WO2019107396A1 - データ分析装置及びデータ分析プログラム - Google Patents

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game
deck
data analysis
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奥村　純
佑 甲野
一樹 田中
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株式会社 ディー・エヌ・エー
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    • A63—SPORTS; GAMES; AMUSEMENTS
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    • A63F13/50—Controlling the output signals based on the game progress
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor

Definitions

  • the present invention relates to a data analysis device and a data analysis program.
  • an object of the present invention is to provide a data analysis device and a data analysis program for determining the relationship between game media.
  • One aspect of the present invention is a data analysis apparatus that performs analysis on a combination of game media using data on a combination of game media included in a deck used in an electronic game, and a set of predetermined game media in the deck
  • a degree of support indicating a probability of including, a degree of reliability indicating a probability of including a predetermined game medium which is a type not included in the set of game media in the deck including the predetermined set of game media
  • Association analysis is performed to calculate, in a deck including a set of game media, a lift that indicates the importance of including a predetermined game medium that is a type not included in the set of game media. It is a data analysis device.
  • Another aspect of the present invention is a data analysis program that performs analysis on a combination of game media using data on a combination of game media included in a deck used in an electronic game, the computer comprising a predetermined game on the deck A degree of confidence indicating a probability that a set of media is included, and a degree of confidence indicating a probability of including a predetermined game medium that is a type not included in the set of game media in a deck including a predetermined set of game media
  • a means for performing association analysis to calculate, in a deck including a set of predetermined game media, a lift indicating the importance of including the predetermined game media which is a type not included in the set of game media It is a data analysis program characterized by making it function.
  • a predetermined number of required game media groups are determined on the basis of at least a degree of support, the determined essential game media groups are classified by clustering processing, and game media included in the essential game media group and combinations thereof are classified for each classification It is preferable to obtain an arbitrary game content group that is a set of game content that satisfies a predetermined condition.
  • the predetermined condition is that the reliability and the lift with respect to the game media included in the essential game media and the combination thereof are equal to or more than predetermined thresholds.
  • game media whose support level is less than or equal to a predetermined threshold value are excluded from calculation targets, and game media whose support level is less than or equal to a predetermined threshold value are excluded for combinations of remaining game media except the excluded game media. It is preferable to exclude combinations from the targets of calculation.
  • the other game content it is preferable to present the other game content to the player. Also, it is preferable to automatically include the other game media in the deck. In addition, it is preferable to use for deck machine learning of a game by using a deck including the other game media automatically.
  • the other game content is automatically included in the deck.
  • the data analysis apparatus 100 includes a processing unit 10, a storage unit 12, an input unit 14, and an output unit 16. That is, the data analysis device 100 has a basic configuration of a computer and can be a general PC or the like. Further, the data analysis device 100 may realize part of its function by an external server connected by communication means such as the Internet.
  • the processing unit 10 includes means for performing arithmetic processing such as a CPU.
  • the processing unit 10 implements the data analysis processing in the present embodiment by executing the data providing program stored in the storage unit 12.
  • the storage unit 12 includes storage means such as a semiconductor memory and a hard disk.
  • the storage unit 12 is connected to the processing unit 10 in an accessible manner, and stores a data providing program, data to be provided for data analysis processing, and the like.
  • the input unit 14 includes means for inputting information into the data analysis device 100.
  • the input unit 14 includes, for example, a touch panel or a keyboard that receives an input from a user.
  • the input unit 14 includes a network interface or the like that receives information from the outside of the data analysis device 100, and receives a data providing program and data to be provided for data analysis processing.
  • the output unit 16 includes means for outputting the information processed by the data analysis device 100.
  • the output unit 16 includes, for example, a display. It also includes a network interface and the like for transmitting information to the outside of the data analysis device 100, and transmits the information to an external server and the like.
  • the game medium is information used in an electronic game, and includes, for example, characters, items, cards, and the like.
  • information indicating the characteristics of each type of game medium ie, attributes used in the processing of the electronic game, parameters (physical strength value, aggression power, rarity, etc.), conditions for activating skills, effects when activating skills Is given.
  • a deck in which a plurality of game media are combined is used.
  • the data analysis device 100 analyzes information on the relationship of the combination of game media used in the electronic game.
  • a character is described as an example of a game medium, but other game media (items, cards, etc.) can be processed in the same manner.
  • the data input to the data analysis apparatus 100 is configured to include a match ID, a user ID, and deck information, as shown in FIG. That is, data combining the battle ID for specifying the deck information including the character ID for specifying the character included in the deck used in the electronic game for each battle in the electronic game and the user ID for specifying the player who made the battle is It is acquired via the output unit 16.
  • the acquired data is accumulated in the storage unit 12 and stored as a deck information database as shown in FIG.
