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1日20億超のアクションの意味を解き明かすという挑戦と快感
2100万会員「モバゲータウン」は、データマイニングの宝の山
蓄積された大量のデータを分析し、隠れた事象や法則を発見していく技法、データマイニング。会員数2100万を超えるモバゲータウンを運営するDeNAは、サービス向上や開発に高度なデータマイニングを使うことで、ソーシャルゲームの世界展開を目指すという。
(取材・文/井元康一郎 編集/宮みゆき 撮影/佐藤聡)作成日:10.12.24
ユーザーの本音をデータマイニングで読み取り、開発に活かす
山田 憲晋氏
株式会社ディー・エヌ・エー
ソーシャルメディア事業本部
ソーシャルゲーム統括部
システム第二グループ グループリーダー

山田 憲晋氏

 ソーシャルゲームのトップシェアを握るディー・エヌ・エー(DeNA)。主力である「モバゲータウン」(以下、モバゲー)は今日、ユーザーアカウント数2100万人超、1日のアクション数(ページビュー数)は実に20億超に達する巨大な仮想コミュニティ空間に成長した。DeNAは今、日本最大級の規模に成長したモバゲーを舞台として、ある新たな技術的挑戦を始めている。

「われわれがチャレンジしているその技術とは、データマイニングです」
 こう語るのは、ソーシャルメディア事業本部ソーシャルゲーム統括部のグループリーダーを務める山田憲晋氏。モバゲーのソーシャルゲームを開発するエンジニアチームを総合的に指揮するDeNAのキーマンの一人だ。データマイニングとは、多数のデータを分析し、その中からそれまで知られていなかった事象や法則を見つけ出す技術のこと。とりわけ注目を集めているのは人間の行動に関すること。今日、あらゆる分野のビジネスにおいて、クレジットカードの使われ方、携帯電話の通話履歴、またウェブサイト上でのリンクのクリックパターンなど、様々なデータが分析され、新しいマーケティング手法などが編み出されている。

 2100万会員、1日のページビューは20億超というモバゲーは、データマイニングのファームという観点ではまさに“宝の山”と言っていい。
「この1年モバゲーはソーシャルゲームで大成功を収めてきましたが、ゲームの仕様やパラメータ設定はゲーム開発メンバーの感性にゆだねられている部分がありました。当然、ログデータを用いて基礎的な集計分析を実施してサービス改善に取り組んでいるのですが、開発チームの中で分析業務にじっくりと取り組むのは限界がありました。日々蓄積される大量のログデータを有効活用してユーザー行動の本質を解明し、サービス品質をさらに向上させることが出来るのではないかと感じ、データマイニングを行うチームを濱田と立ち上げました。」(山田氏)

 データマイニングは単なるデータの集計ではない。大量のデータ群の中からユーザーの行動の特徴らしきものを見つけ出し、行動の本質がどこにあるのかを意味づけしていく。
「各ゲームの性別、年齢毎のユーザーのアクション頻度や、課金額などの基本的な統計情報は開発スタッフであれば、みんなが見ています。データマイニングのチームが見るのはその先のこと。ゲームのどんなところが楽しみやハマりのツボになるのか、また同じ楽しみでもワクワクなのか、ハラハラなのか、中身はいろいろです。モバゲーのゲームの中にはアイテムの奪い合いをするイベントもありますが、そのイベントのルールひとつでエキサイティングに感じたり、嫌なものに思われたり……そういった人間の心理が、ユーザーの動きから読み取れるのではないかと考えているんです」(山田氏)

 モバゲー内にあるソーシャルゲームの多くは、イベントのルールをユーザーの反応を見ながらより「ユーザーが楽しめる」方向に何度もチューニングを行っている。これまではアクセス状況などを見てああでもない、こうでもないと試行錯誤を繰り返し、どういうイベントの作りがいいのかをつかんできた。データマイニングを活用して分析が高度化していくことで、おおざっぱな数値指標だけでなく、詳細な因果関係を把握しながら、仮説検証を繰り返せるようになる。

