マネタイズセミナー「経験からモデルを導く方法論」

COPYRIGHT 2015 @ UNITY TECHNOLOGIES JAPAN
本セミナーを企画に活かすために：
経験からモデルを導く方法論
Unity Technologies Japan合同会社
コミュニティエバンジェリスト
小林信行
2015/11/01

COPYRIGHT 2015 @ UNITY TECHNOLOGIES JAPANCOPYRIGHT 2014 @ UNITY TECHNOLOGIES JAPAN
2
Q:マネタイズに
絶対成功するモデル 
なんて、 
あるんでしょうか？

3
それに答える前に、
モバイルアプリ市場の現状
を観察してみましょう

統計にみる「課金ユーザー」の姿
4
2015「Google for モバイルアプリ Googleと切り開くアプリビジネスの未来」（Google）

• フリーミアムモデルのゲームをプレイするアクティブユーザーのうち、課金率は
1.5%、課金者1人当たりの月間課金額は15.27ドル（約1,600円）で、全ユーザーでみ
ると、アプリ内課金の平均額は5.01ドル（約500円）
• 課金アイテムの詳細をみると、ユーザーが購入する課金アイテムは、1∼5ドル（約
100∼500円）が全体の66.8%、51ドル（約5,200円）以上が全体の0.7%。また、アプ
リの売上では、1∼5ドル（約100∼500円）が全体の27.4%、51ドル（約5,200円）以
上が全体の9.1%
• アプリの売上をユーザーベースでみると、アプリの売上のうち50%が、全ユーザーの
0.15%で課金者の10%にあたるヘビーユーザーによるもの
統計にみる「課金ユーザー」の姿
5
「THE SWRVE MONETIZATION REPORT, JANUARY 2014」（Swrve）

1. フリーミアム：ダウンロード無料・アプリ内課金有
2. 有料アプリ：ダウンロード有料・アプリ内課金無・売り切り型
3. ペイドミアム：ダウンロード有料・アプリ内課金有
4. アプリ内広告：バナー広告、ビデオ広告など広告含有
5. ダイナミック：ユーザーの利用状況にあわせて収益源を変動する 
ビジネスモデル。1∼4の混合
モバイルアプリのビジネスモデル
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• 2013年のアプリストアでビジネスモデル別アプリ数の構成比をみてみると、
フリーミアムモデルが83%、有料アプリモデルが8%、ペイドミアムが9%。
ビジネスモデル別売上高の構成比をみてみると、フリーミアムモデルが
92%、有料アプリモデルが4%、ペイドミアムが4%。
• フリーミアムモデルを採用しているアプリで月間アクティビティユーザー数
のうち、アプリ内課金者数の割合は全体の2∼5%が最も多い。
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『Mobile App Advertising and Monetization Trends 2012-2017：The Economics of Free』（App Annie/IDC）

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2013年の主要10か国(アメリカ、イギリス、
カナダ、日本、韓国、フランス、ドイツ、イ
ンド、ロシア、ブラジル、以下主要10か国)
におけるビジネスモデル別モバイルアプリの
売上は、アプリ内広告による売上が前年比
56%増、フリーミアムモデルによる売上が
前年比2.11倍増、有料アプリモデルによる
売上が前年比29%減、ペイドミアムモデル
による売上が前年比23%減。
一方、2013年のアプリストアでビジネスモ
デル別アプリ数の構成比をみてみると、フ
リーミアムモデルが83%、有料アプリモデル
が8%、ペイドミアムが9%。ビジネスモデル
別売上高の構成比をみてみると、フリーミ
アムモデルが92%、有料アプリモデルが
4%、ペイドミアムが4%。
『Mobile App Advertising and Monetization Trends
2012-2017：The Economics of Free』（App Annie/IDC）

