ワビサビ株式会社
ワビサビのメンバー
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結果で、世界を変える仲間へ。

SaaSの最前線と、生成AIの最前線。両方に立てるのがワビサビ。明るく貪欲に、本気で勝ちにいく仲間を募集しています。

8,400
累計商談創出数
IS支援3年間の実績
60
支援した企業数
うち大手SaaS 12社と取引
25–50%
有効商談化率
業界平均10%前後の2.5〜5倍水準
1,000名+
稼働ワーカー基盤
従業員40名。商材適性で選抜して運用
MESSAGE

「できる」で終わらせない。
「結果が出た」まで、共に。

インサイドセールスの現場で学んだのは、戦略よりも“やり切る力”が結果を分けるということでした。どれだけ良い仕組みも、現場で回らなければ意味がない。

生成AIも同じです。大手はすでに使いこなし、差は開くばかり。私たちは中小企業の現場に入り込み、“使える”ところまで伴走します。日本の営業を、もう一度強く。その一心で、次の一歩を踏み出します。

代表取締役 八木 翔汰Founder & CEO

サイバーエージェント出身。世界最大手の空調設備メーカーのマーケティング支援に従事したのち、2023年にワビサビを創業。

代表のストーリーを読む
代表取締役 八木 翔汰
WHY WABISABI

ワビサビで働く、3つの理由

このページでは、この3つをそれぞれ具体的にお話しします。

BUSINESS / 理由 01

二つの入口と、一つの武器

現場で磨いた営業の勝ちパターンと、生成AI。目的に合わせて選べる二つの事業と、それを支える自社開発プロダクトです。

主軸事業 / SaaS企業向け

インサイドセールス支援

SaaSの商談を、止めないチームに

ターゲット設計・リスト構築、アポ獲得・商談化、スクリプト改善まで。クライアントの「社内の一員」として結果にコミットします。

  • コールセンター型BPOでも、アポ数追求型の営業代行でもない「第三の選択肢」
  • 全通話を構造化し、全件納品
  • PM/コーラー/品質監査の3層体制
新展開 / 中小企業向け

生成AI研修 / FDE

出口は研修ではなく、“成果”

営業の受注率を上げる生成AI研修と、現場に入って定着させるFDE(Forward Deployed Engineer)。中小企業に、大手と戦える武器を届けます。

  • 製造業・不動産業向けの営業特化カリキュラム(全12テーマ・計12時間)
  • 受講前に業務を棚卸し、研修後に生まれた時間を実測して報告
  • FDEが現場に入り、運用ルールと成果まで一緒につくる
HISTORY
2023

