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AmebaソーシャルゲームにおけるR活用の体制と事例のご紹介

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CyberAgent, Inc.

Ameba ソーシャルゲームにおける

R 活用の体制と事例のご紹介株式会社サイバーエージェント

アメーバ事業本部  Ameba Technology Laboratory高野雅典

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アジェンダ

• 自己紹介• 弊社ゲーム部門の分析体制• 分析事例紹介–継続 / 離脱に関する決定木分析–プラットフォーム周遊に関するアソシエーショ

ン分析• まとめ

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自己紹介

• 高野雅典• データマイニングエンジニア• 主な業務– Ameba ソーシャルゲームの分析–ソシャゲ用 BI システムの設計・開発–ちょっと前はソシャゲのフロントエンドエン

ジニア• 得意 / 興味のある領域–複雑系科学・進化ゲーム理論– R ・データ解析– JavaScript ・データの可視化

• Twitter: @mtknnktm04/12/2023 3

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弊社ゲーム部門の運用・分析体制

• 主要サービスに対してコンサルが 1 名– コンサルは KGI/KPI の目標値の設計と達成の戦略立案

• データマイニングチームはそれを支えるための– データマイニング– KPI 、サブ KPI の設計– BI システムの設計・開発

各サービスBI システム

各サービス運営 コンサルチームデータマイニングチームログ収集・集計基盤

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Hadoopクラスタ

R や Python 、 SPSS による分析

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ソーシャルゲームの分析例

• 各サービスのお客様の継続 / 離脱分析–お客様にサービスをより長くご利用頂くため

にはどんな機能をいつどのように利用して頂ければよいか?決定木などを利用して分析し、施策提案

• プラットフォームの周遊分析–弊社プラットフォームをお客様に使い続けて

頂くためにはどうしたら良いか?お客様の利用状況をアソシエーション分析を利用して可視化・分析

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継続 / 離脱に関する決定木分析

• 最近のソーシャルゲームはチーム(ギルド)を作って、– 協力して強いボスを倒す– 他のギルドと戦って勝利することを目的とした形式のものが多い

• そのため、どんなギルドに入って、どんな仲間と一緒に戦うか?はゲームを継続して楽しむために非常に重要

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目的

どんなギルドに加入したユーザの皆様が継続してサービスを使い続けてくれるか?

ユーザにどんなギルドを推薦すればいいのか?ユーザにどんな情報を提示すればいいのか?

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分析対象

• ある期間にギルドに加入したユーザの翌日継続率

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分析対象

• ギルドに加入したユーザが翌日にログインしたか否か目的変数

• ギルドを構成するアクティブメンバーの対象日の集計値– ギルドメンバーの平均レベルと新規加入ユーザ

のレベルの差– メンバー数– 掲示板の投稿回数などなど

説明変数

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分析手法

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手法概要 – 決定木• 説明変数によって目的変数を分類する IF-THEN ルールを構成する手法• 結果の解釈がしやすい

ガクの長さ ガクの幅花びらの長さ 花びらの幅 種別

1 5.5 4.2 1.4 0.2 setosa2 6.2 3.4 5.4 2.3 virginica3 6.9 3.2 5.7 2.3 virginica4 4.5 2.3 1.3 0.3 setosa5 7.6 3 6.6 2.1 virginica

• 花のガク、花びらのサイズから花の種別を分類する問題

例 : 花の分類

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【 R のソースコード】library(rpart) library(partykit)t <- rpart(Species~., data = iris)plot(as.party(t))

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結果概要と施策

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• ギルドのアクティブメンバー数がある一定以上• ギルドメンバーの下位層より自分の能力が

継続しやすいギルドの特徴

• 継続しやすいギルドを検索で上位にする• ギルドメンバーの

能力の基準となるパラメータ平均値を表示

施策

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ソーシャルゲームの分析例

• 各サービスのお客様の継続 / 離脱分析–お客様にサービスをより長くご利用頂くため

にはどんな機能をいつどのように利用していただければよいか?決定木などを利用して分析し、施策提案

• プラットフォームの周遊分析–弊社プラットフォームをお客様に使い続けて

いただくためにはどうしたら良いか?お客様の利用状況をアソシエーション分析を利用して可視化・分析などなど。

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プラットフォームの周遊分析

• プラットフォーマーとして、お客様に各サービスを利用していただくだけでなく、「 Ameba プラットフォーム」を長くご利用頂きたい。そのためにいろんなサービスをご利用頂くようにしている。

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目的

それがお客様の動向にどのような影響を及ぼしているか(結果的に継続率が下がってしまったりしていないか)?

をチェックしたい。複数サービスの利用実態を分析して、相性のよいサービス

の組み合わせを発見したい。

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分析手法と概要

• アソシエーション分析(を少し拡張したもの)

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手法

分析概要サービス

Aサービス

B

サービスC

• サービス Aだけ利用しているお客様よりサービス Aと B(または C)を同時にご利用頂いているお客様のほうが、より継続してサービスをご利用いただいている– お客様に複数のサービス利用を促すことは利用状況について良い影響を与えて

いる

• サービス A と B をご利用頂いているお客様より、サービス Aと C をご利用いただいているお客様のほうが、より継続してサービスをご利用いただいている– サービス A と B よりサービス A と C の組み合わせの方が相性がよい

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まとめ

• 開発・実行環境がフリーソフトで提供されているので導入障壁が低い

• 環境構築も簡単• 統計解析・機械学習関連のライブラリが豊富

で、利用するための設定も簡単• 書籍や Web の情報が非常に豊富• 一方で、プログラミング言語としてはやや癖

があり、慣れが必要• GUI操作でデータを処理したり、インタラク

ティブな可視化をするのはちょっと苦手

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R を業務で使ってみて