  • step S10 association analysis is performed based on the deck information database.
  • the data analysis device 100 functions as an association analysis unit by the processing in the step.
  • Association analysis is a method of analyzing how multiple types of characters are combined as a deck.
  • processing is performed to calculate characters to be combined with a specific set of characters. That is, the selection rate of characters simultaneously selected for the specific character set is calculated.
  • the set may be composed of a plurality of elements or may be composed of only a single element.
  • support, confidence, and lift which are indices indicating the degree of combination of one or more sets of characters and sets of other characters.
  • the degree of support indicates the probability that the deck includes a predetermined set of game media.
  • the certainty factor indicates the probability that a predetermined game medium, which is a type not included in the set of game media, is included in the deck including the set of predetermined game media.
  • the lift indicates the importance of including a predetermined game medium, which is a type not included in the set of game media, in the deck including the predetermined game medium set. Specifically, when the set of characters X is selected as the deck, the index for the combination satisfying the correlation rule that the set of characters Y is also selected as the deck is calculated by the equations (1) to (3). Be done.
  • association analysis characters whose support level is less than a predetermined threshold value are excluded from the calculation target, and combinations of characters whose support level is less than a predetermined threshold value are calculated for combinations of remaining game media excluding the excluded characters. It may be excluded from the subject of For example, association analysis may be performed using an a-priori algorithm.
  • step S12 a process of extracting a frequent character set is performed.
  • the data analysis device 100 functions as a frequent character set extraction unit by the processing in the step.
  • the processing unit 10 sorts the set of characters in descending order of the support degree support based on the analysis in step S10. For example, as shown in FIG. 5, a frequent character database is generated in which sets of three characters are arranged in descending order of support degree support.
  • the number of characters constituting the set is not particularly limited, and may be the number of characters used as the organization of main characters in the game, or sorting may be performed for each set of different numbers of characters. .
  • a step S14 performs a clustering process on the frequent character database.
  • the data analysis device 100 functions as a clustering processing unit by the processing in the step.
  • the processing unit 10 applies the existing clustering processing method to classify sets of characters included in the frequent character database into groups each having a similar set.
  • a set including two common characters from the set with high support is one Cluster as classification.
  • a set including two characters ⁇ K, L ⁇ is regarded as a first class
  • a set including characters ⁇ A, B ⁇ is regarded as a second class
  • characters ⁇ C, D ⁇ are included.
  • the set is classified as the third category.
  • step S16 a process of extracting the essential game media group and the optional game media group is performed.
  • the data analysis device 100 functions as a medium extraction unit by the processing in the step.
  • the processing unit 10 refers to the frequently appearing character database and extracts the essential game media group and the optional game media group for each classification.
  • the processing unit 10, for each classification (first classification, second classification,...) Clustered in step S14, a character included in a set having the largest support degree support value among the sets included in each classification. It will be a mandatory game media group.
  • the processing unit 10 obtains an optional game media group which is a set of characters satisfying a predetermined condition for the characters included in the essential game media group and the combination thereof for each classification.
  • the processing unit 10 refers to the deck information database stored in the storage unit 12 and extracts the character combined with the required game media group as an arbitrary game media.
  • the degree of support is the highest.
  • a high set ⁇ K, L, M ⁇ is regarded as a required game media group.
  • the character combined with the set ⁇ K, L, M ⁇ , which is a required game media group is extracted as an arbitrary game media.
  • another character registered in the deck information database may be extracted for each combination of characters included in the set ⁇ K, L, M ⁇ , which is an essential game medium group. Good. Referring to the example of the database in FIG.
  • the result of the association analysis performed in step S10 may be used.
  • a character satisfying a predetermined support level may be extracted as an arbitrary game medium with respect to a set of characters that are the essential game medium group.
  • a character satisfying a predetermined reliability degree may be extracted as an arbitrary game medium with respect to a set of characters that are the essential game medium group.
  • a character satisfying a predetermined lift condition may be extracted as an arbitrary game medium with respect to a set of characters that are the essential game medium group.
  • an arbitrary game medium may be extracted on the condition of two or more values among the support degree, the reliability degree and the lift. For example, it is preferable to extract a character having a degree of reliability equal to or higher than a predetermined threshold and a lift equal to or higher than the predetermined threshold as an arbitrary game medium for characters included in the group of essential game media and combinations thereof.
  • Such processing is performed for each classified classification to extract a group of essential game media and an optional game media.
  • step S18 output processing of the analysis result is performed.
  • the data analysis device 100 functions as a result output unit by the processing in the step.
  • the processing unit 10 outputs, for example, the combination of the essential game media group and the optional game media group obtained in step S16 from the output unit 16.
