事業内容

AIと経済学を組み合わせ、企業の価格戦略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。
「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つのアプローチを通じて、売上向上と販促コスト削減の両立を支援しています。
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%削減した実績があります。

関連情報

• サービス概要：価格エージェント（AI×経済学による価格最適化）
• 提供開始リリース：AI×経済学でクーポン原資の無駄を削減するソリューション「価格エージェント」提供開始
• 事業責任者インタビュー：値引きの常識を問い直す。サイバーエージェントが仕掛ける「値引き革命」

ミッション

クライアントの経営課題に向き合い、顧客折衝・要件定義・KPI設計から、分析結果の示唆出し・改善提案までを担い、クライアントの意思決定に資する高品質なアウトプットを実現す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活用しながら、必要に応じてデータサイエンティスト・リサーチサイエンティストと連携し、分析方針の整理・評価観点の設計・示唆の妥当性担保をリードしていただきます。

本ポジションの役割

価格エージェントの導入・活用案件において、分析結果の品質管理と意思決定支援を担う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、分析方針の整理、評価観点の設計、示唆の妥当性担保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・検証で解くべき問題に整理する
• 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、必要に応じて営業提案を支援する

PHASE 2｜分析推進・モデル活用（協働）

• 既存の価格・クーポン最適化モデルを活用し、案件に応じた分析方針を整理する
• 必要データや評価方法を明確化し、スペシャリストと連携しながら分析結果の品質を担保する
• 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が担い、本ポジションは分析結果の解釈・示唆整理・意思決定支援をリードする

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やA/Bテスト結果を踏まえ、検証観点を整理し、結果の解釈とクライアントへの報告を主導する
• 検証結果をわかりやすくレポーティングし、示唆と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、改善サイクルを継続的に回す

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。プロジェクト全体の進行管理はPMが担い、本ポジションは分析観点での品質管理、評価設計、示唆整理、クライアントへの分析報告を主導する役割です。技術的な深化はスペシャリストが担います。

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支える

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に深く関われます。数字で見える成果（クーポン原資最大70%削減等）に、分析品質の責任者として向き合えるポジションです。

🔬 最先端の「AI × 経済学」技術をビジネスに活かす

自分でゼロからモデルを実装しなくても、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、それをビジネス価値や意思決定につなげる力が磨かれます。

🚀 分析結果の品質に責任を持ち、成果に結びつける経験

要件定義からクライアントへの最終報告まで関わり、分析結果の妥当性や示唆の質に責任を持てるポジションです。「分析して渡すだけ」で終わらず、成果につながるアウトプットを磨き続けることで、分析リード・コンサルタントとしての地力が鍛えられます。

🎓 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。最先端の知見に触れながら、それを実際のクライアント課題の解決に落とし込む経験ができます。

関連情報

• 研究実績：AI Lab、計量経済学分野の国際ジャーナル「Econometric Reviews」にて論文採択
• 研究実績：AI Lab、機械学習分野のトップカンファレンス「NeurIPS 2025」にて7本の論文採択

必須スキル

• Pythonを用いたデータ分析・可視化の実務経験
• SQLを用いたデータ抽出・加工の経験
• データ分析案件における要件定義、課題整理、示唆出しの実務経験
• 事業・ビジネスの背景を理解したうえで、KPI設計や分析方針の整理ができること
• クライアントや社内関係者と連携しながら、分析アウトプットの品質向上を主体的にリードできること

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、ビジネス価値や意思決定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、エンジニア、ビジネスメンバーが密に連携しながら、クライアント課題の解決とプロダクト価値の最大化を目指すチームです。職種を越えて議論しやすい、フラットでオープンなコミュニケーションが根付いています。