鬼に金棒、ゲーマーにデータ

はじめまして。4月から入社したNAGONです。

この記事では自己紹介を兼ねつつ、今私がWekidsで学ぼうとしているデータ解析について、ゲーマー向けに紹介しようと思います。

 

実は去年の7月頃に、このブログで私のインタビュー記事を掲載していただいたことがあります。

http://blog.wekids-inc.com/interview_nagon1/

一行で要約すると、私はボードゲームやカードゲームを競技的にプレイしてきた人間です。

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現在もハースストーンを競技として続けながら、会社では日々の業務をこなしつつ、余った時間でデータ解析について実際の業務に反映させるべく学んでいます。
三兎を追う状態で非常に危ういことは自覚していますが、三者を関連させながらどれも形にしようと日々奮闘中です。

それでは本題に入ります。

鬼に金棒、ゲーマーにデータ、ということで、ゲームとデータ解析の親和性を語ります。
ゲームが大好きな読者の皆さんに、データを扱うことに少しでも興味を持っていただけたらと思います。

遊びでゲームをプレイする場合、ゲームにかかわる仕事をする場合の両方でデータは役に立つことがあります。
この二軸にわけて、私の経験3割と想像7割で話を進めます。

 

遊ぶ場合

かなり特殊なケースですが、ゲームプレイにデータを活用している事例として私のブログ記事を載せておきます。

http://nagon1609.hatenablog.com/entry/2018/04/03/201241

ハースストーンを知らない方でも、シャドバみたいなゲーム、と聞いてなんとなくイメージが湧く方ならたぶん読めると思います。
カードゲーム以外では、麻雀もデータが活用されているゲームです。

データをゲームプレイに利用することの最大のメリットは時短です。
今まで100戦してようやく経験として学べたようなことを、データは戦う前から教えてくれます。

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特にプレイ時間が長くとれない社会人ゲーマーは、不足しがちな経験をこうして理論で補う必要があります。
時間のあるゲーマーでも、効率化することで複数の類似ゲームに挑戦することが可能になります。

 

働く場合

ゲームに関連する、データが役に立つ業務として、ゲームのバランス調整や攻略情報の提供が挙げられます。
特に前者は、多くのゲーム会社がデータを見ながらバランス調整を行っています。

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ただ、データしか見ていない機械的なバランス調整には限界があります。
結局大事なのはユーザー体験なので、そこを改善しようとそのゲームのトッププレイヤーの力を借りようとしたのが、Wekidsの設立当初のコンセプトだそうです。

ですが、ゲームさえ上手ければ優れたゲームバランス調整ができる、というわけでもありません。
なぜなら、トップ層が体験している世界と、企業が欲する新規プレイヤー層が体験している世界は異なるからです。
ゲームバランス調整において、トップ層目線のみでバランスを調整してしまうと新規層にとって酷なバランスになる可能性があります。

この現象は、攻略情報の提供においても起こりえます。
特にPvP系のゲームでは、トップ層はトップ層同士、初心者層は初心者層同士で戦う構造になっているため、トップ層における最適戦略が初心者層での最適戦略と一致しないことがあります。そのため、トッププレイヤーが主観で攻略情報を提供すると新規層にとって酷な攻略の仕方を要求してしまう可能性があります。

それでは、トッププレイヤーはゲームに関わる仕事をするべきではないのでしょうか。

もちろん、そうとは思いません。
視点がずれていることが問題なだけで、初心者目線を持つことができれば、トッププレイヤーはその豊富な知識で、そのゲームを熟知していない人が思いもよらないような方法で解決策を実行できるはずです。

そして、長くなりましたが、トッププレイヤーが初心者目線を持つために役に立つのがデータなのです。
初心者層のデータを見ることで、自身が体験していない世界を知ることができます。
さらに、ゲームを熟知しているプレイヤーがデータを見ると、熟知していない人が見るよりも何倍もインスピレーションが湧きます。
ゲームを熟知していることで圧倒的に仮説が立てやすくなり、優れたデータ解析をしやすいです。

 

Head First

最後に、私が現在読んでいるデータ解析の入門書を紹介します。

headfirst

この本は、Wekids社外取締役の隣さん(http://blog.wekids-inc.com/business_news1/)おすすめの本で、読むだけでデータ解析を用いたコンサルタント業務を体験できる、とても実践的な本です。
勉強が苦手なゲーマーにもおすすめできる一冊です。

第1章では、データ解析の手順を定義、分解、評価、判断の4段階に分け、具体的なケースに沿いながらデータ解析がどういうものか学ぶことができます。
私が本書を読む前のイメージでは、データをいかに考察するかがすべてだと思っていたのですが、データを集める部分の重要さがよくわかりました。
真面目に読むと、陥りがちなミスにきちんとはめてくれて、ものすごくこの本の掌の上で踊らされているような気分になれます。

 

・・・以上、ゲーマーがデータ解析を学ぶことに価値があると信じて、今後も勉強を続けていこうと思います。