AI tech studio

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1. CyberAgent AI事業本部 会社紹介資料 5分でわかる
2. 01. 私たちについて 02. 大切にしていること 03. 事業・プロダクトについて 04. 採用情報
3. 3 私たちについて 01
4. 数字で見るサイバーエージェント これまでの歩みと現在 サイバーエージェントは「変化対応力」を強みに持続的な成長をしてきました。 特に早期にAI・DX事業に参入をし、社会的価値の創造に注力をしています。 詳細：統合報告レポート 4
5. 数字で見るサイバーエージェント サイバーエージェント AI事業本部のVision 新しい事業領域において、その領域のエキスパートになることを意識。 知らないことが沢山あることを自覚し、 深く掘る「DeepDive」の姿勢を貫いて挑戦し続ける。 AI技術を育て、 その価値を事業領域を超えて発揮する 5
6. 数字で見るサイバーエージェント サイバーエージェント AI事業本部の概要 AI事業本部には、およそ500名が所属し、 技術職が全体の70%を占め、AI人材が約120名在籍。 中途入社も多く、様々なバックグラウンドを持つメンバーが活躍しています。 中途 65% 新卒 35% 職種別割合 新卒・中途割合 ※2025年1月時点
7. 数字で見るサイバーエージェント サイバーエージェント AI事業本部の技術力 外部機関から高い評価を受ける研究・開発力 高度なAI研究力 大規模言語モデル（LLM）開発力
8. 数字で見るサイバーエージェント 役員メッセージ 常務執行役員 内藤 貴仁　Takahito Naito サイバーエージェントは AI 技術の研究・開発に非常に期待し力を入れています。この技術の将来が、そしてそれ らを社会実装していく力が、我々の大きな競争力になると確信しているからです。私自身も、経済学、画像処理、 自然言語処理、対話システム、音声認識・合成、ロボットなどの研究室に定期的に伺い、先生方と直接議論させて 頂いています。 昨年にはいくつかの研究室と一緒に社会実装した技術、プロダクトが、数億円の利益を生み出した事例も出てきて います。我々はこれからも、AI 技術の研究・開発、そしてデータの量や社会実装する力をしっかりつけていきなが ら、アカデミアや社会の発展に長期的に貢献できるように取り組んでいきたいと思っています。 専務執行役員　技術担当 長瀬 慶重 Norishige Nagase サイバーエージェントは創業来、インターネット産業の拡大とともに事業成長を続けてきました。インターネット が人々の生活環境を変えたように、AI 技術やデータ活用の発展は私達の生活にさらに大きな変革をもたらします。 当社が展開する、メディア事業・広告事業・ゲーム事業においても、AI / データでビジネスを加速させるために各 専門のエンジニア・研究者が存在し、世界中の研究論文を日々キャッチアップし、高度なAI 研究技術を持ち実用化 に積極的な研究室との産学連携を積極的に行い、研究開発を進めています。 8
9. 数字で見るサイバーエージェント Visionを実現する組織体制 インターネット広告事業 デジタルマーケティング全般の研究・開発 - 30を超えるAI・DX関連のサービス開発 - AI研究専門組織「AI Lab」 - 主に技術職が所属 デジタルマーケティングの提供・運用 - 国内トップシェア - あらゆる領域のDXコンサルティング - 主にビジネス・クリエイター職が所属 AI事業本部 インターネット広告代理事業 9
10. 数字で見るサイバーエージェント AI事業本部の組織体制 Data Science Center データサイエンティストの横断組織 事業へのデータサイエンスの応用・実装 アドテク 協業リテールメディア 協業DX オペレーションテクノロジー AIクリエイティブ 株式会社AI Shift AI Lab AI技術の研究開発を行う専門組織 国際学会への論文投稿など学術貢献にも活発 広告配信システムの開発に加え、AIを活用した広告クリエイティブの制作・マーケティング支援・対話サービスや 小売・医療領域のDX支援サービスの提供など、様々な事業開発を行っています。 横断組織 10 株式会社MG-DX AIオペレーション室 ※関連部署
