2020年6月3日、23日、30日と3回にわたって、
「データサイエンスとテクノロジーで「長生きする売れるゲーム」を作ろう」というテーマのもと、ウェビナーを開催いたしました。
（DATUM STUDIO株式会社/ちゅらデータ株式会社主催。支援:日本マイクロソフト株式会社）

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<概要>

第一回
タイトル：データサイエンスとテクノロジーで「長生きする売れるゲーム」を作ろう
登壇者：DATUM STUDIO株式会社CTO(Chief Technology Officer) 　光田健一

第二回
タイトル：ノンプログラミングで行う大規模プレイヤーログ超高速解析
登壇者：ちゅらデータ株式会社　データアナリスト　鈴木康元

第三回
タイトル：GUI操作で作るAI簡単行動解析と「楽しいゲーム」作りへのアクション
登壇者：ちゅらデータ株式会社　データアナリスト　鈴木康元

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DATUM STUDIO株式会社では、数値データを利用した分析から、画像データの解析、自然言語処理まで、様々なビジネス課題の解決にデータ分析を用いてご支援させていただいております。

その中で今回は、ソーシャルゲームのログ蓄積とダッシュボードのデータより、機械学習を利用した事例とその詳細について3回に分けてウェビナーにて発表いたしました。

本レポートでは3回分をダイジェストでお伝えします。

第一回
データサイエンスとテクノロジーで「長生きする売れるゲーム」を作ろう　
DATUM STUDIO株式会社　CTO(Chief Technology Officer) 　光田健一

第一回では、DATUM STUDIO株式会社　CTO（Chief Technology Officer）光田健一より、
ソーシャルゲーム業界分析事例として、実際にクライアントから要望のあった事例を4つ紹介させていただきました。

●case1
以下はクライアントよりユーザーの成長要因を把握したいとの要望があり、ゲームユーザーの行動ログ分析の事例になります。

●case2：X日継続ユーザーの行動特性分析
ユーザーの離脱率を下げたいというクライアントからの要望があり、特定の日数を指定し、離脱ユーザーの行動パターンをレポーティングした事例を紹介しました。

●case3：外部属性情報を高度な予測分析
ユーザーの属性情報を、DATUM STUDIOおよびSupershipグループで保有する確定データを用いて高度化した際の事例を紹介しました。

●case4：反応データを用いたクーポン・DM配布の最適化
クーポン・DM配布のためのプッシュ通知を、ユーザーに程よく知らせるため、最適化した事例を紹介しました。

第二回
ノンプログラミングで行う大規模プレイヤーログ超高速解析　
ちゅらデータ株式会社　データアナリスト　鈴木康元　

第二回では、ちゅらデータ株式会社　データアナリスト　鈴木康元より、機械学習による解析を実際にどのように行っているのか、ゲーム用BaaS「PlayFab」を使用し、蓄積データに機会学習を適用し、Microsoft Azure Synapseでの蓄積データの活用方法を紹介させていただきました。
※PlayFabはMicrosoft社が提供するユーザー行動ログの保存からデータ分析まで行うゲーム用BaaSです。

ユーザーのゲーム内の行動ログを蓄積することで、過去の履歴も集計可能になります。
ログデータの蓄積にはゲーム用BaaS「PlayFab」を利用し、Microsoft Azure Synapseを使って蓄積データを分析し、機械学習を適用させます。

これまでの人手による分析では不十分だったものが、機械学習によって適用箇所が増え、より詳細にユーザーの分析を実行できます。

またデータの取り扱いやコストが気になる膨大な蓄積データも、Microsoft Azure Synapseを使用することで、SQLを用いたデータの抽出と高いコストパフォーマンスが実現できます。本ウェビナーではMicrosoft Azure Synapseについてもご紹介もさせていただきました。

1.Microsoft Azure Synapseの特徴
・無限のスケール
・統合されたエクスペリエンス
・強力な分析情報
・比類のないセキュリティ

2.高いコストパフォーマンス
Microsoft Azure Synapseは高いコストパフォーマンスを持ち、Gigaomの分析ベンチマークでは、メジャーなデータウェアハウスである「Google BigQuery」と「Amazon Redshift」を上回っています。

3.In-Memory OLTP and CCI
400TBを20TBにまで圧縮し、120億/日のユーザー行動ログを高速処理することができます。

※Microsoft Azure Synapseは、Microsoft社のクラウドサービスになります。

第三回
GUI操作で作るAI簡単行動解析と「楽しいゲーム」作りへのアクション　
ちゅらデータ株式会社　データアナリスト　鈴木康元

第三回は、第二回に引き続き、ちゅらデータ 鈴木より実際にAzure Machine Learningを使用し、ハンズオン形式で機械学習する上での一般的な流れと、ロジスティック回帰、バギングの２つのモデルを紹介させていただきました。

Azure Machine Learningを使うと、ノンプログラミングで簡単に機械学習が可能になり、人手で行うには難しい予測も実行可能になります。

本ウェビナー ではハンズオン形式で具体的に、モデル学習による機械学習の予測データをお伝えしたので、詳細はこちらには掲載できませんが、AIによるゲームユーザーの行動解析、またDATUM STUDIOの事業にご興味のある方はお問い合わせください。

最後に

全3回にて開催された、「データサイエンスとテクノロジーで『長生きする売れるゲーム』を作ろう」。
クライアント様の事例から、ユーザーの行動解析/機械学習の詳細まで充実した内容をお伝えできたかと思います。

今回のセミナーに登場したプレイヤーの全体像は以下になります。

DATUM STUDIOでは、定期的にウェビナーを開催しております。

次回8月18日は、ハンズオンでのAI構築＋データ前処理トレーニングを開催します。6月に開催された本レポートのウェビナーをさらに実践レベルでお伝えします。

ソーシャルゲームのリアル生データ（プレイログ）を使って、ビジネス部門様でもある程度簡単にデータ前処理を実施して、ユーザーがどの程度の確率で継続するか（退会するか）を予測し、継続しない理由までを把握するモデルを1日で作成できるウェビナーとなっております。

ウェビナーのお申込みはこちらになります。