「ソーシャルゲームは生きているサービスであり常に改善を繰り返しながら成長していきます。DeNAはアクティブユーザー数が100万人を超えるソーシャルゲームをいくつも開発・運用していますが、これだけ大量のユーザーがプレイするソーシャルゲームをものすごいスピードで改善・成長させていけるのは大規模サービスを安定運用するノウハウがぎっしりつまっているDeNAの強みだと考えています。DeNAのソーシャルゲームでは、通常、定期的なイベントを月2回程度開催しますが、データマイニングチームは、ゲーム開発メンバーと一緒にサービス改善にあたります。イベントの仕様やゲームパラメータをどう変えたらいいかを仮説を元に設計し、その結果を検証するというサイクルを2週間単位で何度も繰り返します。これはいろいろな分野のマーケティングの中でも相当早いほう。DeNAのデータマイニングエンジニアは常にルールを作っては実験するという場を持てるということになる。この楽しさは他ではなかなか味わえないと思います。」(山田氏)

モバゲーのグローバル展開を成功させるためのツールに

 DeNAがデータマイニングに力を入れるのは、単にユーザーサービスの改善のためだけではない。日本でのモバゲータウンの成功をひとつのモデルとして、同様のモバイルゲームプラットホームをグローバル展開していくという経営戦略が立案されているという。が、ひとくちにゲームと言っても、気候や国民性や風土、宗教的慣習などによって、好まれるゲーム性やストーリー、デザインは千差万別。
「これまでDeNAは日本市場で大きな成功をおさめてきましたが、今後はグローバル市場で戦っていきたい。その過程では、従来以上の試行錯誤も必要になるでしょう。データマイニングはその挑戦をよりスムーズにするためのツールでもあるんです。」(山田氏)

 今、DeNAはデータマイニングのエンジニアの大幅増強を計画している。その背景には、世界のユーザーに向けてゲームを媒体とした仮想コミュニケーション空間を提供したいというグローバル戦略があるのだ。
「ITの世界では、新しいビジネスの多くは大手企業ではなく、ベンチャー企業から出てきます。大手企業は技術の持ち駒は非常に豊富ですが、プロジェクトはほぼ確実というくらいの勝算がないと実現に動きません。試行錯誤をいとわないベンチャーマインドこそが、新サービスを創出するためには必要不可欠。大規模ソーシャルサービスプラットフォーム上で面白いことをやってみたいエンジニアにとって、DeNAは最高のフィールドだと自信を持って言い切れます」(山田氏)

 データマイニングといえば数学的素養を持つ人材の専管事項というイメージがあるが、実際にはそうとは限らないという。
「通常の統計解析では発見できない法則を見つけるために最先端のデータマイニングを活用する人材は専門的知識が要求されますが、われわれが欲している人材はそればかりではありません。出てきた数値を見て、どこに面白いところがあるのかということを肌感覚で読み取れる“気づき”の才能がある人材や、両者の中間に位置する人材も必要。理論と感性の両方が求められるのがデータマイニングの世界なんです。また、データマイニングを活用して法則性を導き出すだけでなく、パラメータ調整の自動化や、高度なユーザーマッチングアルゴリズムの実装などソーシャルゲームの大規模バックエンドシステムの開発にも取り組んでいます。」(山田氏)

 モバゲーのゲーム群を見ると、操作やゲーム性については至ってシンプルなものが多い。が、膨大なトラフィックやデータ処理を伴うため、バックエンドシステムは新技術への挑戦のオンパレード。データマイニングはその最先端とも言える分野だけに、大規模データ解析、大規模分散処理技術などに少しでも縁のあるエンジニアにとっては大いに興味をそそられるところだろう。

