
スタートアップジョブズの「スタートアップ創業バイブル」
startupjobs
¥71,346
初級 / Platform Business, Business Plan, Financial Management
スタートアップ、IT、1人創業など創業者のためのバイブル。コア基本知識と実理的なノウハウを得ることができるでしょう:)
初級
Platform Business, Business Plan, Financial Management
一度売れるのは運ですが、繰り返し売れるのは戦略です。ほとんどのチームは行動データをすでに蓄積していながら、そこに問いを投げかけないために「買うはずの人」を逃しています。この講義は、市場を選び(ICP・セグメント)、価値を設計し(ポジショニング・価格)、データで繰り返し売れる構造を直接エンジニアリングする(PQL・トリガー・RevOps)全過程を一つの流れとして繋げます。 核心は「無条件に通用する公式」を暗記することではありません。会社・製品・顧客が変わっても転用可能なスキルと理論(経営科学・統計・経営学・マーケティングの応用)を実践を通じて鍛えます。GammaのSenior GTM Strategy Managerとして黒字ユニコーンのGTMを設計した経験や、Railwayなどの実際のPLG事例を「書き写すための答え」ではなく「理論を照らす鏡」として分解します。修了時点では、それらしい文書ではなく、実際に稼働するシステムが残ります。
4名 が受講中です。
難易度 入門
受講期間 1か月


自社製品・会社基準のGTMプレイブック(ICP・セグメント → 価値・価格 → モーション・ファネル → 指標体系)
動作する PQL スコアリング ノートブック (Python) — アップリフト分析でシグナルを選別し、'読み取り可能な線形スコア'を直接実装
イベントベースのトリガー・ルーティングワークフロー(CRM連携 + ICP×行動の二重条件)
売上測定ダッシュボード — MRRムーブメント・コホート・NRR・簡易予測
SQL・dbtで行動データをアカウント単位のシグナルにモデリングする実践能力
AIが作成したもっともらしい成果物から、誤り・偏向・ラベルリークを見つけ出し、矯正する判断力
様々な企業の価格プラン(Pricing Plan)戦略の原理および理論
そのまま会社に適用したり、GTMエンジニア/RevOpsポジションの応募用ポートフォリオとして活用できる成果物
あなたの会社の製品、昨年は売れましたか?売れたのであれば — それは運でしたか、それとも戦略でしたか?
知人のつてで売れたり、運良くメディアに取り上げられて売れたり、代表が自ら足を運んで売れたりもします。問題はその次です。2回目、3回目、100回目の販売が同じ構造で起きているか。それができなければ、それは売上ではなく単なるエピソードに過ぎません。
この講義はそのギャップを埋める職種 — GTM(Go-To-Market) — を教えます。市場を選び、価値を設計し、データで反復売上構造を直接エンジニアリングする — 設計4つ + エンジニアリング4つの、核心となる8つの講義です。
ほとんどの会社は、2つの病を患っています。
ビジョン病 — 売上なしに夢だけを売ること。会議室病 — 市場に出ず、内部討論ばかり繰り返すこと。どちらも「冷酷な市場検証」が欠けた場所で育ちます。
そして、より決定的な真実。データがないから売れないのではありません。データに問いを投げないから売れないのです。 PLG企業の約75%が、ユーザー行動データをすでに持っていながらリード評価に活用していません。油田はあるのに採掘をしていない状態です。この講義は、その繋がり — データと問いの間 — をあなた自身の力で直接結びつけます。
"この通りにすれば売上が上がります"と言う講義は詐欺です。
あなたの会社と隣の会社は製品が異なり、顧客が異なり、市場・タイミング・データがすべて異なります。これらすべてが異なるのに、無条件で通用する法則が存在する?論理的に成立し得ません。
したがって、この講義が教えるのは他人の結論を真似する公式ではなく、文脈が変わってもあなたが自ら設計し直すことができる転用可能な(transferable)スキルと理論です。学術的にGTMは4つの柱の上に成り立っています — 経営科学(意思決定・最適化・測定)、統計学(シグナル選別・アップリフト・実験・因果)、経営学(戦略・組織・価格・財務)、マーケティング(ポジショニング・セグメンテーション・チャネル)。
