Social Gameの将来性

ソーシャルゲーム界はGREE/DeNAがブラウザからネイティブへの移行に苦戦する中、パズドラやモンストが好調で、主戦場はネイティブ＆ストア直置きに移行しています。ネイティブアプリと言っても、単に演出を強化しただけのものはコケており、パズドラのようにブラウザアプリでは得られない操作の爽快感を実現したり、モンストのオンサイト同期協力プレイのような、新しいプレイスタイルを導入したりなど工夫したものが成功しています。
ではソーシャルゲームは今後どのような方向に進んでいくのでしょうか？
正直、カードコレクションのようなシングルプレイに重きをおいたものは、しばらく低迷すると思います。ネイティブらしさを追求していくと、結局、コンソールゲームと同じ過程をなぞることになります。最初はいいですが、目新しさが弱くなると、そのぶん物量か品質を強化しなければならず、次第に費用対効果が悪化していきます。いつか充分に感情移入できるほど優秀な人工無能が現れればブレクスルーすると思うのですが、まだその出現には時間がかかりそうです。
いっぽう、マルチプレイに重きをおいたソーシャルゲームは、まだまだ発展途上です。
マルチプレイといっても「協力型」と「対戦型」、「同期型」と「非同期型」というように様々なタイプががありますが、私が未開拓に思えるのは、プレイヤーどうしの関係性です。
この点に注目すると、従来の分類では以下のように３つのタイプがありました。

①クラン型（クラッシュオブクラン。ゲーム内で長期的なチームを組む）
②アドホック型（キングダム・コンクエスト。たまたまその時間に居合わせた者と組む）
③オンサイト型（モンスター・ストライク。リアルに集まって遊ぶ）

①はオーソドックスなタイプで、人とのつながりが強いため使命感も感じやすく、エンゲージメントも強くなりますが、負担も大きく、だんだん面倒くさくなるという問題があります。
②も昔からあるスタイルです。とても気軽ですが、まったくの赤の他人とプレイするので、協力するにせよ敵対するにせよ、熱くなれません。
③はターゲットが日本の学生に絞られてしまいますが、今後も増えていくでしょう。ただ、課金額が高い大人は集まってプレイすることがありませんし、親が学校に送り迎えすることが多い海外の市場でも広がりにくいでしょう。

このようにそれぞれ欠点を含んでおりますので、これらの問題を解決するような、プレイヤー同士の関係づくりに成功すれば、パズドラやモンスト、ひいてはキャンディークラッシュやクラッシュオブクランズに続くヒットを狙えるのではないかと思います。詳しく言うと、

• 煩わしい人間関係を感じずに気楽に遊べるが、
• 仲間に協力したいという欲求や、相手を倒したいという欲求を強く感じることができ、
• 大人や海外市場でも受け入れられる関係性

を導入すればいいわけです。

無理そうな印象を受けるかもしれませんが、たとえば②を基本として「インテリジェントなマッチング」を導入することがひとつの解決策です。あくまで、その場限りのチームではあるのですが、「勝敗よりも楽しい時間を過ごしたい」、「勝つことがすべて」といった哲学や、「まったり気軽」、「死ぬ気でプレイ」といったスタイルなどでくくって仲間を募ったり、対戦相手を選んだりできるようにするわけです。
不調のモバグリも、こういった機能をアプリに提供できれば、プラットフォーマーの強みを挽回できるのではないでしょうか。

Twitch

Twitchは世界最大のゲーム実況プレイ配信サイト。

ニコニコが主流の日本ではあまり馴染みのないサービスですが、PS４やXBox oneも対応。完全無料。高画質。時間制限無し。2011年Justin.tvからゲーム部門として独立。1ヶ月間のゲーム中継は600万本、視聴者2300万人。2014年5月18日、Google(YouTube)がTwitchを１０００億円で買収するのでは？との報道がありました。

「他人のゲームプレイを見て何が楽しいの？」という気もしますが、実際に観てみると人気のプレイヤー達は日本のバラエティ番組に出ている芸能人に負けないほど芸達者で流ちょうです。ツールを使うことで自分の姿をゲーム画面に合成することができるのですが、コスプレや、胸のはだけたちょっとエッチな格好をした女性プレイヤーもいて、画面に華を添えています。そもそもゲームをプレイしながら間断なく喋り続けているだけでも凄いのですが、人気のあるプレイヤーはまるでアナウンサーのように軽快に喋りながら、舌を巻くようなプレイを披露します。放送はリアルタイムなので、もちろん失敗することもあって、スポーツ中継のような緊張感を共有できます。
楽しみかたも様々。League of Legendsのように戦略を研究するために観る場合もあるし、Minecraftのようにアーティストの創造活動を見守るように鑑賞する場合もあるし、Just Danceのように純粋にパフォーマンスを観て楽しむ場合もあります。
ゲームメーカーの社員としては、「ゲーム買わなくても、Twitchで観ればいいや」と思う人が増えてしまうのでは・・・という不安もあるのですが、楽しみかたの幅が広がることは良いことでしょう。スポーツの楽しみかたとして実際に自分でプレイする方法と、プロのプレイを鑑賞する方法があるように、ゲームを実際にプレイせず、観て楽しむという形もアリなのだと思います。

