【CAIO / VPoAI候補】AI・機械学習を事業の中核に据え、営業・マーケティングの意思決定を自動化する世界を共に創る！

会社概要

株式会社インフォボックスは、創業8期目のSalesTechスタートアップで、「ビジネスの意思決定を支えるインフラになる。」という事業ビジョンを掲げています。
過去に事業転換を行い、2024年2月に市場リサーチ・企業リスト作成・決裁者アプローチを一気通貫で実現する営業データプラットフォーム「infobox」をリリース。
2024年12月には22億円のシリーズA資金調達も実施しました。
現在、米国を中心に急成長している「セールスインテリジェンス・Go To Market領域」に注力し、国内でのリーディングカンパニーを目指しています。
日本ではまだ聞き慣れない領域かもしれませんが、米国では同様の領域で時価総額3兆円規模で上場する会社がある等、非常に注目度の高い事業領域です。
サービス開始からわずか10ヶ月で急速にユーザーも増加しており、今後は日本の営業プロセスを改善し、BtoB市場の購買体験を向上させることを目指しています。

プロダクトについて

infoboxは、「今アプローチすべき企業とその理由がわかる」営業データプラットフォームです。
BtoBのセールスでは、適切な情報が揃ってないことでの非効率という構造課題と、営業感性（いわゆるセンス）による成果創出の解明が困難な非構造課題が存在します。
infoboxは、データベース機能と、その活用を支えるデータアシスト機能によって、『ニーズとタイミングが一致した顧客』を可視化することが可能です。
多くのセールステックプレイヤーが、アクションの自動化、AIによる代替、を提唱している中、
infoboxは、誰でも、迷わず、営業すべき『正しい相手』をデータから導ける状態をつくることに軸を置き注力しています。
売り手が、的確な相手が定まってない状態で自動化アクションを行うことは、買い手にとってのノイズを増幅することを意味し、売り手と買い手のコミュニケーションの不一致を加速させることに繋がります。
「誰でも迷わず、最適な相手に、最適なタイミングで出会える世界」。その実現に向け、リアルタイム性の高いデータを統合最適化し、BtoBセールス&マーケティングを根本からアップデートしていきます。

採用背景

次のステージとして、「データを使う会社」から「AIで意思決定を自動化する会社」へ。
infoboxが持つ営業データをもとに、“なぜこの企業に・今・この方法で”アプローチすべきかを導くAIを実装するフェーズに入っています。
そのAI戦略と実装を牽引するCAIO/VPoAIを新設します。

お任せしたい役割とミッション

・infoboxのAI・データ戦略全体を設計・推進する
・AI技術を活用し、営業・マーケティングの意思決定を自動化・最適化する世界を実現する
・モデル企画〜検証〜PoC〜プロダクト実装までを一貫して推進する

具体的な業務内容

 1. AI戦略の策定とロードマップの推進

　・「営業 × AI」を軸とした全社AI戦略およびロードマップの設計・推進
　・ 既存データ基盤（Snowflake・dbt・Apifyなど）の活用方針策定およびAI適用領域の拡大
　・プロダクト価値最大化を見据えた研究テーマ・PoC企画、精度評価・実証方針の設計
　・KPI・成功指標の定義と、AIを中心とした事業成長戦略との統合

２．AIプロダクト開発の統括とチームビルディング
　・機械学習・LLMモデルの企画・設計・導入、およびプロダクトへの実装推進
　・LLM・RAG・グラフ構造などを活用した意思決定支援AIの開発と、PoC〜本番導入までのプロジェクトマネジメント
　・Python（scikit-learn, PyTorch, Transformers 等）によるAI/MLモデリング・評価・チューニング体制の構築
　・LangChain / LangGraph / Mastra / Dify などを活用したLLMアプリケーション開発・プロトタイピングの推進
　・データ収集・統合・特徴量生成パイプライン（Apify + Snowflake + dbt）の設計と最適化
　・データサイエンティスト・AIエンジニア・MLOps人材の採用・育成・組織マネジメント

