Game Career Party!（ゲームキャリアパーティ！）第2回開催！「2023年9月15日」

今回の登壇者について

株式会社リーン・ニシカタの西方氏です。

1974年6月28日生、静岡県富士宮市出身。

株式会社ディー・エヌ・エー在籍中、ソーシャルゲーム黎明期より、分析基盤構築の傍ら、自社サービスのログを分析し、目まぐるしく変化するソーシャルゲームのメカニズムを探求する日々の中で、大規模データ集計、機械学習、AIといったパラダイムシフトを実務を通じて経験。

2018年、分析×マーケティングを活かしたモバイルアプリへのグロースハックフレームワークを日本に浸透させるべく株式会社リーン・ニシカタを創業。

講演会の内容です！

①これまでの西方氏のキャリアについて
②ゲームプランナーのキャリアについて
③両視点で共通して持っておきたい数値
④プロデューサー視点でのデータ活用
⑤ディレクター視点でのデータ活用
⑥ゲームプランナーのキャリアの延長としてのアナリスト

①これまでの西方氏のキャリアについて

SI業界時代

最初はゲーム業界では無く、新卒時は、某SI企業のメーカーに入っており、
当時はまだ20世紀で何でもインターネットと言われていた時で、ネットバブル時代だった。

メーカーに入り、色々なお客さんが居る所で経験を積めば、
インターネットの裏側や様々な世界が見れると思い入社を決心。

ただ、実体としては開発現場に入ったにも関わらず、
プログラム的な開発をする訳でもなく、プロジェクトマネージャー業務をする訳でもなく、
毎日報告書を書いて提出するのみという雑用ばかりをしていた。

このままでは何年、同じ企業に勤めていても変化が無いと思い、
また、世の中の生活が便利になるような仕事をしたかったので転職を決意！

ここで学んだこと
・RDBMSの仕組み
・年功序列

web業界時代

沢山の人が使っているサービスに携わりたい皆が使うサービス開発に関わりたいという思いから、
ヤフー株式会社に転職。
エンジニアとして、ウェブ検索のアルゴリズムを軸に、オークション、ショッピング、知恵袋などのバーティカル検索のエンジン開発に携わる。
開発中は、ユーザーが、どんな検索ワードで、どんなサイトを見ているのかを裏側で確認出来るのが楽しかった！
ただ、社内で、ウェブ検索の内製を廃止し、Googleに移行するのを機に転職を決意！

ここで学んだこと
・日本のインターネットの裏側
・大規模開発のためのエンジニアリング
・ビッグデータの扱い

ゲーム業界時代

ソーシャルゲームバブルの中、株式会社ディー・エヌ・エーに転職。

ゲーム業界入った理由として、
怪盗ロワイヤルが2009年にリリースされた後に、当時、怪盗ロワイヤルを運営をしている知り合いと話をしていて、「僕も関わっているのだけど、とても売れています、ただ、なぜ売れてるかが分からないのです。」という悩みがあり、「今後、再現性を出してゆく為に、ユーザー行動のログが有るので、行動のメカニズムを究明して欲しい。」という事で、オファーがあり、ヤフーを辞めてディー・エヌ・エーに入社。

・エンジニアとして、ユーザーの行動ログを収集・蓄積・分析するためのシステム基盤を開発。
・検索エンジン開発時代のデータ分析技術が活かせることに気づき、分析の仕事ばかりするようになる。

分析した結果、良いアイデアを思い付き、それをゲーム側で実際に開発しリリースしたのが、とても楽しく、この時、プロデューサー、ディレクターと一緒に仕事をしていた。

・気づいたらデータアナリストとかデータサイエンティストという職種ができていた。

ここで学んだこと
・運営型ゲームのメカニズム
・データアナリストとしてのプロダクト開発への関わり方
・事業としてのゲームとエンタメとしてのゲーム

そして、会社も順調に大きくなってきた時に、分業化や、運用業務なども多くなり、自分自身でやりたい事も出来、また、他の分野でも、幅広く分析の仕事をしたく独立したという事。

②ゲームプランナーのキャリアについて

一般的に最初はゲームプランナーで下済みをして、しばらく経験を積むと、
二通りの選択肢が出てきて、ディレクターかプロデューサーになるか分岐があると思う。
プロデューサーはゲーム内での、マネタイズ周り（お金を稼ぐ）やプロジェクト資金集めを行う。
ディレクターは楽しいゲームを作りユーザー満足度を上げていく役割。

例えば、マンガ雑誌の場合、面白い作品を作る作家と、作品を売る編集者の様に、二つの関係性があるということ。

役割について、2つの観点で選ぶか、現場によっては掛け持ちだけど、うまくいかない事が多く見受けられるので、プロデューサーかディレクターかで、きっちり分けた方が良い。
マネタイズと、面白さはトレードオフの関係というのもある。

③両視点で持っておきたい数値

事業面からゲームを考えるプロデューサーと、エンターテインメント面からゲームを考えるディレクターという、ふたつの異なる視点が存在する（現場によっては両方を兼任するようなケースもある）
データ分析を活用する際には、これらの異なる視点によって、注目すべき数値も変わってくる。

KPIツリーにて、売上について因数分解して考えていく。

まず、売上が決まり…
UU（ユニークユーザー数）と、ARPU（ひとりあたりの平均購入額）の掛け算という計算。

UU数が上がらない時に、上がらないうえでの、足りないものを考えていく必要がある。
UUにおいて様々なUUカテゴリがあるのでそれぞれ含め考えていく。

一つのゲームで、ユーザーによって色々な遊び方や楽しみ方がある。
課金してガチャを沢山回し楽しむ人、無課金でカジュアルに楽しむ人等、
両方の目線で施策をしないと離脱する原因になりますので、様々な視点で考える。

