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| 求人情報 | 株式会社VARIETAS |
| 職種 | VP of AE候補 |
| 年収 | ～3,000万円 ご経験、スキル、前職年収を考慮の上、選考を通じて決定されます。 |
| 会社概要 | VARIETAS（バリエタス）は、AIとテクノロジーの力で「人と機会（ポジション）の出会い方」を再設計する企業です。 「個性に合った機会と出会える社会」を実現するために、人の理解ベースになるあらゆるプロセス──採用・評価・育成・配置──をデータドリブンに再構築しています。 その第一歩が、AIが面接官の役割を担うプロダクト「AI面接官」です。 今や日本で当たり前になりつつある「AI面接」という新しいカテゴリーを2024年に切り拓きました。 キリンHD、村田製作所など日本を代表する大手企業で続々と導入され、アップセル率100%、チャーン率0の実績とともに、2025年3月にはトップティアVCからシリーズAにて6億円を調達しています。 ■AI時代の「会社の在り方」を自ら創る組織 VARIETASは、AIプロダクトを開発するだけの会社ではありません。 AIを前提とした働き方・組織運営・意思決定を自社でも徹底的に実践し、「AI時代の新しい会社の在り方」を自ら創り上げています。 一人当たりの生産性を極限まで高めるAIネイティブ組織を志向しており、少数精鋭の組織でナショナルクライアント100社以上へ導入を実現するなど、従来の組織の常識を覆す成果を生み出しています。 ■一点突破で市場を切り拓く戦略 同社の特徴は、あらゆる企業をターゲットにするのではなく、ナショナルクライアント約300社へ経営資源を集中させる「一点突破」の戦略です。 その結果、高品質かつ大量の採用データを蓄積し、それをAIへ学習させることでプロダクトの精度をさらに向上させる好循環を構築。 「5つの領域で60点取りにいくのではなく1つで600点を取りにいく」という思想が、事業・組織運営のあらゆる意思決定に反映されています。 ■社会課題から逆算して事業を創る 創業以来6度のピボットを経験していますが、一貫して変わらないのは、「社会に存在する構造的なミスマッチや不要な摩擦（フリクション）をなくす」というミッションです。 現在のAI面接官や新規事業も、そのミッションを実現するための手段の一つです。 プロダクトありきではなく、社会課題から逆算して事業を創る姿勢を大切にしています。 また、現在のコア事業、「AI面接官」についても、VARIETASはそれだけをやっていく単一プロダクト企業ではありません。 面接・評価に眠る一次データを企業の経営アジェンダへ接続し、採用を起点に新たな「人事OS」を実装していきます。 AI面接はその入口の一つに過ぎず、VARIETASの本質は「データ×経営」で人と組織の意思決定をアップグレードしていきます。 ■事業成長を最優先に考えるカルチャー 同社では、「営業だから営業だけ」「人事だから採用だけ」といった役割や肩書きへのこだわりよりも、事業成長に必要なことへ柔軟に挑戦する姿勢を重視しています。 変化の激しい環境を楽しみながら、自ら役割を広げていける方には、大きな裁量と成長機会がある環境です。 役職や職種ではなく、ミッションへの共感と事業へのコミットメントが評価されるカルチャーとなっています。 |
| 職務内容 | 競争環境が激化し、比較検討・価格圧が常態化する中で、「どこで・なぜ・どう勝つか」をGTMとして設計し、事業成果に直結させること"が本ポジションのミッションです。 本ポジションは、単なる営業管理や数値管理ではありません。 AI面接官を起点とした事業において、 - 価格比較に落ちない導入後ROIを軸にした勝ち筋設計 - 重点業界・重点ユースケースへの集中戦略 - 提案ストーリー・Enablementの標準化による受注率向上 - ナショナルクライアント／グループ導入におけるリスク判断 - 既存・新規チャネルを含めたGTM全体の設計と運用 を通じて、GTMを「属人芸」から「再現可能な成長エンジン」へ昇華させていただきます。 【具体的な業務内容】 【1】GTM全体設計・KPI統合管理（主責任） ・リード → 商談 → 受注 → 継続／拡張までを一気通貫で捉えたGTM KPI設計 ・売上・ARR・受注率・継続率・拡張率などの進捗可視化 ・経営陣が意思決定に使える形での数値整理・示唆出し ・GTM全体のボトルネック特定と、改善アクションの優先順位付け 【2】勝ち筋の構造化（ROI・提案ストーリー・Enablement） ・導入後ROIを軸とした価値定義・成功条件の設計 ・比較検討前提でも価格競争に落ちない提案ストーリーの標準化 ・営業・AMが再現性高く使えるEnablement（資料・論点・反論処理）の整備 ・競合比較・差別化要素を踏まえた「勝てる説明」の武器化 【3】重点業界・重点ユースケース選定と集中戦略 ・勝率・LTV・競争環境を踏まえた重点業界／ユースケースの定義 ・「やる／やらない」の判断によるリソース集中 ・短期成果と中長期の競争優位を両立する集中戦略の設計 【4】大型案件・グループ導入のGo／No-Go関与 ・ナショナルクライアント・グループ導入案件における勝算・リスク判断 ・不採算・炎上リスク案件の未然回避 ・取るべき案件に集中するための判断基準・意思決定プロセス整備 【5】既存チャネルを活用したリード獲得体制の構築・運用 ・セールスパートナー（既存チャネル）の設計・運用 ・パートナーごとの特性・人脈を踏まえた役割設計・期待値調整 ・紹介数・商談化率・受注率の可視化と改善 ・属人化しないチャネル運用ルール・成功パターンの整理 【6】新規リード獲得チャネルの設計・開拓 ・導入企業からの紹介を再現性高く発生させる仕組みの設計・運用 ・紹介が自然に生まれる成功条件・導線・コミュニケーション設計 ・既存クライアントを起点としたコミュニティ構想の具体化・検証 ・上記以外も含めた、ナショナルクライアント獲得チャネルの探索・検証 【7】部門横断アライメント（関与） ・Sales／CS／Product／Legal／Securityとの整合 ・価格・契約・導入・運用における矛盾解消 ・対外説明・提案の前提条件整理と統一 |
| 求められる能力・ 経験 |
■必須要件 ・B2B（特にエンタープライズ）で、売上・受注率・継続を分解したKPI設計／運用経験 ・比較検討・競争環境下での勝ち筋（提案ストーリー／ROI／Enablement）設計経験 ・案件・施策の優先順位付けやGo／No-Go判断の経験 ・Sales／CS／Productなど複数部門を横断した合意形成・推進経験 ・エンタープライズ向けSaaSでの営業／CS／BizDev／RevOpsいずれかの経験 ■歓迎要件 ・ナショナルクライアント向けの大型案件経験 ・グループ企業導入・横展開の実務経験 ・データを用いた意思決定・改善の経験 |
| 雇用形態 | 正社員 |
| 勤務地 | 東京都 |
