WO2023176171A1

WO2023176171A1 - サーバ装置、スキル値導出方法、グループ分け方法および情報提供方法

Info

Publication number: WO2023176171A1
Application number: PCT/JP2023/002820
Authority: WO
Inventors: 達紀網本
Original assignee: 株式会社ソニー・インタラクティブエンタテインメント
Priority date: 2022-03-14
Filing date: 2023-01-30
Publication date: 2023-09-21

Abstract

プレイ時間取得部２１２は、アクティビティの開始を示すイベントデータと、アクティビティの終了を示すイベントデータから、複数のユーザの当該アクティビティのプレイ時間を取得する。統計処理部２２０は、取得した複数のプレイ時間にもとづいて、アクティビティごとにプレイ時間の分布を生成する。スキル値導出部２１４は、ユーザによるアクティビティのプレイ時間と、当該アクティビティのプレイ時間の分布とにもとづいて、当該アクティビティについてのユーザのスキル値を導出する。分類部２２８は、複数のアクティビティをグループ分けする。スキル値導出部２１４は、複数のアクティビティについて導出した複数のスキル値にもとづいて、アクティビティグループごとに、ユーザのゲームプレイに関するプレイヤスキル値を導出する。

Description

サーバ装置、スキル値導出方法、グループ分け方法および情報提供方法

　本開示は、ユーザが実行したゲームアクティビティに関するイベントデータを処理する技術に関する。

　近年、プレイヤが入力した操作情報をゲームサーバに送信し、ゲームサーバが操作情報に応じたゲーム映像およびゲーム音を生成してプレイヤの端末装置に送信するクラウドゲームサービスが普及している。クラウドゲームサービスでは、ゲームサーバがゲームプレイを全て管理するため、プレイヤが実行したアクティビティのプレイ状況を分析して、ゲームシナリオの改善等に役立てることができる。

　一方、現在のコンソールゲームは、ゲームプレイの状況を示す情報を外部に出力しないため、サーバ側でプレイヤによるプレイ状況を分析できない。そこでコンソールゲームにおいても、ゲームプレイに関する様々な情報をサーバに送信して、サーバがアクティビティのプレイ状況を分析できるようにすることが好ましい。

　サーバが複数のプレイヤによるアクティビティのプレイ状況を収集できる環境を構築することで、プレイヤによるアクティビティのプレイ時間を統計的に処理できる。そこで、まだアクティビティを実行していないユーザに対して、プレイ時間に関する有用な情報を提供するための仕組みを構築することが望まれている。

　本開示は、アクティビティのプレイ時間に関する情報を提供するための仕組みを実現することを目的とする。

　上記課題を解決するために、本開示のある態様のサーバ装置は、ユーザのゲームプレイに関するスキル値を導出するサーバ装置であって、複数のユーザにより実行されたアクティビティに関するイベントデータを記録するイベントデータ記録部と、イベントデータ記録部に記録された、アクティビティの開始を示すイベントデータと、アクティビティの終了を示すイベントデータから、複数のユーザの当該アクティビティのプレイ時間を取得するプレイ時間取得部と、取得した複数のプレイ時間にもとづいて、アクティビティごとにプレイ時間の分布を生成する統計処理部と、ユーザによるアクティビティのプレイ時間と、当該アクティビティのプレイ時間の分布とにもとづいて、当該アクティビティについてのユーザのスキル値を導出するスキル値導出部と、複数のアクティビティをグループ分けする分類部とを備える。スキル値導出部は、複数のアクティビティについて導出した複数のスキル値にもとづいて、アクティビティグループごとに、ユーザのゲームプレイに関するプレイヤスキル値を導出する。

　本開示の別の態様のサーバ装置は、複数のアクティビティをグループ分けするサーバ装置であって、複数のユーザにより実行されたアクティビティに関するイベントデータを記録するイベントデータ記録部と、イベントデータ記録部に記録された、アクティビティの開始を示すイベントデータと、アクティビティの終了を示すイベントデータから、複数のユーザの当該アクティビティのプレイ時間を取得するプレイ時間取得部と、取得した複数のプレイ時間にもとづいて、アクティビティごとにプレイ時間の分布を生成する統計処理部と、ユーザによるアクティビティのプレイ時間と、当該アクティビティのプレイ時間の分布とにもとづいて、当該アクティビティについてのユーザのスキル値を導出するスキル値導出部と、複数のアクティビティをグループ分けする分類部とを備える。スキル値導出部は、複数のアクティビティについて導出した複数のスキル値にもとづいて、ユーザのゲームプレイに関するプレイヤスキル値を導出する。分類部は、各アクティビティについて導出した複数のユーザのスキル値と、当該複数のユーザのプレイヤスキル値との差分を算出し、アクティビティごとに算出した複数の差分にもとづいて、複数のアクティビティをグループ分けする。

　本開示の別の態様のサーバ装置は、予想プレイ時間に関する情報をユーザに提供するサーバ装置であって、複数のアクティビティをグループ分けする分類部と、ユーザがプレイしたアクティビティについてのユーザのスキル値を導出するスキル値導出部とを備える。スキル値導出部は、複数のアクティビティについて導出した複数のスキル値にもとづいて、アクティビティグループごとに、ユーザのゲームプレイに関するプレイヤスキル値を導出する。サーバ装置は、さらに、アクティビティグループごとに導出されるプレイヤスキル値にもとづいて、アクティビティグループごとにユーザのクラスを設定するクラス振分部と、ユーザのクラスに対応付けられる予想プレイ時間に関する情報をユーザに通知する通知部とを備える。

　本開示のさらに別の態様のスキル値導出方法は、ユーザのゲームプレイに関するスキル値を導出する方法であって、アクティビティの開始を示すイベントデータと、アクティビティの終了を示すイベントデータから、複数のユーザの当該アクティビティのプレイ時間を取得するステップと、取得した複数のプレイ時間にもとづいて、アクティビティごとにプレイ時間の分布を生成するステップと、ユーザによるアクティビティのプレイ時間と、当該アクティビティのプレイ時間の分布とにもとづいて、当該アクティビティについてのユーザのスキル値を導出するステップと、複数のアクティビティをグループ分けするステップと、複数のアクティビティについて導出した複数のスキル値にもとづいて、アクティビティグループごとに、ユーザのゲームプレイに関するプレイヤスキル値を導出するステップとを有する。

　本開示のさらに別の態様のグループ分け方法は、複数のアクティビティをグループ分けする方法であって、アクティビティの開始を示すイベントデータと、アクティビティの終了を示すイベントデータから、複数のユーザの当該アクティビティのプレイ時間を取得するステップと、取得した複数のプレイ時間にもとづいて、アクティビティごとにプレイ時間の分布を生成するステップと、ユーザによるアクティビティのプレイ時間と、当該アクティビティのプレイ時間の分布とにもとづいて、当該アクティビティについてのユーザのスキル値を導出するステップと、複数のアクティビティについて導出した複数のスキル値にもとづいて、ユーザのゲームプレイに関するプレイヤスキル値を導出するステップと、各アクティビティについて導出した複数のユーザのスキル値と、当該複数のユーザのプレイヤスキル値との差分を算出するステップと、アクティビティごとに算出した複数の差分にもとづいて、複数のアクティビティをグループ分けするステップとを有する。

　　本開示のさらに別の態様の情報提供方法は、予想プレイ時間に関する情報をユーザに提供する方法であって、複数のアクティビティをグループ分けするステップと、ユーザがプレイしたアクティビティについてのユーザのスキル値を導出するステップと、複数のアクティビティについて導出した複数のスキル値にもとづいて、アクティビティグループごとに、ユーザのゲームプレイに関するプレイヤスキル値を導出するステップと、アクティビティグループごとに導出されるプレイヤスキル値にもとづいて、アクティビティグループごとにユーザのクラスを設定するステップと、ユーザのクラスに対応付けられる予想プレイ時間に関する情報をユーザに通知するステップとを有する。

　なお、以上の構成要素の任意の組合せ、本開示の表現を方法、装置、システム、記録媒体、コンピュータプログラムなどの間で変換したものもまた、本開示の態様として有効である。

実施形態にかかる情報処理システムを示す図である。情報処理装置のハードウェア構成を示す図である。情報処理装置の機能ブロックを示す図である。サーバ装置の機能ブロックを示す図である。収集したイベントデータを分析する手順を示す図である。プレイ時間の算出手法を説明するための図である。アクティビティのプレイ時間と、当該アクティビティを実行したプレイヤ数との関係を表現する分布曲線を示す図である。プレイ時間の分布を示す図である。クラスごとにプレイヤをプロットしたグラフを示す図である。システム画面の例を示す図である。クラスタリング処理のフローチャートを示す図である。アクティビティグループ１に属する複数のアクティビティについて導出されたスキル値の例を示す図である。複数のユーザについて導出されたプレイヤスキル値の例を示す図である。各アクティビティのスキル値とプレイヤスキル値との差分絶対値を示す図である。グループの重心を算出する手法を説明するための図である。グループ１の重心とアクティビティＮの重心を示す図である。グループ１の重心との距離と、アクティビティＮの重心との距離を比較した結果を示す図である。アクティビティグループ２に属する複数のアクティビティについて導出されたスキル値の例を示す図である。複数のユーザについて算出されるグループ１の重心とグループ２の重心を示す図である。アクティビティＮの重心を示す図である。グループ１の重心との距離と、グループ２の重心との距離を比較した結果を示す図である。アクティビティグループ３に属する複数のアクティビティについて導出されたスキル値の例を示す図である。複数のユーザについて算出されるグループ１の重心とグループ３の重心を示す図である。複数のアクティビティが分類されるグループのイメージ図である。

