【PIGG PARTY】UI/UXデザイナー・サイバーエージェントグループの求人情報

事業内容
AIと経済学を組み合わせ、企業の商品価格・クーポン配信を最適化するプロダクト 「価格エージェント」 を開発・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、「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つのアプローチで企業の価格戦略を高度化するサービスです。
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ブランドなど幅広い業界で導入が進んでおり、A/Bテストでは売上を維持しながらクーポン原資を最大70%削減した実績もあります。
ミッション
クライアントの経営課題に正面から向き合い、顧客折衝・要件定義から分析実行・示唆出しまで、案件全体を牽引して成果に着地させることが本ポジションのミッションです。既存の分析モデルを最大限活用しながら、高度な実装が必要な場面ではデータサイエンティスト・リサーチサイエンティストと協働し、プロジェクトを前に進める推進力が求められます。
本ポジションの役割
価格エージェントのプロジェクト全体を推進するアナリティクスコンサルタントを募集します。 特にPhase 1・3を主戦場とし、クライアントと社内チームの橋渡し役として案件を成果に結びつけることに責任を持っていただきます。
PHASE 1｜要件定義・課題設計（主担当）
クライアントの経営課題（原資削減・売上向上等）をヒアリングし、分析で解くべき問題を定義する
使用データ・システム連携・スコープ・期間を整理し、KPIと評価指標を設計する
提案資料の分析パート（効果試算・ケイパビリティ説明）を作成し、営業アポイントに同席する
PHASE 2｜モデル開発（協働）
既存の価格・クーポン最適化モデルを活用し、案件に応じた分析を実行する
高度なアルゴリズム開発・チューニングはスペシャリストと役割分担しながら推進する
PHASE 3｜オフライン/オンライン検証（主担当）
シミュレーション結果・A/Bテスト設計をスペシャリストと連携しながら推進する
検証結果をクライアントにわかりやすくレポーティングし、示唆・ネクストアクションを提示する
クライアントとのコミュニケーションを主導し、モデル改善サイクルを回す
PHASE 4｜プロダクト化・横展開（協働）
案件を通じて得た知見・ベストプラクティスを社内に蓄積・横展開する
新たなクライアント課題の発掘や提案に向けた営業支援にも積極的に関わる
プロジェクトの進め方：
1案件あたり1～2名がアサインされ、エンジニア・ビジネスメンバーと密に連携しながら進行します。コンサルタントがプロジェクト全体の進行とクライアントコミュニケーションを主導し、技術的な深化はスペシャリストが担う役割分担です。
本ポジションの魅力
?? クライアントの経営に直結する意思決定を主導
大手アパレル・ドラッグストア・ファストフードなど多様な業界のクライアントに対し、価格戦略という経営の根幹に関わる課題解決を自ら推進できます。数字で見える成果（クーポン原資最大70%削減等）にPMとして携われます。
?? 最先端の「AI × 経済学」技術をビジネスに活かす
因果推論・機械学習の最先端成果をプロダクトとして活用し、クライアントに届けることができます。技術の中身を理解しながら、ビジネス価値に翻訳する力が磨かれます。
?? トップクラスの研究者・スペシャリストとの協働
東京大学・神戸大学・早稲田大学・慶應大学の経済学教授陣とのR&D定例MTGに参加する機会もあります。スペシャリストとの協働を通じて、分析の深い知識も継続的に吸収できる環境です。
?? プロジェクトを自分ごととして動かす経験
要件定義からクライアントへの最終報告まで、一気通貫で案件に責任を持てるポジションです。「分析して渡すだけ」でなく、成果着地まで関わり切ることで、PM・コンサルタントとしての地力が鍛えられます。
必須スキル
Pythonによるデータ分析の実務経験（目安：2年以上）
SQLを用いたデータ抽出・加工の経験
事業・ビジネスの背景を理解した上で、分析設計・提案ができること
クライアントや社内関係者と円滑にコミュニケーションを取りながらプロジェクトを推進できること
歓迎スキル
統計学・因果推論・機械学習に関する基礎的な知識
A/Bテストの設計・実施・効果検証の経験
クライアント折衝・分析結果のプレゼンテーション経験
データ分析プロジェクトのPM・リード経験
経済学の知見を用いたデータ分析・モデリングの経験
求める人物像
クライアントの課題を自分ごととして捉え、成果着地まで責任を持って推進できる方
分析・技術の知見を持ちながら、それをビジネス価値に翻訳してクライアントに届けられる方
スペシャリスト・エンジニア・ビジネスメンバーなど多様な職種と連携しながら、プロジェクトを前に進められる方
分析・モデルの成果を経営インパクト（売上改善・コスト削減）につなげる意識をお持ちの方
課題発見や解決策の立案を主体的に進められる方
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、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、役職・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たチームです。