  • the player is made to select several characters, and a group of essential game media including the selected character is obtained, and the characters included in the group of arbitrary game media for the group of essential game media are May be presented as an option.
  • the character to be presented may be selected probabilistically in accordance with the reliability of the essential game content group and / or the weight based on the lift.
  • the player can grasp the character combined with the selected character at a high frequency as the option, and it becomes easy to select the character to be included in the deck from the character that has become the option.
  • a character automatically selected from the characters included in the arbitrary game content group may be included in the deck.
  • a deck including a character automatically selected from the characters included in the optional game content group may be used for machine learning regarding game play.
  • the processing unit 10 automatically selects one of a plurality of required game media groups, and automatically selects a deck by selecting a character to be combined from an arbitrary game media group for the selected required game media group. It may be configured automatically. At that time, characters to be combined may be selected probabilistically in accordance with the reliance on the essential game content group and / or the weight based on the lift. A deck automatically configured in this manner may be proposed to the player, or a deck automatically configured in analysis of a battle by an AI player, machine learning, or the like may be used.
  • the data analysis is performed based on the combination of the characters included in the deck by each player, the data analysis is performed on the relationship between the characters included in the opponent's deck in the actual battle. You may For example, analysis may be performed such that the remaining characters included in the opponent's deck are estimated based on some characters or character groups used by the opponent during the game.
  • a group of essential game media including the character is determined based on the combination of characters included in the opponent's deck, and The character included in the optional game content group may be estimated and presented as a character that may be included in the opponent's deck.