　本開示の概要を説明する。実施形態では、ユーザ端末装置である情報処理装置がゲームソフトウェアを実行する。ゲームソフトウェアは、アクティビティを開始すると、アクティビティを識別するアクティビティ識別子（アクティビティＩＤ）と、アクティビティの開始を示す情報を含むイベント情報をシステムソフトウェアに出力する。アクティビティはゲームプレイの一単位であり、ゲーム進行においてユーザに提供されるステージや、クエスト、ミッション等であってよい。ゲームソフトウェアは、アクティビティを終了すると、アクティビティＩＤと、アクティビティの終了を示す情報を含むイベント情報をシステムソフトウェアに出力する。アクティビティの終了時、ゲームソフトウェアは、イベント情報に、アクティビティの結果（成功または失敗）を含ませてよい。システムソフトウェアは、ゲームソフトウェアから出力されたイベント情報に、ゲームを識別するゲーム識別子（ゲームＩＤ）および時間情報（タイムスタンプ）を付加したイベントデータを生成し、サーバ装置に送信する。

　サーバ装置は、複数のプレイヤが操作する複数の情報処理装置から送信されるイベントデータを収集して、アクティビティに関するプレイ動向を分析する。特に実施形態のサーバ装置は、複数の情報処理装置から送信されるイベントデータにもとづいて、複数のプレイヤによるアクティビティのプレイ時間を統計的に処理する。サーバ装置は、統計処理した結果に基づいて、まだアクティビティをプレイしていないユーザに対して、予想されるプレイ時間を通知する機能をもつ。

　図１は、本開示の実施形態にかかる情報処理システム１を示す。実施形態の情報処理システム１は、アクティビティのプレイ時間を分析するプレイ時間分析システムであり、プレイヤであるユーザが操作する情報処理装置１０とサーバ装置５とを備える。アクセスポイント（以下、「ＡＰ」とよぶ）８は、無線アクセスポイントおよびルータの機能を有し、情報処理装置１０は、無線または有線経由でＡＰ８に接続して、ネットワーク３上のサーバ装置５と通信可能に接続する。図１には、１人のユーザおよび１台の情報処理装置１０が示されているが、情報処理システム１では、複数のユーザが操作する複数の情報処理装置１０とサーバ装置５とがネットワーク３を介して接続していることを前提とする。

　情報処理装置１０は、ユーザが操作する入力装置６と無線または有線で接続し、入力装置６はユーザが操作した情報を情報処理装置１０に出力する。情報処理装置１０は入力装置６から操作情報を受け付けるとシステムソフトウェアやゲームソフトウェアの処理に反映し、出力装置４から処理結果を出力させる。情報処理システム１において情報処理装置１０はゲームを実行するゲーム装置（ゲームコンソール）であり、入力装置６はゲームコントローラなど情報処理装置１０に対してユーザの操作情報を供給する機器であってよい。なお入力装置６は、キーボードやマウスなどの入力インタフェースであってもよい。

　補助記憶装置２は、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）やＳＳＤ（ソリッドステートドライブ）などの大容量記録装置であり、内蔵型記録装置であってよく、またＵＳＢ（Universal Serial Bus）などによって情報処理装置１０と接続する外部記録装置であってもよい。出力装置４は画像を出力するディスプレイおよび音を出力するスピーカを有するテレビであってよい。出力装置４は、情報処理装置１０に有線ケーブルで接続されてよく、また無線接続されてもよい。

　撮像装置であるカメラ７は出力装置４の近傍に設けられ、出力装置４周辺の空間を撮像する。図１ではカメラ７が出力装置４の上部に取り付けられている例を示しているが、出力装置４の側部または下部に配置されてもよく、いずれにしても出力装置４の前方に位置するユーザを撮像できる位置に配置される。カメラ７はステレオカメラであってもよい。

　サーバ装置５は、情報処理システム１のユーザに対してネットワークサービスを提供する。サーバ装置５は、各ユーザを識別するネットワークアカウントを管理しており、各ユーザは、ネットワークアカウントを用いて、サーバ装置５が提供するネットワークサービスにサインインする。ユーザは情報処理装置１０からネットワークサービスにサインインすることで、サーバ装置５に、ゲームのセーブデータや、ゲームプレイ中に獲得した仮想的な褒賞であるトロフィを登録できる。サーバ装置５にセーブデータやトロフィが登録されることで、ユーザが情報処理装置１０とは別の情報処理装置を使用しても、セーブデータやトロフィを同期できるようになる。

　実施形態のサーバ装置５は、複数のプレイヤが操作する複数の情報処理装置１０からイベントデータを収集する。サーバ装置５は、収集したイベントデータから、アクティビティのプレイ時間を統計処理して、ゲームプレイの腕前を表現するプレイヤスキル値に対応するプレイ時間をアクティビティごとに評価する。またサーバ装置５は、収集したイベントデータから、ユーザのプレイヤスキル値を導出する。サーバ装置５は、アクティビティのプレイヤスキル値に対応するプレイ時間と、ユーザのプレイヤスキル値とにもとづいて、まだアクティビティを実行していない当該ユーザに、当該ユーザのプレイヤスキル値に対応するプレイ時間を、予想プレイ時間として通知できる。ユーザは、予想プレイ時間を通知されると、自身の状況（たとえば１時間後に外出しなければならない、等）から、当該アクティビティをプレイするか否かを判断できるようになる。

　図２は、情報処理装置１０のハードウェア構成を示す。情報処理装置１０は、メイン電源ボタン２０、電源ＯＮ用ＬＥＤ２１、スタンバイ用ＬＥＤ２２、システムコントローラ２４、クロック２６、デバイスコントローラ３０、メディアドライブ３２、ＵＳＢモジュール３４、フラッシュメモリ３６、無線通信モジュール３８、有線通信モジュール４０、サブシステム５０およびメインシステム６０を有して構成される。

　メインシステム６０は、メインＣＰＵ（Central Processing Unit）、主記憶装置であるメモリおよびメモリコントローラ、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）などを備える。ＧＰＵはゲームプログラムの演算処理に主として利用される。メインＣＰＵはシステムソフトウェアを起動し、システムソフトウェアが提供する環境下において、補助記憶装置２にインストールされたゲームプログラムを実行する機能をもつ。サブシステム５０は、サブＣＰＵ、主記憶装置であるメモリおよびメモリコントローラなどを備え、ＧＰＵを備えない。

　メインＣＰＵは補助記憶装置２にインストールされているゲームプログラムを実行する機能をもつ一方で、サブＣＰＵはそのような機能をもたない。しかしながらサブＣＰＵは補助記憶装置２にアクセスする機能や、サーバ装置５との間でデータを送受信する機能を有している。サブＣＰＵは、このような制限された処理機能のみを有して構成されており、したがってメインＣＰＵと比較して小さい消費電力で動作できる。これらのサブＣＰＵの機能は、メインＣＰＵがスタンバイ状態にある際に実行される。

　メイン電源ボタン２０は、ユーザからの操作入力が行われる入力部であって、情報処理装置１０の筐体の前面に設けられ、情報処理装置１０のメインシステム６０への電源供給をオンまたはオフするために操作される。電源ＯＮ用ＬＥＤ２１は、メイン電源ボタン２０がオンされたときに点灯し、スタンバイ用ＬＥＤ２２は、メイン電源ボタン２０がオフされたときに点灯する。システムコントローラ２４は、ユーザによるメイン電源ボタン２０の押下を検出する。

　クロック２６はリアルタイムクロックであって、現在の日時情報を生成し、システムコントローラ２４やサブシステム５０およびメインシステム６０に供給する。

　デバイスコントローラ３０は、サウスブリッジのようにデバイス間の情報の受け渡しを実行するＬＳＩ（Large-Scale Integrated Circuit）として構成される。図示のように、デバイスコントローラ３０には、システムコントローラ２４、メディアドライブ３２、ＵＳＢモジュール３４、フラッシュメモリ３６、無線通信モジュール３８、有線通信モジュール４０、サブシステム５０およびメインシステム６０などのデバイスが接続される。デバイスコントローラ３０は、それぞれのデバイスの電気特性の違いやデータ転送速度の差を吸収し、データ転送のタイミングを制御する。

　メディアドライブ３２は、ゲームなどのアプリケーションソフトウェア、およびライセンス情報を記録したＲＯＭ媒体４４を装着して駆動し、ＲＯＭ媒体４４からプログラムやデータなどを読み出すドライブ装置である。ＲＯＭ媒体４４は、光ディスクや光磁気ディスク、ブルーレイディスクなどの読出専用の記録メディアである。

　ＵＳＢモジュール３４は、外部機器とＵＳＢケーブルで接続するモジュールである。ＵＳＢモジュール３４は補助記憶装置２およびカメラ７とＵＳＢケーブルで接続してもよい。フラッシュメモリ３６は、内部ストレージを構成する補助記憶装置である。無線通信モジュール３８は、Bluetooth（登録商標）プロトコルやIEEE802.11プロトコルなどの通信プロトコルで、入力装置６と無線通信する。有線通信モジュール４０は、外部機器と有線通信し、ＡＰ８を介してネットワーク３に接続する。

　図３は、情報処理装置１０の機能ブロックを示す。情報処理装置１０は、処理部１００および通信部１０２を備える。処理部１００は、ゲームソフトウェア１１０、イベント情報取得部１２０、イベントデータ送信部１２２、ゲーム画像生成部１３０、表示処理部１４０およびアクティビティ情報取得部１５０を備える。

　情報処理装置１０はコンピュータを備え、コンピュータがプログラムを実行することによって、図３に示す様々な機能が実現される。コンピュータは、プログラムをロードするメモリ、ロードされたプログラムを実行する１つ以上のプロセッサ、補助記憶装置、その他のＬＳＩなどをハードウェアとして備える。プロセッサは、半導体集積回路やＬＳＩを含む複数の電子回路により構成され、複数の電子回路は、１つのチップ上に搭載されてよく、または複数のチップ上に搭載されてもよい。図３に示す機能ブロックは、ハードウェアとソフトウェアとの連携によって実現され、したがって、これらの機能ブロックがハードウェアのみ、ソフトウェアのみ、またはそれらの組合せによっていろいろな形で実現できることは、当業者には理解されるところである。

