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Mirrativ のデータサイエンスが意
外と興味深い件
2019.1
Mirrativ, Inc.
© Mirrativ, Inc.
ミラティブのデータサイエンスは本当に面白い。
私は心の底からそう思っています。
このワクワクを誰かに伝えたくて、この資料を作りました。
今のミラティブの話から始まり、
ミラティブの未来の話をします。
そして、保持しているデータの話をしつつ、
最後に今後解きたい課題の話をします。
ミラティブを知っている人も、そうでない人も
この資料でちょっとでもワクワクしてもらえればいいな。
ミラティブのミッションとプロダクト
わかりあう願いをつなごう
「わかりあうこと」はすべての人の普遍的な願い、
「なかなかわかりあえないこと」は人類の永遠の課題だとミラティブでは考えています。
話すこと、創ること、動くこと。
人のあらゆる営みには「こうありたい」「こうあってほしい」という意志と願いが宿っていると信じます。
すべてのコミュニケーションはその願いの発信です。
それは時に届かず、マクロでは戦争が、ミクロでは孤独や自殺といった課題が、
このテクノロジーが発達した現代でも残り続けています。
それぞれの願いを、尊重しながら、お互いにつないでいくこと。
そしてわかりあえる瞬間を少しでも増やすこと。
その連続で、世界中の幸せの総量をもっと増やしていける―私たちはそう信じています。
ミラティブがデータサイエンスで実現したい世界とは
ちょっとエモい話が続きましたが、そろそろデータの話をしていきます。
私たちのミッションが、わかりあう願いをつなごう というのは、前ページで紹介した通りです。
これをもう少し噛み砕いて表現すると、人間がわかりあう評価関数を定義し、その密度をあげよう ということです。
※密度という言葉を抽象的に使っていますが、わかりあう願いが繋がっている人を増やそうという意味です。
嬉しい・悲しい・楽しい・頑張りたいなどの、共感してほしい瞬間の感情を捉え、共感の輪を繋いでいく。
それは非常に難しく面白い命題で、取り組んでいる人は世界でもなかなかいない壮大なテーマだと思います。
そして、今、ミラティブはスマートフォンによる配信プラットフォームを提供しています。
そこには、配信動画・配信音声・テキストコメント・ソーシャルグラフなど多面的なデータが眠っています。
多面的な情報から人間の心をリアルタイムで捉え、わかりあう願いを最大化する。
これがミラティブのデータサイエンスチームで実現したいことです。
ゲーム配信プラットフォームとしてのミラティブ
ミラティブはゲーム配信プラットフォームを提供しています。
コンセプトは 友達の家でゲームしている感じ です。
友達の家でゲームしている時、ボスになるとみんなでハラハラした、全滅す
るとみんなで悔しがった。自分はコントローラー握ってるわけじゃないのに。
その感覚をスマホで体験できる、そんなプラットフォームです。
ゲーム中は、いろんな感情が目まぐるしく変わります。
楽しい・悔しい・次は勝ちたい・助けてほしい・悲しい、数え上げればキリが
ありません。そんなわかりあう願いをつなぐプラットフォームです。
ユーザーのみなさまに支えられ、現在は日本最大のスマホゲーム配信プ
ラットフォームとなっています。
アバター配信プラットフォームとしてのミラティブ
また、ミラティブはアバター配信プラットフォームとしての一面もあります。
ミラティブの中で自分のアバター エモモ を作成でき、エモモ画面で配信を
行うことができます。顔を見て話すという言葉があるように、「今日こんな楽
しいことがあった!」みたいな感情のわかりあいをつなぐためには、顔を見
せることは重要だと思っています。 単純に視覚情報が増えるので情報密度が増える
という側面もあり
でも、顔を出して配信するのは恥ずかしいという人も多いのが実情です。そ
こで私たちは、エモモを開発しました。自分の分身をミラティブ上に作り、エ
モモを通じて自分の感情を発信する。そんな世界が広がりつつあります。
雑談中
ゲーム中
右肩上がりで成長中のスタートアップとしてのミラティブ
アクティブユーザーは右肩上がりで成長中 WEB・雑誌・新聞・TVなど取材多数
ユーザーのみなさまに支えられて、アクティブユーザー数は右肩上がりで伸びております。
また、WEB・雑誌・新聞・TVなど多数取材いただいており、様々な方にご注目いただいております。
引用:https://forbesjapan.com/articles/detail/23909 (左)
   2019年1月7日日経MJ (右)
(グラフは昨年1月までですが、昨年伸び続けて既にこの時の倍以上になっています…)