  • a deck including a character automatically selected from characters included in the optional game media group for the essential game media group is generated, and the deck is used as an opponent's deck to perform machine learning regarding game play. You may
  • data analysis may be performed on the relationship between the characters included in the opponent's deck and the characters included in the ally deck in the actual battle. For example, an analysis may be made such that a character recommended to be included in the deck of the ally player (opposite player) is sought based on some characters or character groups included in the opponent's deck. That is, using the data of the combination of the character included in the opponent's deck and the character included in the friend's deck (player's deck) obtained in the actual battle, the essential game is taken from the character group included in the opponent's deck A medium group may be determined, and an arbitrary game medium group may be obtained from the characters contained in the deck of the player of the allied (against) player.
  • the combination of the characters is regarded as a required game media group, and the characters included in the optional game media group for this are presented to the player. It may be presented as an option. Also, according to the characters included in the opponent's deck, automatically select the characters included in the deck of the ally player (opposite) player, and use the deck to perform machine learning regarding game play. You may

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Abstract

デッキに所定のゲーム媒体の集合が含まれる確率を示す支持度と、所定のゲーム媒体の集合を含むデッキにおいて、当該ゲーム媒体の集合には含まれない種類である所定のゲーム媒体が含まれる確率を示す信頼度と、所定のゲーム媒体の集合を含むデッキにおいて、当該ゲーム媒体の集合には含まれない種類である所定のゲーム媒体が含まれることの重要度を示すリフトと、を算出するアソシエーション分析を行う。

Description

データ分析装置及びデータ分析プログラム
　本発明は、データ分析装置及びデータ分析プログラムに関する。
　様々な特徴を有するゲーム媒体（キャラクタ、カード、アイテム）等を組み合わせたデッキを用いてゲームをプレイする電子ゲームが知られている。このような電子ゲームにおいて、よく使用されるゲーム媒体の組み合わせを求めたいという要求がある。要素の組み合わせの関連性を求める方法が知られている。
　ところで、従来の技術では、電子ゲームにおけるゲーム媒体の組み合わせの関連性について適切な情報を提供することができていない。そこで、本発明は、ゲーム媒体同士の関連性を求めるデータ分析装置及びデータ分析プログラムを提供することを目的とする。
　本発明の１つの態様は、電子ゲームで使用されたデッキに含まれるゲーム媒体の組み合わせに関するデータを用いてゲーム媒体の組み合わせに関する分析を行うデータ分析装置であって、デッキに所定のゲーム媒体の集合が含まれる確率を示す支持度と、所定のゲーム媒体の集合を含むデッキにおいて、当該ゲーム媒体の集合には含まれない種類である所定のゲーム媒体が含まれる確率を示す信頼度と、所定のゲーム媒体の集合を含むデッキにおいて、当該ゲーム媒体の集合には含まれない種類である所定のゲーム媒体が含まれることの重要度を示すリフトと、を算出するアソシエーション分析を行うことを特徴とするデータ分析装置である。
