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AIがモバイルゲームのプレイヤー維持にどのような革命をもたらすか
ジェネレーティブAIが期待を膨らませるピークを迎える中、市場全体が効率化を追求した結果、様々な結果がもたらされている。ChatGPTのようなツールを使ってチャットボットを構築し、2日足らずで数千ドルで販売する進取の気性に富んだ専門家がいる一方で、ナレッジワーカーはソフトウェアによって捏造された情報を引用したことで窮地に立たされている。
あなたがAI支持者であろうと、揺るぎない懐疑論者であろうと、人工知能の変革的影響は議論の域を越えている。AIには、プロセスの合理化、革新的な新しい体験の創出、問題の迅速な特定と解決を支援する力がある一方で、破壊的な使われ方をする可能性もある。人工知能はテクノロジーツールであり、AIの事例がモバイルゲームにポジティブな影響を与えるかネガティブな影響を与えるかは、それを導入する主体次第である。
アーリーアダプターがAIを積極的に導入して競争優位を確保する好機は、すでに終わりつつあり、実験的なリスクを冒そうとしない企業は、今後数年間で同業他社に遅れをとるだろう。ネットフリックス、アマゾン、スポティファイなどのハイテク大手は、すでにAIを活用してパーソナライズされた体験を提供し、解約に対抗して顧客価値を高めている。
モバイルゲームのパブリッシャーにとって幸いなことに、この業界はイノベーションの最先端で活動する傾向があるため、市場で検証済みのAIソリューションが比較的多く存在し、実験を行うことができる。また、厳密にはジェネレイティブな性質ではないが、モバイルゲーム向けのAI搭載ツールは成熟するまでの時間が長く、リスクを大幅に軽減できる。
モバイルの成長に向けた課題が山積する今こそ、パブリッシャーがAIへの投資を倍増させる絶好の機会である。その見返りは、極めて忠実で、良好に維持され、収益性の高いプレイヤーベースである。
プレイヤーのライフサイクルにおけるエンゲージメント、リテンション、マネタイズの総和であるライフタイムバリュー（LTV）は、測定が難しいことで知られています。そのため、パブリッシャーは構成要素の指標をゼロにする必要があり、中でもリテンションは最も比重が高いことがよくあります。
歴史的に、LTV予測は、専門家の知識と、過去の行動に基づいて顧客をセグメント化し等級付けするRFM（Recency, Frequency, Monetary Value）のような限られたフレームワークに依存してきました。現在では、AI主導のLTV予測モデルにより、デザイナー、マーケティング担当者、LiveOpsチームは、機械学習（ML）、特にディープラーニングを使用して、将来のプレーヤーの行動を個人レベルでモデル化し、最大のリターンをもたらすプレーヤーを正確に特定することができます。
機械学習アルゴリズムは、ユーザー保持が使用された機能、セッションの長さなどとどのように関連しているかの傾向を分析することで、製品管理者が将来の生産計画についてより低リスクの決定を下すのに役立ちます。これにより、ユーザー獲得マネージャーは、よりスマートなターゲティングと予算決定を行うことができます。
"AIは、彼らが最初の購入を行う前に、潜在的な消費者を特定するのに役立ちます。プレイヤーの行動を分析し、既知の支出パターンと比較することで、当社のディープラーニングモデルは、どのプレイヤーがゲーム内で購入する可能性が高いかを予測することができます。AIはまた、プレイヤーがいつゲームをやめるかも予測できます。これは、プレイ時間の減少、ゲーム内イベントへの関与の減少、否定的なフィードバックなど、何千もの要因に基づく可能性があります。解約を予測することで、Mistplay（および他のアプリパブリッシャー）は、ロイヤルティエコノミーを利用して、特別プロモーションの提供や新機能の導入など、これらのプレーヤーを再びエンゲージするための積極的な対策を講じることができます。"- Mistplay データサイエンス＆機械学習ディレクター マイケル・ヤン氏
2023 Mobile Gaming Loyalty Reportに概説されているように、39%のプレイヤーは、評判の悪いアップデートが1週間以内に修正されない場合、モバイルゲームのプレイをやめてしまう。AIを使ってゲームのアップデートをレビューし、バグやパフォーマンスの低下など、ゲーム体験を阻害する問題をゲーム本編に反映される前にキャッチすることで、ダメージコントロールに奔走する代わりに、新しいコンテンツのサポートに集中することができます。
モバイルゲームのロイヤリティとリテンションに関するインサイトをもっと知りたいですか？ダウンロード 2023年モバイルゲームロイヤルティレポート.
