メインコンテンツへジャンプ
ログイン
      • Databricks を知る
        • エグゼクティブ向け
          • スタートアップ向け
            • レイクハウスアーキテクチャ
              • Mosaic Research
              • 導入事例
                • 注目の導入事例
                  • 導入事例一覧へ
                  • パートナー
                    • クラウドプロバイダ
                      Databricks on AWS、Azure、GCP
                      • コンサルティング・SI
                        Databricks の構築・デプロイ、Databricks への移行のエキスパート
                        • 技術パートナー
                          既存のツールをレイクハウスに接続
                          • C&SI パートナー
                            レイクハウスの構築・デプロイメント、レイクハウスへの移行
                            • データパートナー
                              データコンシューマーのエコシステムにアクセス
                              • パートナーソリューション
                                業界・移行のニーズに応じたカスタムソリューション
                                • Databricks で構築
                                  ビジネスの創造・マーケティング・成長
                                • Databricks プラットフォーム
                                  • プラットフォームの概要
                                    データ・分析・AI のための統合プラットフォーム
                                    • データ管理
                                      データの信頼性・セキュリティ・パフォーマンス
                                      • 共有
                                        オープン、セキュア、ゼロコピーでのデータ共有
                                        • データウェアハウジング
                                          バッチ、ストリーミングデータのための ETL とオーケストレーション
                                          • ガバナンス
                                            データ・分析・AI のための統合ガバナンス
                                            • リアルタイム分析
                                              リアルタイム分析、AI、アプリケーションをシンプルに
                                              • 人工知能(AI)
                                                ML と生成 AI アプリケーションの構築とデプロイメント
                                                • データエンジニアリング
                                                  バッチ、ストリーミングデータのための ETL とオーケストレーション
                                                  • BI
                                                    実世界データのインテリジェント分析
                                                    • データサイエンス
                                                      データサイエンスの大規模な連携
                                                    • 統合とデータ
                                                      • マーケットプレイス
                                                        データ、分析、AI のためのオープンマーケットプレイス
                                                        • IDE 統合
                                                          お気に入りの IDE(統合開発環境)でレイクハウスを構築
                                                          • パートナーコネクト
                                                            Databricks エコシステムの検索と統合
                                                          • ご利用料金
                                                            • Databricks のご利用料金
                                                              料金設定、DBU、その他
                                                              • コスト計算ツール
                                                                クラウド利用でのコンピュートコストの試算
                                                              • オープンソース
                                                                • オープンソーステクノロジー
                                                                  プラットフォームを支えるイノベーションをもっと詳しく
                                                                • 業界向け Databricks
                                                                  • 通信
                                                                    • メディア・エンターテイメント
                                                                      • 金融サービス
                                                                        • 官公庁・公共機関
                                                                          • 医療・ライフサイエンス
                                                                            • リテール・消費財
                                                                              • 製造
                                                                                • 全て見る
                                                                                • クロスインダストリーソリューション
                                                                                  • サイバーセキュリティ
                                                                                    • マーケティング
                                                                                    • 移行・デプロイメント
                                                                                      • データの移行
                                                                                        • プロフェッショナルサービス
                                                                                        • ソリューションアクセラレータ
                                                                                          • ソリューションアクセラレータ一覧
                                                                                            成果を加速
                                                                                          • トレーニング・認定試験
                                                                                            • 学習の概要
                                                                                              トレーニング、認定、イベントなどのハブ
                                                                                              • トレーニング概要
                                                                                                ニーズに合わせたカリキュラムを探す
                                                                                                • Databricks アカデミー
                                                                                                  Databricks ラーニングプラットフォームにサインインする
                                                                                                  • 認定
                                                                                                    スキル・認定で差別化を図る
                                                                                                    • 大学との連携
                                                                                                      Databricks を教材として活用
                                                                                                    • イベント
                                                                                                      • DATA+AI サミット
                                                                                                        • Data+AI ワールドツアー
                                                                                                          • Data Intelligence Days
                                                                                                            • イベントカレンダー
                                                                                                            • ブログ・ポッドキャスト
                                                                                                              • Databricks ブログ
                                                                                                                最新情報、製品発表、その他の情報
                                                                                                                • Databricks Mosaic AIリサーチブログ
                                                                                                                  AI世代に関する最新リサーチ
                                                                                                                  • Data Brew ポッドキャスト
                                                                                                                    ご相談・お問い合わせ
                                                                                                                    • ポッドキャスト:Data+AI のチャンピオン
                                                                                                                      イノベーションを支えるデータリーダーのインサイト
                                                                                                                    • お役立ちリソース
                                                                                                                      • カスタマーサポート
                                                                                                                        • ドキュメント
                                                                                                                          • コミュニティ
                                                                                                                          • もっと詳しく
                                                                                                                            • リソースセンター
                                                                                                                              • デモセンター
                                                                                                                              • 企業概要
                                                                                                                                • Databricks について
                                                                                                                                  • 経営陣
                                                                                                                                    • Databricks Ventures
                                                                                                                                      • ご相談・お問い合わせ
                                                                                                                                      • 採用情報
                                                                                                                                        • 採用情報概要
                                                                                                                                          • 求人情報
                                                                                                                                          • プレス・ニュース記事
                                                                                                                                            • ニュースルーム
                                                                                                                                              • 受賞歴と業界評価
                                                                                                                                              • セキュリティと信頼
                                                                                                                                                • セキュリティと信頼
                                                                                                                                            • 是非ご検討ください!
                                                                                                                                            • デモを見る
                                                                                                                                            • ログイン
                                                                                                                                            • Databricks 無料トライアル
                                                                                                                                            1. ブログ
                                                                                                                                            2. /
                                                                                                                                              業界
                                                                                                                                            3. /
                                                                                                                                              記事

