ログ分析で支えるゲームパラメータ設計 #denatechcon

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ログ分析で支える
ゲームパラメータ設計
February 10, 2017
Jun Ernesto Okumura
AI System Dept.
DeNA Co., Ltd.
DeNA TechCon 2017

自己紹介
名前
奥村エルネスト純
経歴
宇宙物理学 Ph.D
→ DeNA入社（2014年）
→ データアナリスト＠分析部（〜2016年）
→ 機械学習エンジニア＠AIシステム部（2017年〜）
業務領域
ゲームデータ分析、ゲームパラメータデザイン
機械学習、強化学習
2

3
本日お話する内容
対戦系ゲームタイトル『逆転オセロニア』で
スキルのバランス調整をログ分析によってサポートしている話

『逆転オセロニア』の紹介
 ゲーム概要
 オセロを進化させた分かりやすくとも奥深いゲームシステム
 友達や全国のプレイヤーとリアルタイムバトルが楽しめる
 豊富なスキル群、ドラマチックな逆転劇、リアルイベント、etc…
4

スキルについて
 オセロニアにおける「スキル」
 ゲームバランス・プレイサイクルを支えるコア要素
 オセロをベースとした多様なスキルが存在
 「1枚ちょうどひっくり返すと攻撃力が2倍になる」、
「表になっている間、毒ダメージを与える」、etc…
5
スキルのパラメータ（条件・効果を決める値）の調整は
ゲームバランスを設計する上で重要度が高い

スキルバランスに関する運用課題
 スキルの運用課題
1. パラメータのバランス調整が属人化しやすい
• スキルの強さにバラツキが生じてしまう
2. 統一的な評価指標がなく、設計精度が確認できない
• 意図通りの使われ方がしたのか、適切な強さだったのか振り返りしづらい
3. 「壊れキャラ」の事前検知ができない
• 強いキャラを作ろうとしても、どの程度までなら壊れないかが読みづらい
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スキル設計において実現したい理想状態
1. 壊れキャラの排出をしないこと
 利用難易度と効果のバランスが取れていないキャラ
 戦略の硬直や単調なバトルUXに直結
2. 定量的な評価指標導入によって、スキルの振り返りが出来ること
3. 企画が意図する「面白さ」が実現出来ていること
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ユーザーのプレイングが勝敗や面白さに反映されている状態

スキル設計において実現したい理想状態
1. 壊れキャラの排出をしないこと
 利用難易度と効果のバランスが取れていないキャラ
 戦略の硬直や単調なバトルUXに直結
2. 定量的な評価指標導入によって、スキルの振り返りが出来ること
3. 企画が意図する「面白さ」が実現出来ていること
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ユーザーのプレイングが勝敗や面白さに反映されている状態
定量データによる担保
定性情報による担保

どのようにスキルを定量的に表現するか
 要素分解：スキルの効用を分解して定量的に表現する
9
発動の難しさ効果範囲効果
難易度が低いほど
汎用性が高い
対象範囲が広いほど強い効果量が大きいほど強い
× ×
スキルの発動確率
手駒のキャラが実際にスキルを発動したか
発動実績の分布
ダメージ系スキル：ダメージ量
回復系スキル：回復量
バフ系スキル（※）：バフによってサポートしたダメージ量
※キャラパラメータを上昇させる効果を持つスキル

バトルログを使ったスキル評価の取り組み
 発動確率と発動実績をログ取得することで、スキルの評価要素を定量化
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キャラクター
ス
キ
ル
ダ
メ
ー
ジ
実
績
（
箱
ひ
げ
図
）
ス
キ
ル
発
動
確
率

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キャラクター
ス
キ
ル
ダ
メ
ー
ジ
実
績
（
箱
ひ
げ
図
）
ス
キ
ル
発
動
確
率
スキル発動確率
スキルダメージ実績
（5, 25, 50, 75, 95パーセンタイル）

12
キャラクター
ス
キ
ル
ダ
メ
ー
ジ
実
績
（
箱
ひ
げ
図
）
ス
キ
ル
発
動
確
率
①発動難易度に応じて効果が上昇している
（＝プレイングが効果に反映されている状態）

13
キャラクター
ス
キ
ル
ダ
メ
ー
ジ
実
績
（
箱
ひ
げ
図
）
ス
キ
ル
発
動
確
率②発動難易度に対して効果が大きい
懸念のあるキャラクター ③発動難易度に対して効果が小さい
懸念のあるキャラクター
同じ発動確率

 スキル設計のフローに定量的なレビューを導入
1. 発動確率・効果分布を推定（既存実績・シミュレーション）
2. 既存キャラとの相対感を確認しながら適切なパラメータに調整
 結果
⁃ 統一的な評価軸でPDCAを回すことで、
プランナーの想定と実績が近づくようになってきている
 特殊なスキルに対しても評価軸の導入をトライアルしている
⁃ 例）特殊マス生成のように直接効果を及ぼさないスキル
• ロジスティック回帰による勝率評価、等
14

今後のスコープ
 現在は、完全な棋譜データ取得により、さらに細かい情報が抽出可能
 設置ターン分布、設置場所ヒートマップ、etc…
 スキルの使用感を多様な軸で定量評価する仕組みが出来つつある
 AIによるパラメータ策定やUX検証の取り組みの検討
 教師データを使った学習＋強化学習など自律学習による、
「人間らしい手筋」を打つAI開発によるプランナー工数の削減
15
※AIを使ったゲーム支援に興味のある方は、以下トークがオススメです
講演：「強化学習を利用した自律型GameAIの取り組み~高速自動プレイによるステージ設計支援~」
時間：15:50 〜 16:40
会場：A-STAGE
定性的な面白さの設計とデータによる評価を共存させたい

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