【募集背景】 体制強化のため、データ活用による作品収支の意思決定高度化を推進します。 【作業内容】 複数のIPにおける広告宣伝費と収益効果の関係を統計的に分析し、適正な広告宣伝費の水準を判断できるモデルを構築します。主要IPの月次収益データと外部反響データを組み合わせ、IPの局面分類および施策判断の仕組みを構築します。 【求める人物像】 分析結果を事業判断に落とし込み、関係者へ分かりやすく説明できる方を求めています。チームと協働し、知見共有を通じて分析スキルの向上に貢献できる方を歓迎します。 【ポジションの魅力】 広告宣伝費の最適化やIPの長期収益化に向けた意思決定の高度化に携わることができます。 【開発環境】 Python(pandas、statsmodels、scikit-learn等)またはRを使用します。
重回帰分析、非線形回帰、分散分析等の統計モデリングの実務経験, マーケティングミックスモデリング(広告費対効果の測定・最適化)の経験, 時系列データの分解(トレンド・季節性・イベント効果の分離)の経験, 散布図・回帰曲線等を用いた分析結果の可視化、非データ人材への説明経験, Python (pandas、statsmodels、scikit-learn等)またはRでの分析実務経験, 分析だけでなく、分析結果を事業判断(広告予算配分、施策の実施タイミング等)に落とし込むための示唆出しができること, 他PJメンバーと協働しながら、分析設計・実装・結果解釈の各フェーズで技術移転(知見共有)を行い、チームとしての分析スキル向上にも貢献すること, お客様向けの説明資料作成・報告への同席が可能なこと
エンターテインメント業界(アニメ・映像コンテンツ、IP/キャラクタービジネス)でのデータ分析経験, 広告・マーケティング領域、または小売・サブスクリプション等で「投資対効果分析」「顧客/商品ポートフォリオ分析」の経験
2026年8月20日





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