小林担当の案件一覧

動画配信サービスにおけるDRM（デジタル著作権管理）関連機能の開発および運用支援をご担当いただきます。
具体的には、コンテンツ保護のための暗号化処理やライセンス管理、再生認証フローの設計・実装、外部DRMサービス（Widevine、PlayReady、FairPlayなど）との連携部分の開発・検証を行っていただきます。
要件定義～開発、テスト、運用改善まで一貫して携わっていただく想定です。

時系列データを対象とした予測モデルおよび因果推論モデルの構築・評価を行う業務。
具体的には、ビジネス課題に応じたアルゴリズム選定から、データ前処理・特徴量設計、モデル構築・評価、結果解釈までを一貫して担当。
また、SHAPなどの説明可能AI（XAI）手法を用いて、モデルの特徴量寄与度を可視化・検証する。
加えて、時系列データにおける構造的因果推論（因果効果の特定や介入シミュレーション）を実施し、意思決定支援に繋げる。

新基幹システム導入プロジェクトにおいて、既存レポートの閲覧ができなくなる課題が発生しており、新たにBIツールを活用したレポート再構築が求められています。
主に MotionBoardを用いたレポート作成 をご担当いただき、提供される仕様書に基づき正確かつ効率的にレポートを作成いただきます。
また、プロジェクト体制上、人手不足も想定されるため、単純なレポート作成業務から複雑な定義（マルチ定義等）を伴うレポートまで幅広く対応いただける方を歓迎します。

• 背景： 当年度の月次予算が実績と大きく乖離したため、予測精度の向上が急務となっている。
• 目的： 来年度の予算策定のベースラインとなる売上予測モデルの構築。
【具体的な業務内容】

1. 売上予測モデルの構築と運用
   ◦ 次年度の年間予算の策定、および前年差異要因の明示。
   ◦ 前月実績の前年差異要因の明示。
   ◦ 次月・次々月など直近の売上予測、および前年差異要因の明示。
2. 要因分析の実施
   ◦ 予測精度も重要ではあるが、予測結果となった要因（なぜその予測値になったのか）を説明・解釈する能力も重要視される。
   ◦ 例：「単価がこれぐらい上がればこうなる」といった感度分析や因果的な視点からの提案が期待される。
   【データと環境】
   • 売上実績データマートはある程度ベースが存在する。
   • 機械学習のための特徴量の候補はクライアントメンバーから提供される。
   • データマートにないデータについては、整形・整備が必要となる。
   • 予測に影響する可能性のある要因：利用者の装用頻度（週末のみ、平日のみなど）、リピート率（小売業としては高め）、定期配送サービスによる店舗売上のカニバリゼーション、強力な販促活動、駅ビルセール（ルミネセール等）、天候、コロナの影響、物価高など、多岐にわたる。

Googleスプレッドシートに保存された広告データを、BigQueryに取り込み、Looker Studioにて可視化・レポート作成を行う支援業務。BigQuery環境の利用が前提

モバイルアプリ（iOS/Android）の設計・実装・テスト（Flutter／Dart）
学習体験を支えるUI/UXの実装（レッスン画面、ランキング、進捗管理など）
アニメーションや演出効果を用いたリッチなUIの実装（キャラ演出、報酬画面、ガチャ・ランキング演出など）
イベントやキャンペーン機能の開発・改善
デザイナーと連携したUI設計、バックエンドエンジニアとのAPI連携開発
パフォーマンスを意識した設計・最適化、コード品質改善
開発効率を高めるためのフロントエンド基盤や内部ツールの設計・実装
学習ログやユーザー行動データを活用したUI改善提案
将来的にはチーム全体の開発プロセス改善やマネジメント、横断的な技術課題解決にも関与

初期フェーズは少人数精鋭チームで、PdM・デザイナー・バックエンドエンジニアと密に連携しながら開発を進めます。
一人ひとりの裁量が大きく、自分のアイデアや提案がサービスに直結する環境改善提案や新しい技術の導入が歓迎され、スピーディーに反映されるチーム文化

デザイン組織にて、販促物デザイン / アートディレクションの業務を担当していただきます。

・デジタル系販促物 ( バナー / メールマガジン / ランディングページ ) の制作やアートディレクション
・リアル系販促物 ( 交通広告 / 看板 / チラシ 等のDTP ) の制作やアートディレクション
・社内デザイナー または、社外パートナー会社からの制作物の監修 / 制作工程の進行管理

・WEBデザインの業務経験 (Figmaによるバナー制作・LP制作)
・複数案件に同時期に携わり、並行して対応された経験

売上予測モデルの構築
・次年度の年間予算の策定
　および前年差異要因の明示
・前月実績の前年差異要因の明示
・次月・次々月など直近の売上予測
　および前年差異要因の明示
※売上実績データマートはある程度ベースがあります。
※機械学習のための特徴量の候補は当社メンバーから出します。
　データマートにないデータは整形いただく必要があります。
※予測精度も重要ではありますが、
　前年傾向との差異要因を明示することもそれ以上に重要になります。

新基幹システム導入プロジェクトにおいて、既存レポートが閲覧不可となる課題に対応するため、新たなBIツールでのレポート構築が求められています。
Power BIを活用したデータ分析およびレポート作成をご支援いただきます。全社ベースでのデータ活用を念頭に置いた、より戦略的なBI活用提案も期待されています。

新基幹システム導入プロジェクトにおいて、既存レポートが閲覧不可となる課題に対応するため、新たなBIツールでのレポート構築が求められています。
MotionBoardを活用し、提供される仕様書に基づいたレポート作成を主にご支援いただきます。