３．データドリブンな営業自動化プロダクトの創出
　・データを活用し、「誰に・いつ・どの方法でアプローチすべきか」を自律的に導くAIプロダクトの企画・実現
　・行動・成果データを用いたチャネル推薦モデル、成功パターン学習モデルの設計・実装
　・商談文書のAI要約・特徴抽出、パーソナライズ推薦など、営業意思決定を支援するモデル群の開発
　・月次・週次の自動チューニング／再学習など、MLOpsを含むAIライフサイクルの最適化と継続改善

このポジションならではの魅力

・「営業×AI」の最前線を、0から自分の手でつくれる。国内でも希少な"営業意思決定の自動化"を実プロダクトとして実現できる環境です。
・戦略から実装まで、裁量100%。AI戦略の設計・モデル開発・MLOps・チームビルディングまで、すべてを自分でデザインできるポジションです。
・経営と並走しながらCAIO / VPoAIとして会社を動かせる。シリーズAフェーズのため、意思決定のスピードと事業インパクトが直結します。
・グローバル水準のAIセールスインテリジェンスへの挑戦、米国トップクラスの競合と肩を並べることを本気で目指しています。

担当領域

infobox のAI・データ戦略全体を統括するポジションです。
営業データを起点に「誰に・いつ・どう」アプローチすべきかを自律的に導くAIの企画・実装・組織づくりまでを一気通貫で担います。
戦略を描くだけでなく、自ら手を動かしながらチームと共にAIプロダクトを本番に届けることを重視しています。

開発言語

・AI / LLM: Python / OpenAI / Anthropic / AWS Bedrock / Google Gemini / LangChain
・データ基盤 / ETL: Snowflake / BigQuery / dbt
・バックエンド / アプリケーション: Python / FastAPI / TypeScript / Node.js / Hono
・スクレイピング / データ収集: Bun / Puppeteer / Playwright / Firecrawl / Browserbase
・インフラ / クラウド: AWS / Terraform / AWS CDK / Docker / ECS
・データベース: MySQL / Prisma / Snowflake
・監視 / 品質: Sentry / OpenTelemetry / pytest / mypy / GitHub Actions
・構成管理: GitHub（Monorepo / Turborepo / pnpm）

必須スキル

 ・AI / ML / LLM 領域でのリーダーシップ経験（Head of DS / ML・TechLead・VPoAI 等）
・プロダクト戦略からモデル実装・MLOpsまで一気通貫での実務経験
・PoC → 本番稼働まで責任を持って推進した経験
・事業成長とAI技術の接点を描ける戦略思考・技術理解
・データサイエンス / AIエンジニアチームの立ち上げ・マネジメント経験
・LLM / MLの両方を課題に応じて使い分けた実務経験
・Snowflake / BigQuery 等クラウドDWHを起点にしたデータ活用・設計経験
・LLM API（OpenAI / Anthropic / AWS Bedrock 等）を活用したアプリケーション開発経験（設計・実装・本番運用まで）

歓迎スキル

・LLM/生成AI・ディープラーニングを用いたプロダクト開発経験
・SaaS / B2B プロダクトでのAI活用経験
・CxO・VP・リーダーとしてのチーム組成・戦略立案経験
・LangChain / LangGraph / LangSmith 等を用いたLLMオーケストレーション・評価パイプラインの設計経験
・RAG・グラフ構造・エージェント型AIの設計・実装経験
・MLOps基盤（モデルバージョン管理・再学習・モニタリング）の構築経験
・AIプロダクト特有のリスク管理（ハルシネーション・コスト・セキュリティ）をアーキテクチャ・運用レベルで設計した経験
・営業 / マーケティング / SalesTech 領域でのAI活用経験

求める人物像

・「AIで事業を創る」ことに強い熱量を持ち、0→1フェーズをリードできる方
・技術・事業・戦略の3軸を横断して意思決定できる方
・抽象度の高い課題を構造化し、実行フェーズまで推進できる方

獲得できるスキル

・事業の中核としてAI戦略を描く：単なる“活用”ではなく、事業の競争力そのものを創出する役割
・0→1フェーズの意思決定に深く関与：戦略から技術選定・PoC・プロダクト実装まで裁量大
・ CxO候補ポジション：将来的にはCAIO/VPクラスとして経営と並走可能
・ グローバル水準の挑戦：米国トップクラスのAIセールスインテリジェンス企業と肩を並べる環境