K-Factor

指数関数による増加は人の常識を越えるほどの効果を生みます。
有名な話が、下記の謎かけです。

「厚さ0.1mmの新聞紙を３７回折りたたんだら、どのくらいの厚みになるでしょうか？」

ドラマ「Numbers」の中で登場人物は、この質問に対して「ビルの高さぐらい？」と答えてますが、実際には地球の直径（12000km）を超えます。

ソーシャルゲームのマーケティングでは、クチコミによるユーザー数の増加度合いを表す際にK-Factorという言葉を使いますが、この因子の効果の大きさにも驚かされます。
K-Factorはもともと伝染病学（疫学）で使われていた言葉ですが、マーケティングにおいては以下の式で表されます。

i = ユーザーが送付した招待の数
c = 招待されたユーザーが新ユーザーになる率
K = i * c

仮に1人のユーザーが平均５人の知人を招待し、そのうち４割の人が新規登録に応じたとすると、
i = 5
c = 0.4
となり、
k = 2
となります。これは充分に有り得そうな仮定なのですが、k=2で招待が繰り返されると、わずか３３回目で地球上の人類の人口を超えてしまうのです。
下記は、kが1.1から2.0までの、招待回数とユーザー数の関係ですが、ｋの小数点１位が１増えるだけで、文字通り指数関数的にユーザー数が増えることが分かります。

実際は友達の友達は被っていることが多いでしょうし、勧誘手段も限られており、次第にユーザー数の増加は頭打ちになっていきますが、ソーシャルゲームのユーザーを増やそうとするとき、k-factorを増加させるための施策がいかに重要かということはわかるかと思います。

c は現実的には0.05～0.2ぐらいの値をとると思われますが、開発者側としてはコントロールできません。
i を増やすには「ユーザーが知人を誘いたいと思うようなゲームを作る」方法と、「ユーザーが知人を誘いやすい機能を設ける」方法があります。前者の実現は簡単ではありませんが、後者はコストはかかるものの確実に可能なことですので、割愛すべきではない機能だと思います。

ストーリーメディアとしてのSNS

語り部⇒舞台劇⇒人形劇⇒小説⇒漫画⇒映画⇒TVドラマ⇒ゲーム・・・
とストーリーを伝えるためのメディアは様々な形態をとってきたが、
近い将来登場すると思われる新しいメディアが、SNSだ。
現在でもTwitterのbotどうしに会話をさせて楽しんでいる人がいるが、
しだいに作家が、複数のアカウントを使って１本のつながった
ストーリーを語るようになるだろう。
ただ、既存のSNSをそのまま利用するだけでは、新たに始めたひとは
過去の書き込みを読み返すところから始めなければならず、せっかくの
リアルタイム感が得られないし、既存メディアとの差別化もしづらい。
やはりエンジニアが専用のプログラムを組み、インタラクティブ性を
仕込むべきだろう。たとえば登場人物の書き込みに対して「いいね」
するかどうかによって展開が変化したり、質問を投げかけることで
謎を解き明かすことができるようにしたりなどだ。
作家は膨大な台詞データを作らなければならず大変だが、
技術的には充分現在でも実現可能だ。

オートスクリプティング

ゲームにおけるオートスクリプティングとは、入力されたわずかなデータをもとに、状況とキャラクター設定に合わせた自然なセリフを生成するプログラムのことだ。Twitter用botシステムに近い。ゲームシナリオは従来すべて人間が書いていたが、これを半自動化することで、よりプレイヤーの性格や状況にマッチした台詞をキャラクターに喋らせ続けることができる。ゆくゆくは、シングルプレイヤー向けのソーシャルゲームを作ることも可能になる。

【都度入力される情報】
　　・状況（プレイヤーが何かを達成。あるいは失敗など）
　　・内容（賞賛、激励、共感、感謝、説教、雑談）
　　・感情の強さ。

【更新される情報】
　　・プレイヤーとの親密度。
　　・プレイヤーとの関係（他人、知人、友人、恋人、師匠、弟子）
　　・プレイヤーへの信頼度。
　　・過去の発言フラグと発言カウンタ。

【事前に設定される情報】
　　・プロフィール（年齢、性別、分野ごとの知識レベル）
　　・性格（感情型、思考型、行動型、知識型、主張型、反抗型）
　　・口調（敬語、ため口、命令口調、幼児言葉）