                                                                                                                                            プレイヤー中心のゲーム体験を実現するには

                                                                                                                                            データで切り拓く、パーソナライズ・エンゲージメント・ゲームのインパクト向上

                                                                                                                                            Creating a Player Centric Experience in Games

                                                                                                                                            Published: April 1, 2025

                                                                                                                                            業界1分未満

                                                                                                                                            Huntting Buckley による投稿

                                                                                                                                            この投稿を共有する

                                                                                                                                            最新の投稿を通知します

                                                                                                                                            Summary

                                                                                                                                            • プレイヤーセントリックな体験マインドセット:プレイヤーとのすべてのインタラクション(ゲーム内外)を見て、最高の体験を提供することを目指すもの。
                                                                                                                                            • データプラットフォームが必要です:ほぼリアルタイムの洞察を可能にし、成長に伴うスケーラビリティを提供し、安全で、管理され、信頼できるデータを提供し、組織全体での洞察作成を可能にします。
                                                                                                                                            • 例としてのユースケースには、離脱緩和、マーケティングの再エンゲージメント、次の最善のオファー、コミュニティサポートが含まれます

                                                                                                                                            はじめに

                                                                                                                                            ゲーム開発者は常に、プレイヤーとの継続的な関係を築き、彼らが世界にもたらすプレイ、将来のタイトルやコンテンツの成功、そして会社全体の成功を最大化することを目指してきました。産業がプレミアム、ボックス中心のモデルからゲーム・アズ・ア・サービス、プレミアム+、LiveOps、F2Pなどへと移行するにつれて、この関係性はますます重要になってきます。社会全体、利用可能な娯楽の数、競合するエンターテイメントの洪水は、産業に変化を求めています。

                                                                                                                                            このブログでは、ゲーム開発とプレイヤーエンゲージメントの全ての側面でプレイヤーセントリックなアプローチを取ることが、今後の市場での成功に不可欠であると主張しています。現代のゲームマーケターにとって、堅牢なデータインテリジェンスプラットフォームによって支えられたプレイヤーセントリックなアプローチとは、広範なセグメンテーションを超えて個々のキャンペーンターゲティングに移行することを意味します。それは、どのプレイヤーが特定のオファーに最も反応し、彼らの好みのチャネルは何であるか、そしてメッセージングをパーソナライズしてエンゲージメントとコンバージョンを最大化する方法を知ることについてです。これには、プレイヤーデータを統合し、AIによる洞察を提供できるDatabricksのようなプラットフォームが必要です。

