**ファーストイヤー体験**

* テクノロジー創業者として営業に挑んだ最初の一年。

2026/01/18 4:24

**ファーストイヤー体験** * テクノロジー創業者として営業に挑んだ最初の一年。

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要約

日本語訳:

(以下に翻訳したテキストを記載します)

Summary

著者は、ブートストラップ型のSaaSスタートアップが自己サービスマーケティングよりもハイタッチなセールスプロセスを優先すべきだと主張しています。マーケティングからIbex(エージェンシー/ SaaS ハイブリッド)の創業へ移行した後、彼らはLinkedInとコールドメールアウトリーチを活用しています—30日間で487件の接続リクエストが送信され、175件が承諾され、43件に返信があり、15件が関心を示し、11件がデスカバリー・コールを予約(うち8件が実施)、4件が契約に署名、4件がオンボーディングされ、最終的に2件が有料クライアントとなりました。セールスファネルは、重いセットアップとAIコストを投資する前に真剣な見込み客をフィルタリングするための二ページ構成のパイロット契約でゲートされています。

コールは事前承認済みのカレンダーを通じてスケジュールされ、やり取りを減らします。著者は、コール後の要約にAIトランスクリプションよりも手書きメモを好んでいます。このプロセス—複数回のビデオコール、コピーライティング、自動化、およびAIエージェント設定—は「ソリューションズエンジニアリング」と表現されており、信頼構築と有料コンバージョンへ導きます。セールスはまた実世界のフィードバックループとして機能します:拒否は個人的な侮辱ではなくデータとして扱われ、迅速なビジネス最適化を可能にします。

著者はオファーとセグメントに対して毎月A/Bテストを実施し、理想的顧客プロファイル(ICP)を洗練させています。ICPはまだ確定途中であることを認めています。リード生成はスケーラビリティのためにコールドメールを利用しますが、LinkedInの高い意図を持つ連絡先から恩恵を受けます。読者には質問や協力についてメールで連絡するよう招待し、このモデルを採用すると顧客単価を上げ、関係性を強化し、他のSaaS企業がマーケティングとセールスのバランスを取る際にプロダクト・マーケットフィットを情報提供するフィードバックループを作成できると述べています

本文

[10‑2025 / 日本語訳 / 1917語]

過去12か月を振り返ると、まるで夢のように感じます。販売について学んだことは本当に多く、驚愕です。プログラミングとデザインの経験を持つ技術系創業者として、この分野には何も自然ではありませんでしたが、それでも予想以上にやりがいがあります。すべては、最大の障害が「有料顧客が不足している」ことに気づいた瞬間から始まりました。したがって、今後最優先すべき課題はそれだと考えたのです。LinkedIn の B2B 空間で多くの実験を行った結果、収益創出に夢中になり、結果として Ibex(エージェンシー/SaaS ハイブリッド)という企業を共同設立し、他社が顧客を見つける手助けをしています。

まだ長い道のりは残っていますが、自分が実際に持続可能な会社を構築する現実的な道筋を初めて見えてきた瞬間です。私は決して営業の専門家ではありませんが、学びが新鮮なうちに共有したいと考えました。特に、このテーマについて非ビジネス系の人々によって書かれたガイドは少ないためです。


なぜ販売を行わなければならないのでしょう?

セルフファンディング(ブートストラップ)で設立された SaaS スタートアップを具体的に見てみると、これは妥当な疑問です。低価格帯 B2B($10〜$50/月)の収益性の高いスタートアップは多く存在し、マーケティングだけで運営されています。これらはインディーハッキングコミュニティが夢見る理想的なライフスタイルビジネスです。しかし、実際に成功させるのは非常に難しく、多くの利益を逃してしまいます。