11. 数字で見るサイバーエージェント 組織の強み ・リサーチサイエンティスト ・リサーチエンジニア ・WEBフロントエンドエンジニア ・バックエンドエンジニア ・ネイティブエンジニア ・インフラエンジニア ・エンジニアリングマネージャー ・3DCGデザイナー ・事業責任者 ・プロダクトマネージャー ・プロジェクトマネージャー ・データサイエンティスト ・機械学習エンジニア 　　　　 　　　 ビジネス　　 Business 開発 Development 　　　　　　　　　　　　　　　 研究　　　　 　Research 　　　　 ビジネス・開発・研究がシームレスに連携をとり成果を出していける環境となっており、 多様な職種のメンバーが活躍し、技術力を生かした事業開発が可能です。 エンジニア 組織 Engineering Organisation プロダクト Business データ サイエンス センター DataScience Center AI Lab AI研究組織 AI Research Lab 11
12. 12 大切にしていること 02
13. 数字で見るサイバーエージェント AI事業本部のカルチャー 「最先端の技術をキャッチアップし、良いプロダクトを継続的に生み出せる組織」を目指しており、 技術者向けの様々な施策・制度づくりを行っています。 AI技術の学術的発展と産業的貢献を目指し、 現在およそ45の大学・機関と産学連携を行い、 各分野におけるトップ研究者の方々と共同研究を進めています。 研究成果を事業へと応用することで、 より付加価値の高いプロダクト開発が出来るよう努めています。 詳細：産学連携について 産学連携 最新技術を取り入れることで組織全体の技術力向上や、 事業領域の最新情報のキャッチアップを目的に、 年間を通して重要な国際学会へ社員を派遣。 聴講だけではなく、積極的に論文投稿や登壇など アウトプットを実施。 国際トップカンファレンスでの採択・登壇も続いています。 詳細：Publications 国際カンファレンス参加・登壇
14. 数字で見るサイバーエージェント AI事業本部のカルチャー 特に、技術への投資は積極的に行っており、NVIDIAとの協業をはじめAI開発環境の大幅強化を実施。 こうした開発環境のもと、弊社独自の日本語LLMの開発も進んでいます。 また最先端設備が揃う、クリエイティブ制作スタジオ「極AIお台場スタジオ」なども保有しています。 14 クリエイティブ制作環境 国内最大級、広告効果最大化の追求に特化した クリエイティブ制作スタジオ「極AIお台場スタジオ」を保有 詳細：大規模なAI開発に対応する「NVIDIA DGX H100」を国内初導入 AI開発環境 2022年よりNVIDIAとの協業を開始し、 AI開発環境の大幅強化のため積極的な技術投資を実施 H100を活用するためのオリジナル制度も設置 詳細：国内最大級、広告効果最大化の追求に特化したクリエイティブ制作スタジオ 「極（きわみ）AIお台場スタジオ」をオープン
15. 数字で見るサイバーエージェント AI事業本部独自の勉強会・制度 勉強会支援 15 ❏ ぐっじょぶ制度 開発環境・生産性改善支援制度で、 キーボードやディスプレイなど会社費用で購入可能 ❏ ぐっじょぶCloud制度 業務で直接関わらないものでも個人のスキルアップを 目的とした検証・開発等の利用にAWS、GCPそれぞれ 月額100ドルを上限に申請することが可能 ❏ 国際カンファレンス/学会参加支援 最新技術のキャッチアップを目的に、 年間を通して重要なカンファレンスに社員を派遣 ❏ AI Tech Library エンジニア、クリエイターにとって、 本当に良い蔵書が欲しい時に手に入る場所を目指した 社内図書館 ❏ A*gang 隣のプロダクトが何をやっているのかを知れる 社内版ミートアップ ❏ PaperFriday 研究員やエンジニアが各自おすすめの論文を持ち寄っ て輪読する ❏ AI Developers Conference エンジニア、研究者、クリエイター向けの 1day社内カンファレンス ❏ AI Lab Showcase 「AI Lab」でおこなわれている研究活動を、 ポスター形式で社内へ公表し、 研究開発の活性化を促進 スキルアップ支援 その他にも、自己成長を続けられるような、 コミュニケーションの機会・技術共有の場・スキルアップに繋がる仕組みなどが多数あります。
