PdM（プロダクトマネージャー）

必須

• プロダクトマネジメント経験3年以上（toB SaaSでの経験尚可）
• 自らコードを書く意欲と実行力 — バイブコーディングでプロトタイプを作れる、または短期間で習得する覚悟があること
• 変化への適応力とアンラーニング能力 — 「昨日の正解」を捨てて新しいやり方を即座に取り入れられること
• 経営視点での意思決定力 — 機能単位ではなく、事業インパクトでプロダクトの優先順位をつけられること
• エンジニアとの対等なコミュニケーション力 — 技術的な議論に参加し、トレードオフを理解した上で判断できること
• 知的好奇心の高さ — AI・データ・APIなど技術トレンドを自ら追いかけ、プロダクトに還元できること

歓迎

• Claude Code / Cursor 等のAIコーディングツールの日常的な利用経験
• TypeScript / Python / SQL いずれかでの開発経験
• エンタープライズ向けSaaSのプロダクトマネジメント経験
• CRM（Salesforce / HubSpot）の設計・運用知識
• API設計・MCP / AIエージェント開発の知見
• データ分析基盤（Redash / Looker / BigQuery 等）の利用経験
• 0→1のプロダクト立ち上げ経験
• 英語ドキュメントの読解力

求める人物像

• ミッション「誰もが活躍できる仕組みをつくる。」とバリュー（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
• シリーズB目前のスタートアップならではの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
• 「作る」ことへの執着がある方。議論や資料作りで終わらず、動くものを作って価値を証明し、完璧を目指すより、まず出して改善するスタイルを好む方
• 画面・CRM連携・SalesNow MCP・Data API・AIワークフローが同時に動く複雑さを面白がり、「この機能は売上にどうつながるか」を常に考えられる方
• 素直で、かつ芯がある方。フィードバックを即座に取り入れつつ、プロダクトビジョンはブレない方

使用ツール

Description

• CEO/COO直下でプロダクト戦略を立て、自らバイブコーディングで仮説を試作します。仕様書を書いてエンジニアに渡すだけの役割ではありません。エンジニアと技術的な選択肢を議論し、顧客検証の結果から開発の優先順位を決めます。

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、顧客が1人あたりの生産性をどこまで上げられるかは、SalesNowがどんなプロダクトを出すかで決まります。顧客が企業データベース『SalesNow』に求めているのは、データを使って仕事の進め方が変わることです。何を製品にすれば結果が変わるかを決めるのが、このポジションです。
• 提供形態はすでに、画面、Salesforce・HubSpot・kintone連携、AIワークフロー、SalesNow MCP、Data API（ベータ版）に広がっています。同じデータを届ける形が増えるほど、何をつくり、何をつくらないかの判断は難しくなり、その判断が事業の伸びを左右します。募集するのは、顧客の課題を特定し、受注率・更新率への影響から開発の優先順位を決めるPdMです。決めた仮説は、自分でつくったプロトタイプで検証まで進めます。CEO/COOと次の事業成長を担うプロダクトを構想し、その場で動くものにできる立場です。

ミッション

• 1,600万件超の法人・組織データベースを軸に、複数の提供形態を横断するプロダクト戦略を立てます。扱える情報は、Webから集まるものに限りません。実地調査や紙の資料の読み取りで集めた一次情報も、自社メディアに集まる投稿も、製品の材料にできます。このデータを生かし、既存プロダクトの改善と新規プロダクトの開発を進めます。「この拠点のこの部署に、今この理由で」という粒度の情報と企業の動きを手がかりに、解くべき顧客課題を選びます。画面・CRM連携・AIワークフロー・MCP・APIから提供形態を選び、SalesNowの次の成長の柱となるプロダクトをつくります。

お任せしたい業務内容

• CEO/COO直下で、次の業務を担っていただきます。

プロダクト戦略・企画

• マルチバーティカル戦略に基づくセグメント別プロダクト要件の定義
• 画面 / CRM連携（Salesforce・HubSpot・kintone）/ SalesNow MCP / Data API / AIワークフロー、各提供形態の優先順位付けとロードマップ管理
• 競合分析・市場調査に基づくポジショニングと差別化戦略の策定

AI駆動開発（バイブコーディング）

• Claude Codeなどを使ったプロトタイプの高速構築
• 仮説→プロトタイプ→ユーザー検証→改善のサイクルを週単位で回す
• エンジニアとペアプログラミングしながらプロダクト品質を担保する

ユーザー課題の特定と検証

• 顧客インタビュー、Salesforceの利用データ、サポート問い合わせの分析
• エンタープライズ顧客（金融・人材・大手事業会社）の業務フロー理解と課題抽出
• データエンリッチメント・営業プロセスの仕組み化など、新規ユースケースの探索

経営直結のプロダクトマネジメント

• 週次の経営会議でプロダクト戦略と進捗を報告し、意思決定に参画する
• ARR / NRR / チャーン率に紐づくプロダクトKPIの設計と追跡
• 営業・アカウントマネジメントチームと連携した、受注率・更新率の向上施策
• ※従事すべき業務の変更の範囲：有り