                                                                                                                                            ゲームはインタラクティブな性質を持つため、特別な形のエンターテイメントです。あなたはゲームを消費するのではなく、それと関わり、それを体現し、それを通じてあなたのファンタジーを生き、新しい経験に参加し、その影響をあなたに向けて指導することができます。そのインタラクティブ性の結果、体験はプレイヤーに合わせて調整されることが非常に重要です。経験と言うとき、それは必ずしも、または限定的に、ゲームプレイについてのことではなく、あなたのゲーム、あなたのブランド、あなたのコミュニティとの全体的なプレイヤー体験についてのことです。この一元的なプレイヤービューを作成するためには、ゲーム内の行動、キャンペーンの反応、ソーシャル活動、サポートのやり取りなど、さまざまなソースからのデータを統合する必要があります。このビューを持つことで、プレイヤーがその特定の好みと旅のステージに共鳴する情報とオファーを受け取るように、ターゲット指向のプレイヤーマーケティング体験を作成することができます。

                                                                                                                                            以下の観点からこれを探求します:

                                                                                                                                            • プレイヤー中心の体験とは何か
                                                                                                                                            • プレイヤー中心の体験に必要な基本要件
                                                                                                                                            • プレイヤー中心の体験プロジェクトの例

                                                                                                                                            プレイヤー中心の体験の定義

                                                                                                                                            プレイヤー中心の体験のマインドセットとは、プレイヤーとのすべてのインタラクションを見て、彼らが最高の体験を得られるようにすることを目指すものです。これは、ブランドとのエンゲージメントを始め、購入、継続的な価値交換、ゲームの世代を超えたプレイヤーのサークルまで、真実です。プレイヤーの嗜好、目標、人口統計、プレイスタイルを最もよく表現する大量のデータを活用して、最も共感を得られる方法で彼らとコミュニケーションを取ることを目指します。

                                                                                                                                            私たちは、プレイヤーの体験と影響に深く投資している産業、そして芸術形式としてこれを行います。私たちは長い間、異なるタイプのプレイヤーが存在することを認識してきました。バートルのMMORPGの原型から、社会的、地理的、コミュニティの規範の影響、世界中の研究者によるプレイヤーの動機付けの探求まで。プレイヤーの多様性は、モバイル電話、F2P、インターネットの普及が新たなプレイヤーの参加の障壁を下げるにつれて増え続けています。実際、今日生まれるほとんどの人々はゲーマーになるでしょう。私たちは産業として、プレイが世界にもたらす価値と、私たちが築くものの重要性を認識しています。ゲームは楽しみの源であり、約37%の全世界のプレイヤーにとっては逃避の源でもあります。私たちのゲームが目標とするプレイヤーに最大の影響を与えるためには、彼らに話しかける必要があります。

                                                                                                                                            これは、あなたが全ての人に全てを提供しなければならないという意味ではありません。あなたにはターゲットとなる視聴者や、サービスを提供しようとしているプレイヤーのグループがいるでしょう。プレイヤー中心の体験では、そのプレイヤーベースにサービスを提供するという決定を下すことになりますが、それを最善の方法で行うことを選択します。例えば、あなたが作り出す芸術にとって重要なため、プレイヤーに対して一つの厳しい難易度を設けることを選択するかもしれません。それが視聴者を減らすことを理解しています。プレイヤー中心の体験の目標は、ここでは、その他の体験がプレイヤーを引きつけ続けることを確保することでしょう。あなたのメッセージング(マーケティング)はその視聴者に対して話しかけていますか?目指していた目標や体験を達成するためにバランスを取る必要がありますか?ゲームはあなたが楽しいと感じるものを探求するためのクエストの好みを認識していますか?次のDLCがあなたの時間に値する理由を説明するために、あなたのプレイ経験を考慮に入れていますか?それはあなたのゲームとの関わりを深め、関与する欲求を最大化しますか?

                                                                                                                                            プレイヤー中心の体験に必要な基本要件

                                                                                                                                            これらの取り組みが成功するためには、まず取り組むべき重要なプロジェクトが一つあります:プレイヤーを知ることです。一般的なルールとして、これらの洞察が組織全体で広く使用されるため、このデータがほぼリアルタイムであるほど良いです。この議論では、主にプレイヤーレベルのデータと洞察に興味があり、集約や全体的な指標ではありません。プレイヤーセントリックな体験をサポートするデータ戦略を構築する際の考慮事項に興味がある場合、私たちはプレミアム+ゲームのためのモダンなデータ戦略の設計でこのトピックについて詳しく説明しています。

                                                                                                                                            ユーザー獲得とマーケティングを最適化するためには、'プレイヤーを知る'努力は基本的な人口統計学を超えて行く必要があります。それには、彼らの動機、好みのプレイスタイル、社会的なつながり、潜在的な生涯価値を理解することが必要です。統一されたデータプラットフォームは、マーケティングチームが高度な分析と機械学習を通じてこれらの洞察を発見し、包括的なプレイヤープロファイルを作成し、最適化されたユーザー獲得キャンペーンを実施するのに役立ちます。