16. 数字で見るサイバーエージェント スキルアップゼミ制度 ❏ スキルアップゼミ 参加任意の勉強会とは異なり、大学における研究室のゼミ のように少数メンバーで研究テーマに沿って活動を行う制 度。研究の成果を事業に活かすことを目的に、研究費用を 会社で負担する。業務時間の一部を利用可能。 所属に関わらず興味関心のある研究テーマを軸に、 ゼミ生が集まり1チーム10名程度で活動しています。 「研究テーマ例」 #生成AI #画像処理 #NLP #エンジニアリングマネジメント #ロボット #強化学習 #AWS #GoogleCloud #スタジオ/配信テクニカル 等 16 研究開発支援
17. 数字で見るサイバーエージェント 働きやすい環境 開発支援、スキルアップ支援、キャリア支援、環境支援などを軸に 各種制度をパッケージ化しています。 ・技術力向上につながる経費補助 ・技術資産の開発支援・横断的な活用促進 ・勉強会開催の準備などを支援 ・技術書の執筆を支援する制度 詳細：技術者向け支援制度「ENERGY（エナジー）」 技術者向け支援制度「ENERGY」 「挑戦と安心はセット」という考えの元、社員が自身のキャリアや働く環境に 安心感を持ち、長く働き続けられる人事制度や福利厚生を取り入れています。 ・オフィス出勤とリモートワークを併用するハイブリッド型の働き方 ・家賃補助制度 2駅ルール・どこでもルール ・リフレッシュ休暇 休んでファイブ ・マッサージルーム 詳細：働きやすい環境 福利厚生・働き方 17
18. 数字で見るサイバーエージェント オフィス風景
19. 数字で見るサイバーエージェント エンジニア向け評価制度 『JBキャリアプログラム』 技術者向けの評価制度「JBキャリアプログラム」策定し、運用しています。 明確なキャリアグレード 適切な運用に向けての工夫 JBキャリアプログラムでは、ジョブグレードを 13段階に分け、グレードごとに給与レンジを設 定。さらに各グレードに期待する職能について も公開するなど、明確な基準をオープンにして います。 評価制度を適切に運用するため、ピープルマネ ジメントの分散を行い、評価者の育成にも取り 組むほか、1on1を毎月実施。フィードバックの 回数を増やすことで成長を支援する仕組みづく りも行っています。 詳細：エンジニア向け評価制度「JBキャリアプログラム」 19
20. 20 事業・プロダクト について 03
21. インターネット広告配信システム・運用
22. 数字で見るサイバーエージェント アドテク VISION：従来の広告技術を「AI」で進化させ、広告取引のありかたを再定義し続ける AIを用いた予算配分・入札の最適化・事前効果予測を行うなど、 より精度の高いスマートフォン向けの広告配信プロダクトを開発 22 ユーザー定着向け リテンションDSP 新規ユーザー獲得向け DSP スマートデバイス特化型 SSP 国内最大規模 アドネットワーク
23. 数字で見るサイバーエージェント オペレーションテクノロジー VISION：世界一のオペレーショナルエクセレンスな組織を創る 国内最大級の広告代理店である 弊社インターネット広告事業本部と協働し、 「効率化・自動化・武器作り」 をテクノロジーで実現している開発組織です。 23 #広告運用を支える20-30のプロダクト 社内の代理店部門から課題・ニーズを回収 「売上を生み出す・大規模運用を可能にする」開発を実施 SEM領域/Infeed領域 SNS領域/クリエイティブ領域 共通レポート領域/データ基盤領域 その他領域 ・全広告掲載内容・配信データを蓄積するデータレイク ・配信実績を活かしたマーケティング分析BIシステム ・広告効果の分析データ出力システム 　etc ・広告入稿時のコミュニケーション効率化プラットフォーム ・広告入稿を自動化させるAPI基盤　etc ・AIによるクリエイティブ確認サポート ・各種SNSの分析、キャスティングシステム 　etc ・広告に関わる各種業務のAIアシスタント 　etc #Python #Go #Scala #AWS
