■ミッション AI事業本部のプロダクトに対して、経済学的な観点からの分析や機械学習モデルの改善を通じて、ビジネス上の課題を解決すること。 膨大なで多様なデータを扱うことができ、アルゴリズムやモデルの良し悪しがそのままビジネスにインパクトするため、重要かつやりがいのあるミッションです。 すでに経済学をバックグラウンドに持つデータサイエンティストや、入社後に経済学を学んだデータサイエンティストが活躍しており、ビジネス上での意思決定に経済学の知見を応用する文化が浸透している環境です。 ▼参考記事 ・「データサイエンスを通して事業をスケールさせたい」経済学を活かしたビジネス価値創出への挑戦 https://www.cyberagent.co.jp/way/features/list/detail/id=24754 ・「そのデータサイエンスは、本当にビジネス貢献できていますか？ 」ー『効果検証入門』著者が語るデータサイエンスのあり方ー https://www.cyberagent.co.jp/way/features/list/detail/id=24538 ・データ分析は「3つに分ける」 無意味や早とちりを無くす方法 https://xtrend.nikkei.com/atcl/contents/18/00450/00004/?i_cid=nbpnxr_author ・官公庁・自治体のDXをマーケットデザインで推進　東京大学マーケットデザインセンターとサイバーエージェントAI Lab・GovTech開発センターが共同研究を開始 ～経済学者の小島武仁氏、鎌田雄一郎氏と社会課題の解決を目指す～ https://www.cyberagent.co.jp/news/detail/id=25930 ■業務内容 プロダクトへの経済学的な知見にもとづくアルゴリズム改善/提案など ▼例 <アドテクノロジー領域> ・広告のクリック率 / コンバージョン率などの予測モデル ・ダイナミックリターゲティング広告での商品レコメンデーション ・広告クリエイティブ選択アルゴリズム ・広告枠オークションにおける最適入札戦略 ・実験設計 <小売DX領域> ・店舗内施策の因果効果検証 ・個別因果効果の予測と入札戦略 ・位置情報や購買データにもとづいた広告最適化 ＜行政DX領域＞ ・マーケットデザインの応用 ・ナッジを用いた行動変容促進