　本発明の別の態様は、電子ゲームで使用されたデッキに含まれるゲーム媒体の組み合わせに関するデータを用いてゲーム媒体の組み合わせに関する分析を行うデータ分析プログラムであって、コンピュータを、デッキに所定のゲーム媒体の集合が含まれる確率を示す支持度と、所定のゲーム媒体の集合を含むデッキにおいて、当該ゲーム媒体の集合には含まれない種類である所定のゲーム媒体が含まれる確率を示す信頼度と、所定のゲーム媒体の集合を含むデッキにおいて、当該ゲーム媒体の集合には含まれない種類である所定のゲーム媒体が含まれることの重要度を示すリフトと、を算出するアソシエーション分析を行う手段として機能させることを特徴とするデータ分析プログラムである。
　ここで、少なくとも支持度を基準として所定数の必須ゲーム媒体群を求め、求められた必須ゲーム媒体群をクラスタリング処理によって分類し、分類毎に必須ゲーム媒体群に含まれるゲーム媒体及びその組み合わせに対して所定の条件を満たすゲーム媒体の集合である任意ゲーム媒体群を求めることが好適である。
　また、前記所定の条件は、必須ゲーム媒体群に含まれるゲーム媒体及びその組み合わせに対する信頼度及びリフトが所定の閾値以上であることが好適である。
　また、前記アソシエーション分析において、支持度が所定の閾値以下のゲーム媒体を計算の対象から除外し、除外されたゲーム媒体を除く残りのゲーム媒体の組み合わせについて支持度が所定の閾値以下のゲーム媒体の組み合わせを計算の対象から除外することが好適である。
　また、プレイヤが選択したゲーム媒体又はそれらの組み合わせに対する支持度、信頼度及びリフトに基づいて、当該ゲーム媒体又はそれらの組み合わせとさらに組み合わせることが推奨される他のゲーム媒体を選択することが好適である。
　また、前記他のゲーム媒体をプレイヤに呈示することが好適である。また、前記他のゲーム媒体を自動的にデッキに含めることが好適である。また、前記他のゲーム媒体を自動的に含めたデッキを用いてゲームの機械学習に利用することが好適である。
　対戦相手のプレイヤが選択したゲーム媒体又はそれらの組み合わせに対する支持度、信頼度及びリフトに基づいて、当該ゲーム媒体又はそれらの組み合わせとさらに組み合わせることが推奨される他のゲーム媒体を選択することが好適である。
　また、前記他のゲーム媒体をプレイヤに呈示することが好適である。前記他のゲーム媒体を自動的にデッキに含めることが好適である。また、前記他のゲーム媒体を自動的に含めたデッキを用いてゲームの機械学習に利用することが好適である。
　本発明によれば、ゲーム媒体同士の関連性を求めるデータ分析装置及びデータ分析プログラムを提供することができる。
本発明の実施の形態におけるデータ分析装置の構成を示す図である。 本発明の実施の形態におけるデッキデータの構成を示す図である。 本発明の実施の形態におけるデッキ情報データベースの例を示す図である。 本発明の実施の形態におけるデータ分析処理を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態におけるデータ分析処理を説明する図である。 本発明の実施の形態におけるデータ分析に基づくデッキ構築アシストを説明する図である。 本発明の実施の形態におけるデータ分析に基づく対戦相手のデッキ推定を説明する図である。
　本発明の実施の形態におけるデータ分析装置１００は、図１に示すように、処理部１０、記憶部１２、入力部１４及び出力部１６を含んで構成される。すなわち、データ分析装置１００は、コンピュータの基本構成を備えており、一般的なＰＣ等とすることができる。また、データ分析装置１００は、その機能の一部をインターネット等の通信手段によって接続された外部サーバによって実現してもよい。
　処理部１０は、ＣＰＵ等の演算処理を行う手段を含む。処理部１０は、記憶部１２に記憶されているデータ提供プログラムを実行することによって、本実施の形態におけるデータ分析処理を実現する。記憶部１２は、半導体メモリ、ハードディスク等の記憶装手段を含む。記憶部１２は、処理部１０とアクセス可能に接続され、データ提供プログラム、データ分析処理に供されるデータ等を記憶する。入力部１４は、データ分析装置１００に情報を入力する手段を含む。入力部１４は、例えば、ユーザからの入力を受けるタッチパネルやキーボードを備える。また、入力部１４は、データ分析装置１００の外部から情報を受け取るネットワークインターフェース等を含み、データ提供プログラム、データ分析処理に供されるデータを受信する。出力部１６は、データ分析装置１００で処理された情報を出力する手段を含む。出力部１６は、例えば、ディスプレイを備える。また、データ分析装置１００の外部へ情報を送信するネットワークインターフェース等を含み、外部サーバ等に情報を送信する。
　ゲーム媒体とは、電子ゲームで使用される情報であって、例えば、キャラクタ、アイテム、カード等が挙げられる。電子ゲームにおいて、ゲーム媒体には種類毎にその特徴を示す情報、すなわち電子ゲームの処理で用いられる属性、パラメータ（体力値、攻撃力、レアリティなど）、スキルの発動条件、スキル発動時の効果などが与えられる。電子ゲームをプレイする際には、複数種のゲーム媒体を組み合わせたデッキが用いられる。
　本実施の形態では、データ分析装置１００によって、電子ゲームで使用されるゲーム媒体の組み合わせの関係性についての情報分析を行う。本実施の形態では、ゲーム媒体としてキャラクタを例として説明するが、他のゲーム媒体（アイテム、カード等）であっても同様に処理することができる。
