【ゲーム部門】＜コンシューマ＞国内&アジア、グローバルセールス推進・マーベラスの求人情報

■当社が企画制作・出資するアニメ作品の音楽プロデューサー／音楽原盤制作ディレクター

（例）
・アーティスト・アニメ関連アーティスト・声優等のプロデュース／楽曲企画制作
・アニメ作品の主題歌・劇伴等の楽曲企画制作
・アニメ作品に関連するキャラクターソング・イメージソング等の楽曲企画制作

■オリジナルIPの音楽プロデューサー
■当社発売アーティスト・声優の新規開発、A&R
■上記音楽コンテンツの音楽配信/CD/BD/DVD編成企画・制作・リリース
■ライブ企画・制作
■上記に関連するアシスタントプロデューサー（習熟後プロデューサーに移行想定）
■その他、付随する業務

・家庭用ゲーム内のUI制作
・前述に付随するUIデザイン及びデータ制作

自社のコンシューマタイトルに関連する以下の業務

・タイトルの開発・チーム運用についてのテクニカル面のアドバイス
・技術的問題点の調査・改善策の提案・開発チームとの調整
・技術上のリスクの検証・報告・解消
・開発効率・精度の向上に向けた施策の提案・実施

開発が円滑に進むよう技術的なアドバイスや、エンジニア目線でのサポートをしていただく業務です。
タイトルを待ち望んでいるユーザに最高のゲームを届けるために、ゲームのクオリティを確保しつつ開発が円滑に進むよう、問題解決に向けた情報収集・調査・提案・リスク分析を開発チームとともに行っていただける、そんなゲーム愛のある方の応募をお待ちしております。