                                                                                                                                            これは、プレイヤーとゲームのデータセットを収集することから始まります:

                                                                                                                                            • 定量的:進行、権限、取引、体験、人口統計
                                                                                                                                            • 定性的:調査、プレイヤーのフィードバック、カスタマーサポート、チャット、ユーザーリサーチ
                                                                                                                                            • Telemetric:サービスの品質、マッチング、セッション、ゲームプレイ

                                                                                                                                            データを収集したら、次のことを考慮してプレイヤーの記録を補強できます:

                                                                                                                                            • エンゲージメント:セッションの詳細、権限、マイルストーンの達成、ELO、プレイ時間と好み
                                                                                                                                            • セグメンテーション:pLTVカテゴリー、Payer/NoPayer、Ads/NoAds、コホート、地理などのヒューリスティックなグルーピング
                                                                                                                                            • プレイヤーレベルの洞察:離脱リスク、pLTV、クロスプラットフォーム、アカウントのアイデンティティ
                                                                                                                                            • 体験的洞察:プレイスタイルのクラスタ、毒性評価、幸せ度、

                                                                                                                                            データプラットフォームの観点からは、いくつかの目標を念頭に置く必要があります:

                                                                                                                                            • ほぼリアルタイムの洞察:上記のデータと洞察は、あなたのスタジオ全体で多くのユースケースを支えるでしょう。それらの一部は最新の情報を必要としないかもしれませんが、多くの場合はそうです
                                                                                                                                            • 維持と成長が容易:開発とビジネスラインからの要求は時間とともに増える一方です。過去の維持に時間をかけすぎると、未来を築くことができません
                                                                                                                                            • スケーラビリティ:あなたのプラットフォームが処理するデータ量は時間とともに必然的に増え続けます。あなたが立ち上げたときにマッチメーカーが倒れないように確認する必要があるのと同じように、あなたのプラットフォームが時間とともに何を投げつけられても処理できるように確認する必要があります
                                                                                                                                            • 価値生成への整合性:固定費用のソリューションはコストの上昇に粘り強く、最終的にはゲームをオフにするか、お金を失うかの選択を迫られる状況になります。プレイヤーベースの規模と使用量、コストが一致していれば、コミュニティをより長く一緒に保つことができます。
                                                                                                                                            • 安全で、確実で、管理され、信頼できる:あなたのプレイヤーデータはあなたのビジネスにとって価値があるだけでなく、あなたのコミュニティにとっても非常に敏感です。明らかな規制上の考慮事項を超えて、そのデータの侵害や誤用は、あなたがプレイヤーと築き上げた関係を侵食します。さらに、ガバナンス、系統、品質を確保することで、派生した洞察があなたのチームに信頼されることを確保できます。
                                                                                                                                            • 組織全体での洞察調査を可能にする:データプラットフォームは、データの取り扱い、アクセス、位置特定、データの調査を容易にするべきです。それはすべてのチーム、技術的なものであろうとそうでなかろうと、それを可能にするべきです。データとその価値を最もよく理解しているのはエンドユーザー、開発者、マーケター、収益分析者、ライブオペレーショングループです。中央チームを過負荷にしないでください。

                                                                                                                                            プレイヤーセントリックな体験プロジェクトの例

                                                                                                                                            上記の目標と能力を枠組みとするプレイヤーセントリックなユースケースの例の一部を選択し、高レベルの定義をさらに進めました。

                                                                                                                                            チャーンの軽減

                                                                                                                                            これは難しいユースケースの一つですが、推奨エンジンを除いて、ゲーム開発者から最も尋ねられるものです。私たちはここで特に、検出ではなく緩和を強調しています。なぜなら、目標は誰かが去ったことを知ることではなく、あなたの体験をやめる決定に影響を与えることだからです。マーケティングにとって、離脱緩和はリスクのあるプレイヤーを早期に特定し、ターゲットのオファー、パーソナライズされたコンテンツ、カスタマイズされたメッセージで再エンゲージメントすることについてです。データインテリジェンスプラットフォームを利用すると、マーケターは個々のプレイヤーの体験を考慮に入れた予測モデルを活用して、プレイヤー中心の方法でパーソナライズされた再エンゲージメントキャンペーンを自動化することができます。

