BigQueryでゲームデータ分析！ユーザー行動を分析してゲームを改善

2024年9月22日2024年11月28日

記事の対象者と解消できるお悩み

【対象者】

初中級データアナリスト

【興味関心】

ユーザー行動分析
ゲームデータ分析
ゲーム改善
顧客エンゲージメント
収益化戦略
データに基づいた意思決定

【解消できるお悩み】

ユーザーの行動パターンを把握したいけど、どうすればいいか分からない…
ゲームの改善点を見つけたいけど、どこに着目すればいいか分からない…
顧客のエンゲージメントを高め、離脱を防ぎたい
より効果的な収益化戦略を考えたい
データに基づいてゲーム開発の意思決定をしたい

記事作成者

【人物】株式会社志庵　代表取締役　佐藤　光　起業6年目

【経歴】株式会社光通信➜光通信同期と起業➜データアナリスト転職➜SaaSで2度目起業

【会社実績】

SaaS 資金調達無しARR2億円

SaaS GMV200億円

【内容】自社AaaSであるStruccle、webスクレイピング、BigQueryに関する記事を作成

各種用語

ARR(Annual Recurring Revenue)
- サブスクリプションサービスの年間売上※当社はSaaS売上
Struccle(ストラクル)
- 株式会社志庵が独自開発しているAaaS
AaaS(アース)
- Data Analytics as a Serviceの意
SaaS(サース)
- Software as a Serviceの意
GoogleCloudPlatform
- Googleが提供するクラウドプラットフォーム。この中に様々なサービスが存在する。
GCP(ジーシーピー)
- GoogleCloudPlatformの略
BigQuery(ビッグクエリ)
- 上記GCPの中に含まれるデータ分析基盤サービス
SQL(エスキューエル)
- データベースを操作するプログラミング言語
クエリ
- SQLで記述した命令文
- クエリ例）
  - SQL構文のクエリ⬇
    - SELECT item_name, price FROM sales_table where price >= 1000;
    - 上記クエリ(命令文)の意味としては「売上テーブル(sales_table)から価格(price)が1000円以上の商品名(item_name)と価格(price)を抽出する」
ペタバイト
- データの単位　ペタバイト＝1000テラバイト＝約100兆行のデータ

概要

現代のゲーム業界では、ユーザーの行動データ分析がゲームの成功に不可欠となっています。膨大なゲームプレイログを分析することで、ユーザーの行動パターンを理解し、ゲームバランスの調整、イベント企画、収益化戦略など、様々な改善に繋げることができます。

Google Cloudのデータウェアハウス「BigQuery」は、その強力な分析機能とスケーラビリティにより、大規模なゲームデータ分析に最適なプラットフォームです。この記事では、BigQueryを使ってゲームデータを分析し、ユーザー行動を分析してゲームを改善する方法を、具体的な例を交えながら解説します。データ分析初心者の方でも、BigQueryを使えば、ゲームデータ分析の基礎を理解し、実践的な分析スキルを習得できるでしょう。

BigQueryでゲームデータ分析を行うメリット
ゲームデータ分析の対象データ
BigQueryを使ったゲームデータ分析手法
BigQueryを使ったゲームデータ分析例
FAQ：BigQueryに関するよくある質問
まとめ：BigQueryでゲームデータ分析を行い、魅力的なゲーム開発を目指そう！

1. BigQueryでゲームデータ分析を行うメリット

BigQueryは、ゲームデータ分析に最適なツールです。その理由は、以下の様なメリットがあるからです。

大規模データの高速処理： 膨大なゲームプレイログを高速に分析できるため、リアルタイムに近い分析が可能となり、迅速な意思決定をサポートします。
様々なデータソースとの連携： ゲームプレイログ、プレイヤー属性データ、課金データなど、様々なデータを統合して分析できます。
豊富な分析機能： SQL、機械学習、統計分析など、高度な分析機能を利用できるため、複雑な分析にも対応できます。
コストパフォーマンスの高さ： 従量課金制なので、必要な時に必要なだけ利用でき、コストを抑えられます。
高いセキュリティ： Google Cloudの強固なセキュリティ基盤により、安心してデータを管理できます。

2. ゲームデータ分析の対象データ

ゲームデータ分析では、以下のようなデータを分析対象とします。

ゲームプレイログ： プレイヤーのゲーム内行動を記録したデータ（ログイン日時、プレイ時間、レベル、アイテム取得、ステージクリアなど）
プレイヤー属性データ： プレイヤーの年齢、性別、地域などの属性情報
課金データ： プレイヤーの課金履歴、購入アイテム、課金額など
コミュニケーションログ： プレイヤー間のチャットやメッセージのログ
広告データ： 広告の表示回数、クリック数、コンバージョン数など

