ビジネスとプロダクトの架け橋×バイブコーディングで市場に出すPMM

人を増やした分だけ売上が伸びる時代は、終わりました。SalesNowは組織が大きくなる前に、AI前提の組織へつくり替えました。社内でつくるものは増え続け、現場が組んだツールがプロダクトに昇格した例もあります。ただ、つくれることと、売れて使われ続けることは別物です。誰に、どんな価値として、どの形と価格で届けるかを決める人として、PMMを募集します。 PdMが開発の側で何をどうつくるかを担うのに対し、PMMはビジネスの側のハブです。ポジショニング、メッセージ、価格とパッケージの設計を受け持ち、営業・アカウントマネジメント・マーケティング・ADRと顧客をつなぎます。

• 企業データとAIのプロダクト群について、何が売れるかを見極め、届け先と売り方を設計する。担当するプロダクトの売上を伸ばすことに責任を持つ
• 新しいプロダクト・機能の市場投入をリリース前から設計し、売る側の全員が同じ言葉と同じ素材で顧客に向き合える状態をつくる
• 顧客の声と商談の結果をプロダクトに返し、次に何をつくるかの判断を、PdMと組んで市場の側から支える

【何が売れるかを見極める】顧客インタビュー・商談の記録からの潜在課題の特定／業界・セグメントごとの市場規模の見積もりと優先順位付け／ポジショニングとメッセージの設計／新しいプロダクト・機能（カスタムAIエージェント、SalesNow MCP、AIワークフロー、Data APIなど）のターゲット顧客と提供価値の定義 【どう届けて売るかを決める】リリース前からの市場投入計画／Webサイト・LP・提案資料・デモ・ホワイトペーパーの訴求素材づくり／価格とパッケージの設計（経営陣・PdMと合意） 【売れる状態をつくる】導入事例の型と競合との比較の整理／勝ちパターンの言語化とチームへの展開 【自分の手でつくって確かめる】Claude Codeなどでデモ環境・LP・計測の仕組みを構築し、商談化率・受注率・更新率で検証 【顧客の声をプロダクトに返す】顧客の声・失注理由を整理し、PdMと組んで優先順位の判断材料にする ※従事すべき業務の変更の範囲：有り

• BtoBの事業で、プロダクトマーケティング・プロダクトマネジメント・事業開発・マーケティング・営業企画のいずれかの実務経験
• 顧客や市場の声から課題を見つけ、提供価値と売り方を言葉にし、周りの職種を巻き込んで実行した経験
• 自ら手を動かしてつくる意欲と実行力 — バイブコーディングでデモやLP、簡単なツールをつくれる、または短期間で習得する覚悟があること
• 数字で考える力 — 施策の成否を商談化・受注などの指標で測り、次の判断に使えること
• 営業・マーケティング・開発など立場の違うメンバーと議論し、同じ目標に向けてまとめられること

• 新しいプロダクト・機能・サービスの市場投入に、ポジショニングやメッセージ、営業資料の設計から携わった経験（PMMとしての経験は特に歓迎）
• SaaS・データ・APIなどのプロダクトで、価格・パッケージの設計に関わった経験
• エンタープライズ企業向けの提案の型づくりや、営業組織への展開（セールスイネーブルメント）の経験／エンタープライズ企業向けの法人営業、またはカスタマーサクセスの経験
• API・MCP・AIエージェントなどの技術的なプロダクトを、エンジニアではない顧客に伝えた経験／顧客インタビューや商談データの分析から、訴求を設計・改善した経験
• Claude Code / Cursor 等のAIコーディングツールの日常的な利用経験／CRM（Salesforce / HubSpot）やMAツールの活用経験／SQLやスプレッドシートを使ったデータ分析の経験／英語ドキュメントの読解力

【①企画書で終わらない】訴求を試すLPも、商談で見せるデモも自分でつくり、商談の反応を見て直せます。 【②ビジネスとプロダクトの境目に立つ】売り方で解く課題と開発で解く課題を、PdMと組んで切り分けます。 【③提供を始めたばかりのプロダクト】SalesNow MCP・カスタムAIエージェント・Data API・SalesNow Liteを、誰に・何を・どの言葉で届けるかを決めます。 【④検索では出てこないデータを、差別化の言葉に変える】1,600万件超・80億レコード、拠点ごとに一意のIDを振るJCコード、750万件超の部署連絡先を、顧客が「なぜSalesNowなのか」を説明できる言葉に変えます。

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。

• 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。

株式会社SalesNow代表の村岡です。 前職の人材ベンチャーで部下10名の営業マネージャー担当時、「手作業によるリスト作成」「非効率な営業アプローチ」にチームの業務工数が80%以上も取られていました。 結果として、顧客フォローが蔑ろになったことが原因で顧客満足度の低下と受注減少を招き、もっと新規開拓をする必要があるのに時間がない、というような負のスパイラルに陥っていました。セールスが一番時間を費やすべき業務である「顧客の課題解決」や「サービスのアップデート」などの本質的なことに時間を使えず、心身を消耗してしまう営業組織は「あるべき姿」から大きくかけ離れています。 営業現場の労働環境向上もサービス利用者の満足度も双方に最大化できるような新たなセールスインフラを構築したいと思いSalesNowのローンチに至りました。

