Algoageは、最先端のテクノロジーを活用して、未来の当たり前になるサービスを作る会社です。2018年に当時東京大学で機械学習の研究をしていたメンバーで創業され、以来、AIを活用したサービス開発、研究開発を行ってきました。 Algoageは、一人ひとりのパートナーとして、AIがあらゆる人の意思決定をサポートする未来が来ると考えています。そうした未来を作る第一歩となる新規事業として、個別の消費者のニーズを把握し、パーソナライズされた最適な購買意思決定を支える、チャットボット事業「チャットブーストCV」を運営しております。 チャットブーストCVの詳細はこちら： https://chatboost.dmm.com/cv/

「水は低きに流れる」と言うように、大局的な安定状態に向かい、ほぼ不可逆的に世界は変化し続けます。未来の当たり前を作るためには、その流れに沿って、世界をあるべき姿により歩を進めるために事業を作り続ける必要があります。 人のあらゆる意思決定の良化・高速化も、その大局的な流れの一つです。 例えば、かつてはツタヤに行って時間をかけビデオを選んでいたのが、今ではYouTubeやNetflixを起動するだけで、いつでもすぐに好みの動画が見つかります。Google検索が無い時代には図書館に行って調べ、意思決定に数日かけていたものが、今やググり数秒で意思決定できるようになっています。もっと長いスパンで見ても、大昔は「神様がそう言うから豊作のために生贄を捧げていたもの」が、今は「データがそう言うから豊作のために農法を更新すること」ができるようになっています。このように、人は長い歴史の中で、サイエンス、テクノロジーにより、意思決定を質高く、そして速くできるように進化し続けています。 そうした系譜の中で、世界をより先に進めるサービスを開発しています。意思決定の中でも特にエコノミクスの周りやすい「購買」に関する意思決定にフォーカスしています。 購買の意思決定の支援する「セールス・マーケ」領域には、いくつかテクノロジーを使って最適化可能な、課題が残っています。例えば、従来のセールス・マーケにおける手段では、それぞれ以下のような課題を抱えています。 ■ リアルでは、訴求力は強いが、スケール性が弱い ・ 例えば、リアル店舗で、店員さんや営業スタッフが「どんなものことでお困りですか？どんなものをお買い求めですか？」と課題やニーズをヒアリングし、個別化されたセールストークを展開しながら、適切な商品をおすすめするのはこちらです。 ■ 非リアル（既存の）では、スケールするが、訴求力が弱い ・ 例えば、TV CMやウェブ広告で、対多数に対して、均一な訴求を行うのはこちらです。 上記のような課題を解決しいいとこ取りをした、新たなセールス・マーケ手段として、SNSチャットツール上で自動でニーズをヒアリングし、それに応じて消費者毎にパーソナライズされたトークを展開し、商品購入やサービス登録の意思決定に導くまで一気通貫で行うチャットボット「チャットブーストCV」を、BtoBtoCサービスとして事業者向けに提供しています。

▼ 優秀なメンバー 東京大学卒の機械学習エンジニアや、大手人材検索エンジン会社出身のソフトウェアエンジニアなどが、平均27歳と若いながらもそれぞれの専門性を武器としたプロフェッショナルとして働いています。 エキサイティングな妄想を語り合いながらも、着実に歩を進めることを重視し、自由で勢いのあるチームとして、様々な研究開発プロジェクト、および新規事業開拓をしています。 ▼大手・ベンチャーの良さを兼ね備える特異なポジション DMM.comという親会社がいる特異なAIベンチャーで、親会社の強力なバックアップで機会には非常に恵まれている一方で、ベンチャーとしての独自の意思決定権限を持つことができています。 DMM.comには50を超える各事業部の改善を受託業として引き受けながら、価値があるプロダクトは業界内で横展開していきたいと思っています。 親会社がいるAIベンチャーとして、他とは異なる戦い方ができることもAlgoageの魅力です。

【業務内容】 様々な顧客事業におけるレコメンドアルゴリズムの設計・開発をお任せできる方を募集しています。 【具体的には】 ・顧客課題、データ分析からの課題・施策仮説出し ・レコメンドモデル・施策の設計、開発 ・レコメンドモデル・施策の評価、改善 ・レコメンドモデルの運用基盤（MLOps）の設計、構築 ・機械学習を用いた検索やレコメンドの最適化 【求めるスキル・経験】 ・レコメンドに関わる機械学習モデルの開発経験 ・ToCサービスのデータ分析経験 ・MLOps開発経験