私たちの経験から、高タッチな営業プロセスへ移行すると顧客との強固な関係構築が格段に容易になりました。ビデオ通話、1対1 のメール連絡、場合によっては製品のカスタマイズ版まで提供することで、顧客は私たちを知り、投資していると感じるようになります。その結果、顧客単価を大幅に上げられるため、特に初期段階では重要です。

もしあなたがプロダクトベースのスタートアップ(私たちのケース)を拡大したいと考えているなら、このアプローチは過剰になりやすい点もあります。個々の顧客と密接に働くうちに、焦点を失い、超カスタマイズされたソリューションを作り続けることがあります。最終的には時間単価で請求するエージェンシーへ転向してしまいます。これを「エージェンシートラップ」と呼びますが、私自身は VC 主導の主流よりも大きな問題ではないと考えています。実際に多くのスタートアップは、低品質なマーケティングやセルフサービスポータルに頼りすぎて失敗しています。


私の理想的顧客とは?

営業領域へ足を踏み入れた当初、多数の略語に直面しました。ICP(Ideal Customer Profile)は最も重要なものの一つです。個人へのコールドアウトリーチを始めると、1対1 のコミュニケーションに膨大な手間がかかります。そのため、時間を投資する相手を厳選することが非常に重要になりました。

ICP を見つけるという作業は、実質的には「自分にとって本当に良い顧客は誰か?」という質問への回答を体系化したものです。私たちの場合、次の点を考慮しました:

  1. サービスから利益を得られるか
  2. 高い支払意欲があるか
  3. 実際に顧客になる可能性が高いか

これらは決して簡単に確定できるものではありませんでした。多くのイテレーションサイクルと未払いのテストクライアントを通じて、真に良い顧客を見極めました。このプロセスで重要なのはオファーの改善です。魅力的なオファーがあれば、話し合いに応じる人を見つけやすくなるため、特に初期段階では寛大に提示することを推奨します。

現在私たちは ICP を完全に固めておらず、おそらくプロダクト・マーケットフィットもまだ達成できていません。最終的に到達するには、毎月複数の小規模実験を行い、A/B テストで異なるグループやオファーを試し、営業ファネルの各ステップを追跡しています。


営業ファネルとは?

ここから次のステップへ。大量の注意とエネルギーを営業に注いだにもかかわらず、多くの見込み客が途中で姿を消します。ファネルというイメージは適切です。プロセスの各段階で大きなドロップオフがあり、ほんの一部しか次へ進めません。

LinkedIn のコールドアウトリーチを主な獲得チャネルとした場合の直近30日間の主要統計を示します。ファネルは3つのサブステージに分け、それぞれ数値と見込み客あたりの時間投資が異なります。

TOFU(Top‑of‑Funnel):数字で見るゲーム

  • 487 連絡リクエスト送信
  • 175 リクエスト受諾(36 %)
  • 43 返信(受諾の25 %)
  • 15 興味表明(返信の35 %)

興味を示した人は実際の営業パイプラインに入り、機会としてカウントされます。数回フォローアップし、質問に答え、有益であるよう努めます。最終目標は彼らがディスカバリーコールを予約し、さらに資格審査を受けることです。

MOFU(Middle‑of‑Funnel):ハイタッチな資格審査

  • 11 ディスカバリーコール予約
  • 8 コール実施(2件キャンセル、1件ノーショ)
  • 5 2回目のコール(2件不適格、1件ゴースト)
  • 4 契約締結

機会には非拘束的でフレンドリーな2ページ契約書を提示し、1か月無料パイロットの条件を明示します。これは、10時間以上の手作業設定やスクレイピングコスト、AI クレジット投資に見合う真剣度のある顧客を選別するためのゲートです。

BOFU(Bottom‑of‑Funnel):転換と成功

  • 4 クライアントオンボーディング
  • 2 パイロット完了(2件は途中停止)
  • 2 有料顧客

この段階で残った人に対して、営業努力の半分以上を投資します。したがって、早い段階で適切に資格審査することが重要です。このフェーズでは「ソリューションエンジニアリング」と呼ぶ方が正確でしょう:単なるビデオ通話やメールだけでなく、コピーライティングの共同制作、自動化設定、AI エージェント構築なども行います。顧客獲得コストは高いですが、信頼度を大幅に向上させるため、これまでに成果を出したすべてのクライアントが有料プランへ移行しています。


リードをどうやって集めるか?

