![• ゲーム開始後 、3ヶ月以内 の会員離脱を減らしたい
• 解約が予期される会員への早期の施策実施が求められていた
• 収益の源泉であるアクティブユーザー数を増やしたい
最初の3日間の下記データ(数十TB以上)を基に150以上のパターン化
• Engagement（各セッションや日毎の利用時間）
• Performance（ランキング、勝利数、敗退数）
• Social（友人や他ユーザーとの同時プレイ数）
• パターン化されたユーザー毎に次の7日間の行動を分析
• 1 週間分のデータを基にモデルのテストを実施
（Boosted Decision Tree を活用）
[事例] 解約者の特定 - Halo 4 on Xbox
効果
ランダム抽出による従来の分析方法に比較し
て、3倍以上の精度で解約する会員を特定
AUC*：0.779
影響を与えた主要な項目：
・友人とのプレイ数
・3日目のプレイ数
・3日目のプレイヤーの Grade
*AUC (Area under the carve)
AUC 0.9 - 1.0 High accuracy
AUC 0.9 - 0.7 Moderate accuracy
AUC 0.5 - 0.7 Low accuracy
18](https://image.slidesharecdn.com/random-150702213250-lva1-app6891/75/-18-2048.jpg?cb=1668189464)
![[事例] Halo 4 on Xbox ゲーム分析
On Premises SQL Server Azure Blob Storage
1000’s Log FilesNew User View
Copy NewUsers to
Blob Storage
Cloud New
Users
Azure Data Factory
ViewOf
Game Usage
ViewOf
RunsOn
Mask & Geo-
Code
New Users
Geo Dictionary
Geo Coded
Game Usage
Join &
Aggregate
HDInsight
New User
Activity
ViewOf
Pipeline
Pipeline
Pipeline
19](https://image.slidesharecdn.com/random-150702213250-lva1-app6891/75/-19-2048.jpg?cb=1668189464)
介護医療業界におけるマイクロソフトテクノロジー動向
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医学博士（お医者さま）、運動療法士、リハビリテーション業界の方々向けにITとデータ活用のお話をさせていただきました
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- 3. 地域包括ケアの体制づくりのために 半径 20 ～ 25 km の医療圏が可視化 引用元： http://www.microsoft.com/ja-jp/casestudies/saiseikaikurihashi.aspx 社会福祉法人恩賜財団済生会支部 埼玉県済生会栗橋病院 実施ポイント • データの分析・可視化 • 院内データ共有 • Power Map for Excelを利用 背景 • 医療資源、医師不足 • 後期高齢者『2025 年問題』 • 地域一帯で医療の役割分担に向けた 医療データのスムーズな共有
- 6. Accenture Healthcare IT: Top 5 eHealth Trends Reshaping the Industry in 2015 アクセンチュア調査レポート「テクノロジービジョン2015」医療・介護業界への影響が大きい箇所が多い • The Internet of Me • 日常のモノがオンラインへ移行、顧客体験もオンラインに移行 • カスタム化された個々の体験をテクノロジーがサポート • Outcome Economy • インテリジェントなハードウェアを通じて、成果を売る経済 • The Platform (R)evolution • Defining ecosystems, redefining healthcare • ウェアラブル、電話、グルコメータなど様々なデバイスからデータを取得し、患者と健康と介護者を相互接続 • リアルタイム処理、業界や地域を越えた新たな活動 • Intelligent Enterprise • Huge data, smarter systems, better healthcare • ビックデータ、ソフトウェアインテリジェンスの高度な処理による優れた意思決定 • Workforce Reimagined • 人間と機械のコラボレーションが進む。3年以内には、『インテリジェントソフトウェア』やアルゴリズム、機械学習を利用する途上で、 社員トレーニングと同等の労力を機械のトレーニングにも費やす必要がある http://www.healthcareitnews.com/news/top-5- healthcare-it-trends-2015-poised-shake-industry http://techtrends.accenture.com/us- en/healthcare/healthcare-technology-vision-2015.html
