【CEDEC2019】「『逆転オセロニア』における、機械学習モデルを用いたデッキのアーキタイプ抽出とゲーム運用への活用」セッションレポート - GeNOM（ゲノム） | GeNOM（ゲノム）- DeNAゲーム開発の現場から
2019年9月4日～6日の期間、パシフィコ横浜において、ゲーム開発者向けカンファレンス「CEDEC2019」が開催されました。 本記事では9月5日に実施された、『逆転オセロニア』における、機械学習モデル (トピックモデル) を用いた、大規模データからのデッキアーキタイプの抽出、関連するKPIの可視化などについて紹介されたセッションの内容を一部抜粋してレポートします。 セッションの冒頭では、分析部 アナリストの安達涼より、登壇者の簡単な自己紹介のあと、DeNAゲーム事業部分析部について、現在では各ゲームタイトルに専属アナリストをアサインする体制があること、行動ログ分析、ユーザー調査など、さまざま分析手法を利用して分析に取り組んでいることが説明されました。 また、新しい分析手法や機械学習などの高度な技術を活用したR＆Dにも挑戦しており、本セッションでの発表は、その実践例の一部を抜粋して紹介する
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