そして今、その射程は営業だけではなくなっています。人がAIと企業を調べ、判断するには、その企業の実態を捉えるデータが要る。だから私たちは、AI時代の企業データインフラをつくっています。営業だけではありません。BtoBの仕事のほぼすべてが、この土台に乗ります。

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。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。

ぜひ以下の記事をご覧いただけますと幸いです。

• リードVC KUSABI 渡邊氏×CEO村岡対談

https://kusabi.fund/salesnow-interview/

• シリーズAラウンドを終えたばかりの「SalesNowの魅力」を6つ語ります

https://note.com/atsunori_muraoka/n/nfde045599301

• セールスの未来、SalesNowの大勝負

https://note.com/atsunori_muraoka/n/n169c38a27294

• 『SaaS+Database』領域でのLLM活用のリアル

https://note.com/atsunori_muraoka/n/n89f929d98967 ※SalesNowが『SaaS+Database』領域で取り組んだLLMの事例と、それによる成果がわかります。

組織は大きくなるほどつくり直せなくなる。その前に、AI前提の組織へつくり替えました。バリューは「AIネイティブ」「コト志向」「最高品質」の3つ。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。

• 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）。Claude・Geminiは全員が使え、Codexも併用し、用途でモデルを選びます
• 成果物は複数のLLMに個別レビューを通し、人が根拠を確認して採否を決めます
• 商談準備から議事録作成、CRMへの記録、分析までAIを使い、営業本人の入力はほぼゼロになりました
• 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
• 日本語が話せないメンバーとも、AI同時通訳を使って議論しています。面接もAI同時通訳で行います
• 入社直後は「自部門の業務でAI活用を1つ試す」ところから始めます

【つくっているものの規模】（2026-09-12 実測）

• 直近30日でマージされたPRは2,229本。リポジトリ数298
• 全文検索基盤はOpenSearch 1.05億ドキュメント・約460GB
• 上場企業の開示資料をLLMで構造化し、LLM as a Judgeで判定します。基準を決めるのは人です

言語: Python / TypeScript / Scala / Swift フレームワーク: FastAPI / Next.js / Tailwind CSS データ基盤: Databricks / Delta Lake（Bronze・Silver・Goldの3層）、ジョブ定義はTerraform インフラ: AWS（ECS, Lambda, Aurora, OpenSearch, DynamoDB, S3, CloudFront） LLM: 用途別に併用（Anthropic / Gemini Flash-Lite / Azure OpenAI gpt-4o-mini）

ここでの仕事は、決められた手順をこなすことではありません。目的と予算を合意したら、進め方は自分で決める。AIに何をさせ、どこを自分で判断するかも、自分で設計します。 このような意志を持った方に出会いたいです。

• 「AIネイティブ」「コト志向」「最高品質」というバリューに共感してくださる方
• AIで自分の仕事を組み替えることを、面白がれる方
• 全体最適の視点で組織づくりができる方
• 当事者意識が高く、自ら課題を見つけ、改善に導ける方

https://www.notion.so/salesnow/SalesNow-227c2fb1d6c74823a30f122756bca8b5

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。

渋谷オフィス（リモートワーク可） プロダクト職のため、フルリモート勤務 東京近郊：月1回の出社推奨日あり 地方在住：年1〜2回の全社イベント出席のみ ※就業場所の変更の範囲：無し

（雇入れ直後）ビジネスの側のハブとして、次の業務を担います。 【何が売れるかを見極める】顧客インタビュー・商談の記録・現場の一次情報からの潜在課題の特定／業界・セグメントごとの市場規模の見積もりと優先順位付け／競合の動きと商談の勝ち負けを踏まえたポジショニングとメッセージの設計／新しいプロダクト・機能のターゲット顧客と提供価値の定義 【どう届けて売るかを決める】リリース前からの市場投入計画の設計と実行／Webサイト・LP・提案資料・デモ・ホワイトペーパーのメッセージ設計と訴求素材づくり／価格とパッケージの設計（経営陣・PdMと合意して決める）／顧客セグメントごとの提供物の組み合わせの設計 【売れる状態をつくる】導入事例の型と競合との比較の整理／受注・失注の振り返りと勝ちパターンの言語化・チームへの展開／新機能の社内への展開 【自分の手でつくって確かめる】Claude Codeなどを使ったデモ環境・LP・計測の仕組み・社内ツールの構築／商談化率・受注率・更新率での検証 【顧客の声をプロダクトに返す】顧客の声・失注理由を整理し、PdMと組んでプロダクトの優先順位の判断材料にする ※従事すべき業務の変更の範囲：有り

【勤務地】東京

【本社所在地】東京都渋谷区桜丘町1-4 渋谷サクラステージSHIBUYAサイドSHIBUYAタワー7F