                                                                                                                                            プレイヤーの最後のセッション、または最後の3セッションの詳細を考慮し、それを平均セッションの詳細と比較することで、プレイヤーの異常な行動を見つけることができます:現在のセッションは通常より短いですか、彼らはもっと勝っているか、またはもっと負けているか、セッション間の時間は増えていますか?あなたはほぼリアルタイムでヒューリスティックに基づく再エンゲージメント手法を活用するかもしれませんが、これはしばしばバッチで行われるユースケースであり、これらのバリエーションを見つけるためにLLMによって補完され、バッチ方式で行うことができます(毎日、1日に2回など)。

                                                                                                                                            このアプローチは、プレイヤー体験の初期段階で適用することもでき、D0での潜在的な離脱リスクを見つけるために試みることができます。彼らのプレイ体験は、チャーンしなかった人々とチャーンした人々と比べてどのように異なったのでしょうか?彼らのFTUEとのエンゲージメントの結果として、彼らの離脱リスクはどれくらい大きいですか?

                                                                                                                                            例えば、あなたが高い確率で離脱すると思われる人を特定したとしましょう、次に何をすべきでしょうか?ここでプレイヤーセントリックな体験が本当に活躍します。標準的な対応は、彼らに全員が受け取るのと同じマーケティングの再エンゲージメントコンテンツ、通知、またはオファーを送ることでしょう。これを以前より早く行うことで結果が改善されますが、さらに良いことに、プレイヤーについて持っているこの洞察を再エンゲージメントの一部として使用することです。彼らのゲームはクラッシュしましたか?特定のメタビルドに対して彼らは負けましたか?彼らはそのマーケティングキャンペーンのほとんどの人々が最も楽しんだコンテンツを見逃しましたか?

                                                                                                                                            上記をあなたの再エンゲージメントの試みに統合することで、あなたはより大きな影響を持つでしょう。「あなたがいなくて寂しい」という言葉が、「あなたがこのマイルストーンから20分遠くにいる」という言葉に変わります。これは、あなたが彼らがおそらく楽しむであろうものを特定したものです。「ここに100の仮想通貨単位があります」は、「ここにXYZアイテムを無料で手に入れ、ABCの利益や楽しみを提供できる170の単位があります」となります。最終的に「ゲームに問題があるようです」は「このopメタによく遭遇しますね、これをカウンターするためのビデオをご覧ください」となります。あなたはプレイヤーに対して、あなたが彼らを理解していること、あなたが彼らを価値あるものとして見ていることを示しているだけでなく、あなたはまた彼らが経験からより多くの楽しみを得るのを助けています。それはあなたについてのことではなく、彼らについてのことです。

                                                                                                                                            これはループを閉じる一例であり、それはエージェンティックAIシステムの一部となる可能性があります。あなたは:

                                                                                                                                            • プレイヤーの体験について詳しく調査し、
                                                                                                                                            • そのデータを増強して洞察を生成する(例えば、彼らが離脱するかもしれない)
                                                                                                                                            • LLMsやその他の技術を活用して実行可能な反応を生成し、
                                                                                                                                            • それを再エンゲージメント方法(メール、BaaS/HeroicLabs、CDP/Braze)にフィードバックします。

                                                                                                                                            次に良い _______

                                                                                                                                            ゲーム体験自体に変更を必要としないことが多い、最も影響力のあるパーソナライゼーションプロジェクトの一つは、推奨エンジンの導入です。Mojangが彼らの推奨エンジン(コンテンツ用)を実装したとき、彼らはクリック率が2.5倍に増加しました。これは、より多くの人々がより多くのコンテンツをプレイし、よりエンゲージメントを保つことを意味しました。レコメンデーションエンジンの最も一般的な実装、特に初期段階では、レコメンデーションカルーセルの形です。あなたが一度にプレイヤーに3-5のオファーを提示できるという考え方は、それらを圧倒しないようにするためです:しかし、どれを選ぶべきでしょうか?これは、あなたがクラスタ、セグメンテーション、最近のプレイヤー体験、現在の権限を活用するところです。目標は、プレイヤーが最も関心を持つものを特定し、パーソナライズされたオファーやコンテンツの推奨を通じてそれを提供することで、プレイヤーのエンゲージメントを高めることです。