- 7. 医療・介護業界において、クラウドやITに対する期待値は、従来のイン フラ的側面から、よりビジネス的な側面を重要視するようになった クラウドなどによりコスト削減 • WEB制作コストの低下 • インフラコストの低下 • 運用コストの低下 新たな関心ごと • マルチデバイス対応 • ビックデータ、統計の利用 • 人中心のWEB UX • 院内コミュニケーション改善 • 医療画像認識からの発見 • 疾病疾患の予測 http://medical-treatment.org/
- 9. コーディング不用のWEB制作ツール • コーディングを知らなくても直感的にWebサ イトを作成できるジェネレーターは、デザイ ナーやコーダーの仕事を奪いそうなほどの 勢いで増えています。 • 2015年はよりGeneratorやSquarespace、 Macaw、Webflow、Froontなどのツールを利 用したハイクオリティなWebサイトを見かける ようになるでしょう。 “2015年に流行しそうな、注目Webデザイントレンド21個まとめ” より引用 http://photoshopvip.net/archives/72064
- 10. Healthcare Goes Digital “Healthcare is way behind. But there’s an amazing awakening and the future is very promising in terms of internet connectivity and using big data to predict diseases before they even happen.” - See more at: http://www.businessweekme.com/Bloomberg/ne wsmid/190/newsid/354/Healthcare-Goes- Digital#sthash.uio2UIzQ.dpuf 「predict = 予測」 は 機械学習がマッチする
- 11. データ量が多ければ多いほど、機械は複雑な計算を実施 いずれ人の能力を超越する可能性 • 機械学習、もしくはマシンラーニング、とは？ • 人工知能における研究課題の一つ • 人間が自然に行っている学習能力と同様の機能をコンピューターで実現しようとする技術・手法 • アルゴリズムにより、学習モデルを構築する • 機械学習のアルゴリズムの特徴 • 学習するデータ量が多いほどモデルの精度が増す • データ量が増えると急激に計算量が増す • 機械学習を利用している代表例 リコメンデーション DNA 解析・病気の予測診断 保険・証券取引 チェス・将棋などのゲーム 鉄道ダイヤのスケジューリング エレベータの挙動制御 スパムフィルター 音声認識・画像認識・顔認識・文字認識（OCR） 漢字変換の入力予測・翻訳エンジン 検索エンジン・結果ランキング 天気予報・渋滞予測 もともとはとても古い研究領域 自社にしかないデータや知見、スキ ルと、インターネット上のデータをク ローリングする技術を組み合わせると、 非常に強力
- 13. マイクロソフト
- 14. “顔“の画像をインターネット上にアップロードすると、推定年齢を表示 するシステム。これと似たような仕組みを一般企業・一般の病院が構築 することができます （マイクロソフトがパーツを提供している）
- 16. Microsoft Azure Machine Learning 16 今日のデータサイエンスに必要なスキルは非常に複雑 ソフトウェアの開発 データの探索 数学と統計学の知識 機械学習 データ管理 これらをもっとシンプルにするためのソリューションが、 Microsoft Azure Machine Learning です。
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- 20. • 予測モデルを作成する為のトレーニングデータ（実績データ）を準備する • 例：顧客属性によるお勧め商品の提示（リコメンデーション）を行いたいのであれば、 どういった属性情報のお客様が、どういう商品を買ったのかという実績データが必要 • Web ベースの開発ツール 「 Azure Machine Learning Studio（ Azure ML Studio ） 」を用いて、 予測モデルの開発と評価を実施する • 作成した予測モデルは、非常に簡単な操作でWebサービスとして公開する 機械学習をやってみよう！ 20
