仕事内容

＜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。企業データとAIで、BtoBの仕事の進め方そのものを組み替え、1人が生み出せる価値を増やすことに取り組んでいます。GTMエンジニアにとってSalesNowは、日本の企業データの供給元の内側で、そのデータを使って自社の売上をつくれる場所です。

事業の土台は、企業・組織・拠点・部署までをユニークに構造化した1,600万件超の法人・組織データベース（80億レコード）です。これをAI時代の企業データインフラとして、AI・営業システムに供給しています。AIの出力の品質は参照するデータの品質で決まるので、GTMエンジニアはスコアリングやワークフローの精度を、土台のデータから設計できます。

データの集め方は3つのルートの組み合わせです。1つ目は、Web情報をAIで日次更新する基盤です。数百万件規模のタスクをLLMを含む技術で処理しています。2つ目は、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によるアナログな収集です。実地調査から紙の資料の読み取りまで手作業で行い、検索では出てこない情報を取りに行きます。3つ目は、自社メディアに集まるユーザー投稿です。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。検索では見つからない情報が手元にあるので、競合と同じリストから抜け出すターゲティングを設計できます。

データそのものにも独自性があります。独自のJCコードは、本社だけでなく工場・支社支店・店舗まで拠点ごとに一意のIDを振り、多拠点やグループ会社を正確に串刺しできます。名寄せでは、法人番号・社名・住所・電話・URL・メールを照合して1社に収斂させます。この仕組みがあるので、複数の経路で得たリードを企業単位で捉え直し、スコアリングやパイプライン分析に生かせます。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）。代表電話を経由せず狙う部署に直接届く経路を、そのまま設計に組み込めます。従業員数は月次の推移で追えます。採用の増加・資金調達・拠点の開設といった企業の動きもシグナルとして捉えているので、「なぜ今この企業か」から当てる時期まで設計できます。

GTMエンジニアが扱うのは、このデータインフラです。どの企業属性とどのシグナルの組み合わせが商談化と受注につながるかを、自分でスコアリングに組み込んで検証できます。企業データベース『SalesNow』の画面に加え、Data API（ベータ版）・SalesNow MCP から、人とAIの両方が使える形で届けています。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。

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。シリーズB目前のいま、自分の実装が商談化率・受注率にどう効いたかをCEO/COOと直接検証し、事業の伸び方を動かす経験を積めます。

SalesNowの事業・プロダクト・組織の雰囲気は、採用サイトでも紹介しています。
https://recruit.salesnow.co.jp/

＜GTMエンジニアとは＞
GTMエンジニア（Go-To-Market Engineer）は、営業・マーケティング・エンジニアリングを横断し、コードとデータで売上をつくるプロセス全体を設計する職種です。米国ではClayやApolloとともに、売上をつくるエンジニアの職種として広がりました。SalesNowでは、企業データを持つ会社のデータ基盤の内側に立ち、売上目標まで持つ形でこの職種を実践できます。営業・RevOpsの経験を、コードとデータで収益プロセスを設計するキャリアへ広げられます。

＜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人あたりの生産性を上げるには、人数ではなく、リード獲得から受注までの仕組みを設計し直す必要があります。

SalesNowは、まず自分たちの営業でこの仕組みを組み替えてきました。商談の全文は tl;dv に残ります。Zoom Phone での通話は、Amptalk が文字起こしとAI要約をSalesforceへ書き込みます。名刺は写真をSlackに送れば、OCR、名寄せ、リード登録まで通ります。営業本人の入力はほぼゼロになり、翌日の商談準備は前日のうちに整っています。GTMエンジニアは、この配線が通った状態から始められます。記録を残す仕組みをつくり直すところからではなく、どの打ち手が受注につながったかを検証するところから入れます。

次は、いま動いているスコアリングとルーティングを商談化率と受注率で検証して精度を上げ、ナーチャリングまで含めた営業プロセスを組み直す段階です。人数を増やさずに売上が伸びる仕組みを、設計から構築まで自分の手でつくるGTMエンジニアを募集します。

＜ミッション＞
・1,600万件超の法人・組織データベースとAIを使い、リード獲得からクロージングまでの「売れる仕組み」を設計・構築・改善し、売上目標の達成に責任を持つ
・CEO/COO直下で、GTM戦略の立案から実行基盤の構築までを一気通貫で担い、事業成長を引っ張る

