【価格エージェント】データサイエンティスト

事業概要 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 機械学習の深い専門知識を武器に、価格・クーポン最適化の「最適解」を追求することが本ポジションのミッションです。 モデル設計、実装、オフライン・オンラインでの検証、改善までを高精度にやり切り、分析・アルゴリズムの品質を継続的に高めていただきます。

本ポジションの役割 価格エージェントのコアとなる分析・アルゴリズム開発を担うデータサイエンティストを募集します。 本ポジションは、機械学習を用いて価格・クーポン最適化の「最適解」を導き、モデル設計から検証・改善までを高精度にやり切るスペシャリストです。 プロジェクト全体の推進やクライアントコミュニケーションはアナリティクスコンサルタントが担い、本ポジションは分析・モデル面の品質、精度、再現性に責任を持ちます。

PHASE 2｜モデル開発（主担当） 価格・クーポン最適化アルゴリズムの設計・実装 顧客データに対する探索的データ分析（EDA）および特徴量設計・前処理 既存モデルのチューニングに加え、必要に応じて新規アルゴリズムの研究・開発を行う PHASE 3｜オフライン/オンライン検証（主担当） 最適化結果に基づくシミュレーション設計・実施、およびKPI試算 本番環境でのA/Bテストにおける検証設計、評価指標の設計、効果検証 検証結果をチーム内にフィードバックし、モデル改善サイクルを継続的に回す PHASE 1｜要件定義・課題設計（協働） アナリティクスコンサルタントやビジネスメンバーと連携しながら、分析観点から課題設計・KPI設計に参画する クライアント課題を踏まえ、どのような因果推論・機械学習アプローチが有効かを技術観点から整理する プロジェクトの進め方： 1案件あたりデータサイエンティスト1〜2名がアサインされ、アナリティクスコンサルタント・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。 本ポジションは、モデルの品質・精度・再現性に責任を持ち、アナリティクスコンサルタントと役割分担しながら分析・検証を主導する役割です。 本ポジションの魅力 🔬 AI × 経済学の先端領域に挑戦できる 機械学習・経済学モデルを組み合わせ、価格・クーポン最適化という意思決定問題に向き合います。

リアルなビジネスデータを扱いながら、先端的な手法を実装・検証できる環境です。 🎓 研究知見を実務に落とし込める AI Labでは、計量経済学分野の国際ジャーナル「Econometric Reviews」や、機械学習分野のトップカンファレンス「NeurIPS 2025」などで研究成果を継続的に発信しています。 そうした知見を、価格最適化・クーポン最適化の実務に落とし込み、事業成果につなげる経験ができます。

📈 モデル品質が、そのまま顧客成果と事業成果につながる 価格エージェントは成果報酬型のビジネスモデルであるため、モデルの精度や分析アウトプットの質が高まるほど、クライアントの成果も自社の成果も大きくなります。 クーポン原資の削減や購買人数の増加といった形で、技術的な改善がそのまま経営インパクトとして返ってくるポジションです。

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によるデータ分析・モデリング・可視化の実務経験（目安：3年以上） SQLを用いたデータ抽出・加工の経験 統計学・機械学習に関する体系的な知識と実装経験 モデル設計から検証・改善までを一貫して担った経験 歓迎スキル A/Bテストの設計・効果検証の経験 機械学習アルゴリズムの設計・実装・運用経験 事業課題に関連する論文の調査・読解・再現実装の経験 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 機械学習の技術を深め、プロダクトを高度化することに意欲をお持ちの方 モデルの精度・再現性・堅牢性にこだわり、高品質な実装をやり切れる方 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 仮説構築、モデル設計、検証改善を主体的に進められる方 研究者と協業し、最新の知見を事業に応用することに興味がある方 チームの雰囲気 データサイエンティストが主体的に仮説構築・モデル設計・検証に関わり、分析品質を高め続けることを重視しています。

研究者やビジネスメンバーとも議論しながら、技術と事業成果の両立を目指すチームです。 職種を越えてフラットに意見を交わせる、オープンなコミュニケーションが根付いています。