24. 協業ビジネス
25. 数字で見るサイバーエージェント 協業DX ※取り組み先の企業事例 2022年 3Q決算発表 P.18参照　 これまで培った「プロダクト開発力」を活かし、 通信キャリア、航空、銀行等のデータを活用した広告事業の立ち上げなど、企業のDXを支援 25
26. 数字で見るサイバーエージェント 協業リテールメディア 小売企業向けにアプリやECサイトを活用したオンラインメディアの構築 デジタルサイネージを活用した店舗のメディア化まで オンライン・オフラインの顧客接点を創出し、効果的な広告配信や顧客体験向上を支援 自社広告プロダクトの開発 企業の意思決定に もっと経済学を リテールパートナー局 小売新規開拓領域 26 アプリ開発領域 広告配信領域 店内領域 データ活用領域
27. 数字で見るサイバーエージェント 株式会社MG-DX （医療DX） ドラッグストアや薬局を中心とした医療機関のDXを推進 少子高齢化に伴い増加する国民医療費の中でも約7兆円の日本の処方箋市場をターゲットに オンライン診療やオンライン服薬指導などのDXを支援 27
28. 数字で見るサイバーエージェント 株式会社MG-DX （医療DX） ドラッグストアや薬局を中心とした医療機関のDXを推進 少子高齢化に伴い増加する国民医療費の中でも約7兆円の日本の処方箋市場をターゲットに オンライン診療やオンライン服薬指導などのDXを支援 28
29. 生成AI関連事業
30. BPO事業 独自開発の「極予測AI」をBPOサービスとして企 業ごとにカスタマイズ提供し、企業のクリエイ ティブDXを支援する事業。デジタル広告などオン ライン媒体のみならず、DMやカタログなどオフラ イン媒体まで、企業が必要とするあらゆるクリエ イティブ制作のマーケティング効果向上と制作効 率化を支援。 AIローカライズ事業 AIを活用し漫画などの海外展開に向けたローカラ イズを支援する専門組織。漫画やアニメ、ゲーム などの海外展開における国や地域の文化や特性を 考慮した戦略策定・実行等を支援。また多言語対 応や文脈理解のAI研究を強化し、各配信国や地域 に合わせたローカライズも強化。 極シリーズ・LLM 数字で見るサイバーエージェント AIクリエイティブ AI技術を用いて、 広告効果の事前予測やバナー・テキスト広告の自動生成を行う極シリーズを多数提供。 画像データや広告テキスト、広告効果などを分析し、広告の最適化・効率化に取り組む。 近年ではデジタルマーケティング領域で注力をしてきたAI技術を活用し、 BPOサービスやAIローカライズ等の新規事業も立ち上げ。 30 AIで効果の高いクリエイティブを制作 実績：2.6倍の広告効果・制作効率5.6倍 AIで検索連動型広告文を自動生成 実績：2.3倍の広告効果 AIで広告効果予測値の高い LP（ランディングページ）を制作 大規模言語モデル（LLM）開発
31. 数字で見るサイバーエージェント 株式会社AI Shift 『人とAIの協働を実現し、人類の生産性革命を起こす』 生成AI人材の育成から、生成AIの定着までを一貫して支援。 自社プロダクトのチャットボット・ボイスボット・AI Workerに加え、AIエージェント構築支援サービスの提供も開始。 【AIコールセンター事業】 【AIエージェント事業】 企業のAI活用を加速させるプラットフォーム開発 公開事例数No.1 ボイスボット チャット専業の BPOサービス 大規模言語モデルの連携により人間らしい対話エンジンを実現 ＜導入事例＞ ワクチン接種予約の完全自動化・FAQ対応・代表電話の一次受付 31 #Go　#TypeScript　#GCP　#生成AI　#AIエージェント　#toB向け自社プロダクト　#新規事業 カスタマーサポート向け 高品質チャットボット
