データ分析が支えるスマホゲーム開発 ~ユーザー動向から見えてくるアプリケーションの姿~

データ分析が支えるスマホゲーム開発 ~ユーザー動向から見えてくるアプリケーションの姿~

¥2,800+税

品種名
書籍
発売日
2014/4/11
ページ数
264
サイズ
A5判
著者
KLab株式会社 越智 修司、高田 敦史 著/丸山 弘詩 編
ISBN
978-4-8443-3576-4

KLabのデータ分析ノウハウを凝縮した渾身の一冊。

何十万・何百万の人間がネットワークを介してゲームをプレイし、オンラインで課金していく巨大なゲームシステム。そこから得られる膨大なユーザー動向データは貴重な資産です。データの分析とその活用は、コンテンツの質を維持・向上するために必要不可欠なプロセスです。ゲームのみならず、あらゆるサービスにおいてデータ分析は必須のものといえます。必要な基盤を構築し、即座にフィードバックできるシステムを整えていくことが、激しい競争下のこの業界を勝ち抜いていくための武器となるでしょう。 本書は、KLab株式会社のデータ分析チームが実際に現場で培ってきた技術・手法を丁寧に解説する一冊です。

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■著者からのメッセージ

 携帯電話に特化したモバイルゲームは、「ソーシャルゲーム」として若者から年配者にまで広く普及しました。その後、端末の流行がスマートフォンに移ると、「スマホゲーム」という名称に変わり、さらに急成長を遂げます。このような新しいエンターテインメント市場の盛り上がりは、おそらく1970 年代のインベーダーゲームブーム、1980 年代のファミコンブーム
以来のことでしょう。
 ゲームセンターからお茶の間へ、そして手のひらの上へ。革新的なイノベーションが起きるたびに、ゲームと人との距離はどんどんと近くなってきています。
 モバイルゲームでは、プレイヤーがどのように遊んでいるのかを、提供者がリアルタイムに知ることができるようになりました。これは提供者にとって非常に大きな変化でした。プレイヤーの行動データを効率よく受け取り(収集)、正しく咀嚼(分析)することで、ゲームバランスをリアルタイムに調整し、プレイヤーから飽きられないゲームを提供し続けることが可能となったのです。難易度の調整、シナリオの追加から、宣伝活動の指標に至るまで、幅広くこの技術を活用できます。
 モバイルゲームを数多く手掛けるKLab株式会社では、専門のデータ分析チームを結成し、手探りでこの技術に向き合いながらシステムを開発してきました。本書は、そこで培われたたくさんのノウハウを、「人」「技術」「手法」の3 つの視点から具体的に解説しています。
 本書で紹介した私たちの技術が、ゲーム業界に限らず、膨大なオンラインデータの処理に取り組む多くのエンジニアの助けになれば幸いです。
(本書巻頭「はじめに」より)

 


 

■著者プロフィール

越智 修司(おち・しゅうじ)

神戸在住。KLab(くらぶ)株式会社・データ分析グループ所属。専攻は経済時系列分析。セキュリティ関連のソフトハウスを経て、1994年入社。携帯電話向けポータルサイトやモバイルバンキングのプロジェクトマネジメント、iOS アプリの開発をなど経て現職。「関西ソーシャルゲーム勉強会」を中心とした開発者コミュニティで活動しており、プライベートでもiOS アプリの開発を行う。

高田 敦史(たかだ・あつし)

関東在住。KLab(くらぶ)株式会社・データ分析グループ所属。専門は分析哲学(形而上学・価値論・美学)。ソーシャルゲーム事業立ち上げ時よりソーシャルゲームのサーバサイド開発などを担当。データ分析に興味を持ち、データ分析システムのプロジェクトを立ち上げる。共通の仕様でデータを蓄積し簡単にアクセスできるシステムを目指し、データ分析のインフラを開発。

目次

Chapter.01 スマホゲームとデータ分析
 1-1 本書の概要
 1-2 モバイルゲームとは
 1-3 モバイルゲームのKPIとは

Chapter.02 データ分析の概論
 2-1 データ分析の目的
 2-2 データ分析に必要なスキルセット
 2-3 分析チームの構成例

Chapter.03 利用する技術と処理フェーズ
 3-1 データ分析の要素技術
 3-2 データ分析の処理フェーズ

Chapter.04 分析システムの構築
 4-1 データ分析システムの要件
 4-2 システム構成
 4-2-1 ゲーム運営システム
 4-3 バッチスクリプトの開発・管理体制
 4-4 データウェアハウスの構築
 4-5 データマートの設計
 4-6 データマートの構築

Chapter.05 データ収集
 5-1 データ分析の8 割はデータ収集
 5-2 データの標準化
 5-3 業務データベースからの出力
 5-4 データウェアハウスとの入出力
 5-5 アクセスログからのデータ収集
 5-6 データマートへのロード
 5-7 障害検出とアラーティング・復旧

Chapter.06 データ集計
 6-1 集計する時に注意すべきこと
 6-2 ログイン回数と滞在時間
 6-3 継続率、離脱、カムバック
 6-4 課金傾向を分析する
 6-5 ゲーム進度分布

Chapter.07 可視化とレポーティング
 7-1 Pentahoによるデータ可視化
 7-2 Excel形式でレポーティング

Chapter.08 データ分析の応用
 8-1 スマートフォンへの対応
 8-2 fluentdによるリアルタイムデータ分析
 8-3 入会後継続率を調べる
 8-4 アクセス時間帯をヒートマップで可視化する

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