「Steam Dev Days」のプレゼン『Data to Drive Decision-Making』にてM4A1-S導入前後のデータが公開される

１月１５日と１６日に行われたゲーム開発者会議「Steam Dev Days」にてCS:GOのM4A1-S導入前後のデータが公開されました。
詳細は続きを読むから。




『Data to Drive Decision-Making』では、Valveがユーザーのプレイデータをいかに有効にゲームに活かすかについてのプレゼンが行われ、その実例としてCS:GOのM4A1-Sの導入が挙げられました。

以下は実際に使用されたスライドからCS:GOに関係する部分を抜き出したものです。

M4A1-S導入前。お金があればあるほどM4A4かAWPに武器が偏り、他の武器が使用されていない状況が確認できます。

(以下訳、強調投稿者)

• M4A4の利用率が高く、ゲーム後半における選択肢は少なくなる。
• データドリブン（データを元にアクションを起こしていくこと。この場ではその基となるデータのこと）：購入率
• セオリードリブン（理論を元に〃）：より豊富な戦術的選択肢は、プレイヤーの維持に繋がる。
• 評価方法：購入率、プレイタイム、有効性
• 反復：将来的なデザインの選択肢についての情報を得る
• 仮説：バランスの取れた代替の武器を作れば、プレイヤーの選択肢とプレイタイムは増えるのではないか。

(以上)

以上のプロセスを経て、M4A1-Sの導入が決定されました。
では実際に導入した後のデータはどうなったかを確認してみます。

綺麗にM4A4とM4A1-SとAWPの三すくみが構成されました。

（以下訳）

• 50／50で新旧の武器の選好が分かれた。
• プレイタイムが増加した。
  
  • アップデートは他のものと合同で行った。
  • これだけを分離するのは難しい。
• 武器のバラエティの増加はプレイヤーの維持に貢献するかは未決問題となる

以上

つまり、プレイヤーの興味ひこうとして武器追加してみて実際にプレイタイムは伸びたけど、追加のおかげかはわかんないし評価は難しいね☆ミてへぺろ

ということだそうです。

なんやねんそれ！！！！！！！！！！！



プレゼン自体の動画は以下から確認できます。

また、合わせて使用したスライドも公開されています。

PDF版：http://media.steampowered.com/apps/steamdevdays/slides/data.pdf
パワポ版：http://media.steampowered.com/apps/steamdevdays/slides/data.pptx