SalesNowは「データ」に賭ける会社です
こんにちは。SalesNowの村岡です。
私たちは「誰もが活躍できる仕組みをつくる。」というミッションを掲げ、アナログで非効率なセールスの働き方を変えるべく、企業データベース『SalesNow』を提供しています。
今日はデータ技術に関心のあるエンジニアや、SalesNowに興味を持ってくれている求職者、将来メンバーに加わるであろう未来の仲間に向けて
SalesNowはデータにアグレッシブに投資していること
開発者として貴重な経験が積める会社であること
を伝えたいと思います。
まずは、SalesNowが位置する「事業ドメイン」と、その領域においてなぜデータが重要であるかを説明したいと思います。
「データが主役」のビジネスモデル『SaaS+Database』
SalesNowは新世代のビジネスモデル『SaaS+Database』によって、セールス職の働き方の課題解決に取り組んでいる会社です。『SaaS+Database』のビジネスモデルは、簡単に言うと「SaaS」（ソフトウェア）に大規模な「Database」が加わることにより、付加価値が増幅されるビジネスモデルを指します。
初見の方もいると思いますので過去記事から定義を引用しておきました。
『SaaS+Database』とは、通常のSaaSプロダクトに『Database』という大きな変数が掛け算で加わったビジネスモデル。ビジネスモデルの難易度が高い代わりに提供価値の増大・競合優位性(moat)の構築・事業戦略の自由度が高いなど多大なメリットが見込め、SaaSだけでは解決が困難な大きな課題にも挑戦ができます。
ソフトウェアとセットで大規模なデータベースを提供するため、「データ」の中身によってプロダクトの価値が大きく左右されます。どんなデータがあるか？どんなデータを提供できるか？によって付加価値が変わり、お客さんの満足度、事業の成長角度が決まるのです。
前述のとおりデータが大きなビジネスファクターとなる領域なため、当然会社としても「データ技術」には全力で投資していく覚悟があります。そのため、大規模データの検索周りの処理・LLMを活用したデータ生成・データエンジニアリング・データサイエンス領域など最先端のデータ技術とそれに付随する知見をキャッチアップすることができます。
例えば、「データ×LLM活用」におけるPOCは積極的に進めていますし、既に実際のオペレーションに入り込んでいる部分も多分にあります。
国内最大級・唯一無二の企業データベースを構築
SalesNowはこの『SaaS+Database』のビジネスモデルに2019年の創業から5年間取り組み続けています。
数百億規模のデータを蓄積するには、長期的な投資が必要となります。データを収集した上で、データベースへと統合するフローは一朝一夕では構築できません。「時系列データ」として過去のデータも蓄積し続けており、現時点ではもう取得不可能な情報もあります。
この5年間の投資により、試行錯誤を重ね、SalesNowにしか無いデータを蓄積し、SalesNowだからこその圧倒的なデータ量・データ品質で提供できる基盤が整いました。
（執筆時点の2024/5月時点で）545万社の累計データ量が32兆byteを超えました。この大規模なデータを解析・処理し「ユーザに示唆を与える新たなデータ」を生み出す取り組みが可能になります。
さらにここに来てLLMという追い風が来ています。30年前にITの登場で世界が変わったように、AI・LLMは間違いなく世界を変えます。そしてAI・LLMの根幹を支えるのは「データ」です。AI・LLMの精度はデータの量や品質に依存して大きく変わります。データはAI・LLMの「ガソリン」であり「根幹」です。ここをSalesNowでは創業から一貫して抑えにかかっています。
参考までに、Forkwell×Databricks社のLLM勉強会で登壇した『Delta Lakeを用いたLLM処理基盤と活用事例』のスライドを載せておきますので、具体例ベースで取り組み内容を知りたい方は覗いてみてください。
また、ありがたいことに、この大規模データ処理する仕組み・データ基盤を外部から評価されることが増えてきています。
一例として、データ技術の先駆者であるDatabricks社に先進的なデータ基盤を構築している事例として「セールスインテリジェンスと革新的データ基盤の融合」とコメントいただきました。
SalesNowが保有するユニークな「データ」を一部紹介
545万社の企業情報を完全網羅
SalesNowは545万社の企業情報を完全網羅（日本全国の登記されている法人全てカバー）しています。このデータベースには、公開/非公開情報含む、企業の基本情報から財務データ、行動データ、独自データに至るまで、多岐に渡る情報が含まれています。これにより、ユーザはさまざまなビジネスインサイトを得ることが可能です。
それぞれの情報、或いは掛け合わせた情報をデータ技術によって、処理するオペレーションを構築しています。最低限の人力タスクは発生していますが、大半の処理はデータエンジニアリング、LLM技術によって自動で実行しています。