ソフト開発、サービス改善にデータマイニングが威力を発揮
濱田 晃一氏
株式会社ディー・エヌ・エー
ソーシャルメディア事業本部
ソーシャルゲーム統括部

濱田 晃一氏

「蓄積されたデータを活用し継続的に活動進化できる世界を実現したい。モバゲータウンでは日々2100万人以上の人々の20億以上のアクション情報・ソーシャル情報が蓄積されています。これらの蓄積情報から、データマイニング・機械学習の手法を用い隠された法則を解明、より良い解を導出し、迅速なサービス洗練を行っています。今後、世界中の人々に対しても、それぞれの楽しみ・興味のソーシャルグラフ・目的にあった適切な情報・サービスを提供していきたいと考えています。」
 データマイニングについての熱い思いを語るのは、濱田晃一氏。今年6月、DeNAに参画し山田氏とデータマイニングチームを立ち上げ、現在はソーシャルゲーム全体のデータマイニングの指揮を行っている。濱田氏は確率・統計事象を解析する理論物理学の理論体系、量子統計場の理論で博士号を取得後、コンサルティング会社で人々の活動に関する解析手法・解析システム等の開発・適用・実証を行ってきた。また蓄積データが有効活用できる人の裾野を広げたいと考え、プライベートでもデータマイニングのオープンなコミュニティを主催・運営している。

 濱田氏はDeNAに活動の場を移した動機を次のように語る。
「蓄積データを活用し、より多くの人々の活動をよりよいものとしたいと考えていました。モバゲーでは2100万人以上のユーザーに対し直接サービス提供できるチャネルを持っている。また解析結果を活用したサービス洗練も数日のスパンで継続的に行え、すぐにユーザーに届けることが出来る。今までの私の活動とモバゲーのチャネルを合わせることでより多くの人々の活動に貢献したい。そう考え、DeNAを選びました。」(濱田氏)

 モバゲーの1日20億以上の膨大なユーザー行動情報。大規模な情報により、統計的にも多くの有意な法則を解明することができるという。加えて、通常のウェブのアクセスログ解析ではユーザーのページ間遷移情報が主な対象となるが、ソーシャルゲームではより詳細な行動情報をサービス活用できるという。
「ソーシャルゲームの特性として、ユーザーの意思が分かる詳細なアクション情報を扱うことが出来ます。例えばゲーム内で、お宝を狙っている行動、ステージのボスに挑んでいる行動や、アイテムの購入詳細行動、等の時系列データを扱うことが出来る。それらの詳細な行動情報にデータマイニングを適用することにより、ユーザーの詳細な行動法則を知ることができるのです。」(濱田氏)

 DeNAでもすでにデータマイニングを応用したソーシャルゲームの改良案を次々に提示しているという。
「例えばデータマイニングの活用として、ソーシャルゲームの楽しみ方のパターンを解明し、よりその体験を高頻度で体験してもらえるようゲーム洗練しています。ゲームを楽しみ継続し続けている状況や、バーチャルアイテムに魅力を感じ購入しようと考える状況には、いくつかのパターンが存在します。そのプレイの仕方の差異を特徴づけるルールを抽出し、楽しさの状況パターンを高頻度で発生させ体験してもらうことによりゲームを楽しんでもらえることが出来る。また、プレイ開始初期の段階でその状況を体験してもらうことにより、ゲームの楽しさを伝えることが出来ます。」(濱田氏)
 スリル、ハラハラ・ドキドキ感、そういった感性的な楽しさの法則を、ユーザープレイ状況から定量的に算出し、より楽しんでもらえるユーザー体験に還元しているのだという。