部署概要
※配属先（予定）：サイバーエージェント アニメ&IP事業本部 MD局 プロダクトG

〇アニメ&IP事業本部とは？

IPビジネスの拡大を目指し、アニメ作品を中心とした企画プロデュースを行っています。
オリジナルアニメ開発やコミック原作のアニメ化をはじめ、「ABEMA」との連動企画や、広告・宣伝機能、人気 IPのグッズ制作・マーチャンダイジング機能など、グローバル市場を見据えた総合的な事業を展開しています。

〇MD局とは？

MD(マーチャンダイジング) 局では、アニメキャラクターやYouTuber/VTuberなどをはじめとする、人気IPとコラボした様々な商品の企画・販売を行っております。食玩、プライズ商品、くじの他、コスメやアパレルコラボ商品など、ファンのニーズに寄り添う幅広いIPグッズを展開しています。

業務内容
人気IPを活用した商品をはじめとする様々なアニメグッズ、イベントグッズの企画営業職をお任せいたします。

Z世代に人気のIPをはじめとする人気キャラクターグッズに携わって頂きます。

【具体的な業務】

IPの玩具菓子や雑貨、興行イベントのグッズの開発・企画
版元営業、プロジェクトマネージャー業務
書き下ろしイラストのディレクション。商品内容の決定
マーケティングや、流通戦略、予算管理　等