　ゲームソフトウェア１１０は、少なくともゲームプログラム、画像データおよび音データを含む。ゲームプログラムは、ユーザによる入力装置６の操作情報を受け、仮想空間においてゲームキャラクタを動かす演算処理を行う。ゲーム画像生成部１３０は、レンダリング処理などを実行するＧＰＵ（Graphics Processing Unit）を含んで、ゲームの画像データを生成する。表示処理部１４０は、生成されたゲーム画像を出力装置４から出力する。なお処理部１００は、ゲーム音データを生成するゲーム音生成部およびゲーム音を出力する音出力部を備えるが、図３では図示を省略している。

　ゲームプログラムは、ゲーム進行中にアクティビティを開始すると、アクティビティの開始イベントの発生を示すイベント情報を出力し、アクティビティを終了すると、アクティビティの終了イベントの発生を示すイベント情報を出力する。イベント情報取得部１２０は、ゲームソフトウェア１１０からイベント情報を取得すると、イベント情報に、ゲームＩＤおよびイベントが発生した時間を示す時間情報（タイムスタンプ）を付加したイベントデータを生成して、イベントデータ送信部１２２に提供する。なおゲームプログラムは、ゲームＩＤおよび／またはタイムスタンプを含むイベント情報をイベント情報取得部１２０に出力してもよい。イベントデータ送信部１２２は、生成されたイベントデータを、通信部１０２を介してサーバ装置５に送信する。

　ゲーム開発者は様々なアクティビティをゲームに仕込んでよい。たとえば、敵ボスとの戦闘アクティビティがゲームに組み入れられている場合、ゲームプログラムは、戦闘開始時に、戦闘アクティビティを識別するアクティビティＩＤと、戦闘アクティビティの開始を示す情報を含むイベント情報を出力する。プレイヤが敵ボスとの戦闘に勝利すると、ゲームプログラムは、戦闘アクティビティを識別するアクティビィティＩＤと、戦闘アクティビティの終了を示す情報と、アクティビティの成功を示す情報を含むイベント情報を出力する。

　イベントデータ送信部１２２は、プレイヤにより実行されたアクティビティに関するイベントデータを、通信部１０２を介してサーバ装置５に送信する。情報処理システム１において、イベントデータの送信処理は、サーバ装置５に接続している全ての情報処理装置１０により実施され、サーバ装置５は、複数の情報処理装置１０から、様々なゲームの様々なアクティビティに関するイベントデータを収集する。イベント情報取得部１２０は、イベント情報をゲームソフトウェア１１０から取得すると、すぐにタイムスタンプを付加したイベントデータを生成し、イベントデータ送信部１２２がサーバ装置５に送信することが好ましい。

　図４は、実施形態のサーバ装置５の機能ブロックを示す。サーバ装置５は、処理部２００、通信部２０２、イベントデータ記録部２５０、プレイ時間記録部２５２、プレイ時間分布記録部２５４、スキル値記録部２５６、代表値記録部２５８、アクティビティデスクリプション記録部２６０およびアクティビティグループ記録部２６２を備える。処理部２００は、イベントデータ取得部２１０、プレイ時間取得部２１２、スキル値導出部２１４、統計処理部２２０および情報提供部２４０を備える。統計処理部２２０は、分布生成部２２２、クラス振分部２２４、代表値決定部２２６および分類部２２８を有する。情報提供部２４０は、クラス取得部２４２、プレイ時間抽出部２４４および通知部２４６を有する。

　サーバ装置５はコンピュータを備え、コンピュータがプログラムを実行することによって、図４に示す様々な機能が実現される。コンピュータは、プログラムをロードするメモリ、ロードされたプログラムを実行する１つ以上のプロセッサ、補助記憶装置、その他のＬＳＩなどをハードウェアとして備える。プロセッサは、半導体集積回路やＬＳＩを含む複数の電子回路により構成され、複数の電子回路は、１つのチップ上に搭載されてよく、または複数のチップ上に搭載されてもよい。図４に示す機能ブロックは、ハードウェアとソフトウェアとの連携によって実現され、したがって、これらの機能ブロックがハードウェアのみ、ソフトウェアのみ、またはそれらの組合せによっていろいろな形で実現できることは、当業者には理解されるところである。

　イベントデータ取得部２１０は、複数の情報処理装置１０から、複数のプレイヤにより実行されたアクティビティに関するイベントデータを取得し、イベントデータ記録部２５０に記録する。イベントデータ記録部２５０は、プレイヤのネットワークアカウントに紐付けて、ゲームタイトルごとにイベントデータを記録する。既述したように、イベントデータには、ゲームＩＤ、アクティビティＩＤ、アクティビティの開始または終了を示す情報、およびタイムスタンプが少なくとも含まれる。以下、サーバ装置５が、収集したイベントデータを分析する手順について説明する。

　図５は、収集したイベントデータを分析する手順を示す。イベントデータの分析は、プレイ時間取得部２１２によるプレイ時間算出処理（Ｓ１０）、スキル値導出部２１４によるスキル値導出処理（Ｓ１２）、代表値決定部２２６による代表値決定処理（Ｓ１４）を含む。

＜Ｓ１０：プレイ時間算出処理＞
　プレイ時間取得部２１２は、アクティビティのプレイ時間を取得する。プレイ時間取得部２１２は、イベントデータ記録部２５０に記録された、アクティビティの開始イベント情報を含むイベントデータ（開始イベントデータ）と、アクティビティの終了イベント情報を含むイベントデータ（終了イベントデータ）から、複数のプレイヤの当該アクティビティのプレイ時間を取得する。アクティビティのプレイ時間は、開始イベントデータに含まれるタイムスタンプと、終了イベントデータに含まれるタイムスタンプにもとづいて算出される。

　図６は、プレイ時間の算出手法を説明するための図である。図６は、１人のプレイヤによるアクティビティＡの開始イベントおよび終了イベントを示し、具体的に“Ａ開始”はアクティビティＡの開始イベントを、“Ａ終了”はアクティビティＡの終了イベントを示す。開始イベントデータには、アクティビティＡの開始時刻ｔ１が含まれ、終了イベントデータには、アクティビティＡの終了時刻ｔ２が含まれており、プレイ時間取得部２１２は、当該プレイヤによるアクティビティＡのプレイ時間を、（ｔ２－ｔ１）と算出する。プレイ時間取得部２１２は、算出したアクティビティのプレイ時間を、プレイヤのネットワークアカウントに紐付けて、ゲームＩＤおよびアクティビティＩＤとともにプレイ時間記録部２５２に記録する。プレイ時間取得部２１２は、複数のプレイヤのイベントデータを解析して、複数のアクティビティのそれぞれのプレイ時間をプレイヤごとに取得し、プレイ時間記録部２５２に記録する。

＜Ｓ１２：スキル値導出処理＞
　統計処理部２２０において、分布生成部２２２は、プレイ時間取得部２１２により取得された複数のプレイ時間にもとづいて、アクティビティごとにプレイ時間の分布を生成する。分布生成部２２２は、アクティビティごとに生成したプレイ時間の分布を、プレイ時間分布記録部２５４に記録する。

　図７（ａ）および図７（ｂ）は、それぞれ１つのアクティビティのプレイ時間と、当該アクティビティを実行したプレイヤ数との関係を表現する分布曲線を示す。横軸がプレイ時間を示し、縦軸がプレイヤ数を示す。図７（ａ）は、アクティビティＡのプレイ時間とプレイヤ数との関係を示し、図７（ｂ）は、アクティビティＢのプレイ時間とプレイヤ数との関係を示す。

　サーバ装置５は、アクティビティのプレイ時間がユーザのゲームのスキル（腕前）に相関があるという知見を前提に、ユーザのスキルを評価したスキル値を導出して、導出したスキル値に対応するプレイ時間をユーザに通知する技術を実現する。この知見においては、ゲームのスキルが高いユーザは、アクティビティを相対的に短いプレイ時間で完了し、一方、ゲームのスキルが低いユーザは、アクティビティを相対的に長いプレイ時間で完了する。そのためユーザのゲームのスキルが高ければ、アクティビティＡおよびアクティビティＢの双方を短いプレイ時間で完了し、ユーザのゲームのスキルが低ければ、アクティビティＡおよびアクティビティＢの双方を長いプレイ時間で完了することが予測される。

　図８（ａ）および図８（ｂ）は、それぞれプレイ時間の分布を示す。分布生成部２２２は、アクティビティごとに、全てのプレイヤをプレイ時間の短い順に並べて、各グループに含まれるプレイヤ数が等しくなるように、全てのプレイヤを複数のグループに分ける。実施形態で分布生成部２２２は、全てのプレイヤを１０個のグループ１～１０に分け、各グループに含まれるプレイヤ数は同一である。アクティビティＡをプレイしたプレイヤ数が１００万人である場合、各グループは、１０万人のプレイヤを含み、グループ１が、最も短いプレイ時間のプレイヤを集めたグループ、グループ１０が、最も長いプレイ時間のプレイヤを集めたグループとなる。分布生成部２２２は、アクティビティごとに生成したプレイ時間の分布を、プレイ時間分布記録部２５４に記録する。たとえばプレイ時間分布記録部２５４は、１から１０までのグループ番号と、各グループに含まれる最短プレイ時間と最長プレイ時間とを対応付けて、プレイ時間の分布として記録してよい。

　スキル値導出部２１４は、ユーザによるアクティビティのプレイ時間と、当該アクティビティのプレイ時間の分布とにもとづいて、当該アクティビティについてのユーザのスキル値を導出する。スキル値導出部２１４は、プレイ時間分布記録部２５４に記録されたプレイ時間分布を参照し、ユーザのプレイ時間が含まれるグループのグループ番号を特定することで、当該アクティビティについてのユーザのスキル値を導出する。実施形態において、グループ番号は、そのままスキル値を表現してよい。したがってスキル値導出部２１４は、アクティビティＡを実行したユーザのプレイ時間がグループ番号３のグループに含まれれば、当該アクティビティＡについてのユーザのスキル値を“３”と導出し、アクティビティＢを実行したユーザのプレイ時間がグループ番号５のグループに含まれれば、当該アクティビティＢについてのユーザのスキル値を“５”と導出する。実施形態においてスキル値１は、スキルレベルが最も高いことを示し、スキル値１０は、スキルレベルが最も低いことを示す。スキル値導出部２１４は、ユーザがプレイした全てのアクティビティについて導出したスキル値を、ユーザ（プレイヤ）のネットワークアカウントに紐付けて、スキル値記録部２５６に記録する。