- 21. Azure Machine Learning の 機能概要 • ブラウザだけで開始できる • オープンで優れた統合環境 “R” や “Python” で利用され る数百ものアルゴリズムや パッケージを提供 Xbox や Bing で養われた優 れたアルゴリズムを提供 • ソリューションを数分で展開 できる １クリックで学習が完了した モデルをWeb サービスとし て即時デプロイ Microsoft Azure Machine Learning Studio モデリング環境 Microsoft Azure Machine Learning API service モデルをWebサービスとして 更改 Microsoft Azure Machine Learning Marketplace APIやソリューションを公開 21
- 22. 予測モデルとトレーニングデータの関係 性別 年齢 配偶者 子供人数 … 製品カテゴリ 男性 19 無 0 1 女性 44 有 2 3 男性 49 有 1 2 男性 12 無 0 3 女性 37 無 0 1 女性 60 有 2 4 男性 44 有 1 2 女性 27 有 0 4 女性 51 有 3 2 女性 81 有 2 1 男性 22 無 0 3 男性 29 無 0 2 トレーニングデータ（実績データ） を元に予測モデルを作成 性別：男 年齢：45 配偶者：有 子供人数：2 22
- 27. Microsoft Azureにより機械学習のシステムが価格破壊 今後は、様々な応用分野が発見されることが期待されています 機械学習を用いた新たな医療技術への応用分野例 - 画像解析 - MRI画像をもとにしたアラート - 音声解析やテキスト解析 - 介護における感情の推定、モチベーションの測定 機械学習を用いた新たな医療経営への応用分野例 - 調査分析 - インターネットを用いた、競合情報の分析、エリアマーケティング - 保険請求業務や返戻・査定のデータ分析 - 適正な収入の予測モデル作成、査定減対策の自動化
- 28. 病院組織でセキュリティの高いSNS、コミュニケーションツールを利用 モバイルアプリケーションの開発コストが劇的に下がったことにより、小 規模組織でもプライベートな環境を利用することが可能となった ＜主な課題解決エリア＞ • 院内コミュニケーション改善 • かかりつけ薬局と患者のコミュニケーション • 医療事務情報共有 ＜主な機能的特徴＞ • IP電話（音声P2P）または3G/LTEで会話 • チャット、スタンプ • 管理者の会話はすべてログ履歴 データの暗号化とログ管理により、病院組織のセキュ リティガイドラインの適用ができる 株式会社シェアメディカル www.mediline.jp
- 29. 手術後の笑顔もシミュレーションできる 画面を見ながら、将来の“顔“を操作することができる 外科矯正手術後の表情をKinectで確認で きる「TwinFace」が今年の マイクロソフトイノベーションアワード優秀賞 に • 3Dの手術シミュレーション • 矯正歯科医 • 既存のシミュレーション（無表情で、手 術後の笑顔イメージがわからない）と異 なり、笑顔の状態がわかる • Kinectモーションコントロールを利用 http://ascii.jp/elem/000/001/023/1023288/ 優秀賞・テクノロジーエッジ賞の13社がピッチを披露 今年は画像解析？Microsoft Innovation Award 2015開催
- 30. Microsoft Has Health Care Hopes With Revolution Analytics Buy MicrosoftがRevolution Analyticsを買収 http://www.revolutionanalytics.com/ As their volumes of data continually grow, organizations of all kinds around the world – financial, manufacturing, health care, retail, research – need powerful analytical models to make data-driven decisions. This requires high performance computation that is “close” to the data, and scales with the business’ needs over time. At the same time, companies need to reduce the data science and analytics skills gap inside their organizations, so more employees can use and benefit from R.
