PMF済みプロダクトを“次のレイヤー”へ進化させるPdM｜データレイヤー起点のセールステック｜Forbes AI50選出
株式会社XAION DATA - 日本初のAIデータサプライヤー
事業内容
ヒト起点で受注に繋げる営業支援のプラットフォーム事業です。独自の技術で収集したSNS上の人物データを活用し、企業のキーパーソンを特定、直接アプローチすることが可能です。
仕事内容
▍PMF済みプロダクトを“次のレイヤー”へ進化させるPdMを募集 弊社は、独自のデータ特許技術を強みに、 アプリケーションではなく“データレイヤー”に強みを持つAI×DATAカンパニー。 セールステックプロダクト「AUTOBOOST」は、 AI×データの力で新規営業の在り方を変えてきました。 そして今、WEB上のオープンデータとクライアント企業が保有するクローズドデータを統合し、営業の戦略そのものを変えるプロダクトへ進化しようとしています。 この進化を、具体的な価値・機能に落とし込む最終意思決定者であるPdMを募集しています。 ▍データレイヤーに強いからこそ、競争優位を設計できる環境 シリーズA／50名の規模ながら、 ・オープンデータを汎用的に利用するための構造化特許技術 ・国内最大級の1,000万人の人物データ、540万企業データを保有 ・2025 Forbes JAPAN’S AI 50 選出 ・財界 BEST AI 100 選出 等、データレイヤーに強みを持つ企業として高い評価をいただいています。 データが蓄積される構造なので、 時間とともに強くなるプロダクトを設計できる点が、弊社PdMの面白さ。 ▍プロダクト概要と次のステージへの進化 AUTOBOOSTは、 キーパーソンへの1to1アプローチを実現するセールスインテリジェンスプラットフォーム。 WEB上のオープンなSNSやメディアに掲載された人物・企業情報を収集・統合し、企業やキーパーソンを横断的に検索。SNSを通じたダイレクトアプローチを可能にしています。 これにより、従来のテレアポでは接点を持つことが難しかった決裁者層へのダイレクトアプローチが可能となり、実際に商談獲得のうち約85％が役職者との接点となるなど、新規開拓の在り方を変えてきました。 一方で、営業成果を左右するのは、新規アプローチ手法だけではありません。 「誰に・何を・どう提案するか」という戦略そのものが重要です。 そこで次のステージでは、オープンデータに加えて、顧客企業が保有する営業データを統合。営業戦略そのものを支えるプロダクトへと進化しようとしています。 この進化において、扱えるデータは大きく広がりますが、 「どのデータをどう組み合わせ、どの価値として提供するか」はまだ決まっていません。 この“勝ち筋”を設計し、具体的な機能・体験に落とし込むのが、本ポジションの役割です。 ▍ミッション・KPI ■ミッション オープンデータとクローズドデータの統合という方針を、 具体的なプロダクト価値・機能に落とし込むこと ■KPI プロダクトのフェーズに応じて変化します。（3ヶ月〜6ヶ月単位での設定） これまでは、ターゲット選定から到達手段、成果計測までのアプローチ体験を最適化するために、到達率・返信率・アポ率・名寄せ精度などが主要な指標となっていました。 一方でこれからは、プロダクトの進化フェーズに応じて評価指標も変化します。 例えば、PoCフェーズにおいてはユーザー検証が中心となり、コア体験が明確になった段階で、営業成果に直結する具体的な指標へと移行していきます。 ▍業務内容 ■業務範囲 次のステージに進化させるために、 プロダクトの価値設計から開発推進までを、最終意思決定者として担っていただきます。 ・プロダクトビジョン、ロードマップの策定 ・開発機能の整理および優先順位付け ・仮説設計およびプロダクト価値の定義 ・開発の意思決定および全体推進 ■開発の進め方 アジャイル開発を採用し、2週間単位で開発→リリース→レビューのサイクルを回しています。 ■他部門との連携について 各部門と連携しながら業務を進めていきます。 ・レビュー会でCSから共有されるVOCをもとに、次の開発計画や優先順位を設計します ・営業に同席し、プロダクトの将来像を説明・提案することもあります ・また、マーケチームと連携しながら、ビジョンやコンセプトを社外に発信する機会もあります
募集背景
