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この番組は、ITスタートアップで事業づくり、プロダクトづくりに取り組まれている経営層の方をゲストにお招きし、
昨今のAI大統領も踏まえた、AI時代のプロダクト戦略を深掘りする番組です。
番組へのご意見・ご感想は、Xでハッシュタグ、PA Underbar Talksをつけてお寄せください。
今回のゲストは、タックスナップ代表取締役CEO田中優太さん、そして月次コメンテーターとしてデルタXファンド代表パートナーの山崎良平さんです。
社員8年で13億円を調達。テレビCMも展開。AI時代らしい少人数での急成長を実現しているタックスナップ。
その効率経営の核にあるのが、エッセンシャルワーカーの個人事業主を対象としたPLGモデルの実現であり、
すでに会員登録数は数十万人に上るとのこと。
なぜ、PLGモデルで高い社員1人当たりARR効率を実現できているのか。
PLGモデルにおけるAI時代のモードとは何か。SLG型とはどう異なるのか。
そして、確定進行を入り口にマネタイズモデルはどう進化していくのか。
データとネットワークというPLG特有のモードの構造を解きながら、AI時代の高効率スタートアップ戦略に迫ります。
ホストは、グロービックキャピタルパートナーズプリンシパルの工藤真由でお届けします。
今回は、タックスナップ代表取締役CEO田中雄太さんと、デルタXファンド代表パートナー山崎良平さんともにお届けします。
田中さん、山崎さん、よろしくお願いします。
よろしくお願いします。
それでは今回は、少人数での垂直立ち上げを果たしているタックスナップの効率性の高さをまずは紐解いていきたいと思います。
今回改めて、タックスナップの投資家でもある山崎さんの方で、米国スタートアップの社員1人当たりARRを分析いただいたと聞いています。
なので、まずはその分析から今回のエピソードを始めていきたいのですが、山崎さん、どのような傾向が見えてきたかご紹介いただいてもいいですか。
まず、リスナーの皆さんに事例としてタックスナップのどういうポイントを見ればよいのか、客観的に理解していただくための指標として、
ヘッドカウントエフィシエンシー、つまり社員数当たりの収益性というのがとても高いという話から入りたいなと思っています。
概要欄にリンクを貼っていただいていると思うんですけれども、
USのAI企業のARR FTE、フルタイム社員1人当たりのARRの指標について比較したグラフを今日用意してきているんですけれども、
ご覧の通りですね、いわゆるモデルレイヤー、デブツールのアンソロピック、カーサ、オープンAIという3社ですね。
それぞれARR FTE、5ミリオンから7ミリオンという水準になっていまして、他方でハービーシェランというセールセットグロス、SLGの会社の数字を出してみると、
数字というのが0.4と0.3ミリオンというふうになっていて、一桁少ないというところがあって、
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モデルレイヤーとデブツールというのは極端にヘッドカウントエフィシェンシーが高くなっているんですけれども、
その理由をあえて単純化して言うならば、PLG型だからということかなと思ってまして、
一方、アプリケーションレイヤーが相対的に低くなっているのはSLG型だからというふうにここでは整理しています。
タックスナップの実数に関してはここでは申し上げられないということなんですけれども、
投資家として私は状況というのを拝見している中で、日本のSaaS企業の標準仕様とされている
一人当たりARR2000万という水準と比べると圧倒的に高い状況になっていて、
これはタックスナップがPLG型のサービスとして成長してきたからだなというふうにが一つの要因だなと思ってます。
PLGの4つの成立条件というのがあるなと思ってまして、一つはセルフサーブ型であること、
もう一つはタイムトゥーバリューが短い、ローフリクションという価値を感じるまでの時間が短いというか、
プロダクトを使ってすぐにこれはすごいなという体験ができるというのがタイムトゥーバリューが短いというところなんですけど、