- 31. マイクロソフトが運営する HealthVault は健康情報をオンラインで収集、 保存、使用、共有できるサイトです • 家族の健康情報 • 医師の診察 と 緊急対応 • 健康情報も一元管理 • フィットネスの目標管理 https://www.healthvault.com/us/ja-JP
- 32. • Through the creation of new applications and platforms, our team works to accelerate the rate of research in areas such as machine learning and computer vision making it easier for scientists to access large test datasets and compare algorithms against common benchmarks. In collaboration with clinicians, we are working towards the goal of making medical images understandable to a computer. • We work with top research institutes around the world to make data and tools available and advance the state of the art in automatic analysis of medical scans. Medical Imaging at Microsoft Research http://research.microsoft.com/en- us/projects/medimaging/
- 33. •Volume dimensions and Voxel Spacing are displayed on the top. •Settings for the segmentation computation is on the left under Settings. •All three views are interactive. Swap any secondary view with the main workspace by clicking on the arrow on the top left. Volume Loaded GeoS for the assisted segmentation of 3-D medical scans A very easy-to-use, free Windows application for the segmentation of anatomical regions within 2-D and 3-D medical images, such as CT, X-ray, and MR scans Segment Labels Volume Histogram and Window/Level Brush Strokes Added
- 34. CodaLab is an open source platform that enables researchers to rigorously compare the accuracy of image analysis algorithms with respect to one another. https://www.codalab.org/
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- プレスリリース・ニュースリリースの書き方や配信代行のことなら＠Press プレスリリース・ニュースリリースの検索 プレスリリース・ニュースリリースの検索 ＠Press 03-5361-8630 ＠Press運営事務局平日 9:30～18:00 国内向け配信 海外向け配信 広報のススメ 会員ページ お問合わせ よくあるご質問 新規会員登録/ログイン プレスリリースの＠Pressとは ニュースリリースの＠Pressの特徴 プレスリリースの料金 ニュースリリースの配信先メディア プレスリリースのご利用の流れ ニュースリリースのお客様事例 プレスリリース|ニュースリリース「＠Press」TOP プレスリリース一覧 プレスリリース詳細 プレスリリース詳細 Share 報道関係者各位 プレスリリース 2010年02月09日 PlaySpan Inc. PlaySpan Inc.が、第二回マネタイゼーション2.0フォーラムを開催 オンラインゲーム、ソーシャルネットワーク、バーチャルワールドの 新たな課金モデルについて議論 ～2010年6月3日サンフランシスコにて開催～ (サンフランシスコ、カリフォルニア 2010年2月9日) オンラインゲーム、バーチャルワールド、ソーシャルネットワークのマネタイズソリューションのグローバルリーダーであるPlaySpan Inc.(以下 プレイスパン)は、前年に引き続き、通算二度目となるマネタイゼーション2.0フォーラムをサンフランシスコにて2010年6月3日に開催することを発表 いたします。本フォーラムでは、マイクロトランザクション、仮想アイテム、バーチャル経済ビジネスモデルに関し、業界内でもっとも注目を浴びているリー ダーたちを集め、ディスカションをおこないます。 本フォーラムは、前年度にゲームデベロッパーズカンファレンス(GDC)内において好評であった第一回マネタイゼーションフォーラム2.0の続編となりま す。前年度のフォーラムにおいては、大勢の立ち見参加者に、225人以上ものインタラクティブエンタテインメント業界のエグゼクティブが集まり、スピー カーとしてAdobe、EA、IMVU、K2Network/GamersFirst、Linden lab/Second Life、MySpace、PayPal、Playdom、Playfish、TurbineやZyngaのエグゼクティブクラスが出席し、ディスカッ ションが行われました。 Turbine, Inc. プロダクト開発副社長 クレイグ・アレキサンダー氏のコメント： 「ゲームデベロッパーにとって、既存のビジネスモデルからマイクロトランザクションやその複合型のビジネスモデルに移行するのは容易ではなく、特定のゲー ムやジャンルに関してもっとも有効なものと判断する前に意思決定者が検討しなければならない課題は数多くのぼります。プレイスパンの第一回マネタイゼー ションフォーラムはこの猛烈に進化している業界における挑戦や機会の事例を示してくれ、これらの課題に取り組む企業の価値を証明してくれました。」 “Runes of Magic” Frogster America CEO ラース・コスチン氏のコメント： 「プレイスパンが開催したマネタイゼーション2.0フォーラムは、著名なスピーカーたちによって業界にもっとも必要な情報を参加者に伝える素晴らしい事例のひとつと言えると思います。」 PlaySpan Inc. CEO カール・メタのコメント： 「今回発表したフォーラムは昨年の功績を踏まえ、オンラインゲームやデジタルメディアの収益化において、もっとも注目されている課題に改めて取り組むこと になると見ています。昨年の盛り上がりと、参加者からいただいた好意的なフィードバックに基づき、今年度も多くの方々の出席を期待しています。他のデベ ロッパーやパブリッシャーが自分らのゲームやオンラインメディアを次の段階に持っていけるように、業界の先駆者たちと一緒に知識の共有と建設的な話し合い をしていきたいと思います。」 NHN USA ダニエル・チャン氏のコメント： 「マネタイゼーション2.0フォーラムは、多くのビジネスマンが頭の中では考えていながら、どのように始めて良いかわからない議題を皆に見える形で表にだ してくれました。本フォーラムの開催は業界内の協調と促進につながり、この数年以内に起きる業界の発展に間違いなく影響を与えていると見ています。今後開 催されるイベントにも非常に注目しており、この業界の収益化について議論を深めていきたいと思います。」 プレイスパンの第二回マネタイゼーションフォーラム2.0は、ソーシャルゲームやオンラインゲームの収益化において取り組むべき課題の議論に特化した業界 向けイベントとなります。業界内でもっとも成功している企業群が参加し、今後のトレンド、登場してくる新たな分野、現実世界の事例をもとにした企画などを 取り扱う形式といたします。また、本フォーラムにおけるパネルディスカッション、ケーススタディ、ライブデモ等を通じ、参加者が市場において成功を収めら れるような調査結果を得られるように努めたいと思っております。 ■プレイスパンについて プレイスパン(PlaySpan(TM))は、1,000以上のオンラインゲーム、バーチャルワールドやソーシャルネットワークのマネタイズソリューショ ンを提供するグローバルリーダー企業です。プレイスパンが特許をもつゲーム内デジタルグッズコマースシステムと少額決済プラットフォームは、ゲームパブ リッシャーや開発者に新たな収益源、新たなユーザー、既存ユーザーへのロイヤリティ拡大のためのツールを提供しています。 プレイスパンは子会社であるPayByCash(R)を通じ、180カ国85種類のグローバル決済ソリューションを提供しており、販売するアルティメット ゲームカード(ULTIMATE GAME CARD(R))は、300種類以上のマルチプレイヤーゲームと、ソーシャルネットワーク上で展開する700余りのアプリケーションに対応し、多くのユー ザーに利用されています。現在北アメリカでは45,000の小売店舗で購入することが可能で、世界中で順次展開、拡大をしています。 ソーシャルネットワーク決済ソリューションはスペアチェンジ(Spare Change(R))を通じて利用することができます。2009年4月にプレイスパンにより取得されたスペアチェンジは、ソーシャルネットワーク専用に作 られた最初の決済プラットフォームです。Facebook、MySpaceやBebo等のソーシャルネットワークサービス上の700以上のアプリケーショ ンで導入されているスペアチェンジは、少額決済システムを使用することによりアプリ開発者の収益化をサポートいたします。スペアチェンジプラットフォーム は安全で手軽なワンクリック購入を複数の手法でおこなうことができます。 プレイスパンは本部をシリコンバレーに構え、米国においてはバージニア州シャーロッツビル、オハイオ州シンシナティ、インドにおいてはムンバイにオフィス を構えております。出資者はEaston Capital、Menlo Ventures、STIC、Novel TMT Venturesなど。当社は2009 OnHollywood においてベストゲーミングカンパニーのカテゴリ賞を受賞しています。 プレイスパンについての詳細は http://corp.playspan.com をご覧ください。 スペアチェンジについての詳細は http://www.sparechangepayments.com をご覧ください。 【本件に関するお問い合わせ先】 ＠Press運営事務局までご連絡ください。ご連絡先をお伝えいたします。 お問い合わせの際は記事番号「13697」を担当にお伝えください。 TEL ： 03-5361-8630 E-mail： この企業の最新プレスリリース 2010年08月20日プレイスパン、サンリオデジタルのグローバルマネタイゼーションプラットフォームに採用 2010年07月30日プレイスパン、VGMarketと協同でデジタルグッズ消費レポートを公開 ソーシャルネットワークゲームがデジタルグッズ消費の成長源に 2010年07月21日プレイスパン、AlwaysOn Global 250を受賞 2010年07月16日プレイスパン、動画収益化プラットフォーム「Priceyourvideo」を公開 2010年06月25日プレイスパン CEO カール・メタがアーンスト・アンド・ヤング アントレプレナーオブ・ザ・イヤー2010を受賞 ～本格的な広報活動をもっと手軽に～ プレスリリース配信サービス「＠Press」について 広報活動の意義とその効果、さらに実務スキルまでが分かるセミナーを開催中 国内メディア向け配信 海外メディア向け配信 広報のススメ ＠Press初めての方へ ＠Press会員ページ その他広報支援サービス ＠Pressとは ＠Pressの特徴 料金 配信先メディア ご利用の流れ お客様の声/事例 海外メディア向け配信とは サービス/料金 配信先メディア ご利用の流れ 広報マニュアル メディアインタビュー 広報セミナーの紹介/申込 効果的なプレスリリース 広報・PRブログ 広報用語集 初めてのプレスリリース プレスリリースの書き方 プレスリリース作成ツール 原稿作成オプション サービス定期説明会 新規会員登録 ログイン PRエージェントサービス その他 運営会社 プレスリリース お知らせ パートナープログラム プレスリリース受取申込 プライバシーポリシー プレスリリース一覧 サイトマップ よくあるご質問 お問合わせ 運営会社 プレスリリース サイトマップ プライバシーポリシー パートナープログラム お問合わせ 配信可能メディア3,500以上、提携メディア80以上、業界No.1の記事掲載率。プレスリリースやニュースリリースの配信代行なら業界最大手の＠Press。 プレスリリース(ニュースリリース)とは何かという方のために、書き方から配信後のフォローまで、御社の広報活動を安心のサポート体制と低価格で支援します。 (c)Copyright 2008 MiraiYosoo Co.,Ltd. All rights reserved. 未来予想運営サービス プレスリリース配信「＠Press」 レンタルオフィス「クロスコープ」 経営支援総合ポータルサイト「Miraiz.bz」 メーリングリスト管理「melpod」 経営コンサルティング ソーシャルリリース配信「PRニュース」 グループウェアASP「グループウェアMiraiz」 印税管理システム「Miraiz Music」