この処理基盤を実装する過程に携われることによって、大規模データの扱いやデータ技術・LLM含むAI・人力を掛け合わせたオペレーション構築の経験を積むことができます。
MAU300万を超えるユーザ行動ログ
SalesNowプラットフォーム傘下にある日本最大級の企業情報データベースメディア『SalesNow DB』は現在、月間アクティブユーザー（MAU）が300万人に到達しました。このプロダクトは急速に成長しており、最終的には生産年齢人口全員が使う（MAU7,000万人）規模のサービスへと拡大する計画です。
この成長に伴い、大量のユーザ行動ログ（データ）が蓄積されます。これにより、SalesNowのデータエンジニアやデータサイエンティストは、大規模なユーザ行動ログから示唆を与える情報の抽出や、高精度なレコメンドロジックの開発において、ビッグデータの解析や活用に関する貴重な経験を積むことが可能になります。
ちなみに、MAU300万のプロダクトである『SalesNow DB』はまだ社員エンジニア不在です（笑）
MAU300万のプロダクトに1人目エンジニアとして入社できるオンリー1の求人を先日公開しましたのでご興味ある方はぜひカジュアルにお話しましょう。
フルスタックエンジニア
※メディア専属のメンバーがいないだけでSalesNow全体としては在籍しています。
『毎日』200万件以上のデータを取得・処理・更新
リアルタイムで企業の経済活動の情報を取得・処理・更新する仕組みを作っており、日次の取り扱いデータ量は200万データを超えます。
「最新かつ正確」な情報をユーザに提供することが求められるSalesNowにおいては入手した情報を即時で構造化し、集計済データとしてデータベースに取り入れる必要があります。
そのため、膨大なデータをリアルタイムで取得・処理・更新する仕組みの構築を通じて、大規模データの効率的な処理技術と、自動で正確な情報への振り分けるデータ処理のノウハウを学ぶことができます。
独自指標・独自モデルの構築
膨大なデータからデータサイエンス技術によって生み出された独自データがSalesNowには多数存在します。
SalesNowの開発組織では「誰のどんな課題を解決するためのデータか？」というユーザ起点の問いからスタートして独自指標・独自モデルを開発します。
大量のデータをそのまま提供するのでは、複雑性が高く、どうしても読み手にリテラシーが求められます。到底人間のCPUでは理解不可能なくらい大規模なデータ・情報が関わってくる領域も多分にあります。
ですので「誰もが」データを活用して便利を感じてもらうために、独自指標を作っていくことで、容易にデータから示唆を得ることを可能にします。
ユーザの課題やビジネス価値から逆算して、大規模データから独自指標という形で「新しいデータ」を作り出す経験を積むことができます。
作った人はそのデータの生みの親として後世に語り継がれるでしょう。笑
具体的にどんな経験が積めるか？
最後にどのような経験が積めるか？をまとめたいと思います。
急成長の過程でエンジニアとして成長できること、Web開発におけるモダンな技術を経験できること、優秀なエンジニアメンバーと働けることなどソフトウェアスタートアップで一般的に得られる経験に加え、大きく以下4点の経験が積めます。
難易度の高いデータベース/アーキテクチャ設計：SalesNowのデータプラットフォームは、増加するデータ量・アクセス数（ユーザ数）に対応するため、スケーラブルなシステム設計が必要です。また、データベースの統合やデータフローの最適化を行うことで、効率的な設計スキルを磨けます。長期的な投資と試行錯誤を重ねてきたSalesNowのデータ基盤は、他では得られない実践的な経験を提供できます。
大規模データの検索技術：『SaaS+Database』モデルに基づくプロダクトの開発を担当することで、大規模データの検索処理周りの知見を身につけることができます。
ビッグデータ解析スキル：545万社の膨大な企業情報に加え、月間アクティブユーザー（MAU）300万人のプラットフォーム保有しています。企業データと大量のユーザ行動ログを解析し、「データから新たな価値を生み出す」経験ができます。最終的にはMAU 7,000万人規模を目指しており、さらに多くのデータを扱う機会が増えます。
LLM/AI/ML：SalesNowでは、大規模言語モデル（LLM）を活用したプロジェクトが進行中です。POC（概念実証）から実際のオペレーションへの応用まで、AI技術をデータサイエンスの現場で実践できます。
これが経験できる環境は「データに賭けるSalesNow」ならではだと考えており、上記に関心のあるエンジニアさんにとっては「最高の環境」だと自負しています。
まとめ
SalesNowは、データエンジニア、データサイエンティスト、ソフトウェアエンジニアにとって、技術者として1歩も2歩も進化するための理想的な場所だと考えています。大規模データとデータ技術によって、アナログで非効率な業務プロセスをなくし、理想的な働き方を作っていきたいです。今後急成長するSalesNowでぜひ一緒に働きましょう！
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