ゲーム事業戦略コンサルタント ・カイオスの求人情報

ポジション概要
??さまざまなサービスをまとめて対応している
「CSシェアードチーム」の管理者（SV） を募集します！
チームには “オペレーター（OP）” と “管理者（SV）” が在籍しており、
今回あなたにお任せしたいのは メンバーを支えながら複数クライアントを担当するSVポジション です。
最初に担当いただく業務は、難易度が低めの動画配信サービスのメールサポート。
研修が手厚いため、管理者未経験・オフィスワーク未経験でも安心してスタートできます！
今回募集：管理者（SV）のお仕事
チームの品質と働きやすさをつくる“まとめ役”のポジション。
オペレーターのサポートやクライアントとのやり取りなど、幅広い業務を担います。
＜主な業務＞
・シフト作成・人員調整
・メンバーの労務面談・日々のフォロー
・OPが作成したメールの査読
・エスカレーション対応（社内／クライアント）
・業務フローの改善提案
・クライアントへのレポート作成・定例会参加
・問い合わせ件数の管理・品質管理
・チームの安定稼働に向けた諸対応
「人の成長を見るのが好き」「チーム運営に関わりたい」方にぴったり！
??【オペレーター（OP）のお仕事】※SVも一部対応あり
利用者から届くメール・電話の問い合わせに対応します。
＜対応方法＞
① 利用者の状況を確認
② テンプレートを選択
③ 内容に応じて文面を調整
④ メール送信
（電話対応も一部あり）
★比率：電話 50％ / メール 50％
??働き方・チーム体制
・勤務時間：9:00～18:00 / 9:30～18:30 / 10:00～19:00
・土日祝を含むシフト制
・希望休の取得OK！
・チーム人数：13名
・管理者1名あたりの担当オペレーターは5～6名
・平均年齢：30代前半／男女比半々
・雰囲気：和気あいあいと落ち着いた環境
??充実の教育体制
未経験でも管理者として成長できるよう研修が整っています！
・2週間：クライアント別の座学・操作研修（OPと同内容）
・2週間：OJT（実務サポートしながら習得）
・1クライアントにつき約1ヶ月で習得
・最終的には 3～4クライアント を並行して担当
└チーム全体でフォローする文化が根づいている職場です！
??この仕事の魅力・やりがい
・複数サービスに関わり、幅広い経験が積める
・研修充実＆チームフォロー手厚く、未経験でも安心
・改善提案や仕組みづくりなど、「裁量」を持って働ける
・シフト制でも休みの融通がききやすい
・北九州で長期的にキャリアアップ可能（転勤なし）
人材要件
【必須】
・コミュニケーションを取ることが好きな方
・Excelの基本操作（SUM関数レベルでOK）
・PCの基本スキル
・何かしらのリーダー経験（業種不問）
└アルバイトリーダー・副店長なども歓迎！
【歓迎】
・SV経験者
・カスタマーサポート経験者
BPOとは？
BPO（Business Process Outsourcing）とは、企業が業務の一部を専門の会社に外部委託することを指します。
企業はすべての業務を自社で行うのではなく、専門の外部企業に任せることで、業務の効率化やコスト削減を実現できます。
【BPOの具体例】
? カスタマーサポート業務（問い合わせ対応）企業の代わりに、商品やサービスに関する問い合わせ対応を行う業務です。
? モニタリング業務（監視・チェック業務）システムやサービスの運用を24時間監視し、問題が発生した際に対応する業務です。
? 審査・チェック業務（品質管理・ルール遵守の確認）
企業が提供するサービスや、ユーザーが登録した情報が適正かどうかを審査する業務です。

業務内容
NewsPicks編集部の記者/編集者として、オリジナルコンテンツの企画・取材・執筆・編集業務の主導から実行までを担っていただきます。
※オリジナルコンテンツの一例
『NPレポート』
『週刊ジョーホー番組』
『2026年 バカ化する世界』
『自動運転ウォーズ』
NewsPicksの編集方針
AIによる情報の整理・要約が当たり前になった時代に、NewsPicksがこだわるのは一次情報の取材です。現場に行き、人間から直接話を聞き、まだ言語化されていない事実や構造を掘り起こす??これを「UNCOVERED」と呼んでいます。
表現手法は記事・動画・インフォグラフィックと多様で、記者はデザイナーや動画ディレクターと対等に連携しながらコンテンツを作ります。約1000万人の会員に向けて、自分が企画・編集したコンテンツを届けることができます。
募集背景
記者経験の有無を問わず、経済・ビジネスへの高い関心と知的探究心を持つ人材を募集します。入社後はチームでサポートし、実務を通じてNewsPicksの記者として成長していただきます。
必須要件
経済・ビジネス・社会の動きに高い関心を持ち、自分なりの視点で物事を捉える習慣がある
気になったことを自分で調べ、自分の言葉で整理・表現できる
現場に足を運ぶことをいとわない
東京都内に日常的に出勤可能な方（取材拠点が東京にあるため）
歓迎要件
経済・ビジネス・テクノロジー・キャリア等に関する知識・関心がある
企業分析・財務分析・マクロ経済分析・データ分析に抵抗がない
AIツールを日常的に活用している
note・SNS等で自分の言葉で継続的に発信している
NewsPicksを日常的に利用している/コメント欄で積極的に意見を発信している
日常会話以上の英語力がある（TOEIC750目安）
求める人物像
記者経験・編集経験は不問です。以下のような方を想定しています。
経済を中心とした日本・世界の動きに対して自分なりの「問い/課題意識」を持っている
今の仕事の中で、経済・ビジネスの現場を自分の目で見て伝えることへの関心が高まっている
構造を読む力・論点を整理する力はあるが、それを表現する場所を持てていない
既存のキャリアの延長ではなく、ジャーナリズムの領域で自分の可能性を試したい
※ご参考※
▼【年頭ご挨拶】NewsPicksが2026年に伝えたいこと
https://newspicks.com/news/15769483/body/
▼【中途採用開始】NewsPicks人気コンテンツのつくり方
https://newspicks.com/news/14979071/
▼NewsPicks編集長 佐藤留美について - 【ご報告】NewsPicks編集長に、就任しました
https://newspicks.com/news/8979717/
▼新しい視点を集めて、経済の未来をひらく。NewsPicks 新経営チームが始動
https://www.uzabase.com/jp/journal/250107-np-new-board/