　スキル値導出部２１４は、複数のアクティビティについて導出した複数のスキル値にもとづいて、ユーザのゲームプレイに関するスキル値を導出する。具体的にスキル値導出部２１４は、ユーザが直近でプレイした複数のアクティビティについてユーザのスキル値を導出し、導出した複数のスキル値を平均化して、ユーザのゲームプレイに関するスキル値を導出する。実施形態でスキル値導出部２１４は、直近の１０個のアクティビティについて導出した１０個のスキル値を平均化して、ユーザのゲームプレイに関するスキル値を導出する。以下、ユーザのゲームプレイに関するスキル値を、「プレイヤスキル値」と呼ぶこともある。

　以下、ユーザＸのプレイヤスキル値を導出する具体例を示す。具体例において示す数値は、上記した知見から外れた数値を含むこともあるが、あくまでも実施形態を説明するための数値を例示したものであることに留意されたい。

　ユーザＸが直近でプレイした１０個のアクティビティのプレイ時間を含むグループのグループ番号は、以下のとおりである。
　アクティビティＡ　　グループ番号３
　アクティビティＢ　　グループ番号５
　アクティビティＣ　　グループ番号１
　アクティビティＤ　　グループ番号２
　アクティビティＥ　　グループ番号４
　アクティビティＦ　　グループ番号７
　アクティビティＧ　　グループ番号５
　アクティビティＨ　　グループ番号５
　アクティビティＩ　　グループ番号８
　アクティビティＪ　　グループ番号１０

　スキル値は、グループ番号により表現されるため、各アクティビティについてのユーザのスキル値は、以下のように導出される。
　アクティビティＡ　　スキル値３
　アクティビティＢ　　スキル値５
　アクティビティＣ　　スキル値１
　アクティビティＤ　　スキル値２
　アクティビティＥ　　スキル値４
　アクティビティＦ　　スキル値７
　アクティビティＧ　　スキル値５
　アクティビティＨ　　スキル値５
　アクティビティＩ　　スキル値８
　アクティビティＪ　　スキル値１０

　スキル値導出部２１４は、１０個のアクティビティについて導出したスキル値を平均化して、ユーザＸのプレイヤスキル値を導出する。
　（プレイヤスキル値）＝（３＋５＋１＋２＋４＋７＋５＋５＋８＋１０）／１０＝５
　このように、ユーザＸのプレイヤスキル値は、直近の１０個のアクティビティについて導出されたスキル値を平均して、“５”と導出される。

　スキル値導出部２１４は、全てのユーザのプレイヤスキル値を導出して、スキル値記録部２５６に記録する。プレイヤスキル値は、最小値を１、最大値を１０とする範囲内の値をとる。プレイヤスキル値が小さいユーザほど、ゲームスキルが高く、プレイヤスキル値が大きいユーザほど、ゲームスキルが低いと言える。

　上記したようにスキル値導出部２１４は、直近の所定数のアクティビティについて導出したスキル値にもとづいて、プレイヤスキル値を導出する。スキル値導出部２１４は、ユーザがアクティビティを実行するたびに、ユーザのプレイヤスキル値を更新してよいが、定期的に、たとえば１日１回、プレイヤスキル値を更新してもよい。

＜Ｓ１４：代表値決定処理＞
　統計処理部２２０において、クラス振分部２２４は複数のクラスを設定し、プレイヤのプレイヤスキル値に応じて、当該プレイヤを複数のクラスのいずれかに振り分ける。実施形態でクラス振分部２２４は９個のクラスを設定し、以下のルールにしたがって、ユーザの振分処理を実施する。ＰＳは、プレイヤスキル値を表現する。
　１≦ＰＳ≦２　　クラス１
　２＜ＰＳ≦３　　クラス２
　３＜ＰＳ≦４　　クラス３
　４＜ＰＳ≦５　　クラス４
　５＜ＰＳ≦６　　クラス５
　６＜ＰＳ≦７　　クラス６
　７＜ＰＳ≦８　　クラス７
　８＜ＰＳ≦９　　クラス８
　９＜ＰＳ≦１０　クラス９

　上記したプレイヤスキル値が“５”であるユーザＸは、クラス振分部２２４により、クラス４に振り分けられる。クラス振分部２２４は、情報処理システム１に参加する全てのユーザを、プレイヤスキル値に応じてクラス１～９のうちのいずれかのクラスに振り分けて、各ユーザのクラスをスキル値記録部２５６に記録する。

　図９は、アクティビティＳのプレイ時間とプレイヤ数との関係を示す分布曲線において、クラスごとにプレイヤをプロットしたグラフを示す。クラス１のグラフは、クラス１に属する複数のプレイヤのプレイ時間とプレイヤ数の関係を示し、クラス２のグラフは、クラス２に属する複数のプレイヤのプレイ時間とプレイヤ数の関係を示す。つまりクラスＮ（１～９）のグラフは、クラスＮに属する複数のプレイヤのプレイ時間とプレイヤ数の関係を表現している。したがって全てのクラス１～９のグラフを足し合わせると、アクティビティＳの全ユーザのプレイ時間とプレイヤ数との関係を示す分布曲線となる。なお各クラスに属するプレイヤ数は異なっていてよい。

　代表値決定部２２６は、アクティビティごとに、各クラスにおける複数のプレイヤのプレイ時間にもとづいて、各クラスにおけるプレイ時間の代表値を決定する。代表値決定部２２６は、各クラスの代表値として、各クラスにおける複数のプレイ時間の中央値を導出してよい。代表値決定部２２６は、各クラスにおけるプレイ時間の代表値（ｍｅｄＮ）を、以下のように決定する。
　クラス１　ｍｅｄ１
　クラス２　ｍｅｄ２
　クラス３　ｍｅｄ３
　クラス４　ｍｅｄ４
　クラス５　ｍｅｄ５
　クラス６　ｍｅｄ６
　クラス７　ｍｅｄ７
　クラス８　ｍｅｄ８
　クラス９　ｍｅｄ９

　各クラスに対して決定されたプレイ時間の代表値は、まだアクティビティを実行していないユーザに対して、プレイの予想時間として提供されてよい。クラス４に属するユーザＸが、まだアクティビティＳを実行していない場合、サーバ装置５は、ユーザＸに対して、アクティビティＳをプレイしたときに予想されるプレイ時間が“ｍｅｄ４”であることを通知できる。

　代表値決定部２２６は、全てのアクティビティについて、クラス１～９のそれぞれの代表値を決定し、クラスと代表値とを対応付けて代表値記録部２５８に記録する。実施形態において、代表値は中央値であるが、平均値または最頻値であってもよい。代表値決定部２２６は、定期的に、たとえば１日１回、代表値決定処理を実施してよい。以上が、実施形態におけるイベントデータの分析処理の説明である。

　情報提供部２４０は、情報処理装置１０を操作しているユーザに対し、当該ユーザがまだ実行していないアクティビティの予想プレイ時間を通知する。具体的に情報提供部２４０は、当該ユーザのクラスに対応付けられたプレイ時間の代表値または当該代表値にもとづく時間を、予想プレイ時間として当該ユーザに通知する。情報提供部２４０は、任意のタイミングで、予想プレイ時間を通知してよい。

　クラス取得部２４２は、情報処理装置１０を操作しているユーザが属するクラスをスキル値記録部２５６から取得する。たとえばユーザＸが情報処理装置１０にログインしたとき、クラス取得部２４２は、ログインしたユーザＸが属するクラスを、スキル値記録部２５６から取得してよい。プレイ時間抽出部２４４は、ユーザＸが実行可能なアクティビティに関して、ユーザＸのクラスに対応付けられたプレイ時間の代表値を、代表値記録部２５８から抽出する。通知部２４６は、抽出したプレイ時間の代表値にもとづく予想プレイ時間に関する情報を、ユーザＸの情報処理装置１０に通知する。なおプレイ時間の代表値にもとづく予想プレイ時間は、プレイ時間の代表値そのものであってよいが、プレイ時間の代表値をわずかに調整した時間であってもよい。たとえばプレイ時間の代表値が、４．９分である場合、通知部２４６は、きりの良い時間（たとえば５分）を予想プレイ時間としてよい。通知部２４６は、複数のアクティビティの予想プレイ時間に関する情報を、ユーザＸの情報処理装置１０に通知してよい。

　情報処理装置１０において、アクティビティ情報取得部１５０が、サーバ装置５から、アクティビティの予想プレイ時間に関する情報を取得する。表示処理部１４０は、アクティビティ情報取得部１５０が取得した情報を表示する。

　図１０は、出力装置４に表示されるシステム画面の例を示す。表示処理部１４０は、アクティビティ情報取得部１５０が取得した情報からシステム画像１８０、１８２、１８４、１８６を生成し、出力装置４に表示する。４つのシステム画像１８０、１８２、１８４、１８６は、それぞれ異なるゲームタイトルのアクティビティの予想プレイ時間を表示する。これによりユーザＸは、各アクティビティの予想プレイ時間から、どのゲームをプレイするか決定することができる。

　カード形式で表示されるシステム画像１８０、１８２、１８４、１８６は、ＧＵＩ（グラフィカルユーザインタフェース）であってよく、たとえばユーザＸがいずれかのシステム画像を選択すると、当該システム画像に対応するゲームが自動的に起動されてよい。

　以上の実施形態では、ゲームのスキルが高いユーザは、アクティビティを相対的に短いプレイ時間で完了し、一方、ゲームのスキルが低いユーザは、アクティビティを相対的に長いプレイ時間で完了することを前提に、スキル値導出部２１４が、直近の所定数のアクティビティについて導出したスキル値を平均化して、プレイヤスキル値を導出している。このプレイヤスキル値は、直近のゲームプレイに関するユーザのスキルを表現する。