このカリキュラムに登場するすべての企業事例(Gamma・Railway・Coupang・Slack・Zoom・Figma・Remember・Lbox・Peloton・Samsung・WATCHA)は、「模倣すべき正解」ではなく「理論を照らす鏡」です。「Gammaのようにしよう」ではなく、Gammaがどのような思考法で自身のコンテキストに適用したのかを学び取ります。
一度は売れたものの「繰り返し売れる仕組み」を作れず、運に頼っている創業家・PM
ホワイトペーパーのダウンロード(MQL)ばかりが溜まり、コンバージョンに繋がっていないのに、肝心の行動データには一度も向き合ってこなかったマーケター・セールス・グロース担当者
市場に出ず、内部での議論やビジョンばかりを繰り返し、リリースのタイミングを逃しているチーム
AIで職務の境界が曖昧になっている今、市場分析・戦略・データ能力でGTM/RevOpsへ転換しようとしているPM
データはあるものの、「それで、誰にいつ売るのか」に繋げられないデータ・分析職種
特にPMなら:AIが仕様書・プロトタイピング・ユーザーストーリーを代行する今、あなたの次の堀(競争優位性)は市場分析・ファイナンシャル・戦略的スイッチングです。その3つを持つ人が進める最も自然な次のステップがGTMです。テックのバックグラウンドは、なくても大丈夫です。
文書ではなく動作するシステム4種セットです。そのまま会社に適用したり、GTMエンジニア・RevOpsポジションの応募ポートフォリオとして活用したりできます。
GTMプレイブック — ICP・セグメント → 価値・価格 → モーション・ファネル → 指標体系
PQLスコアリングノートブック (Python) — どのユーザーが法人顧客になるかをスコアリングする、実際に動作するコード
イベントトリガー・ルーティングワークフロー — スコアに応じて自動メッセージを送信し、セールスへ引き継ぐ自動化
売上測定ダッシュボード — MRR・コホート・NRRで継続収益を測定
「講義を受けました」ではなく「私が作ったシステムです」と言えるようになります。自社のデータがない場合は、講義用サンプルPLG SaaSである「OZ Deploy」を使用して同様に進めます。
① AIを使うことを前提に設計しました。 AIが5分もあればそれらしいICPを吐き出す時代に、成果物を採点することは「コピペ能力」を採点することと同じです。そのため、評価の軸を成果物 → プロセス・判断・検証へと移しました。核心となる問いは一つです。
"AIが出したもっともらしい回答の中で、あなたは何が間違っているか気づいたか?そして、なぜそのように修正したのか?"
② AIの使用を禁止しません。隠すことを禁止します。 すべての課題は「AI協業ログ」(プロンプト・元の回答・修正箇所・理由)と共に提出します。AIの結果を無批判に提出すれば減点、エラー・偏向・ラベルリークを見つけて修正すれば高得点。正直なログこそが、あなたの学習データです。
③ 「エラー混入試験」で真の実力を判定します。 もっともらしいが間違っているGTMの成果物をお渡しするので、何がなぜ間違っているのかを理論的に見つけ出さなければなりません。AIは自らの間違いをうまく見つけられません。ここで人間の判断力が試されます。
④ 韓国は今「GTM先取り市場」です。米国カリフォルニア・ニューヨークにはGTMポジションが数百〜数千ありますが、ソウルは片手で数えるほどです。問題は同じように存在するのに職種がない状態 —— これが先取りの機会でなくて何でしょうか。(ちなみに、グローバルなGTMの年収下限は約$320K、ヘッド級は~$400K水準です。)
最初にオリエンテーション、最後に総合・キャップストーンがあり、その間を8つの核心講義が埋めます。
オリエンテーション — この講義の活用法:運 vs 戦略、AI評価原則、キャップストーンの案内
🧭 PART 1 — GTM設計 (講義 1–4): "何を誰にいくらでどのように売るか"を確定
講義 1. GTMとは何か — 職務・スコープ・組織。Who・What・How・WhenはGTM、Where・Whyではない。RACI、ビジョン病・会議室病
講義 2. 市場と顧客 — ICP・顧客レイヤリング・JTBD。3Fの罠、「なかった時にどう解決したか」
講義 3. 価値・ポジショニング・価格 — 価格が先・PMFはその後、WTP推定、市場支配 → 価格の自由度
講義 4. GTM モーション・ファネル・指標 — PLG/SLG/PLS の選択、MRR・ARR vs MAU・ダウンロードの罠
🛠️ PART 2 — GTMエンジニアリング & RevOps (講義 5–8): 戦略を作動するシステムへ
