2,209,010open jobs
141,825companies
249,035added this week
Browse all
Salary
$41k – $127k per year
Location
In office (Tokyo)
Employment
Full-Time

Confirmed on the employer's own hiring board on Nov 12, 2026. First seen by Alion on Aug 31, 2026. PLAINER scores B on the Alion truth index.

Overview
Company
Impact
Profile match
PLAINER is a software company that works on software enablement through interactive product demos, aiming to make technology as natural to use as water or electricity. It helps SaaS and AI companies convey the value of their products and hires software engineers, GTM engineers, AI product builders and business development representatives. The company is based in Tokyo, Japan.

DevAI Native Product Builder

Description

# PLAINERが目指している世界

**生成AIの登場によるソフトウェア市場の変革**

生成AIの登場により、ソフトウェアの開発・構築は急速に高速化しています。誰もがソフトウェアを作れるようになった結果、市場にはプロダクトが溢れ、購買者がその違いを認知しきれない状況が生まれています。それは市場だけの話ではなく、自社の営業担当ですら、自社プロダクトの価値を正しく理解し伝えきることが難しくなっている。「何を作るか」と同じかそれ以上に、「どう届けるか」が問われる時代に変わりつつあります。

さらに、この先は購買者自体が人からAIへと変化していきます。マーケティング・セールス・CSといったレベニュープロセス全体がAIによって再定義される中で、価値の届け方もまた変わり続けていくことになります。

人間によるプロダクト仕様・価値の理解がボトルネックになっているため、これを形式知化していく必要があると考えています。データを記録するだけのSystem of Recordから、データが判断や行動を導くSystem of Intelligenceへと昇華させること。プロダクトのローンチから価値定着まで、一連のプロセスを支える仕組みの構築が急務になっています。

**Software Enablement Agent「PLAINER」とは**

PLAINERは、プロダクトの価値伝達をデータ化し、レベニュープロセス全体をAIとともに再構築するSoftware Enablement Agentです。

インタラクティブデモを起点にプロダクトデータ・販売データを蓄積し、複数のAI Agentを構築。各Agentが業務プロセスに組み込まれ、使われるほどナレッジが蓄積され、顧客接点の精度が上がっていく。価値が届くことで、顧客が何を求めているかも見えるようになる--そうしたデータの還流を生み出す構造を作っています。

現在は、商談前〜商談中におけるセールス・マーケティング領域のデモプロダクトを中心に提供しています。今後は契約後のカスタマーサクセス、オンボーディング、DAP(Digital Adoption Platform)領域へと拡張し、ソフトウェアを「売る側」だけでなく「使う側」の企業にも価値を届けていきます。

PLAINERの強みは、デモ作成時に取得するHTML / CSSなどのプロダクト構造情報や、ヘルプページ・利用データをLLMでナレッジ化し、プロダクトの使い方・価値・業務フローをAIが理解できる状態にできることです。これにより、導入直後から顧客ごとの業務に合わせたオンボーディングや活用支援、さらには適切なソフトウェア活用提案まで広げていくことができます。

ソフトウェアテクノロジーの価値が正しく伝わり、正しく使われる世界を、一緒に作っていく仲間を探しています。

# ポジションに期待する役割

**AI Native Product Builder に期待すること**

AI Native Product BuilderはPLAINERにおいて、顧客課題の発見、プロダクト企画、仕様設計、実装、リリース、改善までをフルプロセスで担う新設ポジションです。

生成AIによって、プロダクトづくりにおけるPM・エンジニア・デザイナーの境界は急速に溶けています。PLAINERでは、この変化を前提に、分業によるコミュニケーションコストや意思決定のズレを最小化し、「何を作るか」「なぜ作るか」「誰に届けるか」「どう作るか」までを一気通貫で進められる人を求めています。

重視したいのは、AIの利用経験そのものよりも、プロダクトマネージャー的な視点とエンジニアリングの素地をあわせ持ち、事業・顧客・プロダクトを自分ごととして伸ばしていけることです。エンジニア出身でPdM経験がある方、またはスタートアップでプロダクトエンジニア的にWhy / What / Howを横断してきた方を特に歓迎します。

このポジションの魅力は、1機能や1新規事業に対して、広い裁量を持って意思決定できることです。顧客の業務を理解し、仮説を立て、プロトタイプを作り、リリースし、使われ方を見ながら改善する。ソフトウェアの価値を正しく届けるためのプロダクトを、自らの手で作り切る役割です。

