ThinkingData、『ゲームデータアナリティクスよりよい開発運営に向けたデータ分析の教科書』出版のお知らせ
2024年9月3日（火）10時46分 PR TIMES
ThinkingData（グローバル本社：シンガポール）は、書籍『ゲームデータアナリティクスよりよい開発運営に向けたデータ分析の教科書』を2024年9月17日に発売します。本書は、ゲーム業界におけるデータ分析の基礎知識から、実際にデータ分析を通してゲーム事業の成長を達成するための具体的な方法までを解説した1冊です。
[画像1: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/104020/21/104020-21-50fce5c2dce61a8382a6ac4f313b315c-1280x711.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]書籍発売
■本書の内容（本書の「はじめに」より一部抜粋）
本書は、ゲーム業界に特化したデータ分析のノウハウを全12章に分けて体系的に解説しています。
第1章ではゲームデータ分析の概要として、分析の方法論に加え、体制や価値についても述べています。
第2章ではゲームデータ分析を巡る技術的な遍歴を振り返り、その進化の過程について述べています。第3章から第7章では、ゲームデータ分析に必要な、データ分析基盤の構築、データの収集、指標体系の構築、具体的なデータ分析の類型としてテーマ分析と探索的分析について解説しています。
第8章から第11章では、ゲーム運営の具体的なシナリオの事例を紹介しています。特にゲームコンテンツ、広告プロモーション、運営キャンペーンの検証と改善について紹介しています。それらを通じて、よりユーザーを理解し、魅了していくために「きめ細やかな運営」というコンセプトを提唱しています。
最後の第12章では、ゲーム業界におけるデータ分析が今後どのように進化していくかの展望を考察して締めくくります。
■書籍概要
『ゲームデータアナリティクスよりよい開発運営に向けたデータ分析の教科書』
著者 ：ThinkingData
訳者 ：ThinkingData Japan 仲山 隼人、白石 陸
発売日：2024年9月17日
定価 ：3,410円（本体3,100円 + 税10%）
判型 ：B5変・232ページ
全国の書店、ネット書店などでご購入いただけます
・Amazon: https://amzn.asia/d/gp5ambC
・楽天ブックス: https://books.rakuten.co.jp/rb/17950142/
■目次
Chapter 1 ゲームデータ分析の概要
1.1 ゲームデータ分析の概念
1.2 ゲームデータ分析の価値
1.3 ゲームデータ分析の思考、方法、技術
1.3.1 ゲームデータ分析の思考
1.3.2 ゲームデータ分析の方法
1.3.3 ゲームデータ分析の体制
1.4 ゲームデータアナリストに求められる能力
Chapter 2 ゲームデータ分析による運営の改善
2.1 概要
2.1.1 ゲーム運営における改善プロセス
2.1.2 改善プロセスにおけるデータ分析の役割
2.2 事例：運営の改善によるパフォーマンスの向上
2.2.1 目標の定量化
2.2.2 示唆の獲得
2.2.3 解決策の検討
2.2.4 効果検証
2.2.5 チュートリアル突破率の改善
2.3 ゲームの改善プロセスを進めるための要点
Chapter 3 ゲームデータ分析基盤
3.1 ゲームデータ分析基盤の進化
3.1.1 第1世代データ分析基盤
3.1.2 第2世代データ分析基盤
3.1.3 第3世代データ分析基盤
3.1.4 世代間の比較
3.2 第3世代データ分析基盤の構築
3.2.1 システム構築方法の選択
3.2.2 データ収集
3.2.3 指標体系の構築
3.3 第3世代データ分析基盤の活用
3.3.1 テーマ分析と探索的分析
3.3.2 データの多様化
Chapter 4 ゲームデータの収集
4.1 概要
4.2 一般的なデータ収集方法
4.2.1 クライアントサイドからのデータ収集
4.2.2 サーバーサイドからのデータ収集
4.2.3 サーバー／クライアントサイドを組み合わせたデータ収集
4.2.4 サードパーティデータの収集