【MIMIRについて】
MIMIRは「経験知に価値を与える」をミッションに、個人の知見をクライアントの重要意思決定につなぐ事業（ENS）を展開しています。
※ENSとは、エキスパートネットワークサービスのこと。
● エキスパートプラットフォーム「NewsPicks Expert」
様々な業界や職種のビジネスパーソンが登録しているプラットフォーム。
ご登録いただいている個人の皆様を「エキスパート」と呼び、個人の多様な働き方や、企業の副業解禁も相まって、登録者数は現在37,000人超まで増加。
● クライアント向けサービス「Speeda Expert Research」
1時間の 「EXPERT Interview」 や、24時間以内に5人以上のエキスパートから専門的なコメントを得られる 「FLASH Opinion」 など、個人（エキスパート）の知見をベースとしたサービスを幅広く提供。Speedaの取引企業2000社超がエキスパートの知見に日々アクセスできる環境も開発。
【私たちが挑戦するイシュー】
公開情報や検索だけでは埋まらない「意思決定の最後のピース」を、第一線の専門家(エキスパート）の知見で補い、企業の行動変容を生み出す。
外部ナレッジ活用はまだ発展途上であり、私たちは事業会社の変革を“知見の流通”で加速させる。
【業務内容】
<顧客>
プロフェッショナルファーム（コンサルティングファーム、シンクタンク、ファンド、監査法人）のコンサルタント、マネージャー
<ミッション>
クライアントのニーズに対し、最適な知見を持つエキスパートを探索し、インタビュー等をアレンジすることで、意思決定を前進させる
プロフェッショナルファームのプロジェクトは、極めて高い時間単価と、支援先の経営判断に直結するスピード感が求められる環境。クライアントのプロジェクトに伴走し、状況の変化に応じた柔軟かつ迅速なコミュニケーションを通じて、プロフェッショナルの意思決定を支える支援を行う。
<具体的な業務内容>
要件のすり合わせ
・依頼背景／検討状況／知りたいことを整理し、論点・優先度を言語化
・「誰に・何を聞けば前に進むか」を明確化し、自社で提供できるENS商材（Interview / サーベイ、レクチャー等）を提案
エキスパート探索・提案（リサーチ）
・業界構造／職種／技術観点から候補を探索
・「このエキスパートだからこそ回答出来る理由」を添えて複数候補者を提示
実行（アレンジ／運営）
・インタビュー等の実施までの各種段取り（日程調整、当日アジェンダの展開等）
・サーベイ等のコメント回収・納品
改善（業務改善／チーム連携）
・業務プロセス、テンプレ、各種運用フローの改善
・チーム内での積極的なナレッジ共有（再現性のある型づくり）
相談案件の一例
新規サービス検討：対象市場の全体像把握、主要プレイヤーの勝ち筋／リスク仮説
海外展開：現地の商慣習・規制・購買意思決定の一次情報
DX推進：先端取り組み経験者の実務観（体制・導入障壁・落とし穴）
★導入事例★
事業環境分析や業務改革において、FLASH Opinionやエキスパートインタビューを活用
入社から2年後目安に目指してほしい状態
自分の専門性や得意領域でクライアント案件を主導して成果を再現し、組織成果に貢献すること
※入社後のイメージ※
<入社～3ヶ月＞
・先輩からの支援を請けながら、論点整理とクライアントへ向けて自社サービスを提案出来る
・インタビューアレンジを期限内に完遂できる
＜3ヶ月～1年＞
・案件をひとりで完遂できる（調査詳細・要件理解～エキスパート提案～アレンジまで）
クライアントの「次の一手」に必要な追加論点を提案できる
リサーチの基礎＋自身の専門領域を武器に、個社案件を主導し成果創出できる（多様な案件で再現性を出せる／クライアントのニーズの先を読んでクロスセルができる）
＜2年～＞
・エキスパートリサーチにおける基礎を習得し、更にこの領域における専門性を高めていく（プロフェッショナルとしてキャリアアップを目指す）
・エキスパートリサーチで得られた経験・スキルを活かし、社内でのキャリアチェンジを目指す（例：エキスパートリサーチに関連したフィールドセールス、カスタマーサクセス、コンサルタントへの異動）
※今後のキャリア形成において、様々な選択肢を持ってもらうための1年間としていただきたいです。エキスパートリサーチの専門家として突き進むも良し、そこから社内でキャリアチェンジするも良しというスタンスです。
【やりがい】
ニュースになる前の意思決定に触れ、幅広いテーマの解像度が上がる
第一線の実務家・専門家と直接コミュニケーションし、ビジネスパーソンとしての視界・視点がアップデートされる
拡大フェーズのため、ご自身の経験や得意分野に沿った各種プロジェクトへの参加（業務改善・運用設計、AI活用による効率化等）にも関わることができる
「人の可能性を諦めたくない」そんな彼女の仕事観や、組織への思いとは？（Research Division 村田 依子）
【このような方にはおすすめです】
【思考性】
人の知見を、価値ある意思決定につなぐことに面白さを感じる
抽象度の高い依頼を、論点に分解して前に進めることが好き
変化のある環境で、学びながら型を作ることを楽しむことが出来る
【ご経験（入口の現実ライン）】
顧客課題を深掘りし、提案・調整して前進させた経験（CS/法人営業/企画/PMなど）
無形商材・サービスで、価値を言語化して提案した経験
BtoBコミュニケーション（社内外調整含む）の経験
経営者・管理職層とのコミュニケーション、折衝を得意とされていた方歓迎
入社の決め手
【応募要件】
必須条件：
「私たちが挑戦するイシューや事業内容」への共感・興味関心
社会人経験2年以上、かつソリューション型の法人営業のご経験をお持ちの方
歓迎条件：
リサーチ／人材／マッチング等、探索・アレンジに近い業務経験
定性調査経験（業界調査、事例調査、競争環境調査 等）
業務改善（フロー整備、テンプレ化、運用標準化）の経験
特定領域（製造業/IT等）での業界理解・技術理解
【求める人物像】
一次情報を尊重し、業界・経済・技術動向を捉え、得た知見を案件と組織ナレッジへ還元できる方
クライアントニーズの本質を構造化し、仮説思考に基づく複数シナリオを提示できる方
自律的に推進しながら、周囲を巻き込み、チーム成果を最大化できる方
※Stance（基本姿勢）※
・挑戦：変化を前提とし、自ら機会を作り挑戦する。最大の失敗は「挑戦しないこと」
・共創：一人で完結させず、異能を掛け合わせて成果を最大化
・尊重と多様性：互いの視点・背景を尊重し、違いを対話によって価値へ昇華する
働き方（リモートワーク中心）
勤務時間：9:00-18:00の中で実働8時間（必須）
出社頻度：月2回（必須／チーム出社日）
※交通費上限：5万円/月
その他：年に2～3回、MIMIR全体の例会が開催されるため、その際は原則的には出社いただきます。
その他、お時間あればお目通しください
▼HR Handbook
ユーザベースグループの人事制度の考え方を言語化しています。評価基準やOKR経営、多様な働き方を支える制度などの情報が満載です。
▼産休・育休ハンドブック
ユーザベースグループにおいて安心して産休・育休を取っていただけるよう、知っておいてもらいたい内容をまとめました。産休や育休を取得した実例談も入っています。
▼DEIBレポート2025
ユーザベースは企業バリューのひとつとして、そして解決すべきマテリアリティのひとつとして、「異能は才能」を掲げています。メンバー1人ひとりが才能を発揮して働ける会社にしていくために、DEIB（Diversity, Equity, Inclusion and Belonging）の活動をDEIB Committeeを中心に全社で推進している活動をまとめたレポートです。
▼オフィス紹介動画
丸の内にある本社オフィスの紹介動画です。

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。

【募集背景】
bitFlyerでは、プロダクトの高度化や意思決定の迅速化を支えるデータ基盤の強化が急務となっています。データ活用を全社的に加速させるため、信頼性の高いデータパイプラインの構築・運用を担うデータエンジニアを新たに募集します。
【業務内容】
■各種データソースからのデータ収集・加工・保管に至るパイプラインの設計・構築・運用
■データ分析・機械学習向け基盤（ETL/ELT、DWH、データレイク等）の整備
■バッチおよびリアルタイム処理のワークフロー設計と最適化
■データ品質管理および可観測性（監視・可視化）向上のための仕組み構築
■ビジネスサイドや分析チームとの要件定義・仕様策定
変更の範囲：全ての業務への配置転換あり