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フリーミアムモデルのマネタイズ方式
1. Usage：空き領域など利用条件に制限してそ
の後有料化
2. Time：一定時間のみ無料でトライアル版を配
布してその後有料化
3. Functionality：仮想アイテム・時短アイテム
などアプリ内課金でフリーミアムモデルの最も
多く利用されているマネタイズ方法
4. User Experience：アプリ内広告の非表示化
でアプリ内課金でフリーミアムモデルの中では
2番目に多く利用されているマネタイズ方法
5. Combination：1∼4の中から複数の手法を組
み合わせて課金させる
Source: App Annie Survey
February 2014 (n = 1694)
『Mobile App Advertising and Monetization Trends

ゲームユーザーはアプリ内課金をしてくれる？
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• 世界のiOSアプリストアの売上を
2012年と2013年で比較すると、
ゲームアプリとゲームアプリ以外
のアプリとでは、ゲームアプリの
売上が圧倒的に多い。
• アプリ内課金の有無でゲームアプ
リの売上をみてみると、アプリ内
課金による売上が大半を占める結
果となった。『Mobile App Advertising and Monetization Trends

統計にみる「課金ユーザー」の姿：日本での調査
11『ファミ通ゲーム白書2014』
複数プラットフォーム
合計は2,386万人

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『ファミ通ゲーム白書2014』

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『ファミ通ゲーム白書2014』

課金ユーザーは、
全ユーザー数の
３∼５％程度いる
F2Pにおける経験的法則
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Q:マネタイズに
絶対成功するモデル 
なんて、 
あるんでしょうか？

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A:多分、その答えは
「常に正しいモデルはない」
ただし、
「モデルが成功する可能性 
をあげる方法はある」

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ここで注意： 
『マーフィの法則』
「メニューを食べるな」 
（モデルを現実と思ってはいけない）
⇒モデルは正しい使い方
をしないとまず成功しない

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それでは、
「モデルの正しい使い方」 
とは、
どんなものでしょうか？

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そしてそもそも
「モデル」って 
なんのためにある 
のでしょう？

まずは、この二人の共通点から始めます
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ドイルとアインシュタインの共通点とは？
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『銀星号事件』
『思考の飛躍』

シャーロック・ホームズ『銀星号事件』
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ウェセックス・カップの本命馬である銀星号が突然失踪する。さらに調教師の
ストレイカーが死体で発見され、殺人事件として捜査が進められる。
銀星号が失踪した晩、予想屋と思われる怪しい男が銀星号の舎にやってきた。
馬丁のハンターがその男に犬をけしかけようとするが、すでに逃げ出していな
くなっていた。その夜中の1時に、調教師のストレイカーが銀星号の様子を見
にいったまま戻らず、翌朝舎にストレイカーの妻が行ったところ、見張り当
番のハンターが薬で眠らされており、銀星号もストレイカーもいなくなってい
た。ストレイカーは舎から4分の1マイルほど離れた茂みの中で、頭を鈍器の
ようなもので殴られ、を刃物で切られた死体で発見された。死体の右手には
血の付いた外科用のメス、左手には昨晩舎にやってきた男がつけていたスカー
フタイを持っており、警察は殺人事件の容疑者としてスカーフタイの持ち主、
フィッツロイ・シンプソンを逮捕したが、銀星号は依然として行方不明のまま
であった。
困り果てた銀星号の馬主・ロス大佐は、グレゴリ警部のアドバイスをもらって、
シャーロック・ホームズに銀星号の行方の捜索を依頼する…。

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ホームズはを受取って凹みの底へ降りて行き、莚を真中の方へやってその上に
腹いになり、両手に顎をのせて眼の前の踏みにじられた泥を注意深く研究して
いたが、突然、
「や、や、これは何んだ？」
と叫んだ。
ホームズの発見したものは泥がついて、ちょっと見ると小さな木の枝か何かの
ように見えたが、蝋マッチの半分ばかり燃え残ったものであった。
「はて、どうして私はそんなものを見落しましたかな」
と、警部は少し苦い顔をした。
「泥に埋ずもれていたから分らなかったんですよ、 
私はこいつを探すつもりでいたから見つかったんです」
「えッ！初めからあるものと思って探しにかかったんですか？」
「あってもいいはずだと思ったんです」
ホームズにみる、「仮説モデル」を立てるということ
コナン・ドイル著『シャーロック・ホームズの思い出』「銀星号事件」より