4.3 データプランの設計とデータ送信
4.3.1 データプランの設計
4.3.2 データ管理方法の明確化
4.3.3 データプランの優先順位
4.4 データ管理
4.4.1 メタデータの管理
4.4.2 データ品質管理
4.4.3 データのコンプライアンス
Chapter 5 ゲームデータの指標体系の構築
5.1 概要
5.1.1 指標体系の定義
5.1.2 一般的なゲームデータの指標
5.2 ゲームデータ指標システムの構築方法と事例
5.2.1 指標体系で守るべき3つの原則
5.2.2 指標体系を構築する方法
5.2.3 事例：ボードゲームの指標システムの構築
5.3 指標体系の深い価値
5.3.1 ダッシュボードによる健康状態のモニタリング
5.3.2 アラートによるトラブル回避
Chapter 6 ゲームデータのテーマ分析
6.1 概要
6.1.1 ゲームデータのテーマ分析の定義
6.1.2 ゲームデータのテーマ分析タイプ
6.2 改善型のテーマ分析
6.2.1 改善型のテーマ分析の内容
6.2.2 事例：翌日継続率の改善
6.3 設計型のテーマ分析
6.3.1 設計型のテーマ分析の内容
6.3.2 事例：累計課金キャンペーンの設計
6.4 評価型のテーマ分析
6.4.1 評価型のテーマ分析の内容
6.4.2 事例：新しいステージ設計を評価
Chapter 7 ゲームデータの探索的分析
7.1 データに基づく詳細分析
7.1.1 クラスター分析
7.1.2 要因分析
7.1.3 指標間の相関分析
7.2 因果推論とテスト法
7.2.1 A/Bテストのプロセス
7.2.2 ゲーム業界の実例
7.2.3 テスト効率の向上
Chapter 8 ゲームコンテンツの検証と改善
8.1 概要
8.1.1 コンテンツの検証目的と分析の観点
8.1.2 ゲームコンテンツの検証における主要な指標の影響
8.1.3 新規・既存ゲームにおけるコンテンツのデータ検証の違い
8.2 新規ゲームのゲームコンテンツの検証事例：宝石の装着
8.2.1 ゲームコンテンツの概要
8.2.2 ゲームコンテンツの分析
8.3 既存ゲームの新しいコンテンツ：争覇戦
8.3.1 ゲームコンテンツの概要
8.3.2 ゲームコンテンツの分析
Chapter 9 広告プロモーションの検証と改善
9.1 概要
9.2 広告配信の方法
9.2.1 広告配信の4段階
9.2.2 主要な配信チャネルと広告タイプ
9.2.3 広告配信の重要な指標
9.3 広告配信データの分析
9.3.1 ユーザー獲得前後でのデータ統合
9.3.2 プロモーション側 - 優良ユーザーの獲得
9.3.3 ゲーム運営側 - ユーザーの継続
9.3.4 データ分析による広告配信効率の向上
Chapter 10 運営キャンペーンの検証と改善
10.1 概要
10.2 キャンペーン効果の証明
10.2.1 問題の分解
10.2.2 キャンペーンがユーザーの課金行動に与える影響
10.2.3 ギフトパックと課金行動の関係
10.2.4 データの検証：参加者のプロフィール
10.2.5 キャンペーンがもたらすネガティブな影響の可能性
10.2.6 まとめ
10.3 キャンペーンデータの管理
Chapter 11 きめ細やかなゲーム運営
11.1 きめ細やかな運営の前提条件
11.2 ユーザーセグメント
11.2.1 ユーザーセグメントの価値と条件
11.2.2 ユーザーセグメンテーションのステップ
11.3 ユーザーセグメンテーションの粒度と事例
11.3.1 ユーザーの価値に基づくセグメント化
11.3.2 ユーザーピラミッドモデルに基づくセグメント化
11.3.3 ユーザーの役割に基づくセグメント化
11.3.4 ユーザーニーズに基づくセグメント化
11.4 ユーザーセグメンテーションに基づくきめ細やかな運営の事例
Chapter 12 ゲームデータ分析の展望
12.1 方向性１.：ゲームデータ分析とビジネスのさらなる統合
12.2 方向性２.：ゲームのデータソースの多様化
12.3 方向性３.：ゲームデータ分析基盤の技術革新
12.4 方向性４.：ゲームデータ分析とAIの深い融合
12.5 方向性５.：データセキュリティとプライバシー保護機能のさらなる向上
■書籍プレゼント企画のご案内
