ゲーム運営の
データ活用を徹底支援

データを見える化し、知りたいことを誰もが調べられる環境へ。
ユーザー理解や施策の検証から、売上予測・アクションの自動化まで、
データを日々のゲーム運営に活かす仕組みを構築します。

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グラフやユーザー分類を表示するダッシュボードと、右側のサイドバーで質問や分析結果をやり取りするデータ探索AIのイメージ

ダッシュボード × データ探索AIによって
データという根拠に基づいたゲーム運営を可能にします

データ、活用できてますか？

データは、ユーザーの理解や施策の検証、売上の予測、個別のアプローチまで、さまざまな場面で活用できます。

01
データを見て、日々の運営状況を把握できている
02
ユーザー別・セグメント別に、細かな粒度で分析できている
03
固定された指標に限らず、知りたいことに合わせてデータを調べられている
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データ担当者への依頼を待たず、誰もが自分でデータへアクセスし必要なデータを迅速に取得できている
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機械学習を活用し、過去のデータから未来の売上などを予測できている
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データをもとに、ユーザーへの個別アプローチなどを自動で実行できている

データを掘り下げることで、
見えていなかった実態が見えてきます

分析例 1 / 4

ユーザー数は横ばいでも中身が入れ替わっていることも

表面: ある施策の前後で、合計ユーザー数はほぼ横ばい
分析の視点: ユーザー層ごとの人数の変化
実態: 新規のライトユーザーは増えた一方、収益の要となる既存のコアユーザーは減少している

施策前施策実行時施策後

当月の売上不調は当月が原因とは限らない

表面: 当月の売上が低いため、当月のガチャや販売施策に原因があるように見える
分析の視点: 前月からの石の配布量・保有量と、ガチャ別の回転数
実態: 当月の販売物が悪かったわけではなく、前月の石配布量が多かったことで、課金せずともガチャを回せる状態だった

前月前月に起きていたこと

石配布が多く、ユーザーの平均保有数が高い状態

当月当月に見えている現象

課金ではなく、もらった石でガチャを回している状態

広告で人が増えても利益に繋がらない場合がある

表面: 広告経由の新規ユーザーが増え、施策が成功したように見える
分析の視点: LTV（生涯課金額）と CAC（顧客獲得単価）の比較
実態: 獲得人数だけではなく、LTVがCACをどれだけ上回っているかで判断する必要がある

新規ユーザー+10,000人表面上は成功

実態1人獲得するごとに 3,000円の赤字

ユーザーの意見を多角的に見られる

表面: 単純な全ユーザーのアンケート結果
分析の視点: 課金額・プレイ歴・熱量ごとの回答の違い
実態: 課金額・プレイ歴・熱量といったセグメント別にアンケート結果を見ることで、何を重視すべきか、各セグメントの課題を詳細に分析できる

同じ回答でも、セグメントごとに見え方が変わる。

詳細KPIが見えると、
施策と指示が具体化します

大きな目標だけでは、現場は何を改善すべきか判断しにくくなります。
成果につながる詳細KPIまで分解することで、施策の対象と評価方法を明確にできます。

曖昧な指示の例

売上を上げる施策を考える
ユーザー数を増やす
もっと遊ばれるコンテンツにする

目標が大きすぎると、現場は何を改善すべきか判断しにくくなります。

具体的なKPI指示の例

商品詳細ページのクリック率を高める
新規ユーザーの7日間継続率を高める
新コンテンツのクリア率が80%になるよう難易度設計する

対象KPIが明確だと、施策を考えやすく、実施後の評価もしやすくなります。

KPI分解による変化具体的な指示と結果の確認により
改善のサイクルが回しやすく

詳細KPIを軸に改善を繰り返す

目標設定施策実施KPI確認改善

ダッシュボードデータの可視化・定点観測

複雑なデータを、
運営チームの共通言語に。

データを視認性の高い視覚データとして表示"複数のシートに分けられた見づらい数字の羅列"が、"1つの画面に集約した、一目で分かるグラフ群"になることでデータの認知負荷が減少。
データをユーザー層や期間ごとに比較「減少したユーザーは無課金層か、課金層か」「毎年特定の月でプレイ時間が減っていないか」といった分類比較が可能に。
変化や異常の兆候を早期に把握読み込み時間の急激な増加やSNSでのユーザーの反応の悪化を異常値として早期に検知したり、大きな施策を行った後のユーザー行動への影響を瞬時に把握。
同じデータを、チーム全体の共通認識にチーム全体で同じ指標やグラフを見ることで、運営状況や課題の認識を揃え、共通の根拠を元に施策を議論できるように。

ゲーム運営チームが大型画面のダッシュボードを見ながら分析結果について話し合う様子

データ探索AI自然言語・動的探索

誰もが、その場で、自由に、
データを探索できるように。

専門知識がなくても、誰もが自分でデータを確認「先月の新規ユーザーの継続率を見たい」と、普段の言葉で質問するだけ。SQLやデータの保存場所を知らなくても、企画・運営など、データを必要とする人自身が調べられるように。
気になったことを、その場で調べて議論を前へ会議中に「売上が落ちたのは、どのユーザー層か」と疑問が出たら、その場でAIに質問。データ担当者への抽出依頼と回答待ちを減らし、結果を見ながら次の確認や施策の議論へ進めます。
固定された指標に縛られず、自由な切り口で深掘り「イベント参加者だけに絞って」「課金額別に分けて」「前年の同じ時期と比べて」と、対話しながら対象・期間・条件を変更。用意された集計だけでなく、自分の仮説に合わせてデータを探索できます。

ガチャで石が尽きたユーザーの離脱率を教えて

データ探索AI

石保有数と離脱率の関係離脱：ガチャ後7日間ログインなし

石が0個になったユーザーの離脱率は32%。保有数が少ない層ほど離脱率が高い傾向です。石の枯渇が原因かは、獲得結果やプレイ歴も含めて検証できます。

石が尽きて離脱しそうなユーザーに対する施策を考えて

データ分析基盤で
更に広がるアクション

数値を確認するだけでなく、将来の変化を予測し、影響が出る前に動けるようになります。

離脱予兆の検知と個別アクション

ログイン頻度やプレイ時間、イベント参加、課金頻度などの変化から離脱リスクの高いユーザーを早期に検知し、対象に合わせたアプローチで継続を促します。

行動の変化を検知し、離脱予兆ユーザーを特定して個別にアプローチし、復帰・継続へつなげる流れ

販売物の売上予測

過去の販売実績やユーザー行動、キャンペーン情報などをもとに、パックやアイテムといった販売物の将来売上を予測します。

販売実績ユーザー行動キャンペーン

販売物の売上推移売上予測

過去実績将来予測

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こんなことから相談できます

今あるデータで、何が分かりますか？
必要なデータを、どこから集めればよいですか？
こちらが想定するような分析は可能ですか？
どこまでの支援を、どのくらいの規模から頼めますか？

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連絡先メールアドレスotomokam@tsukris.com

ゲーム運営のデータ活用を徹底支援

データ、活用できてますか？

データを掘り下げることで、見えていなかった実態が見えてきます