Liftoff社のLTV Optimize製品は、開発者が重要なデータを掘り下げるのに役立つAIをすでに使用している予測LTVモデルの一例である。Liftoffの説明によると、"初期の採用者は、D7 ROAS（広告費利益率）とPROAS（広告費利益率）の両方で大幅な改善を見た"。これによってパブリッシャーは、LTVの直接最適化で最も多くの収益を上げ、独自のオーディエンスに合わせたMLで最高のユーザーを獲得し、ビジネスニーズに合ったLTVウィンドウに最適化することができるようになった。
予測LTVはMistplay成長プラットフォームの中核機能でもある。MistplayのAI機能は、プレーヤーの行動とエンゲージメントのパターンを分析して、プレーヤーのLTVを予測します。これには、プレイ頻度、セッションごとのプレイ時間、特定のゲーム内購入、ゲーム内イベントへの参加などの要素が含まれます。LTVを正確に予測することで、Mistplayは主要なユーザー獲得戦略を最適化し、長期的に最も価値をもたらす可能性の高い新規ユーザーを獲得します。詳しくは広告ページをご覧ください。
ゲームにおけるチート行為や不正行為は、プレイヤー体験の低下を意味し、リテンションに甚大な悪影響を及ぼしかねない。Bungieのようなパブリッシャーは、「人員とソフトウェアの間でチート対策に約200万ドル」を費やしており、Kotakuは、プレイヤーが照準を調整したり、壁を見通したりすることを可能にするDestiny 2のチート製品のクリエイターに対する同社の最近の法廷闘争の報道で詳述している。
モバイルゲームにおける不正行為は、少し様相が異なりますが、同じように破壊的である可能性があります。このような悪質業者による詐欺行為は、多くの場合、自分が獲得したものでも購入したものでもない報酬をアンロックすることを目的としています。AppsFlyerの説明によると、「詐欺師は、盗んだIDやクレジットカードの詳細情報を使って購入することができます。あるいは、支払いを偽装したり、アプリを改変して有料コンテンツを無料で入手したりすることもあります。このような行為は、パブリッシャーに金銭的な負担をかけ、他のプレイヤーの体験を不安定にし、アプリの評判を損なう可能性があります。
知名度の高い不正行為者は、ゲームに即座に影響を与えるため、捕捉しやすい。しかし、小規模な不正行為は、発見が困難である一方、時間の経過とともに、同様の混乱に陥る可能性があります。モバイルアプリ市場における不正行為の防止には、ユーザー認証、デバイスのフィンガープリンティング、トランザクション監視などの方法があります。これらの対策は、偽アカウントの作成、エミュレータの使用、トランザクション詐欺などの不正行為を特定し、防止するのに役立ちます。しかし、これらを実装し監視するプロセスは、時間、労力、ツールコストの点で煩雑になりがちです。
不正チームはまた、機械学習を使用して、長期間にわたる不正行為を特定し、防止することもできます。IPアドレスからログイン時間まで、プレイヤーのデータを分析することで、機械学習アルゴリズムはそのような行為の検知と防止に役立ちます。実際、ある実装では、ゲーム内のデータにアクセスすることなく、プレイヤーの行動を追跡することのみで、99%の確率で不正行為を検知することができます。AIを活用した不正行為や詐欺の検知に投資することで、パブリッシャーは全体的な経費を削減し、より忠実なプレイヤーベースを維持する結果、より高い利益率で運営することができます。
「機械学習や人工知能の導入は増加傾向にあるが、これらの手法を効果的に活用している企業はほんの一握りだ。このような技術を適切に活用するには、適切なリソースを確保し、複雑な技術を適用し、高度な技術インフラを構築する必要がある。加えて、AIを利用した不正行為の判断には高い信頼性が必要である。なぜなら、これらの判断は、ユーザーの摩擦を最小限に抑え、誤検出率を低減するために、非常に正確である必要があるからだ。- ジョン・ デデデ、Mistplay不正部門責任者兼シニア・プロダクト・マネージャー
Mistplayでは、データの傾向を追跡し、主要な指標を監視することで、機械学習とAIがチームに先駆けて不正ユーザーを特定するのが普通です。これは、当社のケース管理戦略と組み合わせることで、エコシステムにおける不正行為を確実に制限し、アプリから利益を得るプレイヤーとパブリッシャーにとってより公平な競争の場を作り出しています。
有害なプレイヤーは、ボイスチャットやテキストチャットでゲーム体験の足を引っ張ることで知られている。最悪の場合、協力や競争のシステムを破壊してゲームプレイのループを乱すことさえある。残念なことに、毒性は増加傾向にあり、そのためにリテンションが低下しています。Unityの「2023 Toxicity in Multiplayer ゲーム Report」によると、「有害行為を目撃または経験したと報告するプレイヤーの割合は、2021年の68％から2023年には74％に増加した」という。レポートはさらに、このことがオンラインゲーム全体の楽しみを減らしていることを実証しています。"ほぼすべてのマルチプレイヤーゲーマー（96％）が、有害な行為に対して、他のプレイヤーをブロックする（46％）、ゲームから退出する（34％）、ゲーム内の報告機能を使用する（34％）、または単に他のプレイヤーをミュートする（33％）"。
このシナリオでは、AIは残念ながら解決策になるだけでなく、問題の主要な部分にもなり得る。ActiveFenceのソリューション戦略担当副社長であるTomer Poran氏が最近のゲームBeatパネルで説明したように、"AIは有害または有毒なコンテンツを検出するだけでなく、作成するためのツールとして、より強力になってきている"。その結果、特に女性や有色人種のような有害性の標的になりやすい人々の間では、定着率が低下し、成長の大きな足かせとなっている。GetGud.ioのCEOであるGuy Kroupp氏は、オンライン上の有害性がゲーム開発者に年間16億ドル以上の損害を与えていると見積もっている。