入社後に取り組む課題

• このポジションで向き合うテーマには、例えば次のようなものがあります。
• 採用の増加・資金調達・拠点の開設などの企業の動き（シグナル）と企業情報を組み合わせ、営業が「なぜ今この企業か」を判断するための情報を定義します
• シグナルを検知したらSFAにToDoを起票する使い方と、業績の下方修正・求人の停止から解約の予兆をつかむ使い方について、顧客の業務フローを整理します
• これらの業務を、画面・CRM連携・SalesNow MCP・Data APIのどれでどう支えるかを設計します
• Data API（ベータ版）のCompany・News・Recruit・Organizationの4種別を、どの顧客のどの業務に向けて広げるかを決め、要件とロードマップに落とします
• Claude・CursorなどのAIエージェントがSalesNow MCPから企業データを呼ぶとき、どの粒度・どの形で返せば価値が届くかを設計します
• AIワークフローとして、商談準備のレポート、議事録のSFA登録、リードのスコアリング、BANTの抽出を、どの形で顧客に届けるかを決めます。担当者が商談に集中できるよう、準備と記録をAIが支える形を、CRM・Slack・Notionとの連携まで含めて設計します
• どれも顧客の現場で使われている業務に直結するテーマで、決めた設計の成否を、受注率・更新率で確かめられます。

利用するツール・技術

• Figma / Claude Code / Codex / Gemini / Cursor / Salesforce / Slack / Google Workspace / Notion / Python / TypeScript / SQL / API連携

AIを前提にした働き方

• 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。PdM自身もAIで試作と検証の進め方を組み替えます。1人で仮説からプロトタイプ、顧客検証までを回せるので、エンジニアの手が空くのを待たずに次の打ち手を決められます
• Claude・Geminiは全員が使え、Codexも併用します。仮説の整理・試作・レビューに応じてモデルを使い分け、顧客検証に持ち込む論点と試作品を磨けます
• PdM自身が複数のLLMに成果物のレビューを依頼します。各指摘の根拠を検証して採否を決め、品質を判断した理由を自分の言葉で説明します
• 目的と予算を合意したあとは、担当者が進め方を決めます。PdMなら、どの仮説をどの顧客で、どのツールを使って検証するかを自分で決められます
• 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、仕様の実現方法と事業への影響を、決裁する相手と直接詰められます

① CEO/COO直下で、自分の判断が事業の伸びに直結する

• 週次の経営会議でプロダクト戦略を報告し、意思決定に参画します。経営会議で優先すると決めた仮説を自らプロトタイプにし、金融・人材・大手事業会社などのエンタープライズ顧客へのインタビューでその価値を確かめられるのも、この仕事の特徴です。ヤマト運輸・パナソニック・LINEヤフーなどへの導入実績がある製品で、大企業の業務フローを踏まえ、何をつくり、何をつくらないかを決められます。機能の改善が受注率・更新率・ARR・NRR・チャーン率にどう結びついたかをCEO/COOと振り返り、その結果をそのまま次の開発投資の判断に持ち込めるので、この往復を通じて、事業への影響から開発の優先順位を決める力を磨けます。

② 検索では出てこないデータを出発点に、何を解くかから考えられる

• JCコードで拠点ごとに一意のIDを振り、組織図と750万件超の部署連絡先まで持っています。「本社ではなく、この工場の購買部」まで指せる粒度の製品を、データを集める工程から始めずに設計できます。数万人規模の調査網と社内の体制がアナログに集めた情報、自社メディアのユーザー投稿までが、製品を設計するときの素材です。顧客の判断に必要なデータの粒度をプロトタイプで検証し、拠点・部署ごとの課題を製品要件に落とし込む経験を積めます。

③ 提供形態が広がるフェーズで、何をつくらないかまで決める

• 画面、CRM連携、AIワークフロー、SalesNow MCP、Data API。どの形に投資し、何をつくらないかを決める裁量が大きいポジションです。判断を誤れば開発の手が分散する局面で、その意思決定を任されます。80億レコードのデータ基盤を使い、画面・SalesNow MCP・Data APIを横断して、顧客の業務に必要な情報をどの粒度・形で届けるかを設計できます。選んだ提供形態の成果を事業指標で検証し、次の開発投資に反映するところまで担える立場です。

④ 自分で動くものをつくる、AI時代のPdM像を定義する

• PdMも、Claude Codeなどでプロトタイプを自分でつくります。AIツールへの支出が1人あたり月平均10万円以上（会社負担）ある環境で、仮説を自ら試作し、週単位で顧客検証と改善を回します。経営陣もコードを書くので、試作品の技術的な選択肢まで直接議論できます。社員1人あたりARRを3年で10倍にする目標（2025年11月起点）のもと、PdM自身も試作と検証の進め方を組み替え、生産性を高める仕事の設計を実践することが可能です。仕様書ではなく動くもので経営と顧客を動かすPdMの進め方を、80億レコードのデータを素材に、自分の実績として確立できます。
• 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。SalesNowでは、それを毎日の仕事で実践しています。