AUTOBOOSTはオープンデータを活用したプロダクトとして、 CEO・CTO中心に意思決定を行いながら開発を進めてきました。 100社以上に導入され、PMFも達成しましたが、 新たなステージへと進化するタイミングを迎えております。 オープンデータだけでなく、顧客企業内部の営業データを統合することで、扱うデータの幅も、設計すべき価値の難易度も大きく高まっています。 こうした中で、本プロダクトにコミットし、意思決定していくPdMが必要になりました。 これまで経営陣が担ってきたプロダクトの意思決定を引き継ぎ、 次のステージに進化させる価値・機能作りを推進いただきます。
配属部署
▍配属部門／チーム構成 プロダクト本部（Data/ML/Backend/Frontend）×Biz（ABM/Sales/CS）と協働。
概要
▍求人概要｜PMF済みプロダクトを“次のレイヤー”へ進化させるPdM XAION DATAは、独自のデータ特許技術を強みに、 アプリケーションではなく“データレイヤー”に強みを持つAI×DATAカンパニーです。 セールステックプロダクト「AUTOBOOST」は、 AI×データの力で新規営業の在り方を変えてきました。 そして今、WEB上のオープンデータとクライアント企業が保有するクローズドデータを統合し、営業の“戦略そのもの”を変えるプロダクトへ進化しようとしています。 今回、この進化を、具体的な価値・機能に落とし込むPdMを募集しています。 ▍事業概要 2022年に国内でオープンデータ汎用技術に関する特許を取得し、加速するビジネス/データニーズの変化に柔軟に対応できるオープンデータを主とした独自のデータベース基盤を構築し、3つの軸で事業展開。 業界としてはHR(採用市場)から入り、セールス・マーケ領域等に拡張することで最終的に30兆円規模のTAM(Total Available Market)を目指しています。 ①プロダクト事業 オープンデータを活用した独自DB基盤を軸に、SaaS事業を展開しています。 ②ソリューション事業 私達が保有する独自DBとAIモデルをベースに、 クライアントが保有するデータを掛け合わせることで、最適なAI・DATAソリューションをご提供しています。 ③人材紹介事業 業界に精通した専門性の高い弊社コンサルタントがAUTOHUNTを用いて、転職媒体に登録されていない優秀な人材をご紹介しています。
この仕事で得られるもの
データレイヤーに強みを持つプロダクトの進化フェーズにおいて、 「データを価値に変え、プロダクトの方向性を自ら定義する」PdMとしての経験を積むことができます。 ■データレイヤーに強みを持つプロダクトのPdM経験 AI時代に競争優位性の源泉となる「データレイヤー」に強みを持つプロダクトにおいて、価値設計から意思決定まで担うPdMとしての経験を積むことができます。 ■オープンデータ×クローズドデータによる価値設計ができる 活用できるデータの種類が大幅に広がる中で、 「どのデータをどう組み合わせれば価値になるのか」を自ら考え、意思決定していきます。 模倣ではなく、“何をつくるべきか”から設計できる点が特徴です。 ■高い技術力を持つエンジニアとプロダクトを創る経験 シリコンバレーでグローバルCTO経験を持つ石﨑をはじめ、Google本社や国内メガベンチャーで開発をリードしてきたエンジニア達と連携しながら開発を進めます。 ■データ基盤を前提にした高速な価値実装 既にデータ基盤が整っているため、データ収集ではなく「価値実装」に集中できます。 仮説から機能化までをスピーディーに進められる環境です。
勤務地
【勤務地詳細】 東京都千代田区麹町2-3-2 半蔵門PREX North 2F ※フルリモート応相談／ハイブリッド推奨（MTGはオンライン中心） ※時差出勤、中抜けはご相談の上OK 【アクセス】 半蔵門駅
勤務時間
10:00〜19:00
待遇・福利厚生
【加入保険】健康保険（ITS）、厚生年金、雇用保険、労災保険 【諸手当】通勤手当（会社規定に基づき支給）、残業手当 【福利厚生】定期健康診断、ワーケーション推奨制度、WeWorkフリードリンク
休日・休暇
・完全週休2日制（土・日）、国民の祝日 ・年間休日120日以上 ・入社日に病気休暇(Sick Leave)5日/年 ・年次有給休暇 入社1か月後 1日付与 入社2か月後 1日付与 入社3か月後 1日付与 入社6か月後 7日付与 ※以降、法定通り付与。 ・年末年始休暇 ・慶弔休暇 ・産前産後休暇
PdMと事業責任者との役割分担
