AI Builder（バイブコーディング）

必須

• 新しいツールや概念を自ら調べ、理解を深める方
• 考える速さと、課題を構造化する力に自信がある方
• 自分のやり方に固執せず、より良い方法があれば即座に切り替えられる方
• 仕事そのものを楽しみ、意欲と集中力を持って取り組み続けられる方
• AIを使って自分の出力を10倍にすることを目指す方
• 未知の領域でも、3日あれば「とりあえず動くもの」を出せる方

歓迎

• Claude Code / Cursor 等のAIツールを日常的に使っている
• 個人でWebサービスやアプリを作ったことがある（完成度不問）
• ビジネス実務経験（営業、企画、コンサル、マーケ等）
• データ分析やSQL、スプレッドシート関数を触った経験
• 英語ドキュメントを抵抗なく読める

求める人物像

• ミッション・バリュー（AIネイティブ・コト志向・最高品質）に共感し、AIを使いこなす意志がある方
• スピード感を楽しみ、変化の中でも目的から考えて課題を発見し、解決に導ける方
• 誠実さとオーナーシップを持って、チームや顧客に向き合える方
• コードが書けるかどうかにかかわらず、渡された課題をAIを使って仕組みごと解決しようとする方
• 自分がつくった仕組みを、使う人が理解し納得できる形に整えることにこだわれる方
• 未知の課題にも考え続けられる、知的体力のある方

応募について

• 現時点でプログラミング経験やバイブコーディング経験は不要です。入社後にClaude Codeの使い方は徹底的に教えます。

使用ツール

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事業を伸ばすには、1人が生み出せる価値を増やす必要があります。SalesNowは、人を増やす前にAI前提で業務を組み立てています。
• その組み立てを担う職種が「AI Builder」です。AIへの指示でコードを作り、自分で動作を確かめる進め方を「バイブコーディング」と呼びます。AI Builderは、バイブコーディングで社内の業務とデータの仕組みをつくり、使う人のフィードバックを受けて改善し続けます。問うのは、コードを書いた経験ではありません。経営課題を渡されたときに、AIを使って仕組みごと解決しに行けるかどうかです。営業の現場、データの品質、社内のオペレーションまで、事業を動かす仕組みを自分の手でつくる担当者を募集します。

ミッション

• CEO/COOが指定した事業のボトルネックを、AIを使って仕組みごと解消し、事業成長を加速させる
• 営業・アカウントマネジメント・データ・バックオフィスの業務を、担当者が判断に集中できる形に組み替え、社員1人あたりが生み出せる価値を引き上げる
• バイブコーディングを使い、業務設計・マネジメント・データ基盤・社内オペレーションまで、事業を伸ばすための仕組みを構築する
• 社内アプリの管理とAIの利用費用の可視化を進め、担当者がAIを安全に使い続けられる基盤を整える

お任せしたい業務内容

• 営業・顧客対応の仕組み化：商談の文字起こしと議事録をSalesforceへ自動で登録する仕組みをつくる。提案資料を課題や商談の段階から探せる社内アプリ、見積もりの作成ツール、営業とアカウントマネジメントのダッシュボードも開発し、運用しながら改善する。顧客との会話を1か所に集め、次の提案に使える状態を目指す
• 社内オペレーションの組み替え：採用管理、日次レポート、スカウト送信などの手順を整理し、Claude Codeで仕組みを組んで置き換える。AIで処理する工程と担当者が判断する工程を設計し、実装して、利用者のフィードバックを受けて改善する
• マネジメントの仕組み化：他のメンバーが成果を出せる環境を自分で設計して実装する。たとえば、メンバーの日次の進み具合がひと目で分かるレポートをつくり、経営陣とメンバーが同じ数字で判断できる状態にする
• データ基盤・収集の仕組み作り：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・補完（エンリッチメント）の自動化。補完の精度と処理費用を測り、どこまでをAIで処理し、どこから人が確かめるかの線を引き直す。顧客向けオペレーションも改善する
• データ品質の仕組みの企画：代表者名・代表電話番号・業界分類・企業サイトの特定・部署と人物の情報などを、どう取り、どう確かめるかのロジックを設計する。チケットに落とし、データエンジニアと実装まで進める
• 事業開発の基盤構築：Slack / Google Workspace / Notionと連携するAIエージェント、事業を伸ばすためのツールやダッシュボードの構築
• AIを使い続けるための基盤づくり：社内でつくったアプリを棚卸しし、GitHubで管理する。AIツール・APIの利用費用を可視化する。Salesforceの権限と設定はコードで管理し、AIから安全に扱える状態を整える
• 新しいAI技術の検証と導入：公開された技術をすぐに試し、社内の業務に使えるかを費用と精度で確かめる。たとえば、答えの型が決まった分類や判定は判定に特化したモデルへ切り替え、大量データの処理費用を下げる検証を進めている。電話でのヒアリングをAIで行う仕組みも、構築と検証を進めている
• 社内のAI活用の底上げ：他のメンバーがAIで自分の仕事を組み替えられるよう、使い方の共有、レビューの観点づくり、つまずいた人の相談相手まで担う

1週間の動き方（イメージ）

• 月曜：CEO/COOとキックオフ。今週解決する課題と、その目的を合意する
• 火〜木：現場の担当者に業務の流れを聞き、Claude Codeで開発する。データの論点はデータエンジニアと詰める
• 金曜：成果共有。つくった仕組みを見せ、フィードバックを受けて翌週のテーマを決める

