- Go-To-Market（GTM）エンジニアは、営業およびマーケティングのプロセスにおける摩擦点を特定し、自動化された1対多数の実験を通じてそれを取り除く技術・自動化の専門家として注目されている
- しかし、GTMエンジニアの採用はまだ初期段階にあり、2025年6〜8月時点では求人が少なく、多くの企業は採用よりもエージェンシーへのアウトソーシングを好んでいる
- 採用時には、役割全般にわたってAIと自動化技術が求められ、システム思考、GTM技術、データ駆動の問題解決、マーケティング能力、コミュニケーションスキルを備えた複合的人材が必要で、元起業家の経歴が好まれる
- 優秀な人材を直接採用するのは非常に難しいため、代わりに既存社員の再配置や、AI・自動化の能力をGTMチーム全体に広げる方法が現実的な代替案として浮上している
- 最終的にこの職種はRevOps・RevTechと融合しながら発展する可能性が高く、これは企業のGTM戦略が変化する方向を示す重要なシグナルである
GTMエンジニアとは何か
- GTMエンジニアは、GTM Ops、Growth Ops、RevOps Engineerなどさまざまな名称で呼ばれ、営業・マーケティングファネルで発生するICPターゲティング、コンバージョン率、CACの問題を自動化で解決する役割である
- プロダクト主導型成長（Product-led growth）ではなく、営業主導型・営業支援型ファネルに合わせて成長を支援するポジションである
- Ops職種と似ているが、成果連動型のインセンティブ構造が含まれる場合が多い
GTMエンジニアリングの登場
- GTMエンジニアは、GTM Ops、Growth Ops、AI Ops、RevOps Engineer、Lead to Opportunity Systems Engineerなど、さまざまな名前で呼ばれている
- この役割は、GTMの課題を解決するために技術と自動化を活用し、営業・マーケティングファネルで発生する購買ジャーニー（ICPターゲティング、パイプライン、コンバージョン率、CACなど）の摩擦点を特定し、自動化実験でそれを取り除く
- プロダクト主導型成長（Product-led growth）ではなく、営業主導型・営業支援型ファネルに合わせて成長を支援するポジション
- 結果に連動したインセンティブ構造を持つ
- しかし、GTMエンジニアはまだ実際に出会った例が少なく、求人も限定的である
- 2025年6〜8月時点で、過去1か月に45件、3か月で128件のGTMエンジニア求人が見つかっており、2024年の月10件未満と比べれば増加しているが、LinkedInの投稿数よりは少ない
- Sumbleのデータによれば、GTMエンジニア求人はRevTech/MarTech求人5件につき1件、RevOps 14件につき1件、SalesOps 35件につき1件、SDR 92件につき1件の水準である
- Google Trendsでも、AIエンジニア、プロンプトエンジニア、自動化エンジニアのようなAIネイティブ職種に比べて関心度が著しく低い
1. 企業はGTMエンジニアリングのアウトソーシングを好む
- 創業者やGTMリーダーと話してみると、GTMエンジニアリングへの好奇心はある
- GTMプレイの自動化 や、より精緻なターゲティングのための創造的な意図シグナルの発掘を望んでいる
- しかし、ROIが不確かな未検証の役割にフルタイム採用を行うことには慎重である
- GTMエンジニアリングが効果的かどうか、どう採用すべきか、候補者にどんな資質が必要か、組織内でどこに位置づけるべきかが不明確である
- 最も抵抗の少ない道は、エージェンシーへのアウトソーシングである
- GTMエンジニアという肩書の45%は実際にはエージェンシーやコンサルタントであり、Clay Partner Directoryだけでも120件以上掲載されている
- ただし、エージェンシー間で品質・スピード・コスト効率の差が大きいため、検証プロセスが必要である
2. 上位1%のGTMエンジニア採用は難しい
- GTMエンジニアという肩書は18か月前から一般化し始めたため、他社から優秀なGTMエンジニアを引き抜くのはほぼ不可能である
- つまり採用マネージャーは、GTMエンジニアと呼ばれていなくても、正しいスキルと経験を持つ候補者を創造的にソーシングする必要がある
