Kawase Keisuke / VPoP, Sansan

VPoP@Sansan / MBA (Quantic) / Ex-Google, LINE, Quipper, CyberAgent, MNTSQ / Tweets are my own.

[Kawase Keisuke / VPoP, Sansan @Kesuke2]

AIを前提としたPdM組織を@PassionateHachiと相談しながら設計しています。実際、成果・チーム運営・採用などの観点でポジティブな結果が出始めているのですが、「AI時代のPdMの役割」のような観点だと同じようなアプローチを個人的にまだあまり把握できていない（むしろ逆っぽいのはいくつかありそう）ので、社内外で引き続き議論・チャレンジしていきたいと思います。

[SansanTech @SansanTech]

AIで一人が担える仕事が広がる今、SansanがPdMの役割を5つの専門領域に分ける理由とは？

一人ひとりの強みを生かしてチームの成果を高める組織設計と、専門性を起点にキャリアを広げる考え方を、VPoPの川瀬が語ります！
https://t.co/U5GuAbvnTa

#33Tech #Sansan技術本部 #Sansan

[はち🐝 Newbee 代表 @PassionateHachi]

実は、今年の春からSansanさんをがっつりご支援してまして・・・！

PM育成に関して業界で見たことがないくらいの強度の設計と実行を行なっています！

その事例が出ました！

[Takayuki Saruta @srt_taka]

AI時代に、あえて「一人で全部」をやめる。SansanがPdMを5つの専門ロールに分ける理由 - Sansan Tech Blog https://t.co/gXJAPcDEE7

[SansanTech @SansanTech]

AIで一人が担える仕事が広がる今、SansanがPdMの役割を5つの専門領域に分ける理由とは？

一人ひとりの強みを生かしてチームの成果を高める組織設計と、専門性を起点にキャリアを広げる考え方を、VPoPの川瀬が語ります！
https://t.co/U5GuAbvnTa

#33Tech #Sansan技術本部 #Sansan

[Kawase Keisuke / VPoP, Sansan @Kesuke2]

Sansanのエンジニア佐藤さんと、pmconfにも登壇するPdM杉原さんとのインタビュー記事がでました！
PdM杉原さんから「大規模なシステムでは、普通にものを作って動かすこと自体が難しい」というコメントがあり、エンジニア佐藤さんから「このプロジェクトで解決すべき課題は何か」、そしてその解決策を最速で顧客に提供するために「最低限必要な要件は何か」を考える」というコメントがコラボレーションを表していて好きです。
https://t.co/KNYRtxPlYp

[Kawase Keisuke / VPoP, Sansan @Kesuke2]

pmconf2026について、Sansanから何と @srt_taka 含む3名のプロポーザルが採択されました！しかも東京・大阪・福岡拠点全てでの登壇になります。そして対���プロダクトもSansan・Sansan Data Intelligence・Contract Oneと全て異なります。今年は部署横断でしっかり準備に取り組みました。普段行っているプロダクトマネジメントについて、業界へ貢献できることをとても嬉しく思います。僕自身も毎年参加しており、今年もとても楽しみです！！！
#pmconf #pmconf2026

[Takayuki Saruta @srt_taka]

pmconf2026大阪にプロポーザルが採択されました。初めての採択嬉しく思います。ようやくPMとして認められたような気がしております...
二兎を追って、二兎を得る ── アンチパターンをあえて踏む新旧プロダクト戦略を話します。新旧SaaSに関連する意思決定に関して話せればと思います。
#pmconf #pmconf2026

[SansanTech @SansanTech]

長く使われ続けるプロダクトだからこそ、既存機能への影響を考えながら、どう新しい価値を早く届けるのか。

営業AXサービス「Sansan」のPdMとアーキテクトが、企画からリリースまでの連携と判断の裏側を語ります👇️
#33Tech #Sansan技術本部 #Sansan
https://t.co/xFOsIiDlKj

[Takayuki Saruta @srt_taka]

