ソーシャルゲームにおけるbotを機械学習で見つける方法、分類と可視化を通じたHuman in the loop体制の構築

セッション分野

BP（ビジネス＆プロデュース)

セッション関連分野

ENG

キーワード

AI/ML サーバー GaaS

セッション難易度

対象プラットフォーム

モバイル

受講スキル

- botの検出プログラムを作成したい方
- 機械学習の事業活用の事例を知りたい方
- 時系列データの可視化・機械学習に興味がある方

得られる知見

- botのビジネスモデル、ブロックチェーンゲームにおけるbotの問題
- botによるKPIの信頼性低下
- 時系列データをクラスタリングと組み合わせて可視化する手法
- 可視化を通じたHuman in the loop体制の構築

写真撮影 / SNS投稿

通訳の種類

なし

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セッション内容

ソーシャルゲームにおけるbotは、ログインボーナスを長期間受け取り、ゲーム内資産を溜めていきます。そして、最終的にアカウントがRMTで販売され現金化されていきます。実例として、gumiが運営中のタイトルでは、DAUに占めるbotの割合は一時期8割を超えていました。そのため、KPIからbotを取り除かなければ、超高継続率かつ超低LTVアプリとして解釈されてしまいます。そして、botによってKPIが乱れると広告出稿等の投資判断が行えない状態に陥ってしまいます。

このセッションではGoogle BigQueryを用いた、簡易的なbot検出のアルゴリズムの紹介と、機械学習を用いたユーザのクラスタリング、可視化を用いたBotの目視判定、それらを通じたHuman in the loop体制の実現について解説します。

講演者

井上虎太郎

株式会社gumi
TS&D

鈴木 俊豪

株式会社gumi
TS&D

清水 佑吾

株式会社gumi
CTO

共同研究者・開発者