営業ファネルはリードが入らなければ意味がありません。高タッチ B2B のコンテキストでは、通常コールドメール(オプションで電話や LinkedIn アウトリーチ)です。コールドメールのメリットは以下の通りです。

  1. 高いスケーラビリティ:日単位で数千件送信可能
  2. 「民主的」な性質:適切なオファーを正しい相手に送れば素晴らしい結果が得られる
  3. プラットフォームリスクなし

しかし問題は、受信箱が飽和し返信率が過去最低になることです。機会を高めるには、意図のある人(今すぐサービスが必要な人)を見つけることが何より重要です。

メールでは難しいですが、LinkedIn なら容易に実行できます。コメントや投稿へのリアクションなど、公的データから相手の関心を評価し、独自 AI エージェントで高意図リストを作成します。コールドメールと比べて LinkedIn の利点は「信頼度が高い」ことです。ビジネス設定で接続しやすく設計されているため、多くのオーディエンスは質の高い招待に対して受け入れやすいです。

欠点として、LinkedIn は世界で最も保護されたソーシャルネットワークであり、安全にアウトリーチを自動化するには多大な経験が必要です。それでも、自動化なしで使っても早期段階の B2B 創業者には優れたツールです。自身を出すだけで、数人の潜在顧客と話し合い、オファーを洗練させることが可能です。


コールはどうやって行うか?

ターゲット層とのコールを数件予約できれば、何かに乗り出したサインです。しかしそれだけで取引成立とは言えず、メールとコールの連続で実現します。

私自身、メールにはいつも慣れていますが、今年初めは電話に不安でした。オンライン B2B 販売の標準的なやり方を知らず、天気など軽いトークで「ラポール」を作ろうと試みましたが、不自然に感じられることが多かったです。また、どこまで営業的に話すべきかも不明でした。

時間が経つにつれ、最善のアプローチは「リアル」でいることだと気づきました。これが私の「セールスパーソナ」の発見へ繋がりました:少し内向的な自分で、知識豊富かつ正直に製品について語るだけです。そしてもちろん、質問をたくさん投げます!新しい相手と通話を開始する際のコツとして、ビジネス、業界、ICP などについて尋ねることが挙げられます。さまざまな分野の起業家と話すことで、個別のビジネスモデルや戦略、知らない事実(プライベートエクイティファームの財務構造から移民コンサルタントの経済学、屋根工事ビジネスまで)に触れられます。

ツール面では、Calendly のようなオンラインカレンダーを使い、見込み客が事前承認された時間帯でコール予約できるようにしました。これにより、日程調整の往復が減り、自動リマインド付きの呼び出しリンクが生成されます。また、AI トランスクリプションツールを試し、会議サマリーを作成して参加者がコールに集中できるようにしましたが、結局は要点が長く不適切な詳細ばかりだったため機能しませんでした。代わりに A4 紙にメモを書き留め、通話後に手入力で CRM に取り込みます。


営業はリアルワールドのフィードバックループ

「テクノロジー好きな人はコードを書く方が好きだ」というステレオタイプは真実ですが、私も日々その壁を乗り越えています。過去12か月で厚い皮膚を身につけ、拒絶を単なるデータポイントとして受け止めるようになりました。

営業を続ける最大の動機は、市場から直接フィードバックを得られる力に感謝していることです。これは私が知っている中で最も高速なビジネス最適化ループです:人と話し、彼らの問題解決に努めれば、その結果として金銭的価値が生まれます。

