認証対応スタジオ
申請前に、どの数学案をローンチすべきか？
PAR 表にプレイヤー指標を加え、より根拠ある案の選択を可能にします。
- 異なる数学案のセッション長、翌日リテンション、プレイヤーあたり総ベット額を比較。
- PAR 表のワークフローを維持しながら、申請前に数学指標とプレイヤー体験のトレードオフを把握。
モデル
Kairos
PAR 表が示すのはゲームの数理設計。Kairos は、そこにプレイヤーの反応を加えます。
概要
Kairos はスロットエンジンのラウンドストリームを一種の言語として扱います。各ラウンドは、制御（表が何をしたか）、行動（プレイヤーが何をしたか）、結果（エンジンが何を支払ったか）に トークン化されます。モデルが学習するのはプレイヤーの次の行動であり、RNG の次の結果ではありません。後者はエンジンがすでに把握しているためです。これにより、プレイヤーの前に提示する任意の数理モデルについて、各プレイヤーのセッション長、D2、ベット額を予測できます。
ステータス
Kairos はプレイヤー行動のモデル化と設定のシミュレーションに対応しています。貴社のラウンドデータを取り込み、実際のプレイヤー層に合わせて設定を比較できます。Loop はその評価結果を次の調整につなげます。
1 枚の表から、ポートフォリオ全体へ
数学を検証し、プレイヤーを理解し、継続的に最適化。
- 01ここから開始
まず数学を明確に計算
PAR 表、ウェイトテーブル、制御設定をインポートし、RTP、ヒット頻度、コストをチェックします。まずブラウザシミュレーターで試し、何を深く最適化すべきかを判断できます。
- 02
異なるプレイヤーの反応を可視化
Kairos は貴社のラウンドデータからプレイヤー行動を学習し、セッション長、翌日リテンション、総ベット額を予測します。同じ数理モデルの設定でも、グループ別に異なる結果を比較できます。
- 03
各フィードバックを次の最適化へつなげる
Loop は候補案を推演し、指標を比較し、予算とリスク制約をチェックします。結果を次のラウンドへ反映し、ゲームとプレイヤーポートフォリオを継続的に運用します。
連携方法
最適な導入方法を選択
動的制御
同じ予算で、どうすればリテンションをより高められるか？
補填コストとリテンションを並べて見て、調整する価値のある設定を見つけます。
- 補填、抑制、初心者テンプレートに対する、各プレイヤー群の反応を比較。
- 再キャリブレーション済み設定と評価レポートを受け取り、プレイヤーミックスの変化に合わせて継続的にチューニング。
LLM スタジオ
AI が出した案は、誰が達成基準を証明するのか？
生成、シミュレーション、チェック、チューニングを閉ループで接続します。
- 生成された案の RTP、ヒット頻度、ボラティリティを検証し、目標からのズレを特定。
- 合成プレイヤーで体験をテストし、Loop がチェック結果をもとに反復を続けます。
いま解決したい課題から
まずは表を一枚。目標をお聞かせください。
申請前の手戻りを減らしたい、補填予算を評価したい、または AI 生成案を検証したいですか？最適化したい指標を教えてください。PAR 表、ウェイトテーブル、またはドラフトをご用意ください。評価範囲、納品物、次のステップを一緒に定めます。