ミラティブとデータサイエンス
データサイエンスの前に大事な話
これからミラティブのデータ分析の詳細を話していきますが、
ミラティブでは改正個人情報保護法を遵守してデータ分析を行なっております。
例ですが
 ・個人情報はデータ分析基盤に残しておりません
 ・データ分析業務を他法人に委託しておりません
 ・データは第三者に提供いたしません
のような運用をしております。
次ページ以降でデータ分析の活用事例が出てきますが、これらは全て改正個人情報保護
法及び関連法令を遵守して実施いたします。
ミラティブとデータサイエンス
エモい話やプロダクトの話が長く続きました。お待たせしました。ここからようやく本編ですかね。
ここまでで、ミラティブが実現したい世界だったり、ミラティブのプロダクトについてはだいたいわかってもらったと思います。では、ゲーム
配信プラットフォーム x データサイエンスでどんな世界を実現していきたいかということを、綴っていきます。
まずはミラティブが持っているデータの話をして、そのあとにこの2つのテーマに沿って、
データサイエンスで解きたい課題の例を紹介していきます。
わかりあいの
伝達効率を
現実以上にする
わかりあいの
すれ違いを
ゼロにする
ミラティブが保持している生データ① ゲーム配信情報
まずはゲーム配信のデータです。わかりやすいようにレイヤーごとに整理します。
レイヤー1: ゲーム画面の時系列変化
ゲーム画面を配信しているわけですから、配信している画面はミラティブに残ります。
ゲーム配信の場合、感情変化を起こさせる根源情報はゲーム画面ですので、この元情報を分析
対象にできるというのはミラティブならではです。
(例:ボスを倒して嬉しい!のように、ゲームの動きが感情変化の起因となる )
レイヤー2: 配信者さんの音声情報
当然、配信者さんの音声情報も残ります。感情は声色や口調に出ることが明らかなので、この情
報から感情を推測するということも可能になるはずです。また、周囲の雑音なども拾うことができ
るため、どんな環境でプレイしているのかなども判断できると考えています。
レイヤー3: 視聴者さんのリアクション情報
ミラティブでは視聴者さんが様々なリアクションをすることができます。コメントを残したり、配信者
さんにギフトをプレゼントしたり、配信者さんとコラボ通話したり。
わかりあう願いがつながっているのかの判断は、この情報がキモになると思います。
※レイヤー1, 2 はクラウドストレージに動画情報として残り、レイヤー 3はテキスト情報として BigQueryに保存されます。
ミラティブが保持している生データ② エモモ配信情報
次はエモモの配信です。先ほどのゲーム配信と同じようにレイヤーごとに紹介します。
レイヤー1: エモモ画面の時系列変化
エモモはフリックでモーションをしたり、感情表現したりする機能があります。これをどのように使
用しているのかの情報が残っています。また、エモモは服装や髪型を着替えることができるた
め、そのコーディネートの情報も残っています。
レイヤー2: 配信者さんの音声情報
これは先ほどのゲームの画面と同じです。エモモを通じて、配信者さんが発信しているわかりあ
う願いの音声情報です。
レイヤー3: 視聴者さんのリアクション情報
これも先ほどのゲームと同じです。コメント・ギフト・コラボ通話などのリアクション情報です。
※レイヤー1, 2 はクラウドストレージに動画情報として残り、レイヤー 3はテキスト情報として BigQueryに保存されます。
ミラティブが保持している生データ③ ソーシャル情報
ミラティブではフォロー・フォロワーといういわゆるソーシャル機能があります。
どんな情報を解析対象にできるのか、いくつか紹介します。
その1: ミラティブ内でのソーシャルグラフ
ミラティブにはフォロー・フォロワーの機能があります。このグラフには、わかりあいがどのように
伝達していくのかがあらわれるはずだと思っています。また、フォロー解除のログもあり、それは
わかりあえなかった帰結なんじゃないかなという仮説を持っています。
その3: なかよし度
ミラティブ内のフォローフォロワー関係では、仲良し度という概念を導入しています。配信を見に
いくなどすると仲良し度が上がります。このデータからも、わかりあいの時系列変化を探ることが
できそうです。というか仲良し度の定義を、もっとわかりあいに寄せたロジックに変更したい... と
個人的には思っています。
その2: Twitterのソーシャルグラフ
ミラティブはTwitterのアカウントでログインすることができます。
個人情報でない、利用規約で同意いただいている情報を分析することができます。