あと3つ目に個人決済可能というところ、4つ目にネットワーク効果、いわゆるバイラルするというところだなと思っていて、
この4つの観点からどういう要因でこれだけヒットしたのかなというのをちょっと紐解けるんじゃないかなと思っているというところですね。
なるほどありがとうございます。
でもとはいえPLGの方が効率性高いっていうのはその通りかなと思います。
なかなかここを実現するのが難しかったのがこれまでだったのかなと思っておりまして、
田中さんから見てこの高成長率の理由、これを実現できた理由っていうのをどういうふうに見られてますか。
ありがとうございます。
前提ですね、我々のマーケットっていうのは皆さんも思いつくような大手のSaaSのユニコーン2社がいらっしゃるマーケットでして、
既存市場だったっていうのはまず前提あるかなと思います。
そこに対して我々は違う形で切り込んでいったんですけども、なぜこれだけ伸びたということに対してですが、
一番の要因は我々確定申告を主にサービス提供しているんですけども、確定申告を頑張れない人にフォーカスしているということかなと思います。
既存の会計ソフト確定申告ソフトもちろん素晴らしいんですけど、結局頑張れちゃう人向きになっているかなと。
例えば複式募金を何とか頑張って理解できちゃう人とか仕分けができちゃう人、そういったところにどうしても最適化されちゃうんですが、
僕自身も実は前職皆さんと同じようにVCにいまして、そんなに数字は苦手じゃない方だと思ってたんですけど、
VC辞めた後フリーランスやったんですが、確定申告がめちゃくちゃ苦手というか、できなさすぎて吐きそうになってたっていう。
実は金融系の方も結構皆さん苦労していると。
そこがあったからこそですね、やっぱり学校でも教わらないじゃないですか、確定申告教わらないし。
僕も実際に会計ソフトとか開いてみたんですけど、やる気が出ないというかですね。
っていうところが金融バックグラウンドがないようなエッセンシャルワーカーというか、一人親方とかドライバーさんとか美容師さん、こういう方の身になって想像した時に非常に恐怖というか、なかなか想像しがたいなと思っておりました。
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なので、実際に個人事業主向けに切り出してみて、かつそういったエッセンシャルワーカーの方ってパソコンも持ってなかったりしますので、スマホに特化すると。
この2つの掛け算でちょっと切り込んでいくと、頑張れない人でもできちゃうんじゃないかなというような仮説をですね。
創業前に3週間で60人ぐらいのフリーランスインタビューして、ちょっとモックを。
その時はプロトタイプキャンバーとかで確か作ったと思うんですけど、そういう時代だったので頑張ってやってみたんですけど、もったりその既存の代替品への満足度が高くなくて、
スティッキネス高そうな領域だと思うんですけど、意外とひっくり返せそうだろうというのがまず我々が見立てとして思っていたところでございます。
2つ目に、実際どういう形でプロダクト設計したというところの幕間1つなんですけども、これ創業初期の経営合宿で手伝ってくれてたゼリシさんも巻き込んで実態を聞いていったときに、
既存の会計ソフトって皆さんなんとなくというかうまく提出は実はできているように見えて、中身見るとめちゃくちゃぐちゃぐちゃだと。
でも出せていると。でも音が目がないというような状況らしくて、金融系の方、リスナーの方だとBSで現預金残高がマイナスというのはありえないことだと理解できると思うんですけど、
そういうのがざらに起きているというのが実態だと分かってきました。
個人事業主の確定申告って正直その細かいところは実態としてはあまり気にしなくてもいいみたいなのがまずゼリシさんも分かっていて、
でも会計ソフトっていうのはなんとかその確定申告とか会計のフォーマットに沿った上でどう効率化したり自動化するかっていうような設計思想なんですが、
タックスナップの場合は僕が1ユーザーだったということもありまして、よりユーザーにとってどういう業務フローがいいかというのを考えたときに、