面接官のホンネシリーズ面白いな。今回は弊社SansanのVPoPの川瀬とTVerの松岡さん。
日頃より色々採用についてディスカッションもしているので共感するところも多い。自分自身もどういう軸でPdMを見ているかのを自身の面接から構造的に分析したりしているので面接官同士で議論してみたい
https://t.co/A5GexGQ5Sf

[Kawase Keisuke / VPoP, Sansan @Kesuke2]

シンプルなユースケースですが、幅広いお客様にご利用いただくためにSansanの内部データ連携のパフォーマンス・出力時のレイテンシー・トークンコストマネジメント・デザイン・継続的に改善してくための仕組み（モニタリング等）など色々工夫しています。

[Kawase Keisuke / VPoP, Sansan @Kesuke2]

Sansanの新機能「AIサーチ」を発表しました。まず一部のお客様から提供を開始し、順次拡大していきます。
お客様それぞれが蓄積してきた名刺・営業活動のデータに、Sansanが整備している330万件以上の企業データと公開Web情報をAIが掛け合わせるため、同じ検索でも、返ってくる答えは会社ごとに違います。自社の接点や商談の文脈に沿った情報で、商談準備の質を底上げします。
ビジネスインフラとして、幅広い多くのお客様に自然に使われる機能へデザインを磨き込みながら、データの価値をお客様の日々の営業に還元していきます。
https://t.co/2KrU8WO9Gz

[Kawase Keisuke / VPoP, Sansan @Kesuke2]

日経新聞にも取り���げられました！
https://t.co/QrNhojhBqc

[【公式】Sansan @SansanJapan]

営業AXサービス「Sansan」は、新機能「AIサーチ」の提供を開始しました。
Sansan上に登録した名刺や商談履歴、330万件以上の企業情報、Web情報などをAIエージェントが横断的に��照。商談前の情報収集や提案品質向上をサポートします。
本機能は一部のお客様から提供を開始し、順次拡大していきます。

[Kawase Keisuke / VPoP, Sansan @Kesuke2]

テレビ出演しました！日々進化させているのと、紹介しきれなかった仕組みなども多くあるので、お役に立てそうなこと��あればお声がけください！

[【公式】Sansan @SansanJapan]

テレビ東京「緊急取材！AIで激変する世界と日本 第2弾」に、SansanのVPoP・川瀬が出演しました！
業務の中でどうAIエージェントを使いこなし、成果を生んでいるのかをお話ししています。

テレ東ビジネススクールやYouTubeでも公開されていますのでぜひご覧ください。
https://t.co/c0GL8ktwex

[Kawase Keisuke / VPoP, Sansan @Kesuke2]

FigmaのConfigに参加するためサンフランシスコに到着。SaaS x AIのプロダクト戦略について、かなり参考にしているので楽しみ！あとは純粋にAIで価値提供する上での体験設計についてグローバル各社の考え方を聞けるの���楽しみ。

[miyatti | 生成AIエバンジェリスト / CPO @miyatti]

AI時代のUIの重要性は、AI時代においても人間が手綱をにぎらなければいけないというところと関わっていると思う。もし完全にすべてをAIに任せるだけの世界になるなら、水道管が土の中にあるように、インフラが普段僕らの目には見えないように、UIはいらない。が、自動運転のLV4（完全自動運転）だとしても、ハンドルって格納されるケースが多いけど、いざとなったら人間が操作できるインターフェースは残してる、なんでかっていざというときやばいから。と、いうように、どこかしらで人間が手綱を握る必要がある以上、UIは必須。しかもわかりはすいUIが。車の例で言うと普段使わないからと言って、ハンドルが、AIに使いやすいようになんか謎のボタンが百個あるみたいな操作系だったらどうか。普段使わない分だけ、操作方法って余計に思い出せないのに、さらに、久しぶりに見た操作系がわけわからなかったら、操作方法思い出せずに死ぬ。人間が操作する頻度がさがるからこそ、久しぶりに触っても操作を思い出せるように、より学習せずとも人間の直感でコントロールできるユーザーインターフェースが必要。UIとは、外部記憶でもあるとおもうんです。どう操作したらいいか、というがインターフェスが自然とアフォ��ドしてくるかどうかがよりAI時代重要になる（アフォーダンスの重要性がよりシビアになる）。AI時代にUIがいらなくなる、というのはこの観点を考慮できていない意見だと思います。