- 必要なスキルは、システム思考ができる人、GTM技術と自動化の専門家、マーケティングに強い人、データ駆動の問題解決者、説得力のあるコミュニケーターを混ぜ合わせたフランケンシュタインのような存在である
- こうしたスキルは、RevOpsやRevTechなど既存の役割にきれいには対応しない
- 経験上、採用マネージャーは技術スキル、GTMの洞察、曖昧な問題を解く力を兼ね備えた起業経験者を求める
- しかし、OpenAIのような会社でなければ採用は容易ではない
- SeedからSeries Bのスタートアップでは、ビジネス文脈と十分なシステム知識を持つ社内人材を異動させる形から始める方がよい
- 彼らはプロダクト、グロース、オペレーション、さらにはChief of Staff的な役割も担える（また、外部エージェンシーの管理から始めることもできる）
3. GTMの各役割全体でAIと自動化スキルが求められる
- 問いはこうだ。「専任のGTMエンジニアが必要なのか、それともGTM組織全体がAIと自動化技術を使いこなせるべきなのか？」
- 現在の賭けは、AI再教育とAIネイティブなGTM人材の採用にある
- 過去2年間で、AIスキルを求めるテクニカルGTMの求人は14倍に増加した
- 強力なAI機能は、コーディングや特殊な技術を以前ほど必要としなくなっている
- 今では非エンジニアでも複雑なソフトウェアプロジェクトをバイブコーディングできる
- データ主導のGTMプレイを実行するのに、なぜソフトウェアエンジニアが必要なのか？
- ツールへのアクセスが容易になるにつれ、ユニコーン人材を採用して変革を主導してもらうよりも、既存チームメンバーがGTMエンジニアリング業務を行えるよう支援する方が、より効率的かつ強力である
- ただし、RevTechシステム全体の設定、管理、アーキテクチャを扱う担当者は依然として必要である
4. GTMエンジニアリングのRevOps/RevTech融合の見通し
- 継続的な影響を与えるには、GTMエンジニアリングのプレイがより大きな全体像に沿っていなければならない
- (a) GTM組織の最重要優先事項
- (b) 既存の技術スタックとツールがどのように連携するか
- (c) 部門横断イニシアチブをどう主導するか
- より広く見れば、すでにこの大きな全体像を担う2つの役割がある：RevOpsとRevTech
- どちらも、AIと自動化スキル、部門横断の問題解決、Clayのような次世代ツールの経験をますます求められている
- GTMエンジニアリングとRevOps/RevTechの主な違いは、自動化されたGTMプレイに関するメトリクスを持ち、それに応じた報酬があるかどうかである
- これらのメトリクスは、自動アウトバウンド、リードナーチャリング、ABM向けのパーソナライズド・ランディングページなどの施策と連動しうる
- RevOps/RevTechがシステムと成果の両方を同時に持つのは難しい
- 今後は2つの方向に進化すると見られる
- 1. RevOpsとGTMエンジニアリングが1つの傘の下で収束し、RevOpsの役割が強化される
- 2. あるいは、RevOpsが、すでにRevOpsを担っているチーム、すなわちマーケティングやSDR/BDRリーダーたちのシステムパートナーになる
- 正直に言えば、最高のRevOpsチームは常にGTMエンジニアのように振る舞ってきた
- しかし、それは注目を集めてこなかったし、その効果を十分に発揮できるほどの人員やリソースもたいてい不足していた
結論と提言
- GTMエンジニアはまだ有望だが初期段階の職種であり、オンラインでの関心の高さに比べて実際の採用は少ない
- しかし、GTMエンジニアリングをめぐる議論は、GTMがどこへ向かっているかを示している
- 2025年のGTMは、豊富なデータ、可能な限りの自動化への関心、次世代ツーリングへの関心、そしてより速い反復サイクルを求める
- GTMエンジニアを採用する前に、次を勧める
- 特定のユースケースで価値を証明するために、エージェンシーやコンサルタントから始める
- ビジネス文脈を理解し、システム知識を持つ社内人材を再配置する
- 既存のGTMチームをAI・自動化ツールで再教育する
- 優れたRevOps（またはRevTech）責任者を採用し、チームに十分なリソースを与える
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