経営幹部候補（オープンポジション）

必須

• やる気（Grit）: 「まだやれる」「もっと良くできる」と思える粘り強さ。スキルは後からいくらでも身につきますが、やり切る意志は教えられません。未経験の領域でも「やります」と手を挙げられる人を求めています
• 地頭（Raw Intelligence）: 学歴や偏差値ではなく、物事の構造を捉え、本質を見抜く力。「なぜそうなっているのか」を自分の頭で考え、仮説を立てて検証できる思考力です
• 知的好奇心（Intellectual Curiosity）: 新しい技術、ビジネスモデル、市場に出会ったとき、不安より先に面白がれること

歓迎

• Claude Code、CursorなどのAIツールを日常的に使っている
• 自分で何かをつくった経験がある（規模や完成度は問わない）
• スタートアップやベンチャーでの就業経験
• データ分析やプログラミングに触れたことがある
• 英語の情報収集に抵抗がない

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
• 配属も前例も無い状態から、自分で課題を選び、進め方を決めて動ける方
• 将来、経営を担う立場を目指す方

応募について

• 業界経験、職種経験、ビジネス経験は、すべて不問です。
• 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。

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、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

• Slack
• Google Workspace
• Notion
• Claude（Claude Code）
• Gemini
• Codex
• 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。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。

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。