                                                                                                                                            ここで考慮される初期のユースケースは、購入オファーの推奨、ストアの順序付け、プレイヤーが価値を見出すオファーの整列です。これは、推奨エンジンと次の最適なオファーのプロジェクトがゲームにどのように適用されるかの素晴らしい、最初の例ですが、そこで止まらないでください。これらのシステムの目標は、適切なオファー/価値を適切なプレイヤーに整列させることです。購入可能なオファーに加えて、これには最適なクラン、次の最適な友人、UGCコンテンツの提案、難易度のバランス調整、次の最適なクエスト、次の最適なゲーム内の決定、次の最適なキャラクターやプレイスルーが含まれる可能性があります。あなたが座って考えると:異なるプレイヤーは次の決定をする際に異なる嗜好を持つでしょう、それならプレイヤー中心の推奨努力が適用されます。

                                                                                                                                            ゲームプレイに深く統合されているほど、特にタイトルを作成する際にカスタマイズ可能性を考えていなかった場合、実装にはより多くの努力が必要になります。体験をパーソナライズすることができるかもしれませんが、プレイヤー体験への最終的な影響は開発努力に見合わないかもしれません。このため、リマーケティング、プレイのまとめ、次の最善の(購入)オファー、次の最善の体験プロジェクトが最初に取り組まれる傾向があります。

                                                                                                                                            コミュニティサポート

                                                                                                                                            数え切れないほどの他の例がありますが、最後に深く掘り下げる例は、プレイヤー中心の方法でコミュニティをサポートすることです。ここでは、プレイヤーが何か問題が発生した場合にそれを解決するための最良の体験を持つことを確認することに焦点を当てています。現実的には、少数のコミュニティマネージャーが100%のリクエストをタイムリーに対応することは難しいです。「私たちはあなたの声を聞きました、多分私たちは返信します」と効果的に言う標準的な返信ボットを利用すると、彼らが離脱する可能性が高まりますが、それでもかなり一般的に行われています。

                                                                                                                                            RAGベースのチャットボットは、マシンが応答したことをあまり明らかにしないことで、L1またはL2の質問に対する体験を改善することができます。ボットをプレイヤーのフィードバックとサポートの対話で訓練することで、コミュニティ管理チームは即時のパーソナライズされたサポート、ターゲット指向のゲームプレイの提案、およびゲーム内のオファーを提供してプレイヤーの体験を向上させることができます。開発者は、上記を行い、プレイヤーの懸念を解決するために即座に行動を起こすエージェンティックAIシステムをさらに一歩進めることができます。

                                                                                                                                            上記を考慮に入れると、最終的に最善の方法として多くの場合に使用されるのがマルチパスです。このプレイヤーは高価値(金銭的、社会的、または高度にネットワーク化された)プレイヤーですか?そうであれば、彼らのチケットはキューで優先されるか、または全く別のキューを通るかもしれません。RAGおよび/またはエージェンティックシステムを構築した場合、コミュニティマネージャーはその同じインターフェースを内部で使用して交流に必要な情報を収集し、それをより人間らしい交流に翻訳することができます。これを行うことで、これらのプレイヤーに最善の結果を保証し、スケールアップすることができ、自分の従業員からのフィードバックに基づいてチャットボットを反復することができます。

                                                                                                                                            まずはここから

                                                                                                                                            最初に述べたように、プレイヤーセントリックな体験を作成する際の2つの主要な要件は、ほぼリアルタイムで適切なデータを収集し、それを利用するのが容易なプラットフォームを持つことです。Databricksは、プレイヤー中心の体験プロジェクトを可能にし、コスト効果的にし、時間とともに容易にすることができます。Databricksがゲーム会社をこれらのユースケースでどのように支援しているかについて詳しく知りたい場合は、databricks.com/gamesをチェックするか、あなたのアカウントエグゼクティブに連絡してください。また、私たちのeBookや私たちのソリューションアクセラレータで、データ、AI、ゲームについて詳しく学ぶこともできます。

                                                                                                                                            世界のプレイヤーに奉仕してくれてありがとう、それは私たちDatabricksの皆にとって大きな意味があります。

                                                                                                                                            Huntting Buckley、GTMリーダー

                                                                                                                                            Games @ Databricks

                                                                                                                                            最新の投稿を通知します

                                                                                                                                            関連記事

                                                                                                                                            この投稿を共有する

                                                                                                                                            Databricksの投稿を見逃さないようにしましょう

                                                                                                                                            興味のあるカテゴリを購読して、最新の投稿を受信トレイに届けましょう

                                                                                                                                            Sign up

                                                                                                                                            次は何ですか?

