アーリーステージのスタートアップが抱えやすい悩みのひとつに「給与決定」があります。資金調達を終え、採用を本格化したいものの、どのように給与を決めるべきなのか。今回は組織・人事コンサルティングを務める金田宏之さんに給与決定の方法や、制度の作り方を共有いただきました。

ALL STAR SAAS FUND シニアタレントパートナー 楠田 司が、何度も繰り返し読んでいる愛読書『人を選ぶ技術』。「ここの話をもっと深掘りたい！」「こんなケースはどうするべき？」といった質問をこの本の著者・小野壮彦さんに、楠田が直接質問した濃密な1時間がコンテンツになりました。

急成長するSaaSスタートアップにとって、優れた組織づくりは競争力の源泉となります。しかし、多くのスタートアップ経営者はマネジメント経験が乏しく、採用ミスマッチや組織不全など、人に関する問題で苦心することも少なくありません。そこで今回、ニーリーのCHRO 髙橋俊樹さんに、「スタートアップの急成長期に陥りがちな組織の罠を避け、いかにして持続可能な成長を実現するのか」をテーマにインタビューしました。SaaS起業家やHR責任者の参考になる、具体的かつ実践的なTipsを交えてお届けします。

今回はLayerXのLLM事業部の小林さんをゲストにお迎えし、PMとしてのキャリア形成に加え、昨今のAI・LLMの発展についてのポイントをお届けします。日本銀行・シンクタンクを経て、なぜSaaS企業に関心を持ったのか。弁護士ドットコムの執行役員に至るまでのキャリア形成について。そしてLayerXでのLLM事業部ではどのような戦略でプロダクト開発を行っているのかなど深掘りの内容が盛りだくさんとなっております。

AIを導入したはずなのに、組織の意思決定や戦略推進のスピードが上がらない……そんな課題を抱える企業は少なくありません。10名弱の組織で全国規模のクライアントを支援するVARIETASのChief of Staff・久保拓也さんは、その原因を「ワークフロー代替では解決できない調整・承認コストにある」と指摘します。AI時代に本当に必要なのは、ツールの導入ではなく「経営OS（組織OS）の再設計」と語る久保さんに、VARIETASが試行錯誤している「AIネイティブ組織の在り方」を教わります。

生成AIの登場は、スタートアップの事業開発に何をもたらしたのか。生成AIに特化したスタートアップスタジオであるAlgomaticの大野峻典CEOが追求したのは「思考が介在するから自動化できなかった領域」。しかし、事業立ち上げではドメインエキスパートになるための惜しみない苦労や、明確な基準を設定したPMF検証といった舞台裏もありました。複数のAI事業を同時展開するなかで見出した、AI時代の事業開発とPMFの新常識とは。

営業活動におけるデータ分析やリサーチ、仮説構築など、これまで人の手を介して行なわれていた業務が生成AIによって効率化されている今、より重要性を増しているのが「エモーショナルなコミュニケーション」。今回はALL STAR SAAS FUNDのセールスのメンター 向井 俊介さんに、AIツールを活用しながらも、最終的な意思決定に影響を与えるエモーショナルなコミュニケーションの具体的手法と、これからのAI時代に求められる新たなセールスパーソンの在り方をお話しいただきました。

ALL STAR SAAS FUNDのマネージングパートナー・前田ヒロのブログ「hiromaeda.com」で2016年に公開したB2B SaaSのビジネス指標と単語集は、これまでも多くの方にご覧いただきました。SaaS企業からは「オンボーディングの素材として活用している」という声も。 そこで今回、単語を新たに追加し、改訂しました。SaaSに携わる人が知っておきたいビジネス指標と単語61個を解説します。

SaaSビジネスの成長と実現可能性を担保するための鍵の一つは、セカンドプロダクトの早期立ち上げ、そして成功にあります。そこで今回、SmartHRのセカンドプロダクト「タレントマネジメント」事業を統括する同社プロダクトマーケティングマネージャー（PMM）を務める重松裕三さんにお話を伺いました。セカンドプロダクトの立ち上げ背景や競合との差別化戦略、組織的な巻き込み方、リリースのスピードを上げるための工夫など、貴重なインサイトがたくさんつまった内容になっています。

「非エンジニアの顧客が、AIエージェントを学ばせ続ける仕組みを作れるか」 カスタマーサポートAIエージェントを展開する「Decagon」は、創業からわずか18ヶ月で評価額1,000億円を突破した。Decagon CEO Jesseが語る核心は、作って終わりではなく"反復し、学ばせ、育て続ける"こと。しかもそれを現場の担当者が自ら回せる仕組みをつくり、Ouraでは「有人対応リクエスト率」が、3人に1人→20人に1人へ激減した。どんなKPIで顧客を納得させ、改善サイクルを回しているのか──「非エンジニアがAIを育てる」勝ちパターンに迫ります。