◆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。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——問い合わせに答えて終わるサポート職ではなく、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。 ◆弊社について ミッションは「あらゆる企業に、フルスイングを」。企業が自社のコア業務に集中できるよう、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「Scalebase」を開発・提供しています。 ・導入実績: スタートアップから大手企業まで400社超（2026年6月末時点） ・導入企業の一例: 株式会社TOKIUM、株式会社クラウドワークス、テレニシ株式会社、東日本電信電話株式会社（NTT東日本）、アイリスオーヤマ株式会社、株式会社ダイヤモンド社 ほか ・チーム: 22名の少数精鋭（2026年7月時点） ・代表の毛利は国産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ており、基幹業務の泥臭さと面白さを知る会社です ◆なぜ「SaaSに逆風」の時代に、追い風なのか 生成AIの普及で「AIで簡単に作れるソフトウェア」の価値は下がっています。しかし、収益管理はその真逆の領域です。 1. 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を用いても安易な自社開発が困難。ERPや基幹システムの世界で「間違いが許されないシステム」に向き合ってきた方なら、この価値の本質をご存知のはずです。 2. AIの普及が、収益管理の需要そのものを増やしている 「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な状態が生まれています。 3. 中心にあるのが「人にしかできない仕事」 高責任・高文脈・高信頼の領域。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——その移行の先頭に立つポジションです。 実際に、当社は直近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期実績）。「AI時代は追い風」を自社の数字で証明してきました。 ◆私たちの働き方 — 主戦場×越境 22名全員に、主たる職掌があります。まずその領域の結果に責任を持つ。これが前提です。 その上で、職掌の壁はありません。作業をAIに任せられるようになったことで、一人ひとりがAIを相棒に領域を越えて事業を前に進める——それが私たちの標準です。実際に起きていることの一部です。 ・セールスが、商談前の企業調査から商談後のフォロー、パイプラインの月次分析まで自分で構築する ・CSが、議事録自動生成の仕組みを自作し、チームの標準装備にする ・インサイドセールスが、定例の議論をもとに2日でターゲット分析のAIプロンプトを構築し、チームに共有する ・エンジニアが、顧客と直接会話し、課題把握からプロダクトの開発サイクルを回す 報酬も、職掌ではなく「事業への影響範囲」で決まる役割グレード制です。越境は評価に直結します。 ◆本職種の業務内容 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）を設計する 【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し、「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。 【なぜPdM募集ではないのか】 プロダクトの意思決定より先に、顧客の目の前で要件を見極める人が必要だと考えているからです。この職種で顧客の真のペインを掴んだ方が、PdMや事業責任者へ進む——それが私たちの描くキャリアの順序です。 【この職種からの越境（実際に起きていること）】 ・この職種自体が越境の結晶です。プリセールス・要件定義・技術設計・技術課題解決・プロダクトフィードバックを一人で跨ぎます ・1人目ポジションとして、越境の範囲＝役割の輪郭そのものを自分で描けます ◆本ポジションの魅力・やりがい ・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。 ・職種ではなく、事業にコミットする 22名の会社では、あなたの設計判断がそのまま事業の数字に繋がります。職掌の完遂ではなく、事業の前進で評価される環境です。 【キャリアパスの青写真】 ・Pattern A｜BtoB SaaS PdM（プロダクトマネージャー）: 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市場価値の高い専門家へ ◆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

・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・ベストプラクティス整備など、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

弊社行動指針に共感・フィットがあられる方 顧客の隣で勝ちにいく：顧客起点を貫く。人の心を動かし、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を相棒に役職や領域の垣根を越え、一人ひとりが多くの領域へ染み出す。 人生にフルスイングする：最高の仕事は、豊かな人生から生まれる。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。 【合う人】 ・顧客の課題に泥臭く向き合える方 ・技術力と傾聴力の両輪で顧客に向き合える方 ・「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 ・隠さず、率直に対話できる方 ・AIの進化を楽しみ、まず使ってみる方 ・自分で判断し、失敗から学べる方 【合わない人】 ・決められた職掌の範囲だけで働きたい方 ・AIを脅威や他人事としか見られない方 ・隠す、対話を避ける、ごまかす方 ・個人の成果にしか興味がない方 面談ではこの対比を率直にすり合わせます。違和感があれば、そのまま聞かせてください。