機械学習を用いず数学でゲーム内の需要予測をする accepted

Abstract

どんなビジネスにおいても、サービスを長く運用していく上では様々な数字と向き合っていくことは避けては通れません。もちろん、たくさんモノが売れることに越したことはありませんが、モノをたくさん売るために利益度外視の費用をかけていてはサービスを継続することは不可能です。顧客数や売上の規模を見積もり、そこから最適な費用を算出して利益を最大化していく必要があります。

ここで重要になってくるのが「数値予測」です。この予測の精度は「未来のことをどれくらい理解しているか」ということであり、安定した運用を実現するには把握しておかなければならないものです。本セッションではソーシャルゲームのKPI(例えば売上やユーザー数等)の数値予測について解説します。

数値予測と聞くと機械学習、さらにはディープラーニングといったものを想像する方も多いかと思います。昨今では機械学習を行う環境は誰でも手に入るようになり、機械学習に触れる敷居はだいぶ下がっています。しかしながら、ちゃんとした成果を出すにはデータの前処理やパラメータの調整、そして機械学習を支える数学の知識を十分に理解しておく必要があり、機械学習を有効に利用できる人はまだまだ少ない印象があります。

しかし、数値予測に必ずしも機械学習を用いる必要はありません。機械学習は高度な数学によって支えられていますが、実際に行っているステップは単純であり、(処理の数が莫大でない限りは)人間でも十分に再現できます。数学的な考え方は身につけておくべきですが、高度な数学の知識そのものを理解する必要はありません。また、人間の手で予測を組み立てた方が、機械学習にはマネできない、様々な応用が可能になる場合もあります。「人間が得意とすること」と「機械学習が得意とすること」を明らかにし、人間だからこそできる数値予測の方法を、ソーシャルゲームの運用であった実例とともに紹介します。

Video
Session Information
Confirmed confirmed
Material Level Beginner
Starts On 9/7/18, 2:20 PM
Room Multi-Purpose Room 2
Session Duration Regular Session (60min)
Spoken Language Japanese
Interpretation Unavailable
Slide Language Japanese