32. 数字で見るサイバーエージェント AIオペレーション室 全社での生成AIの取り組みをより加速させ、 生成AIを会社の競争力とする 〜 これまでのリリースプロダクト例 〜 ※その他10以上のプロジェクトが同時進行中 N1AI AIチャットボットを使ったユーザーヒアリング - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 　課題　 人と時間のコストがかかり非効率。対面では言いにくい回答も ある 　解決　 様々なシーンを想定した質問設計、検証を重ね、回答精度の向 上とサマリの自動生成。Ameba、広告事業、採用人事で活用 サイスケ (Cyber AI Scheduler) 生成AIと対話しながら予定調整を即時化する - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 　課題　 多様化・複雑化した月間20万件の予定調整が社員の負担 　解決　 Slackアプリで対話するように参加者や希望日時を入力するとAI が最適な日時提案、設定時には予定参加者への通知も 32
33. 研究
34. AI Lab 研究組織「AI Lab」は、デジタルマーケティング全般に関わる 幅広いAI技術の研究開発を目的に2016年に設立されました。 AI領域を中心に100名近い研究員が所属しており、多くの研究 成果を学術コミュニティへ発表しています。 ※右グラフでは査読付き国際会議への採択数を示しています。 2024年 論文採択数 約 87 本 ※査読付のみ 実証実験 プロダクト 実データ利用 研究のみにとどまらず、社外連携先を巻き込んだ実証実験や、プロダクト応用、実データを利用した研究成果の発 表など、民間企業研究組織として幅広い事業貢献を進めています。 34
35. 35 採用情報 04
36. 数字で見るサイバーエージェント 募集ポジション一覧 【バックエンド】 • AI Shift　バックエンドエンジニア • オペレーションテクノロジー バックエンドエンジニア • 協業リテールメディア　アプリ運用カンパニー　バックエンドエンジニア • 協業リテールメディア　Retail-Adsカンパニー　バックエンドエンジニア • 協業リテールメディア　Retail-Adsカンパニー　SDKエンジニア • AIオペレーション室 バックエンドエンジニア 【SRE・インフラ】 • オペレーションテクノロジー インフラエンジニア • アドテク（PFX） SRE 【MLエンジニア】 • 極AI事業部 自動生成 CV • 審査AI CV • AIローカライズセンター CV • AIローカライズセンター NLP 36
37. 数字で見るサイバーエージェント 採用プロセス 書類選考（履歴書・職務経歴書のご提出） 一次面接 ・所要時間：1時間〜1時間半程度 ・実施形式：オンライン実施 ・面接官：チーム責任者 ※※チームによって、エンジニア職の場合は技術試験あり※※ リファレンスチェック・適性検査（最終面接前日までにご提出） 二次面接 ・所要時間：1時間程度 ・実施形式：オンライン実施 ・面接官：事業責任者 最終面接 ・所要時間：1時間程度 ・対面実施＠渋谷スクランブルスクエアオフィス ・面接官：人事責任者 約 ３ 週 間 か ら １ ヶ 月 ※カジュアル面談も積極的に行っています。 ※面接フロー・実施形式・面接官は変更になる場合がございます。 37
38. 数字で見るサイバーエージェント 会社情報 株式会社サイバーエージェント 社名 〒150-0042 東京都渋谷区宇田川町40番1号 Abema Towers Tel：03-5459-0202（代表）　 本社所在地 代表取締役　藤田 晋 代表者 1998年3月18日 設立 7,440百万円（2024年9月末現在） 資本金 メディア事業 インターネット広告事業 ゲーム事業 投資育成事業 事業内容 38