# 業務内容

主に以下4つのミッションを担っていただきます。

**① 顧客課題を起点にしたプロダクト企画・仕様設計**

セールス・マーケティング・CS・オンボーディング領域における顧客の業務課題を理解し、PLAINERとして解くべき問いを定義します。顧客・Biz・Devの情報をつなぎ、価値仮説、要件、体験、実装方針へ落とし込みます。

**② AIネイティブなプロダクト開発**

PLAINERの既存プロダクトおよび次世代プロダクトにおいて、AIを前提とした機能開発・改善を行います。特に、商談前〜商談中のデモ領域から、契約後のCS・オンボーディング・DAP領域へ広げていくプロダクト開発を担います。

**③ プロダクトナレッジの形式知化・Intelligence層の構築**

デモ作成時に取得するHTML / CSS情報、ヘルプページ、利用データ、業務フローなどをLLMでナレッジ化し、AI Agentが顧客ごとに適切な案内・提案・オンボーディングを行える状態を作ります。

**④ AIを活用した開発生産性の向上**

Claude Code・Codex・Cursor・GitHub CopilotなどのAI開発ツールを活用し、コード生成・テスト・レビュー・ドキュメント作成など、開発ワークフロー全体を進化させます。

※変更の範囲:自社プロダクトの開発・営業・サポートおよび会社運営にかかわる業務を幅広く想定しております。

# 直近お任せしたいこと

**① CS / オンボーディング領域のプロダクト立ち上げ**

既存契約企業向けにPOCを進めているCS・オンボーディング領域において、顧客の業務フローを理解し、PLAINERのデモ・ナレッジ・AI Agentを活用した新しいプロダクト体験を設計・実装します。

**② Intelligence層プロトタイプの開発**

LLMを用いたデモ自動生成、プロダクトナレッジ化、顧客ごとの案内・分析機能など、PLAINERの核となるIntelligence層のプロトタイプ開発に参加していただきます。

**③ Why / Whatから任せるプロダクト開発**

1機能・1新規事業に対して、課題設定、顧客理解、仕様設計、実装、リリース、改善までを広い裁量で担っていただきます。

# 開発環境

**技術スタック**

・バックエンド:Kotlin(Ktor)、TypeScript

・フロントエンド:TypeScript、React

・Chrome拡張:TypeScript、React

・インフラ:Google Cloud

・コーディングエージェント:Claude Code、Codex、Cursor、GitHub Copilotなどを積極活用

少人数組織だからこそ、1人あたりが使えるAIツールの自由度・予算を高めに設定し、価値あるプロダクトを最速で届けることに集中できる環境を整えています。

# 開発チームのコミュニケーションサイクル

チーム内には以下のようなコミュニケーションの場があります。

・プロダクト会:PLAINERというプロダクトに関する情報共有の場です。ビジネス・エンジニアサイド共同で実施されます。お客様からの声や今後リリース予定の機能などをそれぞれの観点から自由に共有していきます。

・週次開発定例:開発全般のトピックスをメンバーそれぞれが持ち寄り、技術的な改善やチームコミュニケーションの円滑化を図る場になっています。

# 選考フロー

**①カジュアル面談**

選考要素はなく、相互理解を目的として、PLAINERのことをお話させて頂く機会です。「選考に進むか分からない」「とりあえず情報収集したい」など転職のご意思が固まっていなくても問題ございません。

**②面接(3回想定)**

カルチャーやスキルのフィットを相互にすり合わせるための機会です。現場のエンジニアや経営陣とオンラインで面接させて頂きます。

**③会食**

就労についてのご懸念やコミュニケーション面を相互にすり合わせるための機会です。選考の場ではありますが、よりPLAINERで働くイメージを膨らませて頂くために少しカジュアルな形式を取っています。

Requirements

# PLAINERが目指している世界

**生成AIの登場によるソフトウェア市場の変革**

生成AIの登場により、ソフトウェアの開発・構築は急速に高速化しています。誰もがソフトウェアを作れるようになった結果、市場にはプロダクトが溢れ、購買者がその違いを認知しきれない状況が生まれています。それは市場だけの話ではなく、自社の営業担当ですら、自社プロダクトの価値を正しく理解し伝えきることが難しくなっている。「何を作るか」と同じかそれ以上に、「どう届けるか」が問われる時代に変わりつつあります。