講義 5. データスタック・モデリング — SQL・dbtで行動をアカウント単位のシグナルに。「油田はあるのに採掘をしていない」
講義 6. シグナルの科学:アップリフト・ラベルリーク・PQL (このプロセスの核心) — 解釈可能な線形スコアがなぜ複雑なMLに勝るのか
講義 7. トリガー・自動化・ハンドオフ — ドリップ → イベントトリガー、ICP×行動の二重条件、開封率 27%→50〜70%の構造
講義 8. Revenue 運営・成長・実験 — MRR ムーブメント・コホート・NRR・A/B 因果推論
🎯 総合・キャップストーン — 製品なしでの検証、グローバル拡張(1次方程式の韓国 vs N次方程式)、キャップストーン発表 + ピアレビュー
VODなので順序は自由です。ただし、依存関係は守ってください。講義6は講義5のデータを、講義7は講義6のスコアを前提としています。すべての講義は映像+資料パッケージ(概念ハンドアウト・テンプレート・ノートブック・事例解説・評価セット)+評価の3点セットで完結します。目標は、すべての受講生をスキル習得第3段階(矯正)以上に引き上げること。第2段階(適用)はすでにAIがやってくれるからです。
理論だけを掘り下げる人ではなく、自ら韓国市場に製品を定着させ、シリコンバレー企業のGTMを設計した経験を持つ人物です。
Notion(ノーション)コリア 韓国ローンチ・コミュニティ総括(2017年〜、5年以上) — 製品を市場に定着させるGTMの本質を現場で
Gamma Senior GTM Strategy Manager — シリコンバレー製品の新規機能リリース・市場拡大戦略・プレイブック設計
カカオブレイン(AI)・ネクソン(ゲーム)・ハンファ生命(金融)・レキットベンキーザー(消費財) — 多様な市場を渡り歩き「流れを読む能力」を蓄積
現)世宗大学兼任教授(ビジネスアナリティクス・経営データ管理)、OBFシニアリードコンサルタント
高麗大学 技術経営修士・MBA / Notion書籍・AI論文(HEMA)執筆
一言で言えば:"ノイズではなく、シグナルを作る。" 膨大なデータの中から本物のシグナルを選び出すこと — それが私の仕事のスタイルであり、このコース(講義6、シグナルの科学)で教える内容です。
前提知識 — スプレッドシートの基本(必須) / SQL SELECT·JOIN·GROUP BY(推奨、ウォーミングアップ提供) / Pythonの基礎(推奨、ノートブックテンプレート提供) / 統計は講義内で必要な分だけ。
ツールスタック — BigQuery·PostgreSQL / dbt / Python·Hex / PostHog·Amplitude / HubSpot·Salesforce / Customer.io·n8n·Clay。実習はサンプルデータセット「OZ Deploy」で進行、自社のデータに代替可能。
次のような方にはおすすめしません — 「この通りにやればいいだけの正解の公式」を求めている方。この講義は答えではなく、自ら答えを設計するスキル(Skill)を提供します。
文書ではなく回るシステムを手にすることになります。そして、韓国でまだ空いているそのポジション — 第1世代GTMとしてスタートラインに立ちます。
一度売れるのは運です。繰り返されるのは、これから学ぶ戦略です。
学習対象は
誰でしょう?
一度は売れたものの、「繰り返し売れる仕組み」を作れず運任せになっている創業者・PM
ホワイトペーパーのダウンロード(MQL)ばかりが溜まって転換に繋がらないのに、肝心の行動データには一度も問いを投げたことのないマーケター・セールス・グロース
市場に出ず、内部での議論やビジョンばかりを繰り返して(会議室病・ビジョン病)、リリースのタイミングを逃すチーム
AIによって職務の境界が曖昧になりつつある今、市場分析・戦略・データの実績を武器にGTM/RevOpsへの転換を目指すPM
データはあるが、「それで誰にいつ売るか」に繋げられないデータ・分析職種
製品・サービスは作ったものの、どうやって売ればいいかわからないビルダー
前提知識、
必要でしょうか?
スプレッドシートの基本(ピボット・関数)
SQL SELECT/JOIN/GROUP BY の経験(ウォーミングアップ資料提供)
Python基礎文法
人工知能サービス(ChatGPT/Claude/Geminiなど、何でも構いません)を使用するという前提で進めます。
全体
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