売上予測はこう立てる! DeNAのゲーム事業を支えるデータアナリストの実態

[2017/02/28 15:45]山田井ユウキ ブックマーク ブックマーク

データ分析

更新頻度の高いゲームアプリの売り上げはどう予測する?

では、実際の売上予測はどのように行うのだろうか。一般的なゲームの日々の売上は、「DAU(Daily Active User)×ARPU(Average Revenue Per User)」という式で説明される。すなわち、「ユーザー数×顧客単価」である。

いずれにせよ予測にはデータが必要になるが、DAUに関しては、それなりの運営期間があれば、過去実績を基に十分に予測することができる。したがって、その精度が問題になることはない。一方で、ARPUはゲーム内の施策の影響を強く受けるため、単純なモデルでは予測するのが難しいのだという。

そこで活用される予測手法としては、統計学を利用した線形モデルや、機械学習などさまざまなものが考えられる。小東氏によれば、手法を選択するにあたっては、「結果の解釈が示唆につながること」「一定の精度が出ること」「運用が容易であること」の3つの観点から検討し、バランスを取る必要があるという。

これを踏まえ、は実際に売上予測を分析した事例としてスマホのRPGアプリが紹介された。このゲームアプリでは、ユーザーキャラクターが強くなるためのアイテムを「ガチャ」などによって獲得できる仕組みになっている。ガチャからはさまざまなアイテムが出現するようになっており、このゲームの売り上げのほとんどは、ガチャによるものだ。

売り上げを予測するためには、ユーザーがガチャをやりたくなる理由や得られるアイテムの効果などを網羅的に洗い出すわけだが、ここに課題が生じた。

原因は、常にゲームの内容が更新され続けているため、その都度売り上げを構成する要素が変化していたことにある。売上予測に必要なデータ量が蓄積される前にモデルが陳腐化してしまい、予測の精度が上がらなかったのだ。

そのため、従来はARPUの予測は開発者たちの知見を基に合議制で決定していたのだが、これをデータ分析やAIによる課題解決に切り替えることで予測精度を向上させることができたという。

こうした過去の予測実績を踏まえ、新しいタイトルでは最初から必要なデータの蓄積を行えるような運営体制を構築した。例えば、アイテム単体での「ヒキの強さ」を表す指標を「アイテム強度」と定義し、これを一般化線形モデルを用いて予測する。算出した複数のアイテム強度を基に、ARPUを2段階で予測するモデルを作成した。簡単に言えば、「新たにガチャに追加したアイテムが、ユーザーにどれくらいヒットするか(売り上げへの寄与度)を予測し、そこから1人あたりの課金額を予測する」仕組みを作ったわけだ。

算出したARPUを基に月間の売上予測を計算したところ、月によっては予測と実績がほぼ一致するまでに精度を高めることができたという。

ただし、予測に誤差が生じることもある。その場合は、「要因を切り分けることが必要」だと小東氏は説明する。

例えば、予測自体が誤っているのならパラメータチューニングなどで予測モデルをアップデートし、施策効果が低かったのなら要因を分析して施策を改善するといった具合だ。「予測がずれた」のか、それとも「実績がずれた」のかを正しく判断することで、改善につなげていくことが重要なのだ。

こうした手法を駆使することで、新タイトルではかなり精度の高い売上予測を実現できたという。

「数カ月先までのガチャの実施予定を入力すれば、数カ月間の売上予測を日単位で見える化できるようになりました。売り上げという観点から将来の予測が可能になったことで、ビジネスの意思決定やゲーム運営に貢献できています」(小東氏)

小東氏が今注目しているのは、AIの分野だ。「今後、AIが課題を発見できるようになれば、ゲーム事業でもさらなる価値を発揮できるかもしれない」と期待を寄せ、講演を締めくくった。

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