裏を返せば、AIツールは有毒プレイヤーを特定しやすくし、すぐに対応できるようにすることで、他のプレイヤーやゲーム全体に与えるダメージを最小限に抑えるのに有効活用できる。Unity Safe Voiceや Modulateのようなツールは、機械学習を使って、個人レベルでもコミュニティ全体の傾向レベルでも、有害で破壊的な行動を分類します。Safe VoiceはUnity Voice Chat (Vivox)と統合し、エンジンに依存しないモデレーションをサポートします。
このようなツールは、自動化されたとはいえ、ニュアンスに欠ける洗練されていないソリューションに比べ、著しい改善を示している。AI以前のシステムは、それ自体が新たな負債となりうる偽陽性のフラグを立てる可能性が高かった。AIを活用した毒性管理ソリューションへの投資は、個々のゲーム体験を向上させるだけでなく、オンラインゲームを取り巻くメタ物語をポジティブに再構築し、業界全体に利益をもたらす可能性を秘めている。
優れたカスタマー・エクスペリエンスを提供することも、ビジネスを成長させる確実な方法である。最近では、マッキンゼー・アンド・カンパニーが、カスタマー・エクスペリエンスのリーダー企業は、競合企業の2倍以上の収益成長を遂げていることを明らかにした。
2023年モバイルゲーミング・ロイヤルティ・レポートに示されているように、モバイルゲームも例外ではありません。3,000人以上のモバイルゲーマーを対象とした調査で、高額課金者はカスタマーサービスの体験に対してより厳しい要求をしていることがわかりました。100ドル以上を消費するプレイヤーの68%は、過去にカスタマーサポートに連絡したことがある（平均より13%多い）が、受けたサービスに満足していると考えているのは36%のみである（平均より27%少ない）。
カスタマーサービスの対応は、リテンション、ひいてはLTVに直接影響を与えるようなポジティブな体験を提供できる最も顕著な方法の一つである。もちろん、カスタマーサービスは、効果的な方法でスケールするのが難しいことで有名です。すべてのチケットや苦情を解決するのは誰なのか......すでに窮地に立たされているカスタマーサポートチームなのか......と考えると、これは特に真実です。
今、AIを搭載したチャットボットは、プレーヤーをサポートする最初の防衛ラインとして機能することができます。自然言語処理アルゴリズムでチャットボットを訓練することで、カスタマーサービスチームは、一般的な質問に答え、プレーヤーに支援を提供する会話型インターフェースを作成できます。例えば、「Conversational Support Funnel（会話型サポートファネル）」と呼ばれる Intercom のアプローチでは、サポートチームは複雑な問い合わせと VIP リクエストのみを管理すれば済みます。チームはより多くの時間を重要な解決策に集中することができ、より多くの顧客がより短時間で必要な支援を受けることができます。
AIを活用した効果的なサービスソリューションに投資することで、エコシステムの中で最も接触頻度が高く、多くの場合最も価値のあるプレイヤーの間でタイトルを差別化することができます。ゲームのスーパーファンとの関係を育み、維持することは、フライホイール成長の概念に不可欠であり、効果的なサポートシステムがすべての違いを生む。
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マッキンゼー・アンド・カンパニーによると、消費者の71％が、企業がパーソナライズされたインタラクションを提供してくれることを期待しており、それが得られないと消費者の4分の3がフラストレーションを感じているという。しかし、伝統的に言えば、モバイルゲームは、多くの異なる人々に全く同じものを提供することが最も得意である。おそらく、共通の変数（好きなゲームの種類、選択した派閥など）を反映するために、ほんの少しカスタマイズされたものがあちこちにあるのだろう。
ありがたいことに、今日の最新のAI機能によって、開発者やマーケティング担当者は、プレイヤーが望むパーソナライズされた体験を提供するために、より深いところまで踏み込むことができる。実績のあるアプリケーションには以下のようなものがある：
これはMistplay UAプラットフォームの中心的な部分であり、AIとデータ分析によって、ユーザーによりパーソナライズされたオファーや体験を提供できることは注目に値する。ユーザーの行動、嗜好、ゲームパターンを分析することで、このプラットフォームは個人の嗜好に沿ったゲームを推奨することができ、それによってユーザーエンゲージメントを高め、プレイヤーベースの維持向上につながります。
400以上のゲームが利用可能で、生涯インストール数が3,000万を超えるMistplayプラットフォームのAI搭載機能スイートは、パブリッシャーが価値を生み出し、LTVを増加させる可能性が最も高いプレーヤーを獲得し、エンゲージし、維持するのに役立ちます。たとえば、AIを活用した当社のtROASキャンペーンは、Trailmixof Love & Piesのようなパブリッシャーが他の有料チャンネルよりも25%高いD1保持率を達成するのに役立っています。
ゲーム開発者にも広告主にも、高いユーザーエンゲージメントを実現する当社の主要なPlay-to-Earnソリューションは、いつでもゲームを成長させることができるスケーラブルなシステムでパッケージ化されています。
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