すべき業務の変更の範囲：有り＜利用するツール・技術＞SlackGoogle WorkspaceNotionClaude（Claude Code）GeminiCodexClaude・Geminiは全員が使え、Codexも併用し、用途でモデルを使い分けます。成果物は複数のLLMにレビューを依頼し、採否は人が根拠を確認して決めます。＜ポジションの魅力＞配属部署なし。事業で最も重要な課題が、入社直後から自分の仕事になる経営の中心にある課題に、経験年数を積むのを待たずに取り組みます。何を優先し、何をやめるか。経営陣と同じ情報を見て、意思決定の材料を自分でつくります。目的と予算を合意したあとは、使うツールや人が判断する工程を含め、進め方を自分で決めます。1年目から、実装の結果を事業の数字で確かめ、自分の判断を振り返る経験を積めます。経験の差を、AIと意志で埋められる入社時点の持ち札ではなく、初めての領域をどれだけ速く自分のものにできるかで成果が決まります。AIツールへの支出は1人あたり月平均10万円以上。Claude・Geminiは全員が使え、Codexとの併用も可能です。使うモデルの選択も、レビューを何本のLLMに依頼するかも、自分で決められます。知らない領域でも、AIで調べ、仮説を立て、実装し、成果を数字で確かめるところまで自分で進めます。採用のデータを見て打ち手を考える日もあれば、データの品質を上げる実装をする日もあります。採用やデータ運用の専門知識と、経営陣に次の施策を根拠とともに提案する力を身につけられる環境です。職種の壁なく、自分が一番価値を出せる領域を見つける80億レコードを支えるデータ品質の改善、新規事業の仮説検証、採用や社内オペレーションの設計を、CEO・COO直下で経験できます。事業開発・プロダクト・マーケティング・組織設計を横断し、自分が最も価値を出せる領域を、自分の成果で見極められます。その領域が、経営幹部として担う持ち場の候補になります。社員1人あたりARRを3年で10倍にする目標に、組織と業務の設計で挑む営業で実現した「本人の入力はほぼゼロ」を手がかりに、採用やデータ運用でも、担当者が記録・入力に費やす時間を減らす仕組みを設計・実装します。自分1人の成果だけでなく、採用やデータ運用の担当者が同じ時間で出せる成果まで変えられます。組織全体の生産性を自分の実装で動かした実績が残ります。経営陣も自分でコードを書く会社なので、実装の中身まで経営陣と議論できる環境です。事業の資産そのものに、経営の側から手を入れられるSalesNowの資産は、1,600万件超・80億レコードの企業データそのものです。このデータの品質を上げれば、それがそのまま、導入企業の意思決定の精度とプロダクトの価値になります。数万人規模の調査網と社内の体制によるアナログな収集、ユーザー投稿、拠点単位のJCコードを組み合わせたデータ基盤で、収集・情報補完・品質改善のどこを優先するかを考え、実装します。改善の結果をCEO・COOに示し、次の投資先を議論することで、データ資産を育てる経営判断を学べます。シリーズB目前。会社が大きくなる過程を、経営陣の目線で経験できるシリーズB目前のいま、次に何へ投資するかを決める議論に、材料を出す側として加わり、決めたことが数字にどう出たかまで見届けられます。事業計画・採用計画・データ投資の前提が、事業の伸びに合わせてどう組み直されるかを、決める側のすぐ近くで見られます。2〜3年後、AIを使えることは当たり前になります。差がつくのは、AI前提で組織と業務を設計できるかどうかです。経営幹部候補は、その設計を経営のすぐそばで担います。＜選考プロセス＞書類選考面接（複数回）リファレンスチェックオファー面談