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。

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
• 統計・因果推論・機械学習の知識
• 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
• 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。