会社概要
1998年の創業以来インターネットを軸に事業を展開し、スマートフォン向けに多数のコミュニティサービスやゲームを提供しているサイバーエージェント。
メディア事業部は2004年にブログを中心とした「Ameba」をリリース。
アバターサービス「アメーバピグ」、「タップル」「CROSS ME」をはじめとするマッチングアプリ、 ビジネスパーソン向けWEBメディア「新R25」や新しい未来のテレビ「ABEMA」を開始するなど、インターネット産業の変化にあわせて様々なメディアサービスを提供しています。
2019年4月にリリースした「WINTICKET」は、株式会社サイバーエージェントの子会社で、競輪・オートレースのインターネット投票サービスを提供しています。
WINTICKETでは「競輪を若者の新たなエンタメへ」を中期にかけてのビジョンとして掲げ、業界イメージのリブランディングと新たなユーザー体験の提供を目指しています。
現在は、競輪業界No.1として業界を牽引する立場となりました。
これからも高いプロダクト品質と、それを支える技術で業界全体に革命を起こすべく、サービスグロースを一緒に推進してくれる仲間を募集しています！
ABEMA 会社説明資料は以下のリンクより全ページをご覧いただけます。
ABEMA 会社説明資料
業務内容
メディア事業の横軸組織であるData Science Center (DSC)に所属しながら、WINTICKETのビジネス課題解決に向けてコミットします。主に、プロダクトマネージャーやマーケティングチームといったビジネスサイドのメンバーと密に連携しながら、データサイエンスを用いた効果検証、施策立案、機能設計など事業成長につながる意思決定を推進する役割を担っています。また、事業やプロジェクトの状況によって、施策実行、機能開発、研究開発、事業全体のデータ利活用環境といったデータに関わる幅広い領域を担当しています。
新規ユーザーの獲得や既存顧客の投票最大化といったプロダクトの主要チームの一員として、データサイエンスの領域を牽引し、事業成長を加速させる主力データサイエンティストの役割を担当していただきます。
具体的な業務例1. 新規ユーザー獲得の効率化と競技理解の促進
WINTICKETは、「競輪を若者の新たなエンタメへ」を掲げ、新規ユーザーの獲得による市場拡大と事業成長を目指しています。ユーザーの獲得効率や新規登録後の利用状況を分析・予測し、効果的な獲得戦略に貢献しています。また、登録意向のあるユーザーの登録率を高めるため、登録導線の状態把握、課題発見、施策立案、A/Bテストの設計・実施を担当し事業改善に取り組んでいます。
他にも、競輪未経験の新規ユーザーがより競輪を楽しむための取り組みとして、的中確率の高いレースを予測し、提示する機能をリリースしました。これによって、的中体験に加えて、競輪が持つチーム戦のような競技性の理解を促進され、継続利用につながりました。この予測結果は、「ABEMA」の競輪・オートレースチャンネルのオリジナル番組「WINTICKET ミッドナイト競輪」内でも活用されています。
https://abema.tv/now-on-air/keirin-auto
その後、予測対象の拡張と精度改善をデータチーム主導で実施し、AI予想のアップデート施策につながりました。
https://www.winticket.jp/keirin/column/n4ugtMn1hWayiVERBqWQnC
具体的な業務例2. チェックイン施策のレバー決定支援
2024年にチェックイン機能がリリースされました。チェックイン機能は、チェックインキャンペーン対象のレースが開催されている競輪場に来訪することで利用でき、投票に使えるポイントが付与される機能です。
https://www.winticket.jp/keirin/column/tHMhLp78wN3epXm7Rp6gUE
チェックイン機能による来場者目標の達成のためのポイント決定を支援するため、実施計画の検討やアンケート設計を通した来場予測を担当しています。また、効率的な機能運用を実現するため、来場促進によるユーザー行動の変化や位置情報を用いた不正チェックインの判定・抑制にも取り組んでいます。
具体的な業務例3.競輪選手の体力計算ロジックの構築
2024年にリリースされた「WINLIVE」は、WINTICKETが競輪初心者に向けて競技理解の促進のために企画・開発したこれまでにない新たな映像体験です。主導権を得るためにレース中の隊列がダイナミックに変化する点が競輪の魅力となっている一方で、初心者には状況がわかりづらくなっている課題感に対して、体力という観点に着目して競技理解の促進を目指しています。
https://www.winticket.jp/keirin/column/winlive
この映像の実現のためには、競輪選手の体力がレース中にどのように変化していくかを計算する必要がありました。このとき使うことができたデータは選手の位置情報のデータで、自転車競技に関する研究を調査し、選手同士の位置関係から個々の選手に働く空気抵抗を計算するロジックを中心とした体力計算ロジックを構築しました。
競輪以外へのスポーツへの展開を見据えた動きもあり、スポーツデータサイエンスの分野に継続的に取り組んでいます。
その他の業務について
キャンペーン施策やリテンション施策の効果検証と最適化