Hadoopベースのシステムをさらに進化させるエンジニアの知恵

「大規模解析基盤をHadoopを用い構築しています。データマイニング・機械学習の実行にはR言語や、Mahout等も活用しています。」そう濱田氏は語る。
 DeNAがデータ分析基盤に使っているプラットホームは、オープンソースの大規模分散処理基盤Apache Hadoopだ。各ソーシャルゲームの行動履歴はHadoopに投入され、各情報のデータ解析はHadoop上で行うことが出来るようになっている。大規模なユーザー行動のデータ集計も、MapReduceやScript実装で、高速に集計できる環境が構築されている。
「ユーザーサンプリングや一部の特徴的なユーザーを対象に解析を行う場合等、R環境も活用し解析を行っています。R環境はデータマイニング・機械学習に特化した環境です。Hadoop 上で動作する大規模データでのデータマイニング・機械学習にはApache Mahoutも活用しています。方法論に関しては、クラスタリング、分類器、パターンマイニング、時系列分析、各種統計解析、等々、目的に応じて各種適した方法論を利用しています。」(濱田氏)
 大規模データの解析を通じ、新たな法則の発見とともに、課題発見もある。それらの課題を解決しながら進めていくことにより、大規模データマイニング・機械学習を進化させていく面白さもあるという。

 進化途中の分野であるだけに、データマイニングには幅広い人材が必要とされているという。
「統計分析・データマイニングなどの分析のスキル、大規模分散処理のスキル、どちらののスキルセットの方々も活躍の場があると思います。マーケティングリサーチ、コンサルティング、広告、検索、EC、等々、各分野の経験を歓迎します。現在のチームメンバーも、戦略コンサルティング、データマイニングサービス事業立ち上げ、大規模Hadoop基盤構築、大規模言語処理、大規模最適化計算、等の経歴を持つ多彩なメンバー。多様性によりより良いものを生み出せる。そう私は考えています。そうしたバックグラウンドのメンバーと一緒に新たな仕組みを作りたい。様々なバックグラウンドを持った方々の参画を歓迎します。」そう、濱田氏は語る。
DeNAではデータマイニングの社内セミナーを行うことで人材育成も行っており、濱田氏はその講師も務めている。「関連スキルを持っていて、ソーシャルサービス・大規模解析等に興味がある人材ならば、十分にエキスパートへの道を歩めるはず」というのが濱田氏の考えだ。

 DeNAのデータマイニングチームでは現在、濱田氏が全タイトルを広く見るという体制を取っているが、近い将来、各チームメンバーが複数のタイトルを深く見られる体制に変えていく計画だ。そのためにも大幅な人員増強が不可欠なのだという。
「日々20億以上のアクション情報・ソーシャル情報を活用し、データマイニング・機械学習の手法を活用した、迅速なサービス洗練。今後、各国の各地域の人々に対しても、各国民性・民族性、興味のソーシャルグラフにあった適切なサービス提供を行っていきたい。日本発の世界中の人々に楽しんでもらえるサービス。それを実現していきたいと思っています。一緒に実現する優秀な人材を募集しています。関心をお持ちの方は、ぜひDeNAの門戸を叩いてほしいです」(濱田氏)

株式会社ディー・エヌ・エー ソーシャルメディア事業本部 ソーシャルゲーム統括部 システム第二グループ グループリーダー 山田 憲晋氏
大手総合電機メーカでネットワークシステムの研究開発に従事。その後、自身のアイデアを形にできる場を求めて、2008年7月DeNAに入社。開発サイドインフラエンジニアとして、memcachedを本格導入するなど、様々なコーナーの性能改善、安定稼働に貢献。2010年4月からは、ソーシャルゲームチームの開発リーダを務め、本格的な分析活動を推進するため分析チームを立ち上げる。
株式会社ディー・エヌ・エー ソーシャルメディア事業本部 ソーシャルゲーム統括部 濱田 晃一氏
理論物理学(量子統計場の理論)で博士号を取得後、数理手法を駆使し、実ビジネスでの課題解決をはかるためコンサルティング会社へ。データマイニングのコミュニティも主催するエンジニアとして、様々な企業活動の効率化を実現。データマイニングのエキスパートとして、2010年6月、DeNAに入社。2100万人を超えるユーザーの行動と向き合っている。
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