正直あまり重要じゃない論点ってあったりとか感情科目のところもそうですし、そういったところはできるだけあまり意識させないようなUXに寄せた上で確定申告が気づいたらできているというような順番で設計をしているので、
そういったところが例えば感情科目を選ばなくてもゼリシ監修のAIで9割合ってますと。気になる人は修正もできるし変えられるんですけど、基本的にはこれで大丈夫ですというような設計に現役できているところが違うところなんじゃないかなと思ってます。
あと3つ目というかPMFできた瞬間みたいなところはあるかなと思っているんですけども、我々にとって確定申告のジョブトゥビードンを再定義したタイミングがありました。それが2回目の確定申告をやる前の夏だったと思うんですけど、
結論としては確定申告っていうのは簡単かつ安心してできると。この2つが非常に高いレベルでできていることが一番ユーザーにとって便益があるんじゃないかというのを行き着きました。その中で既存の代替品でできている、既に満足しているところってあるのかなと思ったんですけど、それはなくて、
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ただ一番近い存在は税理士なんじゃないかというところにベンチマークを置きました。税理士は貴重も代行してくれたりとか申告書も代わりに判行して提出してくれたり、あとは税理士が保証してくれますので安心すると。これにはなかなか買いがたいものがあるのかなと思っているんですが、
ただし年間20万とか30万かかってしまうと、なかなか年収1000万とかいかないと皆さん使えないというところがギャップというか、なかなか税理士が市場全体でも多分10%もいかないぐらいしか使われていないんですけども、そういうところかなと思っています。
であれば我々が税理士さんの10分の1ぐらいで価格を提供できれば、本当は税理士さんのように簡単かつ安心に使える、使いたいというか頼みたいユーザーを囲えるんじゃないかと思いまして、安心プランというのを作った。
ここがかなりPMFに寄与しまして、それが結果的に安心プランを出す前と後でユーザー数も10倍ぐらい伸ばせまして、まさにPMFできたんじゃないかと定量的にも思いましたし、この辺の場合だと確定申告って非常にペインが強いので、結構確定申告時期になるとX界隈もかなりキーワードで盛り上がるんですが、
ありがたいことにノーベル平和賞だろうとか、マジで愛してるみたいなことをちょっと胸厚なコメントもいただいて、本当にスタートアップ妙理につけるなと思っております。
具体的にさっき言ったですね、どういう機能を付して安心プランがPMFできたかっていうところが、我々の場合丸投げ仕分けというのと、税務調査のリスクチェックとこの2つです。
丸投げ仕分けはさっき言った貴重代行のところをアプリでワンタップするだけですね、1000件の刑事処理がなんと3秒で終わるというなかなかインパクトのある仕分け機能を開発しました。
1件普通にやると60秒ぐらいかかりますので、どうですかね、2万倍ぐらい違うのかなと思っております。
これもできているのはですね、我々の職種ごとの取引先の職種かける取引単位のデータっていうところから、これが経費かどうかっていうところの職種別にですね、
例えば一人親方でワークマンっていう取引IDというかがあったときに、全体のうち70%が経費にしてますというのが分かるようになってますので、
そうであればおそらく経費になるんじゃないかというところで、下書きというかドラフトのような形で一回レビューをしてもらう状態で1000件作りますと。
そうすると大体やっぱり傾向って職種かける取引先で出てきますので、修正したいところだけ軽く修正をスワイプとかしてもらうと、
あとワンタップして1000件3秒ぐらいできちゃうと、そういう仕組みになっていたりしますと。
2つ目の税務調査のリスクチェックというのがこれが安心に寄与しているんですけども、
さっき言ったように税理士さんプロだから見てくれて、反抗をしてくれれば保証してくれるんですが、我々の場合はそれはできないんですけども、
