ユーザのプレイログを用いた難易度・エンゲージメントの推定モデルの構築

技術領域

データサイエンス・プレイヤーモデリング・パーソナライズ

概要

3Dマッチパズルのプレイログを活用し難易度やエンゲージメントの予測やレベル生成・推薦に活用するユーザーモデルの設計・学習・評価を行います。
特に以下の技術課題に取り組みます。

・機械学習モデルによる難易度予測モデルの構築・改善
・3Dオブジェクト（パズルピース）のゲームに寄与する特徴量抽出
・プレイログ（タップ履歴やアイテム使用履歴等）を用いたユーザプレイのモデリング
・LLMによるプレイヤーの心理モデリング

必須要件

・Pythonによるコーディング能力
・機械学習に関する知識・理解
・時系列データの取り扱い経験

望ましい要件

・実データ（ログ、センサなど）を用いた機械学習モデルの構築・研究開発経験
・3Dオブジェクトや画像処理（CV）に関する研究開発経験
・ユーザーモデリング・推薦システムに関する知識・理解