これらのデータを組み合わせることで、プレイヤーの行動パターン、ゲームバランス、収益性などを多角的に分析することができます。

3. BigQueryを使ったゲームデータ分析手法

BigQueryでは、様々なゲームデータ分析手法を実行できます。以下は、代表的な分析手法の例です。

3.1 ユーザー行動分析

プレイヤーのゲーム内行動を分析することで、ゲームプレイの傾向、人気コンテンツ、課題などを把握できます。例えば、プレイヤーがどのステージで詰まっているのか、どのアイテムを頻繁に使用しているのかなどを分析することができます。

3.2 ゲームバランス分析

ゲームの難易度、報酬バランス、キャラクターの強さなどを分析することで、ゲームバランスの問題点を特定し、改善することができます。例えば、特定のステージのクリア率が極端に低い場合は、難易度が高すぎる可能性があり、調整が必要となるでしょう。

3.3 収益化分析

プレイヤーの課金行動を分析することで、収益化のポイントを把握し、効果的な課金戦略を立てることができます。例えば、どのアイテムが良く売れているのか、どのタイミングでプレイヤーが課金しやすいのかなどを分析することができます。

3.4 離脱分析

プレイヤーがゲームを離脱する原因を分析することで、離脱率を抑制し、長期的なエンゲージメントを高めることができます。例えば、特定のステージで離脱するプレイヤーが多い場合は、難易度やゲームデザインに問題がある可能性があります。

4. BigQueryを使ったゲームデータ分析例

ここでは、BigQueryの無料公開データセット「NYC Taxi Trips」をゲームデータに見立てて、簡単なゲームデータ分析例を紹介します。このデータセットは、ニューヨーク市のタクシー乗車に関する情報が格納されていますが、ここではタクシーの乗車場所を「ゲームステージ」、乗車距離を「プレイ時間」、チップ金額を「課金額」とみなして分析を行います。

例1：人気ステージ（乗車場所）TOP10を分析する

SELECT
  pickup_location_id,
  COUNT(*) AS trip_count
FROM bigquery-public-data.new_york_taxi_trips.tlc_yellow_trips_2022
GROUP BY pickup_location_id
ORDER BY trip_count DESC
LIMIT 10

このクエリを実行すると、乗車場所（ゲームステージ）ごとの乗車回数（プレイ回数）を集計し、上位10件を表示します。これにより、人気のあるステージを把握することができます。

例2：平均プレイ時間（乗車距離）が長いユーザー層を分析する

SELECT
  passenger_count,
  AVG(trip_distance) AS average_trip_distance
FROM bigquery-public-data.new_york_taxi_trips.tlc_yellow_trips_2022
WHERE passenger_count IS NOT NULL
GROUP BY passenger_count
ORDER BY average_trip_distance DESC;

このクエリを実行すると、乗客数（プレイヤー人数）別の平均乗車距離（平均プレイ時間）を計算し、降順に表示します。これにより、平均プレイ時間が長いユーザー層を把握することができます。

5. FAQ：BigQueryに関するよくある質問

Q1. BigQueryの無料枠を超えて利用すると、どのくらい費用がかかりますか？

A1. 無料枠を超えた場合、従量課金制で料金が発生します。料金は、処理したデータ量やストレージ容量などによって異なります。詳しくは、BigQueryの料金ページをご確認ください。

Q2. BigQueryで使えるSQLは、他のデータベースと同じですか？

A2. BigQueryは標準SQLをサポートしており、他のデータベースで学んだSQLの知識を活かすことができます。ただし、BigQuery独自の関数や構文も存在するため、BigQueryのドキュメントで詳細を確認することをおすすめします。

Q3. SQLの学習には、どのような教材がありますか？

A3. SQLの学習には、オンライン学習サイト、書籍、動画教材など、様々な教材があります。初心者向けの教材から、上級者向けの教材まで、レベルに合わせて選ぶことができます。Googleが提供するBigQueryのチュートリアルもSQLの学習に役立ちます。

6. まとめ：BigQueryでゲームデータ分析を行い、魅力的なゲーム開発を目指そう！

BigQueryは、ゲームデータ分析に最適なツールです。BigQueryの高速な処理性能と豊富な分析機能を活用することで、ユーザー行動を分析し、ゲームバランスの改善、イベント企画、収益化戦略などに役立てることができます。この記事で紹介した分析手法や分析例を参考に、BigQueryを使ったゲームデータ分析に挑戦し、より魅力的なゲーム開発を目指しましょう！

BigQuery導入サポート、転職検討中の方はお問い合わせフォームからご相談くださいませ。

誠心誠意精一杯対応いたします。

【参考URL】

GoogleCloudPlatform：https://console.cloud.google.com/welcome/new

BigQuery：https://cloud.google.com/bigquery?hl=ja

BigQueryリリース情報：https://cloud.google.com/bigquery/docs/release-notes

BigQuery料金：https://cloud.google.com/bigquery/pricing

BigQuery料金無料枠：https://cloud.google.com/bigquery/pricing?hl=ja#free-tier

Google Cloud活用事例：https://cloud.google.com/customers/index.html?hl=ja#

Looker Studio：https://cloud.google.com/looker-studio?hl=ja

Looker Studioサンプル：https://cloud.google.com/bigquery/docs/visualize-looker-studio?hl=ja

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