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逆にプラットフォーマーとしてですね、先ほどと同じように職種別の接待交際費の割合とか消耗品費の割合とか売上に対してどれぐらい使っているかっていうデータを持って平均値を持ってますので、
それと比較してあなたはどうですというような客観的なファクト情報をお伝えできます。
これがまさに税理士さんとか税務調査官が見ているポイントの一つでございますので、それをお伝えできるだけでも非常に基準が明確になって、
ユーザーさんにとって便宜がある状態になっているというところが我々ができているところなのかなと思っております。
いや面白いですね。ありがとうございます。なんか改めてお話がかかってて、まず一見すると強豪がいるように見えた市場だけれど、
実はこのエッセンシャルワーカー300万人っていうところは空いてる市場だったっていうところがまず面白いポイント一つ目かなと思いますし、
その彼らのニーズ、丸投げしたい、簡単、安心っていうニーズをある意味税理士さんとは異なる選択肢を与えるということでそのニーズに訴求していて、
かつ対象となるエッセンシャルワーカーさんが最も使いやすいと思う最適なUIを作り込んだっていうところがタックスナップさんの強いところなのかなってお話し切って感じまして、
ちなみに私もダウンロードさせていただいて触らせていただいたんですけど、すごいわかりやすい直感的なUI。
逆に言うとこれってAI時代の駆動開発で開発自体がすごくやりやすくなった時代において、なんか真似されないのかなっていうのがちょっと心配になったんですけど、
そのあたりの模倣リスクですとか、実際このあたりが難しいんだみたいなところって田中さん的にどういうふうに捉えてますか。
ありがとうございます。めちゃくちゃVCとの面談でよく言われてます。
ちょっとVCモード出ちゃったかもね。
そうですね、そこでいくとですね、まず構造的には抜き道あるかもしれないんですけど、一応そのスワイプ仕分けの特許は持っていたりするっていうところはまず1個あるのと、
あとはですね、僕が思っているのは結局まさにAI時代で開発のスピードとかデザインみたいなところのモードは正直僕はないと思っている派なので、できると思います。
模倣できる。UIに関しては模倣できると思います。
でも結局そのなんて言うんですかね、僕らも日々使っているChatGPTとかクロードコードとかGoogleの検索モードとかそうだと思いますけど、
UIがシンプルであるっていうことはなんて言うんですかね、それ自体に対しての模倣というよりも結局それによってユーザーの利便性があって、ユーザーが使い続けてそれによってデータがたまりっていう、そういう構造。
一番表側の側の話は正直どうでもいいというか、我々もインプットデータを貯めるためのハウなので、そのためにこだわってはいるんですけど、
どちらかというと見るべきポイントとしては、結局どういうデータがたまってそれによってどういうレコメンデーションとかアウトプットとかインサイトが出せるかっていう、そこを見るべきなんじゃないかなっていうところをまず1個考えているところでございます。
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我々においてはエッセンシャルワーカーの個人需要の日により注力してデータを蓄積するというか、便益をより最大化していきたいなと思っているところなんですけど、
例えば僕らだとウーバーで働いているフードデリバリーの方がいて、その方が日々どんなことのお金を使っているかとか、どこのガソリンスタンドでどれぐらいの金額で給油しているかっていうのを金額から大体はじき出せたりもすると思いますし、
そこからどれぐらいの月時とか日時のキャッシュフローが生まれていて、どういうニーズがあるかというところも非常にファクトベースで分かるような状態になっているというところから、結局そこから何を我々がさらに価値提供できるかっていうところが次の展開につながってくると思いますし、
個人事業主のお金回りのデータの解像度とかカバレッジにおいては、もちろん他の会計ソフトは同等以上にあると思いますし、僕らにしか取れないところも実はあるかなと思っています。