                                                                                                                                            How automated workflows are revolutionizing the manufacturing industry

                                                                                                                                            製造

                                                                                                                                            November 26, 2024/1分未満

                                                                                                                                            製造業を変革する自動化されたワークフローの革命とは?

                                                                                                                                            Elevating Global Health with Databricks and The Virtue Foundation

                                                                                                                                            医療・ライフサイエンス

                                                                                                                                            December 19, 2024/1分未満

                                                                                                                                            DatabricksとVirtue Foundationによるグローバルヘルスの向上

                                                                                                                                            databricks logo
                                                                                                                                            Databricks を選ぶ理由
                                                                                                                                            Databricks を選ぶ理由
                                                                                                                                            • エグゼクティブ向け
                                                                                                                                            • スタートアップ向け
                                                                                                                                            • レイクハウスアーキテクチャ
                                                                                                                                            • Mosaic Research
                                                                                                                                            導入事例
                                                                                                                                            • 全て見る
                                                                                                                                            • 注目の導入事例
                                                                                                                                            パートナー
                                                                                                                                            • クラウドプロバイダ
                                                                                                                                            • 技術パートナー
                                                                                                                                            • データパートナー
                                                                                                                                            • Databricks で構築
                                                                                                                                            • コンサルティング・SI
                                                                                                                                            • C&SI パートナー
                                                                                                                                            • パートナーソリューション
                                                                                                                                            Databricks を選ぶ理由
                                                                                                                                            • エグゼクティブ向け
                                                                                                                                            • スタートアップ向け
                                                                                                                                            • レイクハウスアーキテクチャ
                                                                                                                                            • Mosaic Research
                                                                                                                                            導入事例
                                                                                                                                            • 全て見る
                                                                                                                                            • 注目の導入事例
                                                                                                                                            パートナー
                                                                                                                                            • クラウドプロバイダ
                                                                                                                                            • 技術パートナー
                                                                                                                                            • データパートナー
                                                                                                                                            • Databricks で構築
                                                                                                                                            • コンサルティング・SI
                                                                                                                                            • C&SI パートナー
                                                                                                                                            • パートナーソリューション
                                                                                                                                            製品
                                                                                                                                            レイクハウスプラットフォーム
                                                                                                                                            • プラットフォーム
                                                                                                                                            • 共有
                                                                                                                                            • データガバナンス
                                                                                                                                            • 人工知能(AI)
                                                                                                                                            • DBRX
                                                                                                                                            • データ管理
                                                                                                                                            • データウェアハウス
                                                                                                                                            • データストリーミング
                                                                                                                                            • データエンジニアリング
                                                                                                                                            • データサイエンス
                                                                                                                                            ご利用料金
                                                                                                                                            • 料金設定の概要
                                                                                                                                            • 料金計算ツール
                                                                                                                                            オープンソース
                                                                                                                                            統合とデータ
                                                                                                                                            • マーケットプレイス
                                                                                                                                            • IDE 統合
                                                                                                                                            • パートナーコネクト
                                                                                                                                            レイクハウスプラットフォーム
                                                                                                                                            • プラットフォーム
                                                                                                                                            • 共有
                                                                                                                                            • データガバナンス
                                                                                                                                            • 人工知能(AI)
                                                                                                                                            • DBRX
                                                                                                                                            • データ管理
                                                                                                                                            • データウェアハウス
                                                                                                                                            • データストリーミング
                                                                                                                                            • データエンジニアリング
                                                                                                                                            • データサイエンス
                                                                                                                                            ご利用料金
                                                                                                                                            • 料金設定の概要
                                                                                                                                            • 料金計算ツール
                                                                                                                                            統合とデータ
                                                                                                                                            • マーケットプレイス
                                                                                                                                            • IDE 統合
                                                                                                                                            • パートナーコネクト
                                                                                                                                            ソリューション
                                                                                                                                            業種別
                                                                                                                                            • 通信
                                                                                                                                            • 金融サービス
                                                                                                                                            • 医療・ライフサイエンス
                                                                                                                                            • 製造
                                                                                                                                            • メディア・エンタメ
                                                                                                                                            • 官公庁・公共機関
                                                                                                                                            • リテール・消費財
                                                                                                                                            • 全て表示