　しかしながら、ゲームには様々な特徴をもつアクティビティが用意されている。１つのゲームタイトルにおいても、たとえば敵キャラクタを倒す、アイテムを探索する、落下せずにゴールに到達する、パズルを解くなど、異なる特徴をもつ様々なアクティビティが存在し、それぞれユーザに要求するスキルも異なる。そのため、戦闘系のクエストを得意とし、探索系のクエストを苦手とするユーザＸが、直近で１０個の戦闘系アクティビティを連続してプレイした場合、スキル値導出部２１４は、高いスキルを示すプレイヤスキル値を導出し、したがってユーザＸは、レベルの高いクラスに振り分けられる。

　ユーザＸに、まだプレイしていないアクティビティの予想プレイ時間を提示する際、プレイ時間抽出部２４４は、当該アクティビティに関し、ユーザＸのクラスに対応付けられたプレイ時間の代表値を代表値記録部２５８から抽出する。ユーザＸはレベルの高いクラスに振り分けられているため、プレイ時間抽出部２４４は、当該アクティビティに関し、スキルの高いプレイヤ向けのプレイ時間代表値を抽出する。このとき、当該アクティビティが戦闘系であれば問題ないが、当該アクティビティが探索系である場合は、ユーザＸが探索系クエストを苦手としているにもかかわらず、スキルの高いプレイヤ向けのプレイ時間代表値が抽出されることになる。このためユーザＸに対して、短すぎる予想プレイ時間が提示されることになり、ユーザＸは、提示された予想プレイ時間内に探索系アクティビティを完了できない。

　そこで実施形態の統計処理部２２０は、複数のアクティビティを複数のプレイヤのプレイ傾向に応じてグループ分けする機能を有する。スキル値導出部２１４は、アクティビティのグループごとにプレイヤスキル値を導出し、クラス振分部２２４は、アクティビティグループごとに導出されるプレイヤスキル値にもとづいて、アクティビティグループごとにユーザのクラスを設定する。したがってユーザＸがまだプレイしていないアクティビティの予想プレイ時間を提示する際、プレイ時間抽出部２４４は、当該アクティビティが属するアクティビティグループを特定し、特定したアクティビティグループについて設定されたユーザのクラスを特定することで、ユーザのスキルにマッチした適切なプレイ時間の代表値を抽出できる。

　統計処理部２２０において、分類部２２８が、複数のアクティビティをグループ分けする機能をもつ。実施形態の分類部２２８は、自然言語を用いて複数のアクティビティをクラスタリングする機能と、スキル値導出部２１４が導出したスキル値を用いて複数のアクティビティをクラスタリングする機能とを備える。以下、２つのタイプのクラスタリング機能について説明する。

＜自然言語ベースのクラスタリング機能＞
　アクティビティデスクリプション記録部２６０は、ゲーム開発者が作成したアクティビティの説明文（デスクリプション）を記録する。アクティビティの説明文は、アクティビティの内容を自然言語で表現したものであり、通常、ユーザに提示される目的で用意される。そのため説明文は、「ボスＰを倒す」、「パズルを解いてステージをクリアする」、「敵キャラクタを１０体倒す」などのように、ユーザがアクティビティの内容を確認するためのテキストメッセージとして作成されている。

　分類部２２８は、複数のアクティビティのそれぞれに用意された説明文を、自然言語処理によりグループ分けする機能を備える。たとえば説明文が日本語の場合、分類部２２８は、形態素解析を行って説明文を単語単位で分割し、単語の出現回数を数えて、長さが語彙数となるベクトルを生成してよい。分類部２２８は、全ての説明文をベクトル化し、文章ベクトル同士の類似度を評価して、グループ分けを行う。分類部２２８は、たとえばSentence2vecを使用してアクティビティ説明文をベクトル化してよい。また文章の類似度を評価する手法は様々提案されており、分類部２２８は、クラスタリング手法として、K-means法を利用してもよい。

　以下、アクティビティＡ～Ｊの説明文の例を示す。
　アクティビティＡ：「ボスＡを倒す」
　アクティビティＢ：「ボスＢを倒す」
　アクティビティＣ：「ボスＣを倒す」
　アクティビティＤ：「パズルＤを解く」
　アクティビティＥ：「ボスＥを倒す」
　アクティビティＦ：「キャラクタＦを１０体倒す」
　アクティビティＧ：「キャラクタＧを５体倒す」
　アクティビティＨ：「パズルＨを解く」
　アクティビティＩ：「キャラクタＩを１５体倒す」
　アクティビティＪ：「パズルＪを解く」

　アクティビティＡ～Ｊに関し、分類部２２８は自然言語処理を実施して、アクティビティＡ～Ｃ、Ｅ～Ｇ、Ｉと、アクティビティＤ、Ｈ、Ｊとを、異なるグループに振り分けてよい。つまり分類部２２８は、７個のアクティビティＡ～Ｃ、Ｅ～Ｇ、Ｉを第１グループに振り分け、３つのアクティビティＤ、Ｈ、Ｊを第２グループに振り分けてよい。以上のグループ分けは例示であり、分類部２２８は、自然言語処理により、複数のアクティビティを、３つ以上のグループに振り分けてよい。

　ゲームが多言語対応している場合、分類部２２８は、複数の言語のアクティビティ説明文を用いて、複数のアクティビティをグループ分けしてよい。ゲーム開発者が２つ以上の言語のアクティビティ説明文を作成している場合、分類部２２８は、各言語のアクティビティ説明文を自然言語処理してグループ分けを行い、各言語のアクティビティ説明文から導出されたグループ分けの結果を統計処理することで、複数のアクティビティのグループ分けの精度を向上させてもよい。

　なおゲーム開発者は、アクティビティＩＤを、自然言語的に生成することがある。たとえばアクティビティＡのアクティビティＩＤを、"Defeat_A_boss"のように生成する場合である。説明文が用意されていないアクティビティが存在する場合、分類部２２８はアクティビティＩＤから、アクティビティ説明文に対応する自然言語を抽出して、クラスタリング処理に使用してもよい。分類部２２８は、複数のアクティビティをグループ分けした結果を、アクティビティグループ記録部２６２に記録する。アクティビティグループ記録部２６２には、各グループを特定する情報（グループ番号）に紐付けて、各グループに属するアクティビティのアクティビティＩＤが記録されてよい。

＜スキル値ベースのクラスタリング機能＞
　自然言語ベースのクラスタリング機能に加えて、分類部２２８は、スキル値導出部２１４が導出した複数のユーザのスキル値を用いて、複数のアクティビティをグループ分けする機能を備える。以下においては、グループ分け処理の代表的な機能の一つとして、グループを構成している複数のアクティビティから、仲間外れとなるアクティビティを探し出す処理について説明する。

　図１１は、スキル値ベースのクラスタリング処理のフローチャートを示す。分類部２２８は、スキル値記録部２５６から、１つのグループに属する複数のアクティビティについて、複数のユーザに対して導出されたスキル値を取得する（Ｓ１０）。分類部２２８は、所定のサンプリング数（たとえば１０００人）のユーザをランダムに選択して、選択した所定数のユーザに対して導出されたスキル値を取得してよい。

　なおクラスタリング処理を実施する前の初期状態において、ゲームに含まれる全てのアクティビティはグループ分けされていないため、１つのグループに属している。したがって分類部２２８が最初にスキル値ベースのクラスタリング処理を実施する場合、全てのアクティビティについて、複数のユーザに対して導出されたスキル値を取得してよい。

　なお自然言語ベースのクラスタリング処理が既に実施されて、複数のアクティビティがグループ分けされている場合には、分類部２２８は、既に分類されている１つのグループに属する複数のアクティビティについて、複数のユーザに対して導出されたスキル値を取得する。この場合、分類部２２８は、自然言語ベースのクラスタリング機能を第１段階のグループ分けに利用し、スキル値ベースのクラスタリング機能を、第１段階で分類された各アクティビティグループの精度を高める第２段階のグループ分けに利用する。

　図１２は、アクティビティグループ１に属する複数のアクティビティについて導出されたスキル値の例を示す。この例では、アクティビティグループ１が１０個のアクティビティＫ～Ｔにより構成されており、アクティビティグループ記録部２６２は、アクティビティグループ１に紐付けて、アクティビティＫ～ＴのアクティビティＩＤを記録している。分類部２２８は、アクティビティグループ記録部２６２を参照して、アクティビティグループ１を構成するアクティビティＫ～Ｔを特定し、アクティビティＫ～ＴについてユーザＡ～Ｄに対して導出されたスキル値を、スキル値記録部２５６から読み出している。上記したように、グループ分けが実施されていない初期状態では、アクティビティグループ１は、ゲームに含まれる全てのアクティビティによって構成される。実際のクラスタリング処理では、分類部２２８は数百人以上のユーザのスキル値を用いて、スキル値ベースのクラスタリング処理を実施することが好ましい。

　図１３は、複数のユーザについて導出されたプレイヤスキル値の例を示す。分類部２２８は、スキル値記録部２５６から、ユーザＡ～Ｄに対して導出されているプレイヤスキル値を取得する（Ｓ１２）。プレイヤスキル値は、直近にプレイした所定数のアクティビティのスキル値を平均した値であり、最近のユーザのスキルを表現した指標としての意味をもつ。なお以上の説明では、プレイヤスキル値を、直近にプレイした１０個のアクティビティのスキル値の平均として導出しているが、以下の説明においては、１０個という数に拘らず、直近にプレイした所定数のアクティビティのスキル値を平均したものとして扱う。分類部２２８は、各アクティビティについて導出した複数のユーザのスキル値と、当該複数のユーザのプレイヤスキル値との差分（偏差）を算出し、その差分の絶対値を導出する（Ｓ１４）。