具体的には個人事業主のお金のデータっていうのは、個人事業主って実はちょっと特殊でして、事業をやってるんですけど、事業とプライベートが非常に混在しているというか境界線が非常に曖昧な触手というか生き物というか形態だと思ってます。
普通であれば会計ソフトっていうのはビジネスの最終的に確定信号を作るためにビジネスの経費と売り合いを入れてくださいという形で終わってしまうことが普通なんですが、我々の場合は基本的に一旦全部、もう分けるの難しいが一旦全部入れてもらってデータも連携してもらって、そこからスワイプで最初はそうですけど最初はスワイプで右左分けていくという形ですので、
本当の意味での個人の家計データというか財務データが溜まりやすいような構造になっているっていうところと、そこからさらにタグ付けしてこれはビジネスこれはプライベートっていうところのさらにもう一段階している。
そこにさらに我々個人に特化しているので職種のマスターをさっきも申し上げたんですけど非常に細かく持っていて、例えば一般的なソフトであると製造業とか運送業みたいな結構大カテゴリーになると思うんですが、我々の場合は個人に特化しているのでハンドメイド作家とかフードデリバリーとか占い師みたいな5倍10倍ぐらいの多分職種マスターを持ってますので、
ここの掛け算っていうのがメッシュの細かさとかデータの解像度につながってきていて、そこが我々の元といえるか競合優先になってくるんじゃないかなと思っております。
ありがとうございます。エッセンシャルワーカー、その中でも職種ごとの判断値が溜まっていく、要はドメインナレッジみたいなところがもほこなせを生んでるんだなというふうに伺ったんですが、山崎さんここまでのお話を踏まえて、改めてタックスナップがこの好成長を生んだ理由みたいなところをどういうふうに見てますか。
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まず前提条件として、まずバーニングニーズがあってそれを発掘できたっていうところと、そこに対して適切なコストでサービスを届けられるようになったっていう、それはもうAIを活用してすごく効率的な組織運営、例えば社員が10人未満なんだけれどもテレビCMまで展開してるっていうのはやっぱりなかなか過去聞いたことがない戦術かなと思っていて、
前提条件がありつつ、先ほどの4つ挙げた成立条件の中でのタイムトゥーバリーが短い。すなわちこのプロダクトを使って顧客の成功体験というのがもうすぐに実現できるというのが、さっきおっしゃっていたそのデータを触手にひも付けて名刺構造で持っていることによって、
初めて訪れたユーザーがすぐにその確定申告の自動仕分けがもうスムーズに終わって申告まで完了するっていう成功体験っていうのをすぐ届けられるっていうところが、このTACSナポの一番のPLGが成立した要件なのかなというお話きと思いました。
ちょまど ありがとうございます。そういう中で先ほど田中さんに模倣困難なポイントについても触れてもらいましたが、これまでこのポッドキャストの中でもたくさんAI時代のモート戦略っていうところを議論してきたので、ちょっとそこのお話もしていきたいなというふうに思ってます。
例えばですけど、先日エスティの取締役CTOの岩成さんに来ていただいたときは、まさにエスティのデータ戦略っていうところをお話しいただいた際に、データモートっていうのはデータそのものじゃなくて、やっぱデータを取得できる構造にあるよねっていうところがメインのお話として出てきましたし、あとアンドパッドのCFO大木野さんにお越しいただいた際は、このAI時代のモートっていうところを4つ挙げていただいてて、保有データ量、ワークフローの複雑さ、マルチプロダクト、プロダクト連携ですね。
あとは人間が介在する要素としてのネットワーク効果、特にこのネットワーク効果がアンドパッドにおいては最大のモートになっているんだみたいなお話をしていただきました。
こういう中で過去エピソードもすべて聞いてもらっている山崎さんとして、AI時代のモート、特にTagSnapのようなPLG型のモートに何になるというふうな形で今この世の中を観測されてます?