出版を記念して2024年9月25日(水)に開催するThinkingData主催のカンファレンス『ThinkingData Summit 2024 Tokyo』の参加者全員に書籍をプレゼントします。イベントの詳細および参加申し込みは以下のイベント特設ページをご覧ください。
特設ページ：https://thinkingdata-summit.tokyo/
[画像2: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/104020/21/104020-21-88c0bdd24f052d42a4bcafafbe944a5e-1280x711.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]ThinkingData Summit 2024 Tokyo
■著者・訳者プロフィール
著者：ThinkingData
シンガポールにグローバル本社を構え、ゲーム業界向けの統合データソリューション「ThinkingData」を提供するソフトウェア企業。2015年の創業以来、データ活用を通して1,200社以上のゲーム会社を支援。2022年8月、グローバル展開における重点戦略として、日本への本格参入を発表、ThinkingData Japanを設立。ソフトウェアの開発・販売に留まらずゲーム業界におけるデータ分析のベストプラクティスも積極的に公開している。
訳者：仲山 隼人
ThinkingData Japanマーケティング責任者。複数の外資系IT企業で営業、営業マネージャー、マーケティング責任者を歴任。2022年に株式会社サーチイレブンを設立し、代表取締役に就任。中小企業から大手企業まで、B2Bマーケティングおよびデータ活用のコンサルティングサービスを提供。2023年より現職に就き、日本支社のマーケティング活動を統括。
訳者：白石 陸
ThinkingData データアナリスト。特定非営利活動法人日本リザルツにて国際保健に関する政策提言活動、ケニア滞在時には「スナノミ症対策プロジェクト」を企画立案・運営。国際協力機構（JICA）にて日本企業の海外展開を支援。株式会社メタップスを経て、2021年から株式会社デジタルトランスフォーメーション研究所の主任研究員に就任。2022年にはnull株式会社を設立、代表取締役に就任。中小企業の経営アドバイザリーを行う。2022年から現職。データアナリストとしてゲームアプリのデータ分析とデータ・ドリブンな運営を支援。執筆協力に『１冊目に読みたいDXの教科書』（SBクリエイティブ）など
[画像1: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/104020/21/104020-21-50fce5c2dce61a8382a6ac4f313b315c-1280x711.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]書籍発売
■本書の内容（本書の「はじめに」より一部抜粋）
本書は、ゲーム業界に特化したデータ分析のノウハウを全12章に分けて体系的に解説しています。
第1章ではゲームデータ分析の概要として、分析の方法論に加え、体制や価値についても述べています。
第2章ではゲームデータ分析を巡る技術的な遍歴を振り返り、その進化の過程について述べています。第3章から第7章では、ゲームデータ分析に必要な、データ分析基盤の構築、データの収集、指標体系の構築、具体的なデータ分析の類型としてテーマ分析と探索的分析について解説しています。
第8章から第11章では、ゲーム運営の具体的なシナリオの事例を紹介しています。特にゲームコンテンツ、広告プロモーション、運営キャンペーンの検証と改善について紹介しています。それらを通じて、よりユーザーを理解し、魅了していくために「きめ細やかな運営」というコンセプトを提唱しています。
最後の第12章では、ゲーム業界におけるデータ分析が今後どのように進化していくかの展望を考察して締めくくります。
■書籍概要
『ゲームデータアナリティクスよりよい開発運営に向けたデータ分析の教科書』
著者 ：ThinkingData
訳者 ：ThinkingData Japan 仲山 隼人、白石 陸