まずは数千のセンテンスを用意し、それぞれに１０種ほどの属性データを設定するという、気が遠くなるような作業を行うことになる。属性データのもたせかたが確立すれば多人数で作業ができるが、最初はひとりのライターがやるしかないだろう。

ネイティブモバイルゲームの今後

スマートフォンの普及に伴い、ソーシャルゲームもネイティブ化の流れが進んでいる。
ネイティブアプリはサーバーと通信データ量が少なくて済むため３G環境でも快適な操作感を実現できるのだが、グラフィックに凝ったゲームほどアプリサイズが大きくなり、アプリ起動時に更新データをまとめて読むため、なかなか遊び始めることができないという問題が起きている。さらにソーシャルゲームの場合、アプリのアップデートも頻繁に行われるため、ダウンロード待ち時間はさらに深刻化する。
今はスマートフォンが爆発的に普及し始めている時期なので、ある意味、見た目が新鮮であれば多少の問題は看過される。しかしこの後はどうだろう。スマートフォンでコンソールゲームに匹敵するようなグラフィックのゲームが珍しくなくなった時、ネイティブモバイルゲームはどうあるべきのか。
タブレットについてはプレイヤーは自宅で腰を落ち着けてプレイする事が多いため、無線ＬＡＮ環境も期待でき、ダウンロード時間の長さはさほど問題にはならないだろう。FPSやオープンワールドRPGなどが台頭し、コンソールゲームにとって代わる存在になっていくと思われる。
いっぽうスマートフォンはどうか。日頃持ち歩き、ちょっとした空き時間に遊ぶという位置づけであればダウンロードの多い/長いゲームは、次第にユーザーを獲得できなくなるだろう。したがってサーバーからのわずかなデータから、多くを描き出すための技術が求められる。ビジュアル的にはプロシージャル技術、ナラティブ的にはオートスクリプティング技術が必要なのだ。

プレイヤーの性格タイプによるNarrative ROSEの使い分け

NASAは人間の性格を感情型・思考型・行動型・反省型・意見型・反抗型の6タイプに分けて宇宙飛行士の選抜や配置に役立てているらしい。
ゲームの場合も、どんな時にROSEが得られるかは、性格によって異なるはずだ。
作り手がゲームの中で架空のキャラクターに共感、賞賛、感謝をさせる際、本来であればプレイヤーの性格によってキャラクターの立場や性格や手法を使い分けなければならない。

感情型　：　理屈ではなく褒めちぎる。
思考型　：　どこが良かったのかを解説つきで評価してくれる。
行動型　：　達成度を数値で明示する。
反省型　：　権威ある者に賞賛させる。
意見型　：　権威ある者に降参させる。
反抗型　：　権威ある者を怒らせる。

すべて手作業でやるとすると、仕事量が６倍になってしまうので、まずは感情型と思考型の２タイプで分けるだけでもよいだろう。
さて、プレイヤーの性格を判定する方法だが、ゲームの冒頭でアンケートに答えさせれば簡単だが、それでは直接的過ぎてプレイヤーの感情を引かせてしまうだろう。
複数のキャラクターを平行して出しておき、ゲームの中で順次プレイヤーに質問をだすことで、スムーズに振り分けを行うことが望ましい。例えば褒め役としてお姫様、学者、将軍の３人を出しておき、それぞれ台詞を言わせたあとに「笑顔で応える」「無視する」といった選択をさせればよい。

Social ROSE と Narrative ROSE

ゲームを通じて自己存在確認（ROSE=Recognition OF Self-Existence）する手段には大きく分けて２つある。
社会的ROSE（Social-ROSE）と物語的ROSE（Narrative-ROSE）だ。

Social ROSE系ゲーム
　他のリアルなプレイヤーから共感、賞賛、感謝を得る。
  PRO : より大きな満足感が得られる。
  CON : 勝ち組より多くの負け組を生む。満足できるのはいちぶのプレイヤーだけ。
Narrative ROSE系ゲーム
　物語の中のキャラクターから共感、賞賛、感謝を得る。
  PRO : 自分を認めてくれるのは架空の人物。子供ならOKだが、大人にとっては虚しい。
  CON : 物語を進めることさえできれば、誰もが満足感を得られる。

Social ROSE系ゲームの課題は、いかに多くのプレイヤーに満足感を与えるかであり、プレイヤーの評価を多元化し、能力が無いプレイヤーでも努力すれば評価されるようにしたり、時間が無いプレイヤーでも人と違うことをやれば評価されるといった工夫をしていく必要がある。

Narrative ROSE系ゲームの課題は、架空の人物の台詞に、いかに説得力をもたせ、大人のプレイヤーにさえも満足感を与えられるようにするかだ。脚本の質を上げることはもちろんだが、プレイヤーのタイプに応じて評価者を変えたり、人工知能化してプレイヤーにとっての存在感を増すといった工夫が求められるだろう。