はい、やっぱり昨今SLGがすごく重視されていて、特にエンタープライズ向けのビジネスにおいては、あまりデータネットワーク効果ってすごく怪異的に見られている部分があるなと思っていて、それはそのデータ量の多さが長期的な優位性につながるわけではないっていうようなスタンス。
そういった投資家とか企業家が多いなというふうに感じる一方で、このデータネットワーク効果っていうのは実際にはデータスケール効果というふうに言えるんだろうなと思っていて、例えばNetflixなんかを考えてみるとすごくわかりやすいと思うんですけど、データが増えれば増えるほどレコメンデーションエンジンの精度が向上して、初めて来たお客さんでもクラスタリングされて多分見たいだろうなっていう番組をちゃんとレコメンドしてくれるっていう、
そういうデータがスケール効果によってユーザーにさっきのタイムトゥーバリューが早く届くようになるというところがあると思っていて、タックスナップの元を考えるときにこういったデータを取得できる構造を作れていて、さらにそれがネットワーク効果として働いてくるっていう、いわゆるフライウィールが回っている状況っていうのを作れてるっていうのが元になってるんじゃないかなっていうふうに思います。
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要はもうそもそもデータそのものももちろんだけど、データを取得できる構造が作れているっていう、まさに僕は元なんだろうなと思いますし、ある意味SLG型って一社に対しても価値を提供しやすいところがあると思うんですよね。
一方でタックスナップって、例えば美容師さん1人と美容師さん10万人を抱えているのだとすると、美容師さんならではの会計処理みたいなところに対応度合いっていうところが全く異なってくる。そこがプロダクトの価値として差分が出てくる。
つまり、よりクローズデータの取得による学習効果が高いってことなのかなっていうのをお話し切って思ってて。しかも確定申告とか、かつエッセンシャルカラーの方々っていうこのターゲットとしている領域が、ある意味口コミとかバイラルも生みやすいところを対象にしているっていうところで、ネットワーク効果を早期に築きやすい構造にある。だからこそ、このネットワーク効果がデータを取得できる構造を生んで、ある意味線の循環を生んでるっていう、そういうことなのかなというふうに思って、なんか面白いですね。
ありがとうございます。じゃあ次にマネタイズモデルの発展の可能性っていうところにテーマを移していきたいと思います。
昨今AI時代の到来によってマネタイズモデルもどんどん変化していくんじゃないかっていうのはよく市場でも話題に上がると思っておりまして、またここもUS企業の事例にも触れながら、タックスナップとしてここをどういうふうに考えているのかっていうところを伺っていきたいと思うんですが、まずは山崎さん、USのAI企業のマネタイズモデルってどんなふうに変わっているって今観測されてますか?
はい、概要欄にUSAI企業の課金モデルの変化というリンクを貼っていると思うんですけれども、これはアイコニクというUSのVCが2月に出しているレポートなんですけれども、昨年の6月と12月末時点でスタートアップにアンケートを取ってですね、どんなAIの機能に関しての課金モデルを提供してますかっていうアンケートなんですけれども、
昨年の6月末時点だと無償提供っていうのが34%ありましたと。それが12月末では17%まで減少して、その分ですね、重量課金が19%から35%にアップしていて、さらにアウトカム課金に関しては2%しかなかったところが18%までその課金モデルに組み込んでますというようなアンケート結果になっていて、
昨年の6月から12月でかなり大きくスタートアップ側でプライシングモデルを変えてきているなという一つの根拠になるかなと思うんですが、こういった課金モデル、ビジネスモデル、そもそもの変化の流れの根底にあるものって、ツールとしてサブスクリプションなりで使っていたっていう時代から仕事を終わらせてくれるとかですね、そういう成果型の課金モデルに変わりつつあるなというのが大きな流れだと思うんですけれども、
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こういった観点でタックスナップの今後なんかもぜひ語っていただけると面白いんじゃないかなと思います。
ありがとうございます。タックスナップは今は月額課金っていう形ですよね。
はい、サブスクリプション型です。
ありがとうございます。まさにこのアウトカムベースの課金だったりだとか、重量課金にどう移していくかみたいな話って、私の投資作業でもよく出たりするんですけど、
田中さんとしてはこのあたりのマネタイズに関して、海外の企業とかベンチマーク企業となるような方の動きとかも踏まえて、どんなふうに今後の展開を考えられてます?