　図１４は、各アクティビティのスキル値とプレイヤスキル値との差分絶対値を示す。各アクティビティのスキル値は、そのアクティビティにおけるユーザのスキル（腕前）を表現し、プレイヤスキル値は、直近の所定数のアクティビティにおけるユーザの平均的なスキルを表現する。したがって、１つのアクティビティのスキル値とプレイヤスキル値の差分の絶対値が大きいことは、ユーザが、当該１つのアクティビティを、グループ内の他のアクティビティと比べて非常に上手くプレイしたか、または非常に下手にプレイしたかのいずれかを意味する。このことは、当該１つのアクティビティの性質ないしは特徴が、残りのアクティビティの性質ないしは特徴と異なることを推測させる材料となる。

　分類部２２８は、アクティビティごとに、複数の差分絶対値の平均（以下、単に「誤差平均値」とも言う）を算出する（Ｓ１６）。図１４に示す表の最下段に、アクティビティごとに算出された誤差平均値を示す。分類部２２８は、誤差平均値をもとに、グループから除外するアクティビティを特定する処理を実施する（Ｓ１８）。グループ内に、除外するアクティビティがなければ（Ｓ１８のＮ）、分類部２２８は、当該グループのクラスタリング処理を終了して、別のグループのクラスタリング処理を実施する。

　Ｓ１８において、分類部２２８は、アクティビティグループ１に属する複数のアクティビティのうち、誤差平均値が相対的に大きいアクティビティを、アクティビティグループ１から除外する候補として特定する。具体的に分類部２２８は、誤差平均値が最も大きいアクティビティを除外候補として特定する。図１４に示す表の最下段を参照すると、誤差平均値が最大となるアクティビティは、アクティビティＮである。分類部２２８は、アクティビティＮの誤差平均値を所定の閾値と比較し、誤差平均値が所定の閾値以下であれば、アクティビティＮが当該グループ１に属することを判断する。所定の閾値は、たとえば２．０であってよい。ここで、アクティビティＮの誤差平均値は３．１５であるため、分類部２２８は、アクティビティＮが、このグループ１から除外されるアクティビティであることを判定する（Ｓ１８のＹ）。

　続いて分類部２２８は、アクティビティＮ以外に、このグループから除外されるべきアクティビティが存在するか否かを確認する。この確認のため、分類部２２８は、ユーザごとに、アクティビティＮを除外したグループ１の重心（スキル値の平均）を算出する。

　図１５は、ユーザＡについてのグループ１の重心を算出する手法を説明するための図である。分類部２２８は、アクティビティＮを除いた９個のアクティビティのスキル値の平均を、グループ１の重心として算出する。この例で、アクティビティＮを除いたグループ１の重心は、３．５６と算出される。一方、アクティビティＮの重心はスキル値そのものであり、１である。

　図１６は、複数のユーザについて算出されるグループ１の重心とアクティビティＮの重心を示す。分類部２２８は、複数のユーザのそれぞれについて、アクティビティＮを除いた９個のアクティビティのスキル値の平均を、グループ１の重心として算出する。

　それから分類部２２８は、９個のアクティビティＫ～Ｍ、Ｏ～Ｔのそれぞれのスキル値について、グループ１の重心からの距離と、アクティビティＮの重心からの距離とを算出し（Ｓ２０）、各アクティビティの重心が、どちらの重心に近いかを調査する（Ｓ２２）。ここで、調査対象のアクティビティの重心がグループ１の重心に近いことは、当該アクティビティが、グループ１に近い性質を有することを示し、一方で、調査対象のアクティビティの重心が除外対象アクティビティ（アクティビティＮ）の重心に近いことは、調査対象のアクティビティが、グループ１よりも、アクティビティＮが属するグループ（この時点では、アクティビティＮのみが属している）に近い性質を有することを示す。

　以下に、分類部２２８が、９個のアクティビティのうち、差分絶対値が最も大きいアクティビティＰの重心について調査した結果を示す。
　図１７は、グループ１の重心との距離と、アクティビティＮの重心との距離を比較した結果を示す。分類部２２８は、ユーザごとに、（アクティビティＰの重心）と（アクティビティＮを除外したグループ１の重心）との差分の絶対値と、（アクティビティＰの重心）と（アクティビティＮの重心）との差分の絶対値を算出し、それぞれの差分絶対値の平均を算出する。図１７に示す表の最下段に、アクティビティＰの重心とグループ１の重心との距離の平均と、アクティビティＰの重心とアクティビティＮの重心との距離の平均を示す。

　この調査結果から、アクティビティＰの重心は、アクティビティＮの重心よりも、グループ１の重心に近い位置にあることが分かる。したがって分類部２２８は、アクティビティＰがグループ１に属することを判定する。分類部２２８は、この調査を、９個のアクティビティの全てについて実施して、グループ１よりもアクティビティＮに近いアクティビティが存在するか否かを判定する（Ｓ２２）。グループ１よりもアクティビティＮに近いアクティビティが存在する場合（Ｓ２２のＹ）、分類部２２８は、当該アクティビティを、グループ１から除外することを決定し、アクティビティＮとともに、グループ１から除外する（Ｓ２４）。一方、グループ１よりもアクティビティＮに近いアクティビティが存在しなければ（Ｓ２２のＮ）、分類部２２８は、アクティビティＮのみが除外対象であることを決定して、アクティビティＮを、グループ１から除外する（Ｓ２４）。以上のようにして、分類部２２８は、グループ１における仲間はずれを特定し、グループ１を、個々のユーザによるプレイ傾向（プレイ時間）が類似するアクティビティの集合体とすることができる。

　分類部２２８は、アクティビティＮをグループ１から除外することを決定した後、アクティビティＮの新しい所属先となるグループを探索する。
　図１８は、アクティビティグループ２に属する複数のアクティビティについて導出されたスキル値の例を示す。この例では、アクティビティグループ２が４個のアクティビティＵ～Ｘにより構成されており、アクティビティグループ記録部２６２は、アクティビティグループ２に紐付けて、アクティビティＵ～ＸのアクティビティＩＤを記録している。分類部２２８は、アクティビティグループ記録部２６２を参照して、アクティビティグループ２を構成するアクティビティＵ～Ｘを特定し、アクティビティＵ～ＸについてユーザＡ～Ｄに対して導出されたスキル値を、スキル値記録部２５６から読み出している。

　図１９は、複数のユーザについて算出されるグループ１の重心とグループ２の重心を示す。分類部２２８は、複数のユーザＡ～Ｄのそれぞれについて、アクティビティＮを除いたアクティビティグループ１のスキル値の平均を、グループ１の重心として算出する。このグループ１の重心は、図１６に示したものと同じである。また分類部２２８は、複数のユーザＡ～Ｄのそれぞれについて、アクティビティグループ２のスキル値の平均を、グループ２の重心として算出する。

　図２０は、アクティビティＮの重心を示す。分類部２２８は、アクティビティＮの重心が、グループ１の重心とグループ２の重心のいずれに近いか調査する。

　図２１は、グループ１の重心との距離と、グループ２の重心との距離を比較した結果を示す。分類部２２８は、ユーザごとに、（アクティビティＮの重心）と（アクティビティＮを除外したグループ１の重心）との差分の絶対値と、（アクティビティＮの重心）と（グループ２の重心）との差分の絶対値を算出し、それぞれの差分絶対値の平均を算出する。図２１に示す表の最下段に、アクティビティＮの重心とグループ１の重心との距離の平均と、アクティビティＮの重心とグループ２の重心との距離の平均を示す。

　この調査結果から、アクティビティＮの重心は、グループ１の重心よりも、グループ２の重心に近い位置にあることが分かる。このとき分類部２２８は、（アクティビティＮの重心）と（グループ２の重心）との差分絶対値（距離）の平均が所定の閾値（たとえば１．５）以下であることを条件として、アクティビティＮがグループ２に属することを判定する。この判定により、グループ２には、アクティビティＮが追加される。

　分類部２２８は、絶対差分値の平均が所定の閾値より大きい場合に、他のグループについても調査する。全てのグループについて調査した結果、絶対差分値の平均が所定の閾値以下となるグループが存在しなければ、分類部２２８は、アクティビティＮを含む新しいグループを作成してよい。分類部２２８は、グループ分けした結果を、アクティビティグループ記録部２６２に記録する。

　分類部２２８がグループ分けした時点では、グループ間の距離は所定値以上離れているが、イベントデータが蓄積されるにつれて、グループ間の距離が変動することが想定される。
　図２２は、アクティビティグループ３に属する複数のアクティビティについて導出されたスキル値の例を示す。この例では、アクティビティグループ３が５個のアクティビティα～εにより構成されており、アクティビティグループ記録部２６２は、アクティビティグループ３に紐付けて、アクティビティα～εのアクティビティＩＤを記録している。分類部２２８は、アクティビティグループ記録部２６２を参照して、アクティビティグループ３を構成するアクティビティα～εを特定し、アクティビティα～εについてユーザＡ～Ｄに対して導出されたスキル値を、スキル値記録部２５６から読み出している。

　図２３は、複数のユーザについて算出されるグループ１の重心とグループ３の重心を示す。分類部２２８は、複数のユーザＡ～Ｄのそれぞれについて、アクティビティＮを除いたアクティビティグループ１のスキル値の平均を、グループ１の重心として算出する。また分類部２２８は、複数のユーザＡ～Ｄのそれぞれについて、アクティビティグループ３のスキル値の平均を、グループ３の重心として算出する。

　分類部２２８は、ユーザごとに、グループ１の重心とグループ３の重心の差分絶対値（距離）を算出し、差分絶対値の平均を求める。この差分絶対値の平均は、２つのグループの近さを表現する。分類部２２８は、差分絶対値の平均が所定の閾値（たとえば０．５）以下であることを条件として、２つのグループをマージしてよい。たとえば分類部２２８は、グループ３を消滅させて、グループ３に属していたアクティビティα～εを、グループ１に所属させるようにする。なお分類部２２８は、グループ１を消滅させて、グループ１に属していたアクティビティＫ～Ｍ、Ｏ～Ｔを、グループ３に所属させるようにしてもよい。分類部２２８は、グループ分けした最新の状態を、アクティビティグループ記録部２６２に記録する。