　データ分析装置１００に入力されるデータは、図２に示すように、対戦ＩＤ、ユーザＩＤ及びデッキ情報を含んで構成される。すなわち、電子ゲームにおいて使用されたデッキに含まれるキャラクタを特定するキャラクタＩＤを含むデッキ情報を電子ゲームでの対戦毎に特定する対戦ＩＤ及び対戦を行ったプレイヤを特定するユーザＩＤを組み合わせたデータが出力部１６を介して取得される。取得されたデータは記憶部１２に蓄積され、図３に示すように、デッキ情報データベースとして記憶される。
　以下、図４のフローチャートを参照して、本実施の形態におけるデータ分析処理について説明する。
　ステップＳ１０では、デッキ情報データベースに基づいてアソシエーション分析が行われる。当該ステップにおける処理によって、データ分析装置１００はアソシエーション分析手段として機能する。アソシエーション分析は、複数種のキャラクタがどのようにデッキとして組み合わされているかを分析する手法である。
　本実施の形態では、処理部１０は、記憶部１２に記憶されているデッキ情報データベースを読み出し、キャラクタの各々についての使用される率（単独使用率）と複数種のキャラクタが同時に使用される率（同時使用率）とを算出する。例えば、キャラクタＡの単独使用率＝１０％やキャラクタ｛Ａ，Ｕ｝の同時使用率＝５％等のように計算される。
　次に、特定のキャラクタの集合に対して組み合わされるキャラクタを算出する処理が行われる。すなわち、特定キャラクタ集合に対して同時に選ばれるキャラクタの選出率が算出される。具体的には、キャラクタＡ～Ｄを含む特定キャラクタ集合Ω：｛Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ｝に対してキャラクタＵの選出率＝７０％、キャラクタＶの選出率＝４０％、キャラクタＷの選出率＝３０％、キャラクタＵとキャラクタＷの組み合わせ｛Ｕ，Ｗ｝の選出率＝１０％等のように計算される。なお、ここでいう集合は複数の要素からなる場合もあるし、単数の要素のみからなる場合もある。
　さらに、１つ以上のキャラクタの集合と他のキャラクタの集合との組み合わせの度合いを表す指標である支持度（ｓｕｐｐｏｒｔ）、確信度（Ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ）、リフト（Ｌｉｆｔ）が算出される。ここで、支持度は、デッキに所定のゲーム媒体の集合が含まれる確率を示す。確信度は、所定のゲーム媒体の集合を含むデッキにおいて、当該ゲーム媒体の集合には含まれない種類である所定のゲーム媒体が含まれる確率を示す。リフトは、所定のゲーム媒体の集合を含むデッキにおいて、当該ゲーム媒体の集合には含まれない種類である所定のゲーム媒体が含まれることの重要度を示す。具体的には、キャラクタの集合Ｘがデッキに選択されたときに、併せてキャラクタの集合Ｙがデッキに選択されるという相関ルールを満たす組み合わせに対する指標は数式（１）～数式（３）により算出される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　ここで、アソシエーション分析において、支持度が所定の閾値以下のキャラクタを計算の対象から除外し、除外されたキャラクタを除く残りのゲーム媒体の組み合わせについて支持度が所定の閾値以下のキャラクタの組み合わせを計算の対象から除外するようにしてもよい。例えば、アプリオリアルゴリズムを利用して、アソシエーション分析を行うようにしてもよい。
　ステップＳ１２では、頻出キャラクタ集合を抽出する処理が行われる。当該ステップにおける処理によって、データ分析装置１００は頻出キャラクタ集合抽出手段として機能する。処理部１０は、ステップＳ１０における分析に基づいて、支持度ｓｕｐｐｏｒｔが高い順にキャラクタの集合をソートする。例えば、図５に示すように、３つのキャラクタの集合を対象として支持度ｓｕｐｐｏｒｔが高い順に並べた頻出キャラクタデータベースを生成する。集合を構成するキャラクタの数は、特に限定されるものではなく、ゲームにおいて主要なキャラクタの編成として使用されるキャラクタの数としたり、異なるキャラクタの数の集合毎にソートを行ったりしてもよい。
　ステップＳ１４は、頻出キャラクタデータベースに対してクラスタリング処理を行う。当該ステップにおける処理によって、データ分析装置１００はクラスタリング処理手段として機能する。処理部１０は、既存のクラスタリング処理方法を適用して頻出キャラクタデータベースに含まれるキャラクタの集合を類似する集合毎に分類する。
　例えば、デッキに含まれる３つのキャラクタの組み合わせの集合について、ステップＳ１０で算出された支持度が高い順に並べた頻出キャラクタデータベースにおいて、支持度が高い集合から共通の２つのキャラクタを含む集合を１つの分類としてクラスタリングする。図５の例では、２つのキャラクタ｛Ｋ，Ｌ｝が含まれる集合が第１分類とされ、キャラクタ｛Ａ，Ｂ｝が含まれる集合が第２分類とされ、キャラクタ｛Ｃ，Ｄ｝が含まれる集合が第３分類とされる。
　ステップＳ１６では、必須ゲーム媒体群と任意ゲーム媒体群を抽出する処理が行われる。当該ステップにおける処理によって、データ分析装置１００は媒体抽出手段として機能する。処理部１０は、クラスタリングされた頻出キャラクタデータベースを参照して、分類毎に必須ゲーム媒体群と任意ゲーム媒体群を抽出する。処理部１０は、ステップＳ１４においてクラスタリングされた各分類（第１分類、第２分類・・・）毎に、各分類に含まれる集合のうち支持度ｓｕｐｐｏｒｔの値が最も大きい集合に含まれるキャラクタを必須ゲーム媒体群とする。続いて、処理部１０は、分類毎に必須ゲーム媒体群に含まれるキャラクタ及びその組み合わせに対して所定の条件を満たすキャラクタの集合である任意ゲーム媒体群を求める。具体的には、処理部１０は、記憶部１２に記憶されているデッキ情報データベースを参照して、当該必須ゲーム媒体群に対して組み合わされているキャラクタを任意ゲーム媒体として抽出する。