＜お任せしたい業務内容＞
・GTMシステムの設計・構築：リード獲得→スコアリング→ルーティング→ナーチャリング→商談化の全パイプラインを、AIとデータで組み直し、改善し続ける
・データエンリッチメント基盤の構築：1,600万件超の法人・組織データベースを使い、リードに企業属性とシグナル（採用の増加・資金調達・拠点の開設など企業の動き）を付与する。営業が次の一手を判断する材料を、商談の前に揃える
・AIエージェント／ワークフロー構築：Claude Code、MCP Server、社内APIなどを使い、商談準備レポートの生成、見込み客アラート、解約予兆の検知などのワークフローを開発する
・RevOps基盤の整備：SalesforceなどのCRMを最適化し、商談化率・受注率を追うダッシュボードを構築する。パイプライン分析をもとに、改善箇所の特定から施策の優先順位づけまで担う
・業績責任：パイプライン創出量、商談化率、受注率などのKPIにオーナーシップを持ち、CEO/COOと事業目標を追う

※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＞
・問い合わせが入ったリードには、企業データと直近の求人をもとに、対応する営業担当者と初回に伝える内容の候補をAIで整理し、人が選んでいます。この候補が商談化と受注にどうつながったかを検証し、スコアリングとルーティングを改善します
・商談全文はtl;dvに、通話の文字起こしとAI要約はSalesforceに残ります。Slackに送った名刺写真も、OCR・名寄せを経てリード登録につながっています。これらを企業データと合わせ、商談化率・受注率を追うダッシュボードを構築します。分析結果から、改善する施策と優先順位を決めます

＜利用するツール・技術＞
Salesforce / tl;dv / Zoom Phone / Amptalk / Slack / Google Workspace / Notion / Claude Code / Codex / Gemini / Python / 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。GTMエンジニアがつくる仕組みは、1人あたりの成果に直接効きます。その効き方は経営陣と一緒に数字で確かめます
・AIツールへの支出は、1人あたり月平均10万円以上です。全員が使えるClaude・GeminiにCodexも併用できます。スコアリングの設計、ワークフローの実装、効果検証のそれぞれに合うモデルを選べるので、1人で試せる仮説の数が増えます
・スコアリングの設計やワークフローの実装は、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。1人で組んだ仕組みでも、多角的に検証してから自社の営業で動かせます
・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。どこまでをAIに準備させ、どこから自分で判断するかも、担当者が線を引きます
・経営陣もコードを書き、職種を問わずAIで自分の仕事を組み替えています。実装の話がそのまま経営陣に通じる環境で、GTMエンジニアは同じ売上目標を直接追います

＜ポジションの魅力＞
【1,600万件超の法人・組織データベースを、データ基盤の内側から使える】
ClayやApolloのような外部のツールを契約して使うのではなく、1,600万件超の法人・組織データと企業のシグナルを、データ基盤の内側から扱えます。組織図や部署の直通番号、拠点ごとに一意のJCコードまで手元にあるので、多拠点・グループ会社を串刺しにした「誰に当てるか」の設計まで自分で組めます。データの加工で止まらず、どの切り方が受注につながったかの検証まで、1人で回せます。

【設計した仕組みを、自社の営業ですぐに試せる】
tl;dvに残る商談全文や、Salesforceに記録される通話の要約を使い、顧客との会話と商談化・受注の結果を結びつける検証を設計できます。自分で組んだスコアリングやルーティングを自社の営業で動かし、商談化率と受注率で効果を確かめ、次の改善に回せます。

【売上に責任を持ち、CEO/COOと直接つくる】
CEO/COO直下で、パイプライン創出量・商談化率・受注率に責任を持ちます。GTM戦略の立案から実行基盤の構築までを一気通貫で担い、経営陣と同じ数字を見て決めた打ち手を、自分で実装し、商談化率と受注率で結果を持ち帰れます。戦略を決める場に、実装できる人として入る経験を積めます。

【自分の検証結果が、顧客に届くプロダクトを変える】
GTMエンジニアは、Data API・SalesNow MCP・AIワークフローを自社の売上の現場で使い込みます。どの企業属性とシグナルが受注に効いたかという検証結果は、顧客に届けるプロダクトの改善の材料になります。自分の実装が、自社の売上と、導入企業の営業の両方を動かします。

【身につくもの】
米国で広がったGTMエンジニアリングを、日本の企業データと業績責任のセットで実践した経験。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）に向けて、1人あたりが生み出せる価値を増やす仕組みを1,600万件超のデータの内側から設計し、パイプラインと受注の数字で検証した実績が残ります。

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。GTMエンジニアは、その設計を売上の現場で毎日続ける仕事です。