さらに、この先は購買者自体が人からAIへと変化していきます。マーケティング・セールス・CSといったレベニュープロセス全体がAIによって再定義される中で、価値の届け方もまた変わり続けていくことになります。

人間によるプロダクト仕様・価値の理解がボトルネックになっているため、これを形式知化していく必要があると考えています。データを記録するだけのSystem of Recordから、データが判断や行動を導くSystem of Intelligenceへと昇華させること。プロダクトのローンチから価値定着まで、一連のプロセスを支える仕組みの構築が急務になっています。

**Software Enablement Agent「PLAINER」とは**

PLAINERは、プロダクトの価値伝達をデータ化し、レベニュープロセス全体をAIとともに再構築するSoftware Enablement Agentです。

インタラクティブデモを起点にプロダクトデータ・販売データを蓄積し、複数のAI Agentを構築。各Agentが業務プロセスに組み込まれ、使われるほどナレッジが蓄積され、顧客接点の精度が上がっていく。価値が届くことで、顧客が何を求めているかも見えるようになる--そうしたデータの還流を生み出す構造を作っています。

現在は、商談前〜商談中におけるセールス・マーケティング領域のデモプロダクトを中心に提供しています。今後は契約後のカスタマーサクセス、オンボーディング、DAP(Digital Adoption Platform)領域へと拡張し、ソフトウェアを「売る側」だけでなく「使う側」の企業にも価値を届けていきます。

PLAINERの強みは、デモ作成時に取得するHTML / CSSなどのプロダクト構造情報や、ヘルプページ・利用データをLLMでナレッジ化し、プロダクトの使い方・価値・業務フローをAIが理解できる状態にできることです。これにより、導入直後から顧客ごとの業務に合わせたオンボーディングや活用支援、さらには適切なソフトウェア活用提案まで広げていくことができます。

ソフトウェアテクノロジーの価値が正しく伝わり、正しく使われる世界を、一緒に作っていく仲間を探しています。

# ポジションに期待する役割

**AI Native Product Builder に期待すること**

AI Native Product BuilderはPLAINERにおいて、顧客課題の発見、プロダクト企画、仕様設計、実装、リリース、改善までをフルプロセスで担う新設ポジションです。

生成AIによって、プロダクトづくりにおけるPM・エンジニア・デザイナーの境界は急速に溶けています。PLAINERでは、この変化を前提に、分業によるコミュニケーションコストや意思決定のズレを最小化し、「何を作るか」「なぜ作るか」「誰に届けるか」「どう作るか」までを一気通貫で進められる人を求めています。

重視したいのは、AIの利用経験そのものよりも、プロダクトマネージャー的な視点とエンジニアリングの素地をあわせ持ち、事業・顧客・プロダクトを自分ごととして伸ばしていけることです。エンジニア出身でPdM経験がある方、またはスタートアップでプロダクトエンジニア的にWhy / What / Howを横断してきた方を特に歓迎します。

このポジションの魅力は、1機能や1新規事業に対して、広い裁量を持って意思決定できることです。顧客の業務を理解し、仮説を立て、プロトタイプを作り、リリースし、使われ方を見ながら改善する。ソフトウェアの価値を正しく届けるためのプロダクトを、自らの手で作り切る役割です。

# 業務内容

主に以下4つのミッションを担っていただきます。

**① 顧客課題を起点にしたプロダクト企画・仕様設計**

セールス・マーケティング・CS・オンボーディング領域における顧客の業務課題を理解し、PLAINERとして解くべき問いを定義します。顧客・Biz・Devの情報をつなぎ、価値仮説、要件、体験、実装方針へ落とし込みます。

**② AIネイティブなプロダクト開発**

PLAINERの既存プロダクトおよび次世代プロダクトにおいて、AIを前提とした機能開発・改善を行います。特に、商談前〜商談中のデモ領域から、契約後のCS・オンボーディング・DAP領域へ広げていくプロダクト開発を担います。

**③ プロダクトナレッジの形式知化・Intelligence層の構築**

デモ作成時に取得するHTML / CSS情報、ヘルプページ、利用データ、業務フローなどをLLMでナレッジ化し、AI Agentが顧客ごとに適切な案内・提案・オンボーディングを行える状態を作ります。

**④ AIを活用した開発生産性の向上**

Claude Code・Codex・Cursor・GitHub CopilotなどのAI開発ツールを活用し、コード生成・テスト・レビュー・ドキュメント作成など、開発ワークフロー全体を進化させます。