発売日：2024年9月17日
定価 ：3,410円（本体3,100円 + 税10%）
判型 ：B5変・232ページ
全国の書店、ネット書店などでご購入いただけます
・Amazon: https://amzn.asia/d/gp5ambC
・楽天ブックス: https://books.rakuten.co.jp/rb/17950142/
■目次
Chapter 1 ゲームデータ分析の概要
1.1 ゲームデータ分析の概念
1.2 ゲームデータ分析の価値
1.3 ゲームデータ分析の思考、方法、技術
1.3.1 ゲームデータ分析の思考
1.3.2 ゲームデータ分析の方法
1.3.3 ゲームデータ分析の体制
1.4 ゲームデータアナリストに求められる能力
Chapter 2 ゲームデータ分析による運営の改善
2.1 概要
2.1.1 ゲーム運営における改善プロセス
2.1.2 改善プロセスにおけるデータ分析の役割
2.2 事例：運営の改善によるパフォーマンスの向上
2.2.1 目標の定量化
2.2.2 示唆の獲得
2.2.3 解決策の検討
2.2.4 効果検証
2.2.5 チュートリアル突破率の改善
2.3 ゲームの改善プロセスを進めるための要点
Chapter 3 ゲームデータ分析基盤
3.1 ゲームデータ分析基盤の進化
3.1.1 第1世代データ分析基盤
3.1.2 第2世代データ分析基盤
3.1.3 第3世代データ分析基盤
3.1.4 世代間の比較
3.2 第3世代データ分析基盤の構築
3.2.1 システム構築方法の選択
3.2.2 データ収集
3.2.3 指標体系の構築
3.3 第3世代データ分析基盤の活用
3.3.1 テーマ分析と探索的分析
3.3.2 データの多様化
Chapter 4 ゲームデータの収集
4.1 概要
4.2 一般的なデータ収集方法
4.2.1 クライアントサイドからのデータ収集
4.2.2 サーバーサイドからのデータ収集
4.2.3 サーバー／クライアントサイドを組み合わせたデータ収集
4.2.4 サードパーティデータの収集
4.3 データプランの設計とデータ送信
4.3.1 データプランの設計
4.3.2 データ管理方法の明確化
4.3.3 データプランの優先順位
4.4 データ管理
4.4.1 メタデータの管理
4.4.2 データ品質管理
4.4.3 データのコンプライアンス
Chapter 5 ゲームデータの指標体系の構築
5.1 概要
5.1.1 指標体系の定義
5.1.2 一般的なゲームデータの指標
5.2 ゲームデータ指標システムの構築方法と事例
5.2.1 指標体系で守るべき3つの原則
5.2.2 指標体系を構築する方法
5.2.3 事例：ボードゲームの指標システムの構築
5.3 指標体系の深い価値
5.3.1 ダッシュボードによる健康状態のモニタリング
5.3.2 アラートによるトラブル回避
Chapter 6 ゲームデータのテーマ分析
6.1 概要
6.1.1 ゲームデータのテーマ分析の定義
6.1.2 ゲームデータのテーマ分析タイプ
6.2 改善型のテーマ分析
6.2.1 改善型のテーマ分析の内容
6.2.2 事例：翌日継続率の改善
6.3 設計型のテーマ分析
6.3.1 設計型のテーマ分析の内容
6.3.2 事例：累計課金キャンペーンの設計
6.4 評価型のテーマ分析
6.4.1 評価型のテーマ分析の内容
6.4.2 事例：新しいステージ設計を評価
Chapter 7 ゲームデータの探索的分析
7.1 データに基づく詳細分析
7.1.1 クラスター分析
7.1.2 要因分析
7.1.3 指標間の相関分析
7.2 因果推論とテスト法
7.2.1 A/Bテストのプロセス
7.2.2 ゲーム業界の実例
7.2.3 テスト効率の向上
Chapter 8 ゲームコンテンツの検証と改善
8.1 概要
8.1.1 コンテンツの検証目的と分析の観点
8.1.2 ゲームコンテンツの検証における主要な指標の影響
8.1.3 新規・既存ゲームにおけるコンテンツのデータ検証の違い
8.2 新規ゲームのゲームコンテンツの検証事例：宝石の装着
8.2.1 ゲームコンテンツの概要
8.2.2 ゲームコンテンツの分析
8.3 既存ゲームの新しいコンテンツ：争覇戦
8.3.1 ゲームコンテンツの概要
8.3.2 ゲームコンテンツの分析