プロダクトの大きな方向性は、CEOおよび事業責任者が描きます。 その上でPdMは、 「どの価値を、どのような機能・体験として実現するか」を具体化し、プロダクトとして成立させる役割を担います。 機能の優先順位や仕様に関する意思決定については、PdMが最終責任を持ちます。 経営と連携しながらも、プロダクト価値の設計から実装までを主導する、高い裁量と責任を持つポジションです。
技術スタック
フロントエンド：Typescript, Vue.js バックエンド：Python, Go, FastAPI 基盤技術：AWS, GCP, Terraform, Ansible, GAS 機械学習系：Pytorch, scikit-learn, GiNZA, OpenAI API, LangChain データストア：PostgreSQL, Elasticsearch, Looker Studio デザイン：Figma コラボレーション：Github, Slack, Google Workspace, Notion, Pipedrive, JIRA
大手・コンサル・メガベンからの転職者の声①
金谷（ゴールドマンサックス） 「既に仕組みが出来上がった枠組みを回し続ける人生でいいのか。ゼロから仕組みを作り、社会に大きなインパクトを残したい気持ちが強くなり、XAION DATAで挑戦しています。」 薄木（キーエンス） 「XAION DATAのビジネスモデルの将来性を強く感じ、これからのAI時代を生き抜く上でこの会社だと思い、入社を決めました。スタートアップのXAION DATAには“0→1を創る余白”がある。」 清水（アクセンチュア） 「『既存の仕組みを支援する立場』から『新しい仕組みを自ら創る立場』へ。XAION DATAは“データレイヤー”に強みを持ち、大きな可能性を感じました。」 清川（IBM） 「技術的に重要ながらもプレイヤーの少ない“データレイヤー”でビジョンを描いている点が魅力的。このチームなら自分も大きなことができるとワクワクした。」 高野（グリー） 「高度な特許技術を保有し、磨けば光る原石のように映った。AIエージェント時代において、データ基盤に主軸を置いている点に大きな可能性を感じ、入社を決意しました。」
大手・コンサル・メガベンからの転職者の声②
松山（富士通） 「完成された環境では“自分でなくても良い”と感じていた。XAION DATAは、大手にも戦えるモデルと、新たな市場を創造するポテンシャルがあると感じた。」 李（Google本社） 「データの収集・統合からデータサイエンスに至るまで、XAION DATAの事業内容は、私が理想の仕事として求めていたことそのものでした」 藤田（リクルート） 「価値や可能性を広げたい思いと、アーリーフェーズで挑戦したい気持ちが両方叶った。面接で会った全員が今も未来にも確信を持っていたことが印象的でした。」 中峰（ベイカレント） 「XAION DATAなら大企業出身の優秀な先輩が多く、安心して入社できた。アーリーフェーズだからこそ、市場で一次情報を取り、ビジネスを作っていく経験ができる。」 細目（サイバーエージェント） 「MVPから関わったプロダクトへの愛着と、CTOの“思い”に強く共感した。この会社の魅せ方を作りたいと感じ、転職を決めました。」
プロダクト事業だけでなく、ソリューション事業や人材事業も行っている理由
A.「勝ち筋のあるプロダクト」を生み出すためと、スタートアップとしての“足腰”を強くするためです。 XAION DATA は、 ・AUTOHUNT（採用プロダクト） ・AUTOBOOST（セールスプロダクト） ・AI×DATAソリューション事業 ・人材紹介事業 という4つの事業を展開しています。 1つめの理由は、 プロダクトの成功確率を上げるため。 ソリューションや人材紹介を通じて現場の課題を深く理解し、PoC（実証実験）の場としても活用することで、「机上の空論ではない、本当に使われるプロダクト」を磨き込んでいます。 2つめの理由は、 収益基盤を安定させるため。 プロダクトがまだ立ち上がり期の間も、ソリューション・人材紹介でしっかり売上を作れるからこそ「NeW But Practical（革新的、でも実用的）」なチャレンジを続けられます。 アーリーステージでありながら、“挑戦と安定”を両立するためのポートフォリオだと考えてください。
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