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「みつけるつもりで探すから、
発見することができる」
⇒「仮説演繹法」 
に基づく思考法

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内からの完成
（内的完全性）
外からの検証
（外的実証性）
E
A
S S’ S”導かれる命題
数々の直感的な感覚経験/観察事実
公理系
アインシュタインにみる、思考の飛躍：「仮説演繹法」
発
想
が
ジ
ャ
ン
プ
す
る
「
仮
説
」
の
設
定
観測結果とのフィッ
ティングの検証

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ケーススタディ(経験)を寄せ集めても
モデル（理論）にはならない 
⇒モデルは、ケーススタディから 
導き出され、検証を受ける 
「仮説」そのもの

科学と非科学を区別するものは、 
「反証可能性」である。
R.ベーコン以来の、「自然科学は帰納科学 (inductive science) であり帰納は、観察や
実験の繰り返しによって、理論を構成し正当化する手続きである（科学的命題は、本
質的に「全てのは黒い」と云う全称命題）」という認識を否定。反証可能性を備え
つつ、未だ反証されていない仮説が科学的な理論であると主張した。（一羽でも白い
が確認されれば、「全てのは黒い」と主張する事は論理的にできなくなる） 
「全称命題は経験的に実証する事はできないが、その誤りを立証することはできる」
これが反証可能性であり、「白い」が反証 (falsification) である。
反証可能性を備えているかどうかが、科学と非科学を決定的に区別する境界になると
した上で、科学理論は、反証可能性を明示して提示され、その反証による反と訂正
の繰り返しを経て、進歩 (progress) すると主張した。
K.ポパーによる「科学的方法論」
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1. 「現実」を観察した上で、どのような「仮説」を立てるか？
2. その「仮説」が正しいならば、どのような「結果」が得られ
るはずか？
3. 「施行した結果」が現実と違った場合、「仮説」のどこを 
修正すべきか？
科学的方法論の根本は、Try&Errorの繰り返し
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⇒これらの Try&Error のサイクルを検証するために、
仮説（理論）と施行（実験）結果のフィッティングを
検定するために用いるのが、本来の『統計』の使い方

市場地位：リーダー/チャレンジャー/フォロワー/ニッチャー
タイトルの規模：インディーズ/大規模投資＆運営型/IPタイトル…
自身の抱えるユーザーの性格：一般/ライトゲーマー/ヘビーゲーマー…
ライフサイクル：スタートダッシュ/スロースターター/ロングテール…
「市場における自らの商品の地位」を考える
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⇒これらの要素を相互に検討しながら、 
自らの商品にとって最適な戦略 
（マネタイズの組み合わせモデル） 
を考えることが重要です

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結論：
1. 企画する商品の特徴を理解、
2. 投入する市場に合わせ、戦略調整(仮説)、
3. 成果目標の設定と、実際の効果を測定、
4. 必要に応じて戦略を調整する
⇒こうすることで始めて、 
その戦略は成功する可能性があがる

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仮説、もしくは考えるためのヒント：
1. マネタイズ戦略に一番重要なのは、「プレイヤーをいかに気持ちよく、マネ
タイズ手段まで誘導できるか」です。
2. 元々ゲームには、トライ＆エラーの繰り返しに後に、成功のカタルシスをプ
レイヤーに与え、さらなるゲームプレイへ誘導するという特徴があります。
3. また数多くの人気ゲームは、プレイヤーにゲームプレイを自然に気づかせる
という面で、非常に優れた「誘導」のゲームデザインを採用しています。
4. マネタイズをマーケティングの面から考えるだけでなく、ゲームデザインの
面から考え直すことで、「誘導」という考え方が、改めて重要になると思わ
れます。
⇒以上の仮説を頭に置いて、各マネタイズの
手法を聞き、特徴を考えてみましょう

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本セミナーが、 
貴方が企画するタイトルにとって、
最適なマネタイズ戦略を考えるヒント
になることを期待しています！

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