　例えば、第１分類にキャラクタの集合｛Ｋ，Ｌ，Ｍ｝，｛Ｋ，Ｌ，Ｎ｝，｛Ｋ，Ｌ，Ｏ｝が含まれる場合、これらの集合に含まれる集合のうち支持度が最も高い集合｛Ｋ，Ｌ，Ｍ｝が必須ゲーム媒体群とされる。さらに、デッキ情報データベースを参照して、必須ゲーム媒体群である集合｛Ｋ，Ｌ，Ｍ｝に対して組み合わされているキャラクタを任意ゲーム媒体として抽出する。任意ゲーム媒体の抽出の際には、必須ゲーム媒体群である集合｛Ｋ，Ｌ，Ｍ｝に含まれるキャラクタの組み合わせ毎にデッキ情報データベースに登録されている他のキャラクタを抽出するようにしてもよい。図３のデータベースの例を参照すると、キャラクタの集合｛Ｋ，Ｌ，Ｍ｝と、キャラクタ｛Ｕ，Ｖ｝が１つのデッキとして登録されているので、キャラクタの集合｛Ｋ，Ｌ，Ｍ｝に対する任意ゲーム媒体としてキャラクタＵ及びＶが抽出される。また、キャラクタの集合｛Ｋ，Ｌ，Ｍ｝に含まれるキャラクタの集合｛Ｋ，Ｌ｝に対してはキャラクタ｛Ｎ，Ｗ，Ｙ｝が１つのデッキに登録されているので、キャラクタの集合｛Ｋ，Ｌ，Ｍ｝に対する任意ゲーム媒体としてキャラクタＮ，Ｗ及びＹが抽出される。
　なお、任意ゲーム媒体を抽出する際に、ステップＳ１０において行われたアソシエーション分析の結果を利用してもよい。例えば、必須ゲーム媒体群であるキャラクタの集合に対して所定の支持度の条件を満たすキャラクタを任意ゲーム媒体として抽出すればよい。また、必須ゲーム媒体群であるキャラクタの集合に対して所定の信頼度の条件を満たすキャラクタを任意ゲーム媒体として抽出すればよい。また、必須ゲーム媒体群であるキャラクタの集合に対して所定のリフトの条件を満たすキャラクタを任意ゲーム媒体として抽出すればよい。さらに、支持度、信頼度及びリフトのうち２つ以上の値を条件として任意ゲーム媒体を抽出するようにしてもよい。例えば、必須ゲーム媒体群に含まれるキャラク及びその組み合わせに対して、所定の閾値以上の信頼度及び所定の閾値以上のリフトを有するキャラクタを任意ゲーム媒体として抽出することが好適である。
　このような処理をクラスタリングされた分類毎に行い、必須ゲーム媒体群と任意ゲーム媒体とを抽出する。
　ステップＳ１８では、分析結果の出力処理が行われる。当該ステップにおける処理によって、データ分析装置１００は結果出力手段として機能する。処理部１０は、例えば、ステップＳ１６で求められた必須ゲーム媒体群と任意ゲーム媒体群との組み合わせを出力部１６により出力する。
　ここで、図６に示すように、プレイヤに幾つかのキャラクタを選択させ、当該選択されたキャラクタを含む必須ゲーム媒体群を求め、当該必須ゲーム媒体群に対する任意ゲーム媒体群に含まれるキャラクタをプレイヤに対して選択肢として呈示するようにしてもよい。その際、呈示するキャラクタを、必須ゲーム媒体群に対する信頼度及び／又はリフトに基いた重みに従って確率的に選出してもよい。これにより、プレイヤは、選択したキャラクタに対して高い頻度で組み合わされているキャラクタを選択肢として把握することができ、当該選択肢となったキャラクタからデッキに含めるキャラクタを選択することが容易になる。
　また、任意ゲーム媒体群に含まれるキャラクタから自動的に選択されたキャラクタをデッキに含めるようにしてもよい。さらに、任意ゲーム媒体群に含まれるキャラクタから自動的に選択されたキャラクタを含むデッキをゲームのプレイに関する機械学習に利用してもよい。
　また、処理部１０によって複数の必須ゲーム媒体群のうち１つを自動的に選択すると共に、当該選択された必須ゲーム媒体群に対する任意ゲーム媒体群から組み合わせるキャラクタを自動的に選択することでデッキを自動的に構成するようにしてもよい。その際、組み合わせるキャラクタを、必須ゲーム媒体群に対する信頼度及び／又はリフトに基いた重みに従って確率的に選択してもよい。このように自動的に構成されたデッキをプレイヤに提案するようにしてもよいし、ＡＩプレイヤによる対戦の解析や機械学習等において自動的に構成されたデッキを使用するようにしてもよい。
　なお、本実施の形態では、各プレイヤがデッキに含めたキャラクタの組み合わせに基づいてデータ分析を行う態様としたが、実際の対戦において対戦相手のデッキに含まれるキャラクタの関係についてデータ分析を行うようにしてもよい。例えば、ゲーム中に対戦相手が使用した一部のキャラクタ又はキャラクタ群に基づいて、対戦相手のデッキに含まれる残りのキャラクタを推定するような分析としてもよい。
　このようなデータ分析を行った場合、図７に示すように、対戦相手のデッキに含まれるキャラクタの組み合わせに基づいて、当該キャラクタを含む必須ゲーム媒体群を求め、当該必須ゲーム媒体群に対して任意ゲーム媒体群に含まれるキャラクタを対戦相手のデッキに含まれているであろうキャラクタとして推定して呈示するようにしてもよい。
　また、必須ゲーム媒体群に対する任意ゲーム媒体群に含まれるキャラクタから自動的に選択されたキャラクタを含むデッキを生成し、当該デッキを対戦相手のデッキとして使用してゲームのプレイに関する機械学習を行うようにしてもよい。
　また、実際の対戦において対戦相手のデッキに含まれるキャラクタと味方のデッキに含まれるキャラクタとの関係についてデータ分析を行うようにしてもよい。例えば、対戦相手のデッキに含まれる一部のキャラクタ又はキャラクタ群に基づいて、味方（相手）のプレイヤのデッキに含めることが推奨されるキャラクタを求めるような分析としてもよい。すなわち、実際の対戦で得られた対戦相手のデッキに含まれるキャラクタと味方（相手）のデッキに含まれるキャラクタの組み合わせのデータを用いて、対戦相手のデッキに含まれていたキャラクタ群から必須ゲーム媒体群を定め、それに対して味方（相手）のプレイヤのデッキに含まれていたキャラクタから任意ゲーム媒体群を求める処理とすればよい。