※変更の範囲:自社プロダクトの開発・営業・サポートおよび会社運営にかかわる業務を幅広く想定しております。

# 直近お任せしたいこと

**① CS / オンボーディング領域のプロダクト立ち上げ**

既存契約企業向けにPOCを進めているCS・オンボーディング領域において、顧客の業務フローを理解し、PLAINERのデモ・ナレッジ・AI Agentを活用した新しいプロダクト体験を設計・実装します。

**② Intelligence層プロトタイプの開発**

LLMを用いたデモ自動生成、プロダクトナレッジ化、顧客ごとの案内・分析機能など、PLAINERの核となるIntelligence層のプロトタイプ開発に参加していただきます。

**③ Why / Whatから任せるプロダクト開発**

1機能・1新規事業に対して、課題設定、顧客理解、仕様設計、実装、リリース、改善までを広い裁量で担っていただきます。

# 開発環境

**技術スタック**

・バックエンド:Kotlin(Ktor)、TypeScript

・フロントエンド:TypeScript、React

・Chrome拡張:TypeScript、React

・インフラ:Google Cloud

・コーディングエージェント:Claude Code、Codex、Cursor、GitHub Copilotなどを積極活用

少人数組織だからこそ、1人あたりが使えるAIツールの自由度・予算を高めに設定し、価値あるプロダクトを最速で届けることに集中できる環境を整えています。

# 開発チームのコミュニケーションサイクル

チーム内には以下のようなコミュニケーションの場があります。

・プロダクト会:PLAINERというプロダクトに関する情報共有の場です。ビジネス・エンジニアサイド共同で実施されます。お客様からの声や今後リリース予定の機能などをそれぞれの観点から自由に共有していきます。

・週次開発定例:開発全般のトピックスをメンバーそれぞれが持ち寄り、技術的な改善やチームコミュニケーションの円滑化を図る場になっています。

# 選考フロー

**①カジュアル面談**

選考要素はなく、相互理解を目的として、PLAINERのことをお話させて頂く機会です。「選考に進むか分からない」「とりあえず情報収集したい」など転職のご意思が固まっていなくても問題ございません。

**②面接(3回想定)**

カルチャーやスキルのフィットを相互にすり合わせるための機会です。現場のエンジニアや経営陣とオンラインで面接させて頂きます。

**③会食**

就労についてのご懸念やコミュニケーション面を相互にすり合わせるための機会です。選考の場ではありますが、よりPLAINERで働くイメージを膨らませて頂くために少しカジュアルな形式を取っています。

Preferred Experiences

-LLMを使用した機能やAIエージェントの設計・実装・運用(トークン利用量・コスト・レイテンシの管理、Evalによる品質評価・改善を含む)の経験

-SaaS、SalesTech、CS、DAP、オンボーディング領域への関心

-B2B SaaSのプロダクト開発やプロダクトマネジメントのご経験

We are looking for

-弊社の目指す「ソフトウェアの価値が正しく伝わり、正しく使われる世界」を作ることに共感できる方

-役割に垣根なく、自分の手でプロダクトを前に進めたい方

-広い裁量のもとで、顧客価値と事業成果に向き合いたい方

-AIを使うこと自体ではなく、AIによってプロダクトづくりと顧客体験を変えることに興味がある方

Working Conditions

Salary

▼給与(年収総額)

年収:6500,000円〜20,000,000円

※上記は想定年収レンジのため、現年収やご経験・ご実績、選考を通じた評価をもとに個別に決定いたします。

▼給与(基本給+固定残業代)

月給:541,667円〜1,666,667円

基本給:400,768円〜1,233,133円

固定残業代:140,899円〜433,534円

※固定残業代は月45時間分を含む

※45時間を超過した分は別途支給

Location

東京都目黒区目黒3-13-18

※リモートワークあり、原則週一出社

Job Type

正社員

Work hours

勤務体系

  • 勤務時間

・フレックスタイム制(コアタイム10時〜16時)

・標準労働時間:10時〜19時 / 休憩60分

  • 休日休暇

・土曜日、日曜日、祝日、年末年始(12/31〜1/3)

・年次有給休暇:法定通り(入社日から6か月後に10日付与)

・特別休暇:入社日付与有給3日、傷病休暇3日 等

Probation period

あり(3カ月)