Twitterでのソーシャルグラフとミラティブでのソーシャルグラフの比較などは大変興味深いテー
マになると思っています。
ミラティブが保持している生データ④ アプリ操作・登録情報
いわゆるアプリ操作や登録情報をBigQueryの中にログとして保管しています。
その1: 操作情報
いつログインした、どの配信を見にいった、どこでコメントしたなどのアプリの操作情報をログとし
て残しています。どのような配信を好むのかという嗜好性だったり、どういう風にミラティブを使い
たいと思っているのかなどを理解できるデータです。
その2: 登録情報
どんなゲームが好きかという情報を登録してもらっています。どんな配信をおすすめすればいい
のかの一助になるデータです。また、Twitterログイン機能もありますので、Twitterのフォロワー
などから、ユーザーがどのクラスタ(絵師クラスタなのかパズドラクラスタなのかなど)に所属して
いるのかなどを推定することができるはずです。
※注意書きにも書いておりますが、個人が特定できる情報は分析ログには残しておりません。
操作(一例) 登録(一例)
データサイエンスで実現したい つのテーマ
わかりあいの
伝達効率を
現実以上にする
わかりあいの
すれ違いを
ゼロにする
わかりあうという行為は、まだまだ現実世界で行う方が伝達効率が高いです。
例えば「もらい泣き」。現実世界でもらい泣きをした人は結構いると思いますが、バーチャル世界を通じてもらい泣きをした人
は多分一握りもいないんじゃないかと思います。
それはひとえに、伝達表現の差が原因です。
悲しい話をしているのにエモモが笑顔のままだったり、めちゃくちゃスーパープレイができたのに画面上は特に変化がなかっ
たり。現実世界であれば、悲しい時は悲しい顔、スーパープレイができた時は身体表現(ガッツポーズなど)が自然と出ます。
上記のようなわかりあいの伝達効率を実現したい。いや、バーチャルならでは表現を通じて、現実世界よりもわかりあいがし
やすくなる世界をデータサイエンスを元にして作っていきたい。
伝達効率をあげたとしても、その場に複数の人間がいなければ、わかりあうことはできません。
わかりあい(人間の感情)が時事刻々と変化する中で、そのタイミングで共感しあう人をつなげるということにチャレンジした
い。
現実世界では、偶然わかりあった時に「何かの縁だね」といいますが、データサイエンスを通じて縁の体験を必然的に起こし
ていきたい。
テーマ1
わかりあいの伝達効率を現実以上にする
わかりあいの伝達効率を現実以上にする:その1
ゲーム配信から感情の推定をしたい
背景:
ゲーム配信を配信者さんの感情に基づいて盛り上げたい。現実世界では身振り手振りハイタッチでわかりあ
える、その体験をスマホ上で再現する礎を作りたい。
現状:
該当の機能なし
実現したいこと:
配信の情報(レイヤー1,2,3)を用いて、ゲーム配信の時系列に感情をラベリングしたい。
ボスに勝利したら盛り上がっている、サバイバルゲームで残り2名になってドキドキしているなど、人間なら当
たり前に感じる感情を配信にラベリングしたい。
おそらくゲーム画面の画像解析から得られる情報量が多いと思うが、配信者さんの声色だったりコメントの内
容・流速なんかもパラメータとして有効かもしれない。
ここでラベリングした感情に基づき、コメントの大きさの変化だったり、スタンプのレコメンドだったり、わかりあ
いを加速する機能を付加していきたい。
わかりあいの伝達効率を現実以上にする:その2
エモモ配信から感情の推定をしたい
背景:
雑談をしているときにも配信者の感情を推定し、わかりあいの伝達効率をあげたい。現実世界では深刻な話
をしているときにはそういう顔や身振り手振りになる。その体験をエモモでも実現したい。
現状:
フリックで表情を変えることができるが、感情をフリックで表す必要があり、伝達効率は著しく低い(悲しみにく
れているときに悲しみフリックし続けるかというとそうではない
実現したいこと:
配信の情報(レイヤー1,2,3)を用いて、エモモ配信の時系列に感情をラベリングしたい。
ゲーム配信と違い、ゲームの画面解析の情報量がない分、難易度は高いかもしれない。
リアルタイムでテキスト化→形態素解析→ポジネガ分類という路線もあると思うが、もしかしたら周波数や音
量など波形そのものから推定する方が精度がでるかもしれない。
これができると自分の感情をエモモが理解して表現にするということができるので、
わかりあいの伝達効率は飛躍的に上がるはず。
この技術を応用すれば、コラボ通話(視聴者さんと電話できる機能)の際に、コラボ先の視聴者さんのエモモ
と馴れ合ったり、喧嘩したり、よりダイレクトなわかりあいを表現できるなど、様々な応用が考えられる。