大阪・梅田にて創業。SaaS/BpaaS特化のインサイドセールス支援を開始。

2024

名刺管理・経費・人事など、急成長SaaS企業各社の商談創出を支援。

2025

累計商談創出 8,000件を突破。支援企業数60社超。ISの型を体系化。

2026

生成AI研修・FDE事業を始動。自社開発の兆しAIシリーズを本格展開。

KIZASHI AI / 理由 02

武器は、自分たちで作っている

営業支援の会社は多い。AIプロダクトの会社も多い。両方を同じ会社でやっているから、出口(受注)の情報が入口(誰に・何を・どう話す)へ還ります。

兆しAI予測
誰に・いつ

582万法人を毎月定点観測し、動いた会社を先回りで検知

兆しAI訴求
何を・どのチャネルで

同条件で訴求を検証し、勝ち訴求だけを展開

兆しAI対話
その瞬間、何を話す

通話を解析し「今言うべき一言」を2秒以内に表示

兆しAI品質管理
どんな品質で届ける

音声から根拠つきで下書き。不備のあるアポは送客前に止める

兆しAI受注
取り切る力を育てる

営業特化の生成AI研修で、現場に力を残す

受注できたか・できなかったかが、次の「誰に・何を話すか」へ還る

模倣できないのは、仕組みではなくデータ

時間からしか作れない、企業の変化

企業の「動き」は、毎月の記録を積み重ねて初めて変化になります。観測を始めた月からしか差分は作れません。

これまで話した、すべての企業の記録

どの企業に、いつ、誰が、何を話し、どう返されたか。企業ごとの検討の経緯まで辿れます。

実行して初めて付く、成果のラベル

どのトークがアポになり、どのアポが受注まで届いたか。自社で架電し、受注まで追える立場でなければ作れない対応付けです。

ここで働くということ

営業職なら

自社開発AIを毎日使い込む、最初のユーザーになります。現場の要望が、そのまま次の開発に乗ります。

エンジニア・FDEなら

現場の一次情報と、成果ラベルが付いたデータでプロダクトを育てられます。使う人が隣の席にいます。

トレーナーなら

支援の現場から生まれたカリキュラムを、自分の言葉で届けられます。教材の元ネタは、社内の実データです。

EVALUATION & REWARD / 理由 03

隠さない、点数をつけない

何を見られて、どうすれば上がり、いくらになるのか。等級・査定・報酬の考え方は全社に開示しています。年次や社歴ではなく、数字と記録で決まります。

月々の支給は、3つの足し算

計算式も率も、全社に開示しています。ここに書いてあるとおりに、毎月の給与が決まります。

基本給
全等級一律・固定

等級で差はつけず、下がることもありません(固定残業を含む)。金額は選考時にお伝えします。

役職手当
役割に応じて

リーダーやマネジャーとして人を預かっている間、支給します。実力ではなく、いま担っている役割への対価です。

インセンティブ
今月の成果で変動・上限なし

チームで生んだ粗利に連動します。毎月ゼロから計算し、積み上がりません。

FORMULA
インセンティブ チームで生んだ粗利 × 粗利帯の率等級加算

粗利が30万円以上の月に発生します。アルバイトが在席確認した案件の売上も、担当者の売上になります。

粗利帯の率 ― 売るほど上がる
9%粗利 30万以上 〜 150万未満
10%粗利 150万以上 〜 200万未満
13%粗利 200万以上
等級加算 ― 昇格すると上がる
G0+0%
G1+0.25%
G2+0.5%
G3+0.75%
C1+0.5%
C2+1.0%
C3+1.0%
C4粗利×10%固定

昇格で変わるのは、この加算です。基本給は等級では変わりません。

G0 — G3プレイヤー層
見る数字 = 自分の売上

自分の数字に責任を持ち、最後は自分の型を人に渡せるところまで。

C1 — C4リーダー層
見る数字 = チームの売上

人を通じて成果をつくる。最後は自分がいなくても回る状態まで。

その先へ経営層
見る数字 = 利益

部門・事業・全社の利益に責任を持つ。リーダー層の先に、このキャリアがあります。

MODEL SALARY
等級ごとの年収
G0
見習い
365万
G1
アソシエイト
400万
G2
シニア
アソシエイト
425万
G3
スペシャリスト
451万
C1
リーダー
414万
C2
マネジャー
455万
C3
シニア
マネジャー
503万
C4
統括
マネジャー
611万

金額は、その等級で標準的な成果を出した場合のモデルです。インセンティブは毎月の粗利に連動し、上限を設けていないため、ここから成果しだいで上振れします。

内訳は、基本給+固定残業+役職手当+想定インセンティブ。通勤手当は別途全額支給。入社時の等級は、経験と面接で個別に決定します。

昇格は、4つの条件で決まります

1
数字が出ているか

いまの等級の売上を3か月続けて。判定はシステムの実績データで自動。人の主観は入りません。

2
仕事がちゃんとできているか

コミュニケーション・管理能力・生成AI・課題解決力など9つの職務項目を、等級の水準で。毎月の面談記録と実績データで判定します。

3
バリューを満たしているか

10のバリューを、言葉への同意ではなく実際に選んだ行動で。信頼を損なう行為があれば審査は即停止します。

4
次の等級の仕事を、すでにやったか

実例が1つあること。何をもって「やった」とするかは、等級ごとに具体で定めています(下の図)。

査定でやることは、月3分

査定のために作文や書類をつくることはありません。月末に3分のボットインタビューへ答えるだけ。話した内容は記録として残り、自分の記録はいつでも見られます。

AIは記録を整理するだけで、判定はしません。昇格は代表との面談で、記録と実績を突き合わせて決めます。結果と理由は、その場で本人に返します。

JOB CRITERIA
条件②で見る、9つの職務項目

同じ項目でも、等級の層が上がると求める水準が変わります。G1に、リーダー層の水準は求めません。

職務項目 プレイヤー層(G0〜G3) リーダー層(C1〜C4)
コミュニケーション事実を分かりやすく伝え、聞かれる前に共有するチーム内外の食い違いを早めに解き、合意をつくる
リーダーシップ自分の行動で周囲に良い影響を与える目標を示し、人を動かして成果をつくる
管理能力自分のタスクと期限を自分で管理するチームの数字・シフト・進捗を管理する
チームワーク仲間を助け、必要なときは助けを求めるチームの中の協力の形を設計する
変化への適応力新しいやり方を試し、素早く覚える変化をチームに翻訳し、定着させる
報告・連絡・相談悪い報せほど早く伝える報連相の型をチームに定着させる
知識習得商材と業界の知識を自分で学ぶ学びをナレッジにしてチームに配る
生成AIAIを日常の業務で使いこなすチームのAI活用の型をつくる
課題解決力目の前の問題を自分で解くチームの課題を仕組みで解く

