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興味によるゲームのAI自動選択
はじめに： マッチングは、圧力ではなく、適切性についてです
興味によるゲームのAI自動選択は、プレイヤーがテーマ、ペース、メカニクス、ビジュアルスタイルなどの「彼の」速さを見つけるのに役立ちます。それはゲームの数学を変えず、チャンスを操作しません-それはプロンプトの表示とフォーマットの順序を決定するだけです。主なことは、適切性、透明性、幸福の尊重（RG）です。
1）信号： に基づいて興味の理解は何ですか
セッションコンテキスト：デバイス、ネットワーク、言語/ロケール、オリエンテーション、片手モード。
製品の動作：最初の意味のあるアクション（TTFP）への時間、パスの深さ、検索→開始→軌道を返す。
コンテンツ履歴：好きなトピック（神話/果物/サイバーパンク）、プロバイダー、メカニクス（メガウェイズ/クラスター）、ボラティリティへの耐性（集計による）。
愛されていないパターン：ロード後の高速障害、セッションの深さの低下、インターフェイスまたはトピックに関する苦情。
経験の質：ダウンロード速度/安定性、FPS/クラッシュ、モバイル上の「重い」資産。
RG/倫理信号（集計）：ナイトマラソン、リードキャンセル、衝動的なオーバーベット-ケアのために使用され、販売のためではありません。
原則：PIIの最小化、パーソナライゼーションへの明示的な同意、可能であればローカル/フェデレーション処理。
2） Fici： 「味」を測定可能にする
ゲームの埋め込み：テーマ、メカニクス、テンポ、スタジオ、オーディオ/ビジュアルタグ→ゲームベクトル。
プレイヤーの埋め込み：最近の開始を平均化/重み付けし、指数のフェードを持つ「taste vector」。
Co-play/co-view：同じようなプレーヤーのセッションで頻繁に互いに続くゲーム。
品質要因：ユーザーのデバイスで迅速でエラーのないダウンロードの可能性。
シナリオタグ：「初心者」、「リターン」、「研究者」、「スプリンター」（クイックアクション）。
公平性の特徴：「トップ」の過剰露出の制限、スタジオ/テーマのクォータ。
3）自動選択のモデルスタック
候補生成（リコール）：ANN/埋め込み+セグメントでの人気→100-300関連する候補。
Learning-to-Rank：マルチボディ機能を備えたニューラルランナー（CTR@k、「クイックファーストエクスペリエンス」、リターン）と、ダウンロード品質の低下/過熱に対する罰則。
シーケンスモデル：トランス/RNNは、軌道を考慮して次の適切なステップを予測します。
コンテキストバンディット：ガードメトリック内の棚順序の迅速なオンライン検索。
アップリフトモデル：パーソナルシェルフが本当に役立ち、誰に「静か」モード/ヘルプが優れているか。
確率キャリブレーション：Platt/Isotonicは新しい市場/装置の現実と信頼を一致させます。
4）ウィンドウオーケストレーター