SIerからSaaS業界への転職を考える人は年々増加中。一方、転職事例はまだ少なく、一歩を踏み出せない人も多いのでは。今回は、SIer出身でSaaS業界に転職し、数々の業績を残されたdigsas石井さんにインタビュー。SIer出身者がSaaS業界で活躍できる理由を伺いました。

組織の約25%を弁護士が占め、ARR 3億ドル前後、世界12拠点・社員1,000人規模へと急拡大するリーガルAI「Harvey」。そのCOOを務めるKatie Burkeは、HubSpotのChief People Officer時代に「カルチャーこそ差別化要因だ」と語り、日本の起業家たちを鼓舞した人物です。あれから約6年。今度は「プロダクトと人の両方が最優先だ」と語るKatieが、Harveyのスピード経営・Moat・リーガルエンジニアとFDEの役割・AI時代の良いマネージャー像・人材とカルチャーへの投資まで、その哲学のすべてを語りました。

日本国内でもコンパウンド戦略にチャレンジするSaaS企業が続々と増えています。最近では、キャリア相談でもこのテーマがよく話題に上がるようになりました。そこで今回は、SaaS企業を支援してきた経験をもとに、ALL STAR SAAS FUNDの神前と楠田がディスカッションをしました。改めてコンパウンド戦略とは何なのか、そもそもの事業モデルから重要となるアセット、そして活躍する人材像まで幅広く考察します。現在SaaS企業で挑戦している方はもちろん、今後SaaS企業でのチャレンジを検討している方にもぜひ聞いていただきたいエピソードです。

採用市場でもAI活用が進むなか、スタートアップ企業は採用活動へAIをどのように効果的に取り入れることができるのか。本記事では、 200社以上のスタートアップ採用を支援してきたポテンシャライト代表・山根一城さんが、生成AIを使った実践的なAI活用法を解説。採用工程の各フェーズにおけるAI活用の現状把握から、具体的なプロンプト例まで、すぐに実践できる「採用 × AI」のポイントを紹介します。 

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。

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。

採用活動を担うのは人事部だけではありません。"社員面談”という形で、社員全員が採用にコミットすることが重要。しかし、どういう姿勢で求職者と接したらいいかわからないと感じる人も意外と多いのでは。今回は自社の魅力を伝えるための「採用面談で意識するべき“型”」をご紹介します。

スタートアップ企業では、妥協なき採用を継続的に進められるかが生命線です。しかしながら、採用活動の「見極め」においては、ポイントが明確でなく苦戦しているケースが散見されます。そこで今回は、採用活動の「見極め」をテーマに、グロービス・キャピタル・パートナーズの小野さんをゲストにお迎えし、お話を伺いました。小野さんがエグゼクティブヘッドハンターとして5,000人以上の幹部候補者と面談してきた経験から考える、幹部候補として重要なスキルや見極めポイントが学べるエピソードです。

SaaS業界における成長モデルとして変わらず注目を集めるコンパウンド戦略。日本においてはこの戦略を体現し、強い競争優位性を確立している企業があります。なかでも、SmartHRとLayerXはそれぞれ異なるアプローチで戦略を推進。両社の執行役員へのインタビューから、プロダクト戦略、組織体制、エンタープライズ展開における具体的な取り組みと知見を紹介します。

「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。