Benefits

・社会保険:健康保険、厚生年金、労災保険、雇用保険

・通勤手当:交通費実費支給

・受動喫煙防止措置:屋内禁煙

Free account
Stop reading job ads. Get the ones that fit.
One free account turns this page into a shortlist built around your stack, your level and your pay.
Match on every job. Stack, seniority, pay and location, scored against your profile.
2,209,010 open roles. Read straight off company career pages, refreshed every day.
Unlimited applications. Every one you send is tracked in one place, on-site or on a company board.
3 tailored CVs a month. Rewritten for the exact job you are applying to. Included free.
Create a free account Continue with Google
Free forever. No card. Under a minute.

Your match

How well do you fit this role?
Two answers are enough for a real match. No account needed.
Check my fit
Answers stay in this browser until you create an account.

Recommended for you based on this role

AI/ML
Similar stack
Same company
Tokyo
Applied Researcher 2 2 hours ago
In office · Full-Time · 2+ years exp · Master's Degree · Tokyo
Python
Java
Scala
AI/ML
Hadoop
Spark
NLP
Machine Learning
Apply
$420k – $802k per year · In office · Full-Time · Tokyo
C#
COBOL
COBOL
Micro Focus Visual COBOL
Databases
MS SQL
AI/ML
Copilot
OpenAI Codex
DevOps
Azure
Windows
Apply
In office · Tokyo
TypeScript
AI/ML
Claude Code
Model Context Protocol
Function Calling
LLM
DevOps
GitHub Actions
CI/CD
Docker
GitHub
Design
Figma
Apply
In office · Almaty
Python
AI/ML
LangGraph
LangChain
AI Agents
Transformers
PyTorch
LLM
RAG
Hugging Face
Apply
In office · Beijing
Python
AI/ML
RLHF
Transformers
PyTorch
DPO
SFT
Post-training
RLAIF
Apply
In office · 4+ years exp · Bachelor's Degree · Santo Domingo
Python
JavaScript
TypeScript
SQL
C#
Node JS
C#
.NET
Frontend
Vue.js
GraphQL
Angular
React.js
DevOps
Rest API
GCP
Azure
CI/CD
Git
AWS
Docker
Kubernetes
Management
Confluence
Jira
Agile
Apply
In office · 5+ years exp · Bachelor's Degree · Hyderabad
JavaScript
TypeScript
AI/ML
AI Agents
DevOps
Rest API
GCP
Azure DevOps
GitHub Actions
Azure
CI/CD
Jenkins
AWS
GitLab
Management
Jira
Agile
QA
TestRail
Playwright
MedTech
CAPA
Apply
Remote (Brazil) · Full-Time · 7+ years exp · São Paulo
Go
TypeScript
AI/ML
OpenAI
DevOps
GCP
AWS
Kubernetes
Management
Stripe
Apply
Hybrid · Full-Time · 3+ years exp · Puteaux
Python
AI/ML
AI Agents
DevOps
Terraform
Ansible
GCP
Helm
Cilium
Loki
OpenTelemetry
OpenTofu
GitLab CI
Azure
CI/CD
AWS
Docker
Kubernetes
Grafana
Mimir
Karpenter
Amazon EKS
GitLab
IAM
Cybersecurity
Keycloak
Least Privilege
HashiCorp Boundary
AWS WAF
Cryptography
Vault
Apply
Remote (United States, US time zones hours) · Freelance · 5+ years exp
AI/ML
Cursor
Claude
Lovable
Design
Figma
Apply
$41k – $127k per year · In office · Tokyo
AI/ML
Cursor
Claude Code
OpenAI Codex
DevOps
GitHub
Apply
【Biz】VP of Sales 27 days ago
$64k – $159k per year · In office · Tokyo
Apply
$64k – $159k per year · In office · Tokyo
Apply
$32k – $127k per year · In office · Full-Time · Tokyo
Apply
In office · Full-Time · 2+ years exp · Tokyo
PHP
PHP
WordPress
Analytics
Tableau
Apply
≈ $49k – $117k per year (Estimated) · In office · Full-Time · Tokyo
DevOps
Kubernetes
Linux
Apply
Business Analyst 1 day ago
≈ $43k – $104k per year (Estimated) · Hybrid · 15+ years exp · Tokyo
Management
Agile
BPMN
Apply
See all jobs
This is one of many
2,209,010 more open roles from verified company boards, updated every day.