ユニークユーザーが遊んでいるか、定着UU、非定着UUを見るのが第一歩になる。
課金について、それが定着UUの平均額なのかを見ていく。
非定着UUについては不安定なUUとなりノイズになりますので、分析の際は、定着UUと非定着UUとで、分けて分析いたします。
リセマラのアカウントには注意が必要で、UUが増えたと思っていても、実際には増えていなかったりもします。

④プロデューサー視点でのデータ活用

プロデューサーは、売上を上げるのを考える、長期的に、1.2年後を見て計画をする。
いつ、どの、タイミングで売上を上げてゆくか、分析予測をしていく。
肝になるのが、定着UU、ARPU、平均単価のコントロールになる。
グラフの様に、縦軸をユニークユーザ数、売上、横軸が月ごとの経過軸となる。

リリースから13か月目に1周年イベントを開催した。
グラフを見ると、売上が上がってはいるが、定着UUはあまり上がっていないという結果が見える。

2年目以降の予測をしたときに、何もしなければ定着UUが下がって行く。
1年で約半数になる見込み。
それに対して、どこで、どのように人を増やして単価をコントロールするというのを決めてゆく。

1周年終わった後に、1.5周年、2周年でプロモーションして売り上げを上げていく。
長期的な視点で進める。
ユーザーの平均額を中長期的に見てプランを立て、それを実現すべく社内で予算を確保できるか交渉してゆく。

⑤ディレクター視点でのデータ活用

ディレクター視点でのデータ活用。
プロデューサーからの戦略受けて、短期のPDCAを回す。
肝になるのは定着UUの定義、ユーザーを深く知るためのセグメント設計。

メインとしてのお仕事は、ゲームの面白さ担保すること。
ただ、お金が無いと作れないので、プロデューサーが作成した戦略を元に具体的に何をしてゆくか、
短期目線でのPDCAを回すことが多い。

定着UUの定義について、
何を持って定着UUとするか、定着UUとは、どの程度のユーザーで、どんな感じで遊んでいるユーザーなのかそれを深掘りしていく。

MAUについては、どの現場でも月ごとに見ると思うけれども、
ユーザーの状態・動きについては、全体の数値のみでは、どのようになっているかは分からないと思う。
分かるように、セグメントとして、ユーザーをSSS～Fまでのランクを作りゲーム内で彼らがどう行動しているかを見る。

まず、見るべきポイントは、平均プレイ日数。

その月で、何日遊んでいるか数える。セグメントのDとEで倍以上の差がある。
Dは月の20日位遊んでおり、2日に1回以上遊んでいる計算で、遊んでいるとみなし問題ない。
Eについては、月の7日程度しか遊んでいないので、4日に1回しか遊んでいない計算になるので運営的には微妙と判断。

よって、セグメントEとFについては、運営の想定の遊び方が出来ていないので、今回は非定着UUとして設定。

定着UU内での分析対象はSSS～D。

ゲームのユーザー数を支えているのは、セグメントのA、B、Cになる。
ただ、売上はABC合わせてもSSよりも低い。

SS以上は、売上に寄与しており、熱心に遊んでるが、人は少ない。
売上があるから大事にしたい層になる。

ユーザー数、ARPU（課金率、課金した人の単価）で、
SとSSで比較した場合、課金率はSは4割、SSは9割で、SSの人が殆ど課金しており単価も高い。
売上はSも支えており約半数くらいの人が課金している。

まず、非定着UU、定着UU。
定着UUでもユーザー数か、課金数で支えられているか分けて考える。
これらの情報と、プロデューサーの考えに沿って、ディレクターが日々考えながら対応している。

月次で売上をみる。
今月の結果を見て、来月こうする。
課金UUを先月と比較して今月は良かった。いずれの結果が100％超えていると評価しがちだが、

セグメントで分解するとそうでもない…。

特徴を色分け。
前月比が100％下回っている所があり、よく見るとと100％を割ってセグメントがある。
課金UUが、C、Dは100％超えてるが、高いセグメントのSやSSのユーザーの課金率下がってる。
このような所から、100％超えているからと言って、
ライトユーザーは、まずまずだったが、ヘビーユーザーは不満足だったという結果になる。
そしてこのような結果になった原因はなんだろうと次の施策を考える上でのメリットになる。

結果が、意図してないのであれば、課題が無い訳ではないが、是正し、アップデートしていくこともできる。

西方代表のＸ、noteのアカウントで分析について記載や投稿をしておりますので、ご興味あるかたはご覧ください。

西方智晃｜note

株式会社リーン・ニシカタ代表取締役。ヤフー株式会社にてエンジアとして検索エンジンの開発に従事した後、DeNAにてゲーム運営に関わるデータ分析やゲームデザインを経て独立。好きなゲームはグランブルーファンタジー。

Tweets by tomoaki24kata

⑥ゲームプランナーのキャリアの延長としてのアナリスト

ゲーム運営について、データを扱うのと、感覚など、両方のバランスをどうするかが重要。
どちらかに振り切れても、長期的な計画もしずらく、両方の技術とバランスを持つのが大切。
キャリアの流れについて、プランナーが、ディレクターかプロデューサーかアナリストを経験して、また、ディレクターかプロデューサーに戻るというキャリアの流れも見ることも多い。