- This is what we offer with CloudML!
- Define the problem as a binary classification problem Identify population based on playing start date and duration Looking at the next 7 days as source for labeling If the user plays less than x game sessions during this period, we consider her churned Use a week worth of data for training and testing Using Boosted Decision Tree as the base algorithm for training/prediction 100 Trees 32 Max leaves per tree
- Advanced analytics is using products like Azure Machine Learning to find new and actionable insights that traditional approaches to business intelligence are unlikely to discover. Today when confined by only BI tools without a connection to machine learning, it is solely the job of the human looking at the spreadsheet to gain insights and react to the data. But a human can only consume so many variables. A computer, on the other hand, can consume a great deal more variables to provide much deeper insight on the data. This is why we say beyond business intelligence – It’s machine intelligence. We have 4 advantages in Azure ML. You can get started with just a browser. With only an Azure subscription, you can take advantage of the full functionality of Azure Machine Learning within minutes. Another limit with other machine learning solutions are siloed environments that only allow for one programming language or make changing from one algorithm to another time consuming and complex. With Azure ML, you can experience the power of choice. That choice expands to language, with both Python and R being first class citizens of Azure ML, or algorithm. You can choose from hundreds of algorithms, including business-tested ones running our Microsoft businesses today. Most revolutionary of all you can deploy solutions in minutes as a web service, which is simply a url which can connect to any data, anywhere – including on-premises or in another cloud environment. The ability to put a model into production almost immediately, as well as revise it easily, is unique to Microsoft and allows companies to stay on top of the changing business landscape more effectively than is offered by any other provider today. We even take that a step further, allowing model developers to connect to the world with our Machine Learning Marketplace, where they can publish finished solutions and APIs with their own brand and business model. Check it out at https://datamarket.azure.com/. GA in February this year.
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- マイクロソフトのクラウド基盤 2010年に世界21カ所でサービス開始 2014年 2月 日本データセンター・サービス開始 2014年 3月 名称変更 旧： Windows Azure 新： Microsoft Azure 従量課金で使いたいだけ使える 負荷に応じてスケールアウト・インできる 様々なオープンソースやWEBツールに対応 プロジェクト期間を５０％削減* WEB担当者と情報システム部の コミュニケーション負荷を削減*