　分類部２２８が、スキル値ベースのクラスタリング処理を定期的に実施することで、複数のアクティビティを高精度にグループ分けすることができる。分類部２２８が、最初に自然言語ベースのクラスタリング機能を用いてグループ分けを行い、スキル値ベースのクラスタリング機能を、自然言語ベースのクラスタリング機能により生成された各アクティビティグループの精度を高めるために利用することで、複数のアクティビティグループを迅速且つ高精度に生成することが可能となる。

　図２４は、複数のアクティビティが分類されるグループのイメージ図である。この例では、分類部２２８により、複数のアクティビティが４つのグループに分類されている。（グループ３はグループ１に吸収されたため、消滅している）。分類部２２８によるグループ化処理は、ユーザ個々のプレイ傾向（プレイ時間）を反映するため、たとえばグループ１には、戦闘系のアクティビティが多く含まれ、グループ２には、探索系のアクティビティが多く含まれるような状況が成立する。

　実施形態において、スキル値導出部２１４は、アクティビティグループごとにプレイヤスキル値を導出し、クラス振分部２２４は、アクティビティグループごとに導出されるプレイヤスキル値にもとづいて、ユーザのクラスをアクティビティグループごとに設定する。したがってユーザＸがまだプレイしていないアクティビティの予想プレイ時間を提示する際、プレイ時間抽出部２４４は、当該アクティビティが属するアクティビティグループを特定し、特定したアクティビティグループについて設定されたユーザのクラスを特定することで、ユーザのスキルにマッチした適切なプレイ時間の代表値を抽出できる。

　以上、本開示を実施形態をもとに説明した。この実施形態は例示であり、それらの各構成要素や各処理プロセスの組合せにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本開示の範囲にあることは当業者に理解されるところである。実施形態では、１つのゲームタイトルにおいて、複数のアクティビティをクラスタリング処理する例を示したが、複数のゲームタイトルにまたがって複数のアクティビティをクラスタリング処理することも可能である。

　本開示は、以下の態様を含んでよい。
［項目１］
　ユーザのゲームプレイに関するスキル値を導出するサーバ装置であって、ハードウェアを有する１つ以上のプロセッサを備え、
　前記１つ以上のプロセッサは、
　複数のアクティビティをグループ分けし、
　アクティビティの開始を示すイベントデータと、アクティビティの終了を示すイベントデータから、複数のユーザの当該アクティビティのプレイ時間を取得し、
　取得した複数のプレイ時間にもとづいて、アクティビティごとにプレイ時間の分布を生成し、
　ユーザによるアクティビティのプレイ時間と、当該アクティビティのプレイ時間の分布とにもとづいて、当該アクティビティについてのユーザのスキル値を導出し、
　複数のアクティビティについて導出した複数のスキル値にもとづいて、アクティビティグループごとに、ユーザのゲームプレイに関するプレイヤスキル値を導出する、
　サーバ装置。
［項目２］
　前記１つ以上のプロセッサは、
　各アクティビティグループに属する複数のアクティビティについて導出した複数のスキル値にもとづいて、アクティビティグループごとに、ユーザのプレイヤスキル値を導出する、
　項目１に記載のサーバ装置。
［項目３］
　前記１つ以上のプロセッサは、
　各アクティビティについて導出した複数のユーザのスキル値と、当該複数のユーザのプレイヤスキル値との差分を算出し、アクティビティごとに算出した複数の前記差分にもとづいて、複数のアクティビティをグループ分けする、
　項目１に記載のサーバ装置。
［項目４］
　前記１つ以上のプロセッサは、
　アクティビティごとに算出した複数の前記差分の絶対値にもとづいて、複数のアクティビティをグループ分けする、
　項目３に記載のサーバ装置。
［項目５］
　前記１つ以上のプロセッサは、
　１つのグループにおけるアクティビティのうち、前記差分の絶対値が相対的に大きいアクティビティを、当該グループから除外する、
　項目４に記載のサーバ装置。
［項目６］
　複数のアクティビティをグループ分けするサーバ装置であって、ハードウェアを有する１つ以上のプロセッサを備え、
　前記１つ以上のプロセッサは、
　アクティビティの開始を示すイベントデータと、アクティビティの終了を示すイベントデータから、複数のユーザの当該アクティビティのプレイ時間を取得し、
　取得した複数のプレイ時間にもとづいて、アクティビティごとにプレイ時間の分布を生成し、
　ユーザによるアクティビティのプレイ時間と、当該アクティビティのプレイ時間の分布とにもとづいて、当該アクティビティについてのユーザのスキル値を導出し、
　複数のアクティビティについて導出した複数のスキル値にもとづいて、ユーザのゲームプレイに関するプレイヤスキル値を導出し、
　各アクティビティについて導出した複数のユーザのスキル値と、当該複数のユーザのプレイヤスキル値との差分を算出し、
　アクティビティごとに算出した複数の前記差分にもとづいて、複数のアクティビティをグループ分けする、
　サーバ装置。
［項目７］
　予想プレイ時間に関する情報をユーザに提供するサーバ装置であって、ハードウェアを有する１つ以上のプロセッサを備え、
　前記１つ以上のプロセッサは、
　複数のアクティビティをグループ分けし、
　ユーザがプレイしたアクティビティについてのユーザのスキル値を導出し、
　複数のアクティビティについて導出した複数のスキル値にもとづいて、アクティビティグループごとに、ユーザのゲームプレイに関するプレイヤスキル値を導出し、
　アクティビティグループごとに導出されるプレイヤスキル値にもとづいて、アクティビティグループごとにユーザのクラスを設定し、
　ユーザのクラスに対応付けられる予想プレイ時間に関する情報をユーザに通知する、
　するサーバ装置。
［項目８］
　ユーザのゲームプレイに関するスキル値を導出する方法であって、
　アクティビティの開始を示すイベントデータと、アクティビティの終了を示すイベントデータから、複数のユーザの当該アクティビティのプレイ時間を取得し、
　取得した複数のプレイ時間にもとづいて、アクティビティごとにプレイ時間の分布を生成し、
　ユーザによるアクティビティのプレイ時間と、当該アクティビティのプレイ時間の分布とにもとづいて、当該アクティビティについてのユーザのスキル値を導出し、
　複数のアクティビティをグループ分けし、
　複数のアクティビティについて導出した複数のスキル値にもとづいて、アクティビティグループごとに、ユーザのゲームプレイに関するプレイヤスキル値を導出する、
　スキル値導出方法。
［項目９］
　複数のアクティビティをグループ分けする方法であって、
　アクティビティの開始を示すイベントデータと、アクティビティの終了を示すイベントデータから、複数のユーザの当該アクティビティのプレイ時間を取得し、
　取得した複数のプレイ時間にもとづいて、アクティビティごとにプレイ時間の分布を生成し、
　ユーザによるアクティビティのプレイ時間と、当該アクティビティのプレイ時間の分布とにもとづいて、当該アクティビティについてのユーザのスキル値を導出し、
　複数のアクティビティについて導出した複数のスキル値にもとづいて、ユーザのゲームプレイに関するプレイヤスキル値を導出し、
　各アクティビティについて導出した複数のユーザのスキル値と、当該複数のユーザのプレイヤスキル値との差分を算出し、
　アクティビティごとに算出した複数の前記差分にもとづいて、複数のアクティビティをグループ分けする、
　グループ分け方法。
［項目１０］
　予想プレイ時間に関する情報をユーザに提供する方法であって、
　複数のアクティビティをグループ分けし、
　ユーザがプレイしたアクティビティについてのユーザのスキル値を導出し、
　複数のアクティビティについて導出した複数のスキル値にもとづいて、アクティビティグループごとに、ユーザのゲームプレイに関するプレイヤスキル値を導出し、
　アクティビティグループごとに導出されるプレイヤスキル値にもとづいて、アクティビティグループごとにユーザのクラスを設定し、
　ユーザのクラスに対応付けられる予想プレイ時間に関する情報をユーザに通知する、
　情報提供方法。
［項目１１］
　コンピュータに、
　アクティビティの開始を示すイベントデータと、アクティビティの終了を示すイベントデータから、複数のユーザの当該アクティビティのプレイ時間を取得する機能と、
　取得した複数のプレイ時間にもとづいて、アクティビティごとにプレイ時間の分布を生成する機能と、
　ユーザによるアクティビティのプレイ時間と、当該アクティビティのプレイ時間の分布とにもとづいて、当該アクティビティについてのユーザのスキル値を導出する機能と、
　複数のアクティビティをグループ分けする機能と、
　複数のアクティビティについて導出した複数のスキル値にもとづいて、アクティビティグループごとに、ユーザのゲームプレイに関するプレイヤスキル値を導出する機能と、
　を実現させるためのプログラムを記録した記録媒体。
［項目１２］
　コンピュータに、
　アクティビティの開始を示すイベントデータと、アクティビティの終了を示すイベントデータから、複数のユーザの当該アクティビティのプレイ時間を取得する機能と、
　取得した複数のプレイ時間にもとづいて、アクティビティごとにプレイ時間の分布を生成する機能と、
　ユーザによるアクティビティのプレイ時間と、当該アクティビティのプレイ時間の分布とにもとづいて、当該アクティビティについてのユーザのスキル値を導出する機能と、
　複数のアクティビティについて導出した複数のスキル値にもとづいて、ユーザのゲームプレイに関するプレイヤスキル値を導出する機能と、
　各アクティビティについて導出した複数のユーザのスキル値と、当該複数のユーザのプレイヤスキル値との差分を算出する機能と、
　アクティビティごとに算出した複数の前記差分にもとづいて、複数のアクティビティをグループ分けする機能と、
　を実現させるためのプログラムを記録した記録媒体。
［項目１３］
　コンピュータに、
　複数のアクティビティをグループ分けする機能と、
　ユーザがプレイしたアクティビティについてのユーザのスキル値を導出する機能と、
　複数のアクティビティについて導出した複数のスキル値にもとづいて、アクティビティグループごとに、ユーザのゲームプレイに関するプレイヤスキル値を導出する機能と、
　アクティビティグループごとに導出されるプレイヤスキル値にもとづいて、アクティビティグループごとにユーザのクラスを設定する機能と、
　ユーザのクラスに対応付けられる予想プレイ時間に関する情報をユーザに通知する機能と、
　を実現させるためのプログラムを記録した記録媒体。