                                                                                                                                            クロスインダストリーソリューション
                                                                                                                                            • サイバーセキュリティ
                                                                                                                                            • マーケティング
                                                                                                                                            データの移行
                                                                                                                                            プロフェッショナルサービス
                                                                                                                                            ソリューションアクセラレータ
                                                                                                                                            業種別
                                                                                                                                            • 通信
                                                                                                                                            • 金融サービス
                                                                                                                                            • 医療・ライフサイエンス
                                                                                                                                            • 製造
                                                                                                                                            • メディア・エンタメ
                                                                                                                                            • 官公庁・公共機関
                                                                                                                                            • リテール・消費財
                                                                                                                                            • 全て表示
                                                                                                                                            クロスインダストリーソリューション
                                                                                                                                            • サイバーセキュリティ
                                                                                                                                            • マーケティング
                                                                                                                                            リソース
                                                                                                                                            ドキュメント
                                                                                                                                            カスタマーサポート
                                                                                                                                            コミュニティ
                                                                                                                                            トレーニング・認定試験
                                                                                                                                            • トレーニング概要
                                                                                                                                            • トレーニング
                                                                                                                                            • 認定
                                                                                                                                            • 大学との連携
                                                                                                                                            • Databricks アカデミー
                                                                                                                                            イベント
                                                                                                                                            • DATA+AI サミット
                                                                                                                                            • Data+AI ワールドツアー
                                                                                                                                            • Data Intelligence Days
                                                                                                                                            • イベントカレンダー
                                                                                                                                            ブログ・ポッドキャスト
                                                                                                                                            • Databricks ブログ
                                                                                                                                            • Databricks Mosaic AIリサーチブログ
                                                                                                                                            • Data Brew ポッドキャスト
                                                                                                                                            • Data+AI のチャンピオンシリーズ
                                                                                                                                            トレーニング・認定試験
                                                                                                                                            • トレーニング概要
                                                                                                                                            • トレーニング
                                                                                                                                            • 認定
                                                                                                                                            • 大学との連携
                                                                                                                                            • Databricks アカデミー
                                                                                                                                            イベント
                                                                                                                                            • DATA+AI サミット
                                                                                                                                            • Data+AI ワールドツアー
                                                                                                                                            • Data Intelligence Days
                                                                                                                                            • イベントカレンダー
                                                                                                                                            ブログ・ポッドキャスト
                                                                                                                                            • Databricks ブログ
                                                                                                                                            • Databricks Mosaic AIリサーチブログ
                                                                                                                                            • Data Brew ポッドキャスト
                                                                                                                                            • Data+AI のチャンピオンシリーズ
                                                                                                                                            企業情報
                                                                                                                                            企業概要
                                                                                                                                            • Databricks について
                                                                                                                                            • 経営陣
                                                                                                                                            • Databricks Ventures
                                                                                                                                            • ご相談・お問い合わせ
                                                                                                                                            採用情報
                                                                                                                                            • 採用情報概要
                                                                                                                                            • 求人情報
                                                                                                                                            プレス・ニュース記事
                                                                                                                                            • ニュースルーム
                                                                                                                                            • 受賞歴と業界評価
                                                                                                                                            セキュリティと信頼
                                                                                                                                            企業概要
                                                                                                                                            • Databricks について
                                                                                                                                            • 経営陣
                                                                                                                                            • Databricks Ventures
                                                                                                                                            • ご相談・お問い合わせ
                                                                                                                                            採用情報
                                                                                                                                            • 採用情報概要
                                                                                                                                            • 求人情報
                                                                                                                                            プレス・ニュース記事
                                                                                                                                            • ニュースルーム
                                                                                                                                            • 受賞歴と業界評価
                                                                                                                                            databricks logo

                                                                                                                                            Databricks Inc.
                                                                                                                                            160 Spear Street, 15th Floor
                                                                                                                                            San Francisco, CA 94105
                                                                                                                                            1-866-330-0121

                                                                                                                                            採用情報

                                                                                                                                            © Databricks 2025. All rights reserved. Apache, Apache Spark, Spark and the Spark logo are trademarks of the Apache Software Foundation.

                                                                                                                                            • プライバシー通知
                                                                                                                                            • |利用規約
                                                                                                                                            • |現代奴隷法に関する声明
                                                                                                                                            • |カリフォルニア州のプライバシー権利
                                                                                                                                            • |プライバシー設定