Chapter 9 広告プロモーションの検証と改善
9.1 概要
9.2 広告配信の方法
9.2.1 広告配信の4段階
9.2.2 主要な配信チャネルと広告タイプ
9.2.3 広告配信の重要な指標
9.3 広告配信データの分析
9.3.1 ユーザー獲得前後でのデータ統合
9.3.2 プロモーション側 - 優良ユーザーの獲得
9.3.3 ゲーム運営側 - ユーザーの継続
9.3.4 データ分析による広告配信効率の向上
Chapter 10 運営キャンペーンの検証と改善
10.1 概要
10.2 キャンペーン効果の証明
10.2.1 問題の分解
10.2.2 キャンペーンがユーザーの課金行動に与える影響
10.2.3 ギフトパックと課金行動の関係
10.2.4 データの検証：参加者のプロフィール
10.2.5 キャンペーンがもたらすネガティブな影響の可能性
10.2.6 まとめ
10.3 キャンペーンデータの管理
Chapter 11 きめ細やかなゲーム運営
11.1 きめ細やかな運営の前提条件
11.2 ユーザーセグメント
11.2.1 ユーザーセグメントの価値と条件
11.2.2 ユーザーセグメンテーションのステップ
11.3 ユーザーセグメンテーションの粒度と事例
11.3.1 ユーザーの価値に基づくセグメント化
11.3.2 ユーザーピラミッドモデルに基づくセグメント化
11.3.3 ユーザーの役割に基づくセグメント化
11.3.4 ユーザーニーズに基づくセグメント化
11.4 ユーザーセグメンテーションに基づくきめ細やかな運営の事例
Chapter 12 ゲームデータ分析の展望
12.1 方向性１.：ゲームデータ分析とビジネスのさらなる統合
12.2 方向性２.：ゲームのデータソースの多様化
12.3 方向性３.：ゲームデータ分析基盤の技術革新
12.4 方向性４.：ゲームデータ分析とAIの深い融合
12.5 方向性５.：データセキュリティとプライバシー保護機能のさらなる向上
■書籍プレゼント企画のご案内
出版を記念して2024年9月25日(水)に開催するThinkingData主催のカンファレンス『ThinkingData Summit 2024 Tokyo』の参加者全員に書籍をプレゼントします。イベントの詳細および参加申し込みは以下のイベント特設ページをご覧ください。
特設ページ：https://thinkingdata-summit.tokyo/
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■著者・訳者プロフィール
著者：ThinkingData
シンガポールにグローバル本社を構え、ゲーム業界向けの統合データソリューション「ThinkingData」を提供するソフトウェア企業。2015年の創業以来、データ活用を通して1,200社以上のゲーム会社を支援。2022年8月、グローバル展開における重点戦略として、日本への本格参入を発表、ThinkingData Japanを設立。ソフトウェアの開発・販売に留まらずゲーム業界におけるデータ分析のベストプラクティスも積極的に公開している。
訳者：仲山 隼人
ThinkingData Japanマーケティング責任者。複数の外資系IT企業で営業、営業マネージャー、マーケティング責任者を歴任。2022年に株式会社サーチイレブンを設立し、代表取締役に就任。中小企業から大手企業まで、B2Bマーケティングおよびデータ活用のコンサルティングサービスを提供。2023年より現職に就き、日本支社のマーケティング活動を統括。
訳者：白石 陸
ThinkingData データアナリスト。特定非営利活動法人日本リザルツにて国際保健に関する政策提言活動、ケニア滞在時には「スナノミ症対策プロジェクト」を企画立案・運営。国際協力機構（JICA）にて日本企業の海外展開を支援。株式会社メタップスを経て、2021年から株式会社デジタルトランスフォーメーション研究所の主任研究員に就任。2022年にはnull株式会社を設立、代表取締役に就任。中小企業の経営アドバイザリーを行う。2022年から現職。データアナリストとしてゲームアプリのデータ分析とデータ・ドリブンな運営を支援。執筆協力に『１冊目に読みたいDXの教科書』（SBクリエイティブ）など