ありがとうございます。一部の海外の税務テック、タックステックっていうんですかね、のマーケットだと、いくつか成果報酬型でやってるところがありまして、
例えばニュージーランドのヘンリーっていうところは、フリーランサーの税務処理を完全BPOでやってるんですけど、そこはGMVベースで収入の1%を取るみたいな形でやってるみたいです。
あとはちょっと成果報酬型ではないんですけど、フライフィンっていう米国のところだと、あなたの節税額はいくらみたいな、節税訴求みたいな感じの方が強くなっていったりします。
我々もそういったことは考えてはいるんですけども、どちらかというと、今って確定申告って結局業務効率化の文脈だと思っていて、コストベースの議論なので、そこに対してはどちらかというと今のサブスクリプション型でもいいんじゃないかなと思っているんですけども、
そちらがちょっと我々が先ほど申し上げたように、今持っているデータからどういったさらに価値貢献が個人事業主に対してできるかと。なのでコストサイドの議論というよりかは、レビニューサイドのですね、個人事業主の方の生活水準をより上げれるような売り上げとか節税とか、そういったところに比しては成果報酬型っていうのが妥当というか、そっちの方がストーリーとしたら気持ちいいんじゃないかなと思っているので、
今のところのイメージでいくと、サブスクリプションプラスその成果報酬型の連動の何ですかね、ベースラインと後はアップサイドが積み重なるような感じが一番メイクセンスするんじゃないかなみたいなちょっと考えていたりします。
ありがとうございます。このあたり本当に各事業モデルに応じた適切なバランスだったりとかがありつつも、やっぱりいかにこの仕事を取っていくかっていうところがアウトカムとか重量課金の肝になるんだろうなと思ったときに、そこをぜひ田中さんには切り開いていただきたいですね。ありがとうございます。
ではここまでお話いただきありがとうございました。最後にタックスナップから採用ネスとかのお知らせがあればぜひお願いしたいんですがいかがでしょうか。
ありがとうございます。そうですねまあ今日聞いてくださっているリスナーの中にですね、もし次のチャレンジ考えている方いたらぜひお気軽にお声かけいただきたいなと思ってまして、僕らもその大きく人数を増やす予定はないんですけど、とはいえやっぱり僕も日々クロードコード触っていると結局人間がレビューしたり高校生をつけないといけなくて生産性は上がっているんですけど、結局非常に優秀なメンバーというか人は絶対必要だろうというところを日々痛感しております。
特に我々の場合は先ほどお伝えいただいたようにですね、PLG型ですのでプロダクトチーム中心に増やしていきたいなと思っていて、デザイナーさんあとはエンジニアっていうところが今求めていますと。
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他方でビジネスサイドも我々ですね、昨年のテレビCM結構大々的にやったりとかしてるんですけども、それ以外の獲得というか拡張性みたいなところもどんどん今トライを根気はしていきますので、CEO候補とか社長室みたいなところも探しております。
非常に今、実は8人で正社員はやっておりまして、さすがにちょっとみんな働き過ぎじゃないかというところがありますので、もっと優秀なメンバーが集まればより成長させられるという確信があるからこそ大きくは増やさないんですけども、それで倍とかそれぐらいは増やしてですね、よりグロースさせていきたいなと思っていますので、もしちょっと今日の話を聞いて少しでも気になる方はお気軽に僕のXでもいいですし、ご連絡いただけると嬉しいなと思っております。
ありがとうございます。AI時代のスタートアップらしい成長の中で1メンバーとしてチャレンジしたい方はぜひ田中さんのXまたは概要欄の方にも採用サイトのリンクを掲載させていただくので、そちらの方からクリックいただけたらと思います。それでは本日は田中さん山崎さんありがとうございました。
ありがとうございました。
ありがとうございました。
これからもプロダクトAIトークスではプロダクト事業作りに取り組む経営層の方をゲストにお招きし、AI時代のプロダクト戦略を深掘りしていきます。
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