【レポート】ThinkingDataが登壇したJOGAセミナー「Data Driven Game Development ビッグデータの分析とPDCAサイクルの回し方」をレポート

日本オンラインゲーム協会（以下、JOGA）は、去る2022年11月、オンライン上にて「Data Driven Game Development ビッグデータの分析とPDCAサイクルの回し方」を開催した。

今回は、ゲーム特化のデータ分析エンジンを提供しているThinkingDataの白石陸氏が登壇し、ゲームにおけるビッグデータの分析手法とどのようにしてPDCAサイクルが回されるかについて講演を行なった。本稿では、その内容を一部紹介していく。

”データドリブン”が重要視されてきているその理由とは？

まず冒頭に、白石氏からは”データドリブン”についての考え方が話された。”データドリブン”と一言で言っても、人によりイメージする内容は異なるだろう。白石氏からは「データを理由に意思決定し価値創造すること」と表現された。

さらに、”データ”と”ドリブン”それぞれを分解した上で、”データ”においては「手に触れることができない情報で、電子的に利活用できるもの」と定義していた。

「利活用」というのは、情報を知って理解した上で、何かしらの行動に移せるように活用できる段階を指す。

そして、企業などの事業者が利活用する目的やゴールについては「価値創造」となる。ビジネス観点で言えば、売上をあげるかコストを削減するかだ。

その目的に向けての方向性については大きく2種類となり、「ユーザー毎に施策を最適化」することと「サービス全体の最適化」を行うことと白石氏は語る。ユーザー毎で言えば、プッシュ通知施策を行うなどがあり、全体最適化で言えばキャラクターデザインやストーリー展開、ゲームシステムの改修などが挙げられる。

そういった施策を効果的に発揮させるために、データを利活用する必要があると白石氏は説く。対象をしっかりと理解をし、「小さいコストで，機能を上げて，価値を向上させる」ことが肝要と述べ、そのような勘所を押さえる上で重要なのが分析となるのだ。

なぜ分析が重要になるのかというと、昨今では理解できない事象が増えてきているからだと白石氏は話す。その要因として、「グローバル化」「情報化」「可視化」の3つを挙げていた。

インターネットやスマートフォンの普及により、これまでよりも自社の製品やサービスが多くの人々に触れられることもあり、日本文化に親しんでいる人以外も想定しなければいけなくなることや、テクノロジーの発達によって，情報やユーザーの反響が可視化されることにより、顧客理解が困難になっていったようだ。また、多種多様の情報が増え多様化が許容されるようになり、ユーザーニーズが可視化されることでで、ニッチな市場も無視できないようになってきている。

ゲームに置き換えると、どのゲームがどういったユーザーに遊ばれているのか、どのように遊ばれているのかが分かりづらくなっている状況になっていると白石氏は考えを示した。

続いて”ドリブン”については、「意思決定の理由」と定義していた。分析同様、利活用に至るまでの行動の経過にて形成されるものだ。物事を知り、理解していく上で意思決定はされていく。

ここで、白石氏からは”データドリブン”の実状を語る例として、日本におけるDX（デジタルトランスフォーメーション）が中々進まない理由が挙げられた。

その理由に、「KKD」があるそうだ。「KKD」とは「勘」「経験」「度胸」の頭文字となる。いわゆる、職人技と言えるものが自身の体験してきた過去事例を基準に策を見つけ，度胸によってそれを実行に移すという「KKD」と言える手法だ。

この手法も、非凡なる表現や成果を生み出す方法ではあるが、属人化や経験のない事例に対応できないといった問題も指摘されることがある。

特に日本では、20年以上前の成功事例を、外部環境が変わった今でも続けてしまう傾向にあり、世界的な新しい動きに追従できていないことも多い。

そうした状況を”データドリブン”に変える必要があると、白石氏は説く。

”データドリブン”はユーザーや世界の動きと施策に対して論理的な一貫性を作ることである。

これができるようになると，サービスの迅速な改善やチーム内での言語の共通化，決定プロセスの透明化，そして市場の変化に対する対応力が身につくことができる。

加えて、白石氏からは、組織文化や制度に組み込むことも重要だと話した。これは，データがあっても多くの人は見ようともしないことが多いので、公平で透明な組織文化や制度を作り従業員に納得感を持ってもらうことが重要で、これらを実現することで、うまくデータを利活用することができる。

多面的理解をすることで初めて施策決定ができる…データ分析とは何か？

近年における”データドリブン”の重要性が話されたのちに、それでは「データ分析とは何か？」についても白石氏から話された。

データ分析とは、先ほども紹介された利活用への段階における「知る→分かる」にて行われる過程である。意思決定までの過程とも言えよう。

例えば、ゲームのプロデューサーがDAUや継続率などのデータを持った上で、どんな施策を取れば良いか分からない状態であるのであれば、それはデータ分析の領域が抜け落ちている状態を指す。

そんな、データ分析だが、白石氏は「ユーザーを多面的に理解する」と称した。円錐を例に挙げると、真横から見ると二等辺三角形だが、真下から見ると円である。

1つの視点では、異なった形となり、２つの視点で初めて本来の円錐が理解できる。これが多面的に理解するということだ。

ユーザー行動についても立体的に理解できるようになると話し、これこそがデータ分析の本質的な意味となるのだ。

そして多面的に理解する上では、比較が必要となる。仮にゲーム内のとあるユーザーが「初回起動時にチュートリアルを突破し，その後5日間連続で起動したけれども，ここ数日は起動していない」ということが判明したとしても、「だから何？」で終わってしまう。

そこから例えば、たとえば「毎日起動している」という事象に対して、

・数か月前はどうだったのか
・起動はしているけれどもどのくらい課金しているのか
・ほかのユーザーはどうなのか

といった比較をすることにより，「このユーザーは，平均と比べて高頻度で起動している」「数か月前まではあまり起動していなかったのに，最近は頻度が高くなっている」といった多面的な理解が可能となり，やっと施策に落とし込めるレベルになっていくと白石氏は話す。ここまでしてやっと、多面的な理解と言え、意思決定を行える段階に入れるのだ。