判定は本人の自己申告では行いません。毎月の面談で残った記録・システムの実績・日々の仕事ぶりという確認できる事実で、項目ごとに「できている/不足」を見ます。不足があった項目は、何が足りないか・次の3か月で何を変えるかをセットでお返しします。

CAREER STEPS
入社後の道のり ― 次の等級へ進むために必要な「実例」
G0
見習い

教わった手順を、聞かずに最後までやり切った

G1
アソシエイト

落ちた月に自分で手を打って、数字を戻した

G2
シニアアソシエイト

自分のやり方を人に教えて、その人の数字が動いた

G3
スペシャリスト

複数人に教えて、自分がいなくても回った

C1
リーダー

チームの穴を、仕組みで埋めた

図は「次の等級へ進むために必要な実例」です。これに加えて、各等級で決められた売上を3か月続けて満たすことが条件になります(基準の金額は選考時にお伝えします)。C1から先は、チームの数字とそこで育った人がリーダーの成果になります。

ENVIRONMENT

働く環境

堅くない、でも本気。壁を楽しみ、チームで勝ちにいく空気があります。

大阪・梅田のオフィス

大阪市北区中崎西4-3-32 ARCA梅田ビル 11階・5階。各線梅田駅から徒歩圏です。

小さなチームで動く

社員1名+アルバイト2名を基本単位に、日次の管理・育成、週次1on1、朝礼・ナレッジ会を運営。

生成AIを日常で使う

職務9項目の1つが「生成AI」。全社員が生成AI・AIエージェントを自社業務で常用しています。

一次情報に触れられる

急成長SaaS企業とAIの現場。若手でも決裁者と直接話し、勝ちパターンを自分の手で型にできます。

チームで達成したら、懇親会

チーム目標を達成した月は、そのチームで懇親会。会社の経費で実施します。毎月のオフィス懇親会も。

制度は全社に開示

報酬の計算式、等級の条件、査定の手順は説明資料として全員に配布。入社後に「知らなかった」が起きません。

VALUES

求める人物像 ― 10のバリュー

採用と評価の基本になる人物像です。コアバリュー6は全員に、意思決定の原則とリーダーシップ原則はリーダー層(C1〜)に求めます。

コアバリュー

素直であれ

事実から逃げず、必要に応じて自分の考え方や行動を変えられる。

下問を恥じず/過ちては則ち改むるに憚ること勿れ

コアバリュー

いい人であれ

顧客・仲間・会社のために誠実な行動を選べる。能力や実績を、傲慢な態度の免罪符にしない。

信なくば立たず/No Brilliant Jerks

コアバリュー

結果にこだわる

頑張りではなく、何を生み出したかに責任を持つ。

任重くして道遠し

コアバリュー

明るく前向き

周囲に希望と活力を与え、次に何を変えるかを考え続ける。

コアバリュー

現場に寄り添う

実際の業務と数字を理解し、成果が出る仕組みをともにつくる。

他者の幸せのために努力する

コアバリュー

自分を律する

感情に支配されず、状況にふさわしい言葉と態度を選ぶ。

過ぎたるは猶及ばざるがごとし

意思決定の原則(C1から)

正解のない問題から逃げない

決定前は率直に議論し、決定後は方針の成功に責任を持つ。

和もて貴しと為す/Have Backbone; Disagree and Commit

意思決定の原則(C1から)

知識を知恵に変える

学んだことを実務で使い、再現できる形で周囲に還元する。

リーダーシップ原則(C1から)

自分を超えて、全体を良くする/チームの成果と成長に責任を持つ

担当の外の問題も関係者を巻き込んで解決する。チームの数字と、そこで育った人の数がリーダーの成果です。

OPEN POSITIONS

募集ポジション

勤務地はすべて大阪・梅田。正社員採用です。カジュアル面談から始められます。

IS事業

インサイドセールス

大阪/正社員 ・ 未経験歓迎

WHAT YOU DO
  • 担当リストの架電〜商談〜成約
  • アルバイトを含む小チームの運営(C1〜)
  • スクリプト・ナレッジの型化と横展開
  • クライアントとの週次レビュー・折衝
WHO WE WANT
  • 数字に責任を持ち、落ちた月に自分で手を打てる人
  • 営業・IS経験者は歓迎。未経験でも「素直で、明るく、結果にこだわる」人
  • 生成AIを日常業務で使いこなす意欲
このポジションに応募する →
AI事業