事業内容
AIと経済学の技術を組み合わせて、商品価格・顧客値引価格を最適化する「価格エージェント」を提供しています。
昨今、原材料費や人件費の高騰により、多くの企業が商品の価格改定を迫られています。 また商品バリエーションや顧客ニーズが多様化している現在、従来の経験や感覚だけに頼った価格設定は難しくなっています。
実際に値上げ、値下げすべき商品の選定が難しいという問題や、 顧客属性や購買履歴を考慮せずに一律で値引きを行った結果、予算効率が著しく低下するという問題が顕在化しています。上記問題を解決するために「価格エージェント」を立ち上げました。
サイバーエージェントが持つAI技術と経済学分析手法の知見、それらをビジネスに応用してきた実績を活かし、「商品ごとの価格最適化」と「顧客ごとの値引価格（クーポン等）最適化」の2つのアプローチを実現し、企業が抱える価格問題を解決します。
商品ごとの価格最適化では、経済学のモデル分析と因果推論の手法を用いて、価格変化の効果分析を行い、値上げ、値下げすべき商品を特定し、その分析をクライアントに提供しています。 因果推論・機械学習・経済学モデルを統合し、企業の価格戦略を高度化するための技術開発を行っています。
顧客ごとの値引価格（クーポン等）最適化では、クーポン配信施策における「効いていない配信」の無駄を因果推論の手法で可視化し、効果的な配信戦略を構築し、クライアントに提供します。全ユーザへの配信が主流のなか、アップセル・クロスセルに寄与するターゲットを抽出する仕組みづくりを行います。クライアントの持つ購買データに対して因果推論・機械学習を応用し、マーケティング施策の費用対効果を直接高めています。
すでに本サービスは、大手アパレルチェーン・ドラッグストア・ファストフード・ECブランドなど、さまざまな業界で導入が進んでいます。案件の中には、A/Bテストで既存のクーポン配布方法と比較した際に、売上を維持しながらクーポン原資を最大70%削減できているものもあります。
本ポジションの役割
・ビジネス要件/KPIに沿って課題を定義し、解決策と評価指標を設計
・その解決策を検証する新機能のアルゴリズムを開発→実装→オフライン/オンラインで検証
本ポジションの魅力
AIと経済学の組み合わせは世界的にも新しい技術です。よって、ビジネスの状況を理解し、それに対応させるようにさまざまな創意工夫を凝らしていく必要があります。
そのためにAI・機械学習や因果推論などの理論的知識を持ちつつ、それを実際のビジネス現場課題に対してリアルなデータを活用して解決し、ビジネス成果に直結させることに興味がある方はぜひ検討いただきたいです。
単なる技術的興味にとどまらず、分析やモデルの成果を経営インパクト（売上改善・コスト削減）にまでつなげる意識を持っていることが重要になります。
そして課題発見や解決策の立案を能動的に進め、主体性と柔軟性を併せ持つ方におすすめです。
※入社時に因果推論の実務経験・知見は必要ございません。（入社後にキャッチアップいただける環境があります。）
必須スキル
Pythonによるデータ分析・モデリング・可視化の経験
事業・ビジネスを理解した上で、分析・提案ができること
歓迎スキル
顧客折衝経験
統計・因果推論・機械学習の知識
データ分析にもとづいたアルゴリズムの改善提案
機械学習アルゴリズムの実装経験
事業課題にあった論文の調査やその論文を読解して再現出来る
事業課題に対して経済学の切り口からアプローチができること
求める人物像
クライアント企業の要望、要件を踏まえて社内外の方々と円滑な連携をしながら適切な解決策を提示できる方
実務適用における課題と解決に興味のある方
小売・マーケティング領域への興味のある方
因果推論・機械学習の知識を活用し、分析、モデル開発を通して大きな経営インパクトを与えたい方
Embedding・因果推論・機械学習・社会科学的な手法の事業化・プロダクト化・実務適用における課題と解決に興味のある方
研究者と協業し最新の知見を取り入れ、事業に応用することに興味のある方
チームの雰囲気
データサイエンティストが主体的に技術選定・設計に関わりながら、プロダクト価値を最大化することを重視しています。
メンバー同士の距離が近く、技術的な議論も活発で、役職や職種を問わず、フラットかつオープンなコミュニケーションが根付いています。
常に最先端の技術開発を行うため、東京大学、神戸大学、早稲田大学、慶応大学の経済学の教授陣を含めたR&D定例MTGが週次で開催されています。