ご覧いただきありがとうございました。お役に立てたなら幸いです!ご意見や質問があれば、fd@fabiandietrich.com までメールでどうぞ。同じ志を持つ方と繋がるのはいつでも歓迎です :)

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## Japanese Translation: --- ## Summary Pythonで実装されたオープンソースScheme実装「Bob」は、15周年を記念してネイティブWASMバイナリを生成するWebAssembly(WASM)コンパイラを追加しました。新しい `WasmCompiler` は解析済みのScheme式を直接WASMテキストに変換し、その後 wasm‑tools スイートでコンパイルされ、Node.js経由で実行されます。 コンパイラの核心は、Schemeプリミティブを実装する約1,000行のWASMコードから成ります: - **オブジェクト表現** – SchemeオブジェクトはWASM GC型にマッピングされます: - `$PAIR` 構造体は `car` と `cdr` を `(ref null eq)` 参照として保持します。 - `$BOOL` 構造体は単一の `i32`(0 = false、非ゼロ = true)を保持します。 - `$SYMBOL` 構造体は線形メモリ内でオフセットと長さを表す2つの `i32` を保存します。 - **数値** – 整数値は `i31` 型を使用してボックス化されていない整数を直接参照します。 - **シンボル** – シンボルは線形メモリに固定オフセット(例: `(data (i32.const 2048) "foo")`)で発行され、アドレス/長さペアで参照されます。 - **組み込み関数** – `write` 関数はWASMテキスト内で直接実装され、ホスト関数として `write_char` と `write_i32` の2つだけをインポートします。 Bobはすでにインタープリタ、コンパイラ、VM、およびカスタムマーク・アンド・スウィープGCを備えたC++ VMを提供しています。追加されたコンパイラは今後さらに進化する予定ですが、現在のwasmtime用Pythonバインディングは2023年10月に仕様に組み込まれたWASM GC提案をまだサポートしていないため、SchemeをWebAssembly上で完全にガベージコレクション実行することが制限されています。 それでもユーザーは今やSchemeを直接WebAssemblyとして実行できるようになり、クロスプラットフォームのデプロイメントとJavaScript/Node.js環境とのより緊密な統合の可能性が開かれます。

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**CSS の光学的錯覚**

## Japanese Translation: (すべての主要なポイントを統合したもの) > 記事は、マウスホバーに応じて反応するインタラクティブな CSS ベースの錯視デモの CodePen ギャラリーを提示しています。 > 各デモは、Poggendorff の歪んだ線(傾いた 2 つのグラデーションと `::before`/`::after` を使用)、誘導グラデーション効果、Cornsweet & White の色コントラストトリック(黒白格子に `mix-blend-mode` を適用)、リングおよびチェッカーボードパターン、重なり合う線の色球体、曲率盲点、Café Wall イルлю(3 本のグラデーションで平行線を斜めにする)、ペノース三角形やエビングハウス円、カニッツァ四角形など、古典的な視覚現象を示しています。 > ギャラリーには、エビングハウス錯視のアニメーション版、回転する「タワー」、色のファン、逆スピーク、モーションバインディング、メンツラインズ、ウォッリングカラーなども含まれ、ドット線の動きやコントラスト非同期、息を吸う四角形、トロックラー消失といった静的に動きを示唆するパターンも掲載されています。 > すべての効果は CSS グラデーション、疑似要素、`mix-blend-mode`、およびキーフレームアニメーションで実現され、微妙な背景やホバー変更がどれほど印象的な視覚トリックを生み出せるかを示しています。 > コレクションは Patrick Pester の「35 optical…」リストと Michael Bach の「154 Visual Phenomena & Optical Illusions」に触発されています。 > Medium と DEV に公開されており、著者は将来の追加や改良の可能性について読者にコメントを残すよう呼びかけています。 *この改訂された要約は、すべての主要なポイントを完全に反映し、推測を加えず、明確で簡潔に保っています。*