FDEForward Deployed Engineer

大阪/正社員 ・ AI・開発経験者

WHAT YOU DO
  • 顧客の現場に入り、生成AIを業務・データ・体制に合わせて実装
  • 研修で得た知識を“使われ続ける”状態まで定着
  • 兆しAIシリーズの開発・改善への参画
  • 運用ルールと成果指標の設計
WHO WE WANT
  • LLM・クラウドAIを使った開発・導入経験
  • 「導入して終わり」にできない人
  • 営業・非エンジニアと同じ言葉で話せる人
このポジションに応募する →
AI事業

AI研修トレーナー

大阪/正社員 ・ 研修・営業経験者

WHAT YOU DO
  • 製造業・不動産業向け営業生成AI研修の講師(全12テーマ)
  • 受講前の業務棚卸と、受講後の効果実測レポート
  • Google Workspace版/Microsoft Copilot版の教材整備
  • 助成金申請の資料提供サポート
WHO WE WANT
  • 研修講師、または法人営業の経験
  • 受講者の業務に入り込んで「時間が生まれた」まで見届けられる人
  • 生成AIを自分の仕事で常用している人
このポジションに応募する →
PROCESS

選考の流れ

まずは話を聞きに来てください。カジュアル面談から始められます。

STEP 1

カジュアル面談

事業・制度・チームについて、なんでも聞いてください。選考ではありません。

STEP 2

面接

これまでの経験と、ワビサビでやりたいことをお聞きします。

STEP 3

代表面接

代表・八木と直接。バリューへの共感と、入社時の等級・条件をすり合わせます。

STEP 4

内定・入社

条件を書面で提示します。入社日は相談のうえ決定します。

FAQ

よくある質問

未経験ですが、数字を出せるか不安です。

G0(見習い)の数字ゲートは「行動目標の達成+初受注」です。最初から高い売上を求めることはありません。スクリプト、先輩商談の録音、ロープレ、兆しAI対話の切り返し表示——型はすべて揃っています。そして、成果が出ない月でも基本給は満額です。

昇格は、上司に気に入られないと難しいのでは?

数字はシステムが自動判定するので、心証では動きません。仕事ぶりとバリューも「確認できる事実」だけで判定し、昇格は代表との面談で決まります。誰かの印象ではなく、数字と記録があれば昇格します。

成果が出ない月が続いたら、降格や減給ですか?

数字だけで降格することはありません。基本給は下がらない設計です。不足の項目があれば、何が足りないか・次の3か月で何を変えるかを具体的にお返しします。市場が動きにくい4月・8月・11月・12月は、数字を基準額の80%で判定します。

入社時の等級と年収は、どう決まりますか?

経験と面接で個別に決定します。年次や社歴は関係ありません。基本給は全等級一律で、役職手当と毎月のインセンティブが積み上がる設計です。等級ごとの年収イメージはこのページに記載のとおりで、条件は内定時に書面でお渡しします。

生成AIの実務経験がないと不利ですか?

職種によります。FDEはLLM・クラウドAIを使った開発・導入経験が前提です。インサイドセールスは経験不問ですが、入社後は全社員が生成AIを日常業務で使います(職務9項目の1つが「生成AI」)。使いこなす意欲は、どの職種でも必要です。

いきなり応募ではなく、話だけ聞くことはできますか?

できます。STEP 1のカジュアル面談は選考ではありません。事業の中身、制度、チームの雰囲気など、気になることを聞いていただく場です。その場で応募を決める必要はありません。

COMPANY
会社名
ワビサビ株式会社(Wabisabi Inc.)
設立
2023年5月16日
代表者
代表取締役 八木 翔汰
所在地
〒530-0015 大阪府大阪市北区中崎西4-3-32 ARCA梅田ビル 11階・5階
従業員数
40名(稼働ワーカーを含め1,000名超)
事業内容
インサイドセールス支援/生成AI研修・FDE/AIセールスシステムの開発・販売

まずは、話を聞きに来ませんか。

カジュアル面談も歓迎。エントリー・ご質問はこちらから。制度の詳しい説明資料もお渡しできます。

エントリー・相談する
info@wbisbi.co.jp