社内にある仕組みの例

• 営業担当者は、名刺の写真をSlackに送るだけで、営業先の情報を登録できます。文字の読み取りから、同じ企業の情報をまとめる名寄せ、リード登録までが通ります。商談の文字起こしとAI要約は Salesforce に入るので、営業本人の入力はほぼゼロです。こうした仕組みを、AI Builderが現場と一緒につくり、直し続けています
• 社内でつくったアプリは、部署を問わず棚卸しし、GitHubで管理しています。担当者・用途・置き場所を追える状態に整え、次の担当者が改善を引き継げるところまでを、仕組みづくりの範囲にしています
• 採用では、採用担当者がAIの判定案を確認し、可否を1件ずつ決めています。AI Builderは、人が判断する工程をどこに残すかまで含めて仕組みを設計します

利用するツール・技術

• Slack / Google Workspace / Notion / GitHub / Salesforce / n8n / GAS / Claude Code / Codex / Cursor / Gemini

AIを前提にした働き方

• バリューに「AIネイティブ」を掲げています。AI Builderは、自分の仕事にとどまらず、チーム全員の働き方の設計に関わります。つくった仕組みが他のメンバーの成果になって返ってくる職種です
• Claude・Geminiは全員が使えます。Codexも併用し、用途でモデルを使い分けます。課題ごとに合うモデルを自分で選べるので、ツールの制約で解き方を狭めずに済みます
• 成果物は複数のLLMにレビューを依頼します。指摘を実データやログと照合し、採用する指摘を自分で決めます。その判断をコードの修正に反映し、業務で使える状態に仕上げます
• AIが出した企画や設計は、そのまま次の人へ渡しません。人が理解し、納得できる形に整えてから渡すことを大切にしています。受け取る人の手戻りまで減らしてこそ、仕組みが組織の力になるからです
• 費用が読めない仕組みは、小さくつくって見積もるところから担当者が進めます。動くかどうかに加えて、使い続けられる費用に収まるかまでを自分で判断します
• つくったものはGitHubで管理します。実装と改善の履歴を残し、一度動かして終わらず、利用者のフィードバックを受けて育て続ける開発を経験できます

AI Builderという新しい職能を、事業の実務で磨く

• AIへの指示で仕組みをつくる力は、新しい職能です。その力を、練習台ではなく経営陣が指定した事業のボトルネックの解消に毎週使います。営業の議事録、データの品質、社内の権限管理と、扱う課題は部門をまたぎます。つくった仕組みは社内の担当者が実際に使い、そのフィードバックが次の改善の材料です。解いた課題と、動き続ける仕組みが、自分の実績として残ります。
• AIツールへの支出は、1人あたり月平均10万円以上（会社負担）です。課題に合うツールは、自分で選んで試せます。Claude・Gemini・Codexの出力を比べ、短縮できる業務時間・出力の精度・実行費用を並べて、どの実装で進めるかを自分で決めます。
• 会社は、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。人を増やして届く数字ではありません。1人が生み出せる価値そのものを上げる必要があり、その手段が、AI Builderがつくり替える社内の業務です。仕組みが動いたかだけでなく、使うメンバーの仕事がどう変わったかまでを、成果として確かめます。

企業データの品質に、仕組みの側から関われる

• SalesNowの事業の土台は、1,600万件超の法人・組織データベースです。AI Builderは、社内の業務だけでなく、このデータをどう取り、どう確かめるかのロジックにも関わります。データエンジニアと議論しながら、自分の設計がプロダクトのデータとして顧客に届くところまで見届けるのも、この職種の仕事です。

課題を探す時間がいらない。解く側に全部使える

• 解くべき課題は、CEO・COOと合意してから着手します。何が事業のボトルネックかを自分で探し当てるところから始める必要はなく、曖昧な指示のまま放置されることもありません。目的と予算の合意後は、使うモデル、人の判断を残す工程、今週どこまで出すかを、担当者が決めます。区切りごとに、決めたとおりに動く仕組みを残します。

意思決定者との間に、誰も挟まらない

• 課題を出すのも、成果を見るのも、CEO・COO本人です。経営陣も自分でコードを書くので、議論は実装の中身と事業への効果を行き来します。つくったものは、動く状態のまま見せて評価を受けます。事業の数字を見て何に手を打つかという経営の視点と、それを動くものにする実装を、同じ週のなかで往復します。

コードを書いた経験がなくても、仕組みをつくる側に立つ

• 入社時点でプログラミング経験・バイブコーディング経験は問いません。Claude Codeの使い方は入社後に徹底的に教えます。AI Builderには、事務職やマーケティング職から転じて仕組みをつくる側に立ったメンバーもいます。問うのは技術スキルではなく知的体力なので、これまでの職歴に関係なく、CEO・COOと合意した課題に自分の手で取り組みます。

次の事業の柱を担う、将来の事業責任者候補

• シリーズB目前のいま、データベースを支える収集・補完の仕組みと、営業・アカウントマネジメント・バックオフィスの業務を、CEO/COO直下で組み替えます。事業のデータ基盤と、それをつくるチームの働き方の両方が、設計・実装の対象です。上場前の成長の渦中を、手を動かす側として体験できます。経営課題を仕組みに変え、他のメンバーの成果につなげた実績を積み重ね、実力次第では1〜2年で次の事業の柱を担う責任者を目指せます。

最後に

• 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。このポジションでは、その設計を、経営陣のすぐそばで毎週積み重ねます。