　本開示は、ユーザが実行したゲームアクティビティに関するイベントデータを処理する技術分野に利用できる。

１・・・情報処理システム、５・・・サーバ装置、１０・・・情報処理装置、１００・・・処理部、１０２・・・通信部、１１０・・・ゲームソフトウェア、１２０・・・イベント情報取得部、１２２・・・イベントデータ送信部、１３０・・・ゲーム画像生成部、１４０・・・表示処理部、１５０・・・アクティビティ情報取得部、２００・・・処理部、２０２・・・通信部、２１０・・・イベントデータ取得部、２１２・・・プレイ時間取得部、２１４・・・スキル値導出部、２２０・・・統計処理部、２２２・・・分布生成部、２２４・・・クラス振分部、２２６・・・代表値決定部、２２８・・・分類部、２４０・・・情報提供部、２４２・・・クラス取得部、２４４・・・プレイ時間抽出部、２４６・・・通知部、２５０・・・イベントデータ記録部、２５２・・・プレイ時間記録部、２５４・・・プレイ時間分布記録部、２５６・・・スキル値記録部、２５８・・・代表値記録部、２６０・・・アクティビティデスクリプション記録部、２６２・・・アクティビティグループ記録部。

Claims

　ユーザのゲームプレイに関するスキル値を導出するサーバ装置であって、
　複数のユーザにより実行されたアクティビティに関するイベントデータを記録するイベントデータ記録部と、
　前記イベントデータ記録部に記録された、アクティビティの開始を示すイベントデータと、アクティビティの終了を示すイベントデータから、複数のユーザの当該アクティビティのプレイ時間を取得するプレイ時間取得部と、
　取得した複数のプレイ時間にもとづいて、アクティビティごとにプレイ時間の分布を生成する統計処理部と、
　ユーザによるアクティビティのプレイ時間と、当該アクティビティのプレイ時間の分布とにもとづいて、当該アクティビティについてのユーザのスキル値を導出するスキル値導出部と、
　複数のアクティビティをグループ分けする分類部と、を備え、
　前記スキル値導出部は、複数のアクティビティについて導出した複数のスキル値にもとづいて、アクティビティグループごとに、ユーザのゲームプレイに関するプレイヤスキル値を導出する、
　ことを特徴とするサーバ装置。
　前記スキル値導出部は、各アクティビティグループに属する複数のアクティビティについて導出した複数のスキル値にもとづいて、アクティビティグループごとに、ユーザのプレイヤスキル値を導出する、
　ことを特徴とする請求項１に記載のサーバ装置。
　前記分類部は、各アクティビティについて導出した複数のユーザのスキル値と、当該複数のユーザのプレイヤスキル値との差分を算出し、アクティビティごとに算出した複数の前記差分にもとづいて、複数のアクティビティをグループ分けする、
　ことを特徴とする請求項１に記載のサーバ装置。
　前記分類部は、アクティビティごとに算出した複数の前記差分の絶対値にもとづいて、複数のアクティビティをグループ分けする、
　ことを特徴とする請求項３に記載のサーバ装置。
　前記分類部は、１つのグループにおけるアクティビティのうち、前記差分の絶対値が相対的に大きいアクティビティを、当該グループから除外する、
　ことを特徴とする請求項４に記載のサーバ装置。
　複数のアクティビティをグループ分けするサーバ装置であって、
　複数のユーザにより実行されたアクティビティに関するイベントデータを記録するイベントデータ記録部と、
　前記イベントデータ記録部に記録された、アクティビティの開始を示すイベントデータと、アクティビティの終了を示すイベントデータから、複数のユーザの当該アクティビティのプレイ時間を取得するプレイ時間取得部と、
　取得した複数のプレイ時間にもとづいて、アクティビティごとにプレイ時間の分布を生成する統計処理部と、
　ユーザによるアクティビティのプレイ時間と、当該アクティビティのプレイ時間の分布とにもとづいて、当該アクティビティについてのユーザのスキル値を導出するスキル値導出部と、
　複数のアクティビティをグループ分けする分類部と、を備え、
　前記スキル値導出部は、複数のアクティビティについて導出した複数のスキル値にもとづいて、ユーザのゲームプレイに関するプレイヤスキル値を導出し、
　前記分類部は、各アクティビティについて導出した複数のユーザのスキル値と、当該複数のユーザのプレイヤスキル値との差分を算出し、アクティビティごとに算出した複数の前記差分にもとづいて、複数のアクティビティをグループ分けする、
　ことを特徴とするサーバ装置。
　予想プレイ時間に関する情報をユーザに提供するサーバ装置であって、
　複数のアクティビティをグループ分けする分類部と、
　ユーザがプレイしたアクティビティについてのユーザのスキル値を導出するスキル値導出部と、を備え、前記スキル値導出部は、複数のアクティビティについて導出した複数のスキル値にもとづいて、アクティビティグループごとに、ユーザのゲームプレイに関するプレイヤスキル値を導出し、
　アクティビティグループごとに導出されるプレイヤスキル値にもとづいて、アクティビティグループごとにユーザのクラスを設定するクラス振分部と、
　ユーザのクラスに対応付けられる予想プレイ時間に関する情報をユーザに通知する通知部と、をさらに備える、
　ことを特徴とするサーバ装置。
　ユーザのゲームプレイに関するスキル値を導出する方法であって、
　アクティビティの開始を示すイベントデータと、アクティビティの終了を示すイベントデータから、複数のユーザの当該アクティビティのプレイ時間を取得するステップと、
　取得した複数のプレイ時間にもとづいて、アクティビティごとにプレイ時間の分布を生成するステップと、
　ユーザによるアクティビティのプレイ時間と、当該アクティビティのプレイ時間の分布とにもとづいて、当該アクティビティについてのユーザのスキル値を導出するステップと、
　複数のアクティビティをグループ分けするステップと、
　複数のアクティビティについて導出した複数のスキル値にもとづいて、アクティビティグループごとに、ユーザのゲームプレイに関するプレイヤスキル値を導出するステップと、
　を有するスキル値導出方法。
　複数のアクティビティをグループ分けする方法であって、
　アクティビティの開始を示すイベントデータと、アクティビティの終了を示すイベントデータから、複数のユーザの当該アクティビティのプレイ時間を取得するステップと、
　取得した複数のプレイ時間にもとづいて、アクティビティごとにプレイ時間の分布を生成するステップと、
　ユーザによるアクティビティのプレイ時間と、当該アクティビティのプレイ時間の分布とにもとづいて、当該アクティビティについてのユーザのスキル値を導出するステップと、
　複数のアクティビティについて導出した複数のスキル値にもとづいて、ユーザのゲームプレイに関するプレイヤスキル値を導出するステップと、
　各アクティビティについて導出した複数のユーザのスキル値と、当該複数のユーザのプレイヤスキル値との差分を算出するステップと、
　アクティビティごとに算出した複数の前記差分にもとづいて、複数のアクティビティをグループ分けするステップと、
　を有するグループ分け方法。
　予想プレイ時間に関する情報をユーザに提供する方法であって、
　複数のアクティビティをグループ分けするステップと、
　ユーザがプレイしたアクティビティについてのユーザのスキル値を導出するステップと、
　複数のアクティビティについて導出した複数のスキル値にもとづいて、アクティビティグループごとに、ユーザのゲームプレイに関するプレイヤスキル値を導出するステップと、
　アクティビティグループごとに導出されるプレイヤスキル値にもとづいて、アクティビティグループごとにユーザのクラスを設定するステップと、
　ユーザのクラスに対応付けられる予想プレイ時間に関する情報をユーザに通知するステップと、
　を有する情報提供方法。
　コンピュータに、
　アクティビティの開始を示すイベントデータと、アクティビティの終了を示すイベントデータから、複数のユーザの当該アクティビティのプレイ時間を取得する機能と、
　取得した複数のプレイ時間にもとづいて、アクティビティごとにプレイ時間の分布を生成する機能と、
　ユーザによるアクティビティのプレイ時間と、当該アクティビティのプレイ時間の分布とにもとづいて、当該アクティビティについてのユーザのスキル値を導出する機能と、
　複数のアクティビティをグループ分けする機能と、
　複数のアクティビティについて導出した複数のスキル値にもとづいて、アクティビティグループごとに、ユーザのゲームプレイに関するプレイヤスキル値を導出する機能と、
　を実現させるためのプログラム。
　コンピュータに、
　アクティビティの開始を示すイベントデータと、アクティビティの終了を示すイベントデータから、複数のユーザの当該アクティビティのプレイ時間を取得する機能と、
　取得した複数のプレイ時間にもとづいて、アクティビティごとにプレイ時間の分布を生成する機能と、
　ユーザによるアクティビティのプレイ時間と、当該アクティビティのプレイ時間の分布とにもとづいて、当該アクティビティについてのユーザのスキル値を導出する機能と、
　複数のアクティビティについて導出した複数のスキル値にもとづいて、ユーザのゲームプレイに関するプレイヤスキル値を導出する機能と、
　各アクティビティについて導出した複数のユーザのスキル値と、当該複数のユーザのプレイヤスキル値との差分を算出する機能と、
　アクティビティごとに算出した複数の前記差分にもとづいて、複数のアクティビティをグループ分けする機能と、
　を実現させるためのプログラム。
　コンピュータに、
　複数のアクティビティをグループ分けする機能と、
　ユーザがプレイしたアクティビティについてのユーザのスキル値を導出する機能と、
　複数のアクティビティについて導出した複数のスキル値にもとづいて、アクティビティグループごとに、ユーザのゲームプレイに関するプレイヤスキル値を導出する機能と、
　アクティビティグループごとに導出されるプレイヤスキル値にもとづいて、アクティビティグループごとにユーザのクラスを設定する機能と、
　ユーザのクラスに対応付けられる予想プレイ時間に関する情報をユーザに通知する機能と、
　を実現させるためのプログラム。