過去の不正利用ユーザーの行動パターンからリスク判定する機能の検討・開発
アンケートデータを用いたユーザー観点でのサービス改善
各種施策のA/Bテストの設計・実施
ダッシュボードやBIツール活用環境の改善検討
事業全体のデータ利活用成熟度向上のための取り組み
といった様々なプロジェクトがあり、データチームからの提案で始まるプロジェクトも増えつつあります。
現在利用している主な環境、言語・ライブラリ、ツール
プログラミング言語: Python, R, SQL
インフラ: Google Cloud Platform (BigQuery、Vertex AIなど), Docker
開発支援ツール: GitHub, GitHub Copilot, VSCode, Cursor, ChatGPT Enterprise
BIツール: Tableau
チームの文化や体制、働く環境について
Data Science Center (DSC)、はメディア事業のデータ活用を促進する横軸組織で、40名程度のデータ職種のメンバーが所属しています。多くのメンバーがそれぞれの担当事業を持ち、事業のグロースをデータで推し進める役割を担っています。本ポジションでは、DSCに所属し、WINTICKETを担当するメンバーを募集しています。
WINTICKETの開発チームは70名程度で、そのうちエンジニアは40名程度になります。事業のグロースを推し進めるために高い主体性を持ち、それぞれの意見を持ち寄りながら、時には自身の職域を超えて開発に取り組んでいます。DSCからWINTICKETを担当するデータチームのメンバーも、開発チームの一員としてWINTICKETのカルチャーのもとで業務に取り組んでいます。
データチームの構成や雰囲気
WINTICKETのデータチームは現在8名で、5名のデータサイエンティスト、2名の機械学習エンジニア、1名のデータエンジニアが所属していて、メンバーの半数が3年目までの比較的若いチーム構成になっています。前述したように、横軸組織に所属しながらも、各メンバーが事業のグロースを推し進める主体性を持ち、WINTICKETの事業目標達成のためにコミットしています。
また、データチーム内でのレビューやDSCで行われている分析事例の共有会を通して、品質を高めると同時に他サービスでの知見を自身の担当事業に活かすような動きにもつながっています。
WINTICKETで働くデータチームのエンジニアの登壇資料
競輪選手の体力を視覚化するための物体認識とデータサイエンスの融合
https://cyberagent.connpass.com/event/319045/
新しい映像体験WINLIVE競輪選手の体力を可視化するテクノロジーとその裏側
https://cadc.cyberagent.co.jp/2024/sessions/winlive-sensing/
競輪の視聴体験を変えたWINLIVEの技術：「選手体力の可視化」で直面した課題とは
https://www.cyberagent.co.jp/way/list/detail/id=31308
求めるスキル・経験など
必須スキル
数学・統計学・経済学・データサイエンスいずれかの深い専門性
Python、Rなどを用いたデータ分析の実務経験（3年以上）
SQLを用いたデータ抽出・加工の経験
機械学習アルゴリズムの理解と実装経験（例：回帰分析、分類、クラスタリング）
ビジネス部門との連携経験と、分析結果の報告・提案能力
歓迎スキル
クラウドプラットフォーム（AWS、GCP、Azureなど）の実務経験
チームマネジメントやプロジェクトリーダーの経験
公営競技分野やスポーツ分野での実務経験
求められるマインド
高いオーナーシップと主体性を持ち、ビジネス課題の解決に取り組める方
新しい技術や手法、ドメイン知識に対して積極的にキャッチアップを行う姿勢を持つ方
「自身の職域へのこだわり」と「事業成果のための職域を超えた動き」が同居できる方
チームでの協働を重視し、他職種と円滑なコミュニケーションができる方

【業務内容】
・2D背景イラスト全般の制作
・アートディレクション業務

仕事内容
RGGスタジオで開発するタイトルのアセット、プロップを制作する業務です。イベントシーンのリアリティを追求した小物制作、及びゲーム中の武器や路上の車など多岐に渡りモデリング、テクスチャー、質感の制作していただきます。
採用要件
・コンシューマ向けハイエンドタイトル開発経験3年
・MAYAの使用経験あり
・フォトリアルグラフィックへ強い関心をお持ちの方
歓迎スキル
・UnrealEngineの使用経験あり
・Substance、Zbrushの使用経験あり
雇用形態
正社員
※スキルやご経験により、契約社員でのご提示となる場合がございます。

キャラクター（人物、クリーチャーなど）のモーション制作を担当していただきます。
作中のキャラクターの性格・感情や生き物感を表現し、息づかせる仕事です。

■具体例
・キャラクターやオブジェクトのアニメーション制作
その他、ご経験や適性に応じた業務を担当いただきます。
※セットアップ、リギングをご志望の場合はリギングアーティストよりエントリーをお願いいたします。

■職種紹介動画はこちら
https://careers.fromsoftware.jp/jp/job_introduction_video.html#mtnd