　このようなデータ分析を行った場合、対戦相手のデッキに含まれるキャラクタの組み合わせに対して、当該キャラクタの組み合わせを必須ゲーム媒体群として、これに対する任意ゲーム媒体群に含まれるキャラクタをプレイヤに対して選択肢として呈示するようにしてもよい。また、対戦相手のデッキに含まれているキャラクタに応じて、味方（相手）のプレイヤのデッキに含まれるキャラクタを自動的に選択し、当該デッキを使用してゲームのプレイに関する機械学習を行うようにしてもよい。

Claims (14)

  1. 　アソシエーション分析を行うデータ分析装置であって、
    　電子ゲームで使用されたデッキに含まれるゲーム媒体の組み合わせに関するデータを用いてゲーム媒体の組み合わせに関する分析を行うデータ分析装置であって、
    　デッキに所定のゲーム媒体の集合が含まれる確率を示す支持度と、
    　所定のゲーム媒体の集合を含むデッキにおいて、当該ゲーム媒体の集合には含まれない種類である所定のゲーム媒体が含まれる確率を示す信頼度と、
    　所定のゲーム媒体の集合を含むデッキにおいて、当該ゲーム媒体の集合には含まれない種類である所定のゲーム媒体が含まれることの重要度を示すリフトと、
    を算出する。
  2. 　請求項１に記載のデータ分析装置であって、
    　少なくとも支持度を基準として所定数の必須ゲーム媒体群を求め、
    　求められた必須ゲーム媒体群をクラスタリング処理によって分類し、
    　分類毎に必須ゲーム媒体群に含まれるゲーム媒体及びその組み合わせに対して所定の条件を満たすゲーム媒体の集合である任意ゲーム媒体群を求める。
  3. 　請求項２に記載のデータ分析装置であって、
    　前記所定の条件は、必須ゲーム媒体群に含まれるゲーム媒体及びその組み合わせに対する信頼度及びリフトが所定の閾値以上である。
  4. 　請求項１に記載のデータ分析装置であって、
    　前記アソシエーション分析において、支持度が所定の閾値以下のゲーム媒体を計算の対象から除外し、除外されたゲーム媒体を除く残りのゲーム媒体の組み合わせについて支持度が所定の閾値以下のゲーム媒体の組み合わせを計算の対象から除外する。
  5. 　請求項１に記載のデータ分析装置であって、
    　プレイヤが選択したゲーム媒体又はそれらの組み合わせに対する支持度、信頼度及びリフトに基づいて、当該ゲーム媒体又はそれらの組み合わせとさらに組み合わせることが推奨される他のゲーム媒体を選択する。
  6. 　請求項５に記載のデータ分析装置であって、
    　前記他のゲーム媒体をプレイヤに呈示する。
  7. 　請求項５に記載のデータ分析装置であって、
    　前記他のゲーム媒体を自動的にデッキに含める。
  8. 　請求項７に記載のデータ分析装置であって、
    　前記他のゲーム媒体を自動的に含めたデッキを用いてゲームの機械学習に利用する。
  9. 　請求項１に記載のデータ分析装置であって、
    　対戦相手のプレイヤが選択したゲーム媒体又はそれらの組み合わせに対する支持度、信頼度及びリフトに基づいて、当該ゲーム媒体又はそれらの組み合わせとさらに組み合わせることが推奨される他のゲーム媒体を選択する。
  10. 　請求項９に記載のデータ分析装置であって、
    　前記他のゲーム媒体をプレイヤに呈示する。
  11. 　請求項９に記載のデータ分析装置であって、
    　前記他のゲーム媒体を自動的にデッキに含める。
  12. 　請求項１１に記載のデータ分析装置であって、
    　前記他のゲーム媒体を自動的に含めたデッキを用いてゲームの機械学習に利用する。
  13. 　電子ゲームで使用されたデッキに含まれるゲーム媒体の組み合わせに関するデータを用いてゲーム媒体の組み合わせに関する分析を行うデータ分析プログラムであって、
    　コンピュータを、
    　デッキに所定のゲーム媒体の集合が含まれる確率を示す支持度と、
    　所定のゲーム媒体の集合を含むデッキにおいて、当該ゲーム媒体の集合には含まれない種類である所定のゲーム媒体が含まれる確率を示す信頼度と、
    　所定のゲーム媒体の集合を含むデッキにおいて、当該ゲーム媒体の集合には含まれない種類である所定のゲーム媒体が含まれることの重要度を示すリフトと、
    を算出するアソシエーション分析を行う手段として機能させる。
  14. 　電子ゲームで使用されたデッキに含まれるゲーム媒体の組み合わせに関するデータを用いてゲーム媒体の組み合わせに関する分析を行うデータ分析プログラムを記憶したコンピュータによって読み取り可能な電子媒体であって、
    　コンピュータを、
    　デッキに所定のゲーム媒体の集合が含まれる確率を示す支持度と、
    　所定のゲーム媒体の集合を含むデッキにおいて、当該ゲーム媒体の集合には含まれない種類である所定のゲーム媒体が含まれる確率を示す信頼度と、
    　所定のゲーム媒体の集合を含むデッキにおいて、当該ゲーム媒体の集合には含まれない種類である所定のゲーム媒体が含まれることの重要度を示すリフトと、
    を算出するアソシエーション分析を行う手段として機能させる。
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