テーマ2
わかりあいのすれ違いをゼロにする
わかりあいのすれ違いをゼロにする:その1
背景:
視聴者のニーズとして、今日はこういう配信者さんとわかりあいたいなぁという感情がある。
具体的には、「今日はイケボの配信見たいなぁ」だったり、「ゲームうまい人の配信を見たいなぁ」のような。
現状:
配信にハッシュタグで#イケボ や #神プレイ などをつけることができるが、それは配信者さんの自己申告で
あり、視聴してみるとそうでもなかったり、ハッシュタグがついていないけどイケボだったということもある。こ
のように、わかりあいのすれ違いが起きている。
実現したいこと:
配信の情報(レイヤー1,2,3)を用いて、配信を下記にクラス分けしたい。
 声色    : #イケボ, #カワボ, #癒しボイス などなど
 プレイ内容 : #初心者プレイ, #イベント走るよ, #デッキ整理中などなど
 配信スタイル: #みんなでわいわい, #ゲームに集中
あくまでも上記は例です。どんな軸、どんなクラス分けがよりわかりあいのロスを減らすのかを考えるところ
から始めたいです。いわゆる分類問題ではありますが、どのデータをどれくらい活用すれば精度が上がるの
か私も全然未知数で面白いテーマだなって思っています。
配信から配信の特徴量を推定したい
わかりあいのすれ違いをゼロにする:その2
背景:
ミラティブには、おすすめ配信リストという機能があり、このリストから多くの配信が視聴されている。このリス
トは、単に「視聴者さんに面白い配信を見せる」というだけではなく、「配信者さんの新規視聴者さん獲得の
場」という側面もある。
現状:
CEOの赤川が数年前に提案した秘密のルールベースロジックで動いている。
実現したいこと:
まずは、イケてる配信リストって何?と評価する関数を作りたい。
その視聴者さんにとって面白い配信が並んでいる、かつ、配信者さんによっても新規の視聴者さんが獲得で
きているような状態を表す関数です。この2つの両立が必要という点は、普通のレコメンドロジックよりも面白
いポイントです。
そのあと、その評価関数の値を上げるためのリストロジックを作っていきたい。
面白いところとしては、ミラティブは配信プラットフォームという特性上、リアルタイムに状況が変わるところで
す。例えば「ある条件を満たす配信者さんたちを視聴初心者さんに当てると良い」などがわかったとしても、
その条件を満たす配信がされない時刻が存在する可能性もあるということです。ここも普通のレコメンドロ
ジックよりも面白いポイントです。
視聴者さん・配信者さん双方に最適な配信レコメンドをしたい
さいごに
研究開発チームを立ち上げます
本資料で紹介してきたような「わかりあう願いをつなぐ」を加速させるために、AI研究開発をチームを立ち上げます。
現在その立ち上げメンバーを募集しています。
本資料で説明してきたように、ミラティブには多種類のデータと、そのデータを使って解くべき問いがあふれています。
下記のようなみなさま、ぜひ連絡ください。
- 部長ポジション
- AI研究開発のチームの最初の一人として、研究開発チームづくりから責任持ってやっていきたい
- 研究開発メンバーポジション
- 本資料のようなテーマを自らのデータサイエンスの専門性で解決したい方
- Kaggler大歓迎
応募先:recruit@mirrativ.co.jpもしくは @sakamoto_mirra
    までご連絡ください!質問歓迎!
面談時には本資料で書けなかったような、
今後ミラティブがどんなところへ進んでいくのかも話せるドン!デデドン!
最後の最後に
こんなところまでみていただきありがとうございます。
私ここまでデータサイエンスを偉そうに語ってきました。
ところがどっこい、私は4年前まではデータを専門にしていましたが(ベイズ推定を応用した特許は2件持ってますがその程度)、
ここ数年はプロダクト企画を専門にしております。(データ専門のみなさまからツッコミどころ満載な資料となましたがご容赦ください)
本資料について、なにかあれば下記のTwitterまでご連絡ください。
Q&Aも気軽に受け付けています!気軽に遊びにいきたいとか、そういうのも含めて気軽に連絡ください。
会社の雰囲気
はどうなの?
質問歓迎
専門書は経費
で買えるの?
→ちなみに買えます
体験入社って
できるの?
→ちなみにできます
業務中の
Kaggleは?
→も含めてチームが働
きやすい制度を作って
いきたいです
    
https://www.mirrativ.co.jp/recruit/

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