複数回の演算で必要な指標を作る

Hive Analytics · 2026年10月13日 · 読了目安 4分

Hive Analyticsのチャートでは、イベントとプロパティに1次演算を適用して測定値を作り、2次演算で一定間隔ごとの結果の最大・最小・平均・最新値を再計算できる。これを活用すると、月間の日平均AUや今日の最大同時接続者数のように、1回の集計では得にくい指標をチャートで構成できる。

1回の集計だけでは確認しにくいゲーム指標

ゲームではログイン、購入、コンテンツプレイなど、さまざまなイベントが絶えず発生する。選択したイベントの発生回数を数えたり、プロパティ値のユニーク数・合計・平均などを計算したりすると、購入件数、ログインユーザー数、総売上のように、イベントとプロパティから直接計算できる基本指標を確認できる。

しかし、すべての分析課題に1回の集計方法だけを適用できるわけではない。たとえば同時接続者数は時間とともに変わり続けるため、1つの数値だけでは1日のログインの流れを把握しにくい。まず2分ごとにログインしたユーザーをCOUNT DISTINCTで計算すると、各2分区間の同時接続者数を確認できる。1日のうち最も高い同時接続者数を求めるには、2分単位で計算した結果にMAXを適用し、その日の最大同時接続者数としてまとめられる。このように、分析したい指標に応じて、イベントとプロパティ、計算する時間間隔、演算の段階まであわせて設定する必要がある。

Hive Analyticsのチャート演算と2次演算

Hive Analyticsのチャートでは、イベントとプロパティ、演算方法を選択して、分析に必要な測定値を構成できる。1次演算方法は、選択したイベントやプロパティ値をどの基準で計算するかを決める。

1次演算方法

1次演算方法	適用プロパティ型	意味
`COUNT`	文字列型・数値型	イベントが発生した総回数を計算する。
`COUNT DISTINCT`	文字列型・数値型	重複を除いたユニークなプロパティ値の数を計算する。
`SUM`	数値型	プロパティ値をすべて足した合計を計算する。
`AVG`	数値型	プロパティ値の平均を計算する。
`MIN`	数値型	プロパティ値のうち最も小さい値を取得する。
`MAX`	数値型	プロパティ値のうち最も大きい値を取得する。
`MAX BY`	数値型	最新または最後の状態値を取得する。

ここに2次演算を適用すると、一定の時間間隔で計算した1次演算の結果を再計算し、日次・週次・月次などの期間単位で確認できる。1次演算を行う時間単位と間隔を設定したうえで、分析の目的に応じて2次演算方法を選択する。

2次演算方法

2次演算方法	意味
`MAX`	間隔ごとの1次演算結果のうち最も大きい値を取得する。
`MIN`	間隔ごとの1次演算結果のうち最も小さい値を取得する。
`AVG`	間隔ごとの1次演算結果の平均を求める。
`LAST`	間隔ごとの1次演算結果のうち最新の値を取得する。

2次演算で設定する時間単位と間隔は、1次演算を行う基準を意味する。設定タブの期間は、間隔ごとの1次演算結果を再びまとめて最終結果として表示する単位である。どの2次演算方法を選ぶかによって、間隔ごとの結果の最大値・最小値・平均・最新値を確認できる。

たとえばチャートの期間を月別に設定し、app_loginイベントのuserIdにCOUNT DISTINCTだけを適用すると、1か月間にログインしたユーザーを重複なく数えた月間アクティブユーザー数を確認できる。同じ条件で1次演算の単位を日、2次演算方法をAVGに設定すると、日別に計算したアクティブユーザー数(AU)の平均が月単位で表示される。これにより、月間AUと月間の日平均AUのように計算基準が異なる指標を、目的に合わせて構成できる。

app_loginイベントのuserIdにCOUNT DISTINCTの1次演算と日単位のAVG 2次演算を設定したチャート演算画面 — 日別AUに`AVG` 2次演算を適用すると、月間の日平均AUを確認できる。

時間帯別の同時接続者数と最大値を確認する

ゲームのログイン規模を確認するには、まずチャートの期間を日次、日付を今日に設定する。app_session_maintainイベントのuserIdを選択し、COUNT DISTINCT演算と2分間隔を適用すると、今日ログインしたユーザー数を2分ごとに重複を除いて確認できる。

参考
app_session_maintainは、ログイン後にクライアントが起動している間、2分間隔で発生するイベントで、同時接続者数やセッション数、プレイ時間などの指標を構成するのに活用できる。ただし、Hiveコンソールでネットワーク通信の最小化機能を使用すると同時接続情報が送信されないため、分析の前に該当の設定とイベントの収集状況を確認する必要がある。

app_session_maintainイベントのuserIdにCOUNT DISTINCT演算を適用し、時間帯別の同時接続者数を表示したチャート — `COUNT DISTINCT`演算で、2分単位の同時接続者数の変化を確認できる。

今日の最高値もあわせて確認するには、同じイベントと1次演算の基準に2次演算を追加する。時間単位を分、間隔を2分に指定し、2次演算方法としてMAXを選択する。チャートの期間を日次、日付を今日に設定すると、2分単位の同時接続者数のうち最も大きい値が、照会時点までの最大同時接続者数として表示される。

2分単位の同時接続者数にMAX 2次演算を適用し、最大同時接続者数を表示したスコアカードチャート — 2分単位の演算結果に`MAX`を適用すると、今日の照会時点までの最大同時接続者数を確認できる。

2つのチャートをダッシュボードにまとめて構成すると、今日の照会時点までの最大同時接続者数と2分単位の詳細な変化を1つの画面で確認できる。最大値で現時点までの最高のログイン規模を把握し、2分単位のチャートで最高値が現れた時間帯と前後のログインの流れを具体的に確認できる。

最大同時接続者数のスコアカードと時間帯別同時接続者数の折れ線グラフを組み合わせたダッシュボード — ダッシュボードで、今日の照会時点までの最大同時接続者数と時間帯別の詳細な変化を1つの画面で確認できる。

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このように、イベントとプロパティに1次演算を適用して必要な測定値を構成し、2次演算で時間間隔ごとの結果の最大・最小・平均・最新値を確認できる。これにより、時間帯ごとの細かな変化と、期間を代表する数値をあわせて確認できる。

Hive Analyticsは、Hive SDKで収集したゲームイベントをチャートで分析できるゲーム専門のアナリティクスソリューションである。今すぐHive Analyticsでゲームイベントに1次演算と2次演算を適用し、分析の目的に合った指標をチャートで構成してみよう。