[Kawase Keisuke / VPoP, Sansan @Kesuke2]

ユーザーとしてAgentを使っていても、Agentic型とWorkflow型の組み合わせによる日々の進化を実感しています！！！

AIエージェントのための段階的セマンティックレイヤの育て方 - Sansan Tech Blog https://t.co/IgNSEZLNXg
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Step 4: 自由クエリを探索用のfallbackとして残す
すべてをWorkflow型で固めてしまうと、新しいユースケースの発掘が難しくなります。

そこで、自由にSQLを発行できるMCP Toolも並行して用意しています。既知のユースケースはPreset Query Tools（Workflow型）で対応し、未知の探索的な依頼はFree SQL Tool（Agentic型）で対応する使い分けです。そのため、dim/fact/aggにおいては、テーブルやカラムのdescription（説明）も整備することでAgentic型でのハルシネーションを抑制しています。

それでもなお、Agentic型ではハルシネーションやパフォーマンスの課題が付きまといます。そのため、頻出するパターンやユーザーフィードバックからWorkflow型に落とし込めるユースケースが見つかったら、それを起点にリモデリングとセマンティックレイヤ構築を進めています。

探索（Agentic）で発掘し、定型化（Workflow）で固める。このサイクルを回し続けることで、セマンティックレイヤを段階的に成長させていきます。

[Kawase Keisuke / VPoP, Sansan @Kesuke2]

ユーザーとしては自然な振る舞いになっていますが、裏側ではAgenticとWorkflowが様々なシーンで組み合わせながら動作しています！
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営業支援AIエージェントで考えるAgenticとWorkflowの設計論 - Sansan Tech Blog https://t.co/d0LPIf1EWY
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AgenticとWorkflowを組み合わせることで、再現性と柔軟性を両立できます。この組み合わせには2つのパターンがあります。Workflow-in-Agentは、Agentが決定するが実行は決定的なスキル（サブワークフロー）に委譲する形です。Agent-in-Workflowは、Workflowを背骨にし探索が必要なノードだけAgentに委譲する形です。「繰り返し可能な結果が必要な部分はWorkflow、探索が必要な部分はAgentic」という使い分けで、Workflowをコンテナ、Agenticをコンテナ内で動く探索アルゴリズムとして捉えられます。

組み合わせ方は依頼の性質で変わります。型が確立している領域（商談準備の標準フォーマット、優先度スコアリングなど）では、Workflow主体で情報の補完や例外処理にAgenticを使います。探索的な領域（市場動向の把握、リスク発見など）ではAgentic主体で結論の構成や見せ方にWorkflowを使います。第1章の例で言えば、「A社の商談準備」や「重要案件の優先度順」はWorkflow主体＋Agentic補助、「XX業界で競合が強い領域」はAgentic主体＋Workflowで構成化、という構造です。このように、依頼の性質に応じて主従を変えながら組み合わせることが実践的な設計の鍵です。

[Kawase Keisuke / VPoP, Sansan @Kesuke2]

このアーキテクチャとこのステップだよね、と今となっては当たり前��思うくらいシンプルでガシガシ進めやすいAgent開発です！
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Step 1: 「屋台骨」の定義とローカルでの価値検証
Step 2: 「間口を広げる」ためのWebUI化と高速フィードバック
Step 3: 「体験を深める」ための機能追加と賢い技術選択
Step 4: 体験を拡張する「並列開発」と、変化への向き合い方
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データエンジニアの観点でプロダクト開発を語る - Sansan Tech Blog https://t.co/TYWEroUMpc