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武神 惇

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2017.07.19
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書きかけの記事の続きがまだ書きあがらない管理人です orz
あの手の記事は気力を大量に持って行かれるので連続で書けないのは
まだ回復しきってない証拠だなと感じつつ、本題へ。

画像認識を使い,プレイヤーの視点でガチャの排出率をチェックする。
GTMF2017の講演をレポート〔GamesIndustry.biz Japan Edition〕

URL http://jp.gamesindustry.biz/article/1707/17071401/

・ガチャを運用するうえで大切になるのが「設定した確率の通りにアイテムが排出されているか」
 という観点での検証。
 →乱数の偏りやプログラムのミス等で,構想どおりにアイテムが出ない事も起こり得る為。

・検証は運営側でログを取る手法が一般的。
 →「eggPlant」+「ガチャシーンセレクター」では1人のユーザーとして自動でガチャを回し,
  その結果を画像認識で解析。

※eggPlant:ソフトウェアのテストを自動で行うツール。
      テストには画像認識とOCR(光学文字認識)を利用。

簡単にテストの流れを纏めると、下記の通り。

1:eggPlantが自動操作でガチャを引き,結果(カード)が表示されている画面をキャプチャ。
2:ガチャシーンセレクターで,自身の持つカードの絵柄と結果画面を画像類似度で判定。
 照合結果から排出確率を算出。

通常はログを追いかける形になるが、この手法だとユーザーと同じ視点(※)で確認が可能に。

※:ユーザーが使用しているのと同じ端末から,
  ユーザーが遊ぶのと同じバージョンのソフトを起動し,
  1人のユーザーとしての排出結果を見る事が可能。

この仕組みの精度が上がれば、実稼動データとして一般公開して設定通りかどうかを
証明する事も可能だろうなと言った所で今日は締め。

追記)
但し、運営側が意図的に操作/改変して公表しないとも限らない。






Last updated  2017.07.19 15:05:57



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