一緒に働くメンバーのインタビュー（商談前後の準備と記録をAIで組み直しているAI Opsのメンバー）：
https://note.com/salesnow/n/n2f8403a5a027

＜選考プロセス＞
1. 書類選考
2. 面接（複数回）
3. リファレンスチェック
4. オファー面談

必要な経験・スキル

＜必須要件＞
・法人営業またはセールスオペレーション/RevOpsの実務経験3年以上
・Python、SQL、またはノーコード/ローコードツールを用いた業務自動化の経験
・CRM（Salesforce, HubSpot等）の設計・運用経験
・データを起点に仮説を立て、施策を設計・実行できる論理的思考力
・業績目標へのコミットメントと自走力

＜歓迎要件＞
・GTMエンジニアリング、Growth Engineering、Sales Engineeringの実務経験
・SalesNow、Clay、Apollo、Outreach等のGTMツール活用経験
・API連携やデータパイプライン構築の経験（ETL/ELT）
・AI/LLMを活用した業務自動化の経験（Claude Code、GPT API等）
・エンタープライズ企業向けのセールス/マーケティング経験
・英語での情報収集・技術ドキュメント読解力

＜こんな方を求めています＞
【会社共通】
・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

【このポジションならでは】
・「つくる人」と「売る人」の境界を越え、プロダクト・データ・ビジネスをまたいで売上をつくりたい方

※詳しくはカルチャーデックをご覧ください。
https://speakerdeck.com/salesnow/culture-deck

株式会社SalesNowについて

Vision

誰もが活躍できる仕組みをつくる。

世界で最先端の課題である「人口減少」に直面している日本。労働生産性改善は人類の最重要課題となっています。
そして、SalesNowが取り組む領域は2,700兆円を超える「BtoB商取引」が関わる、巨大なマーケットです。この数十年間、BtoB商取引の市場は「アナログで非効率な業務プロセス」を続けてきた領域であり、生産性改善の余白が大いに残っています。
全ての「働き手」に関わるこの課題を、データとテクノロジーを持ち込み、仕組みを根本から変え、プロダクトを届けることで解決します。

事業内容

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。

BtoBの仕事の進め方を、企業データとAIで組み替える。その土台が、AI時代の企業データインフラ「SalesNow」です。企業・組織・拠点・部署までをユニークに構造化した1,600万件超の法人・組織データベース、80億レコード。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）。

【検索では出てこない情報を、自分たちで取りに行く】
データは3つのルートで集めています。
・デジタル：Web情報をAIで日次更新する基盤。数百万件規模のタスクを処理します
・人手：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ます。検索では出てこない情報を取りに行きます
・ユーザー投稿：自社メディア（月間700万PV）に集まるクローズドデータを統合します

こうしてWebに出ていない膨大なアナログ・クローズドな情報が入ります。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し、組織図と部署の直通番号（部署連絡先750万件超）まで持っています。法人番号・社名・住所・電話・URL・メールの多角キーを15段階の優先度で照合し、1社に収斂させています。

【人とAIが使える形で届ける】
・SalesNow MCP（2026年4月 提供開始）：企業データをMCPサーバーとして提供。Claude・CursorなどのAIエージェントから直接扱えます
・SalesNow カスタムAIエージェント（2026年3月 正式提供開始）：顧客ごとの業務に合わせて組むAIエージェントです。社内で回している仕組みを顧客の環境に移植し、有償で納めています
・AIワークフロー：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の抽出などを、ノーコードで組んだワークフローで実行します。CRM・Slack・Notionと連携します
・Data API（ベータ版）：企業・ニュース・採用・組織の4種別
・SalesNow Lite（2026年3月 正式リリース）
・企業データベース『SalesNow』：条件検索でターゲットを特定し、採用の増加・資金調達・拠点の開設といった企業側の動きから「なぜ今この企業か」をつかみます。Salesforce・HubSpot・kintoneと連携します
・企業データベースメディア『SalesNow DB』も、このデータインフラの一部です

AIの出力の品質は、参照するデータの品質で決まります。人がAIと企業を調べて判断するには、その企業の実態を捉えるデータが要る。決めるのは人で、AIはその準備と整理を支えます。

営業の戦略立案から、データ基盤の構築・利活用、SFA連携やAI実装の開発、オペレーションの代行まで、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。

私たち自身も、AI前提の組織へつくり替えました。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。AIで自分の仕事を組み替えることが、職種を問わず必要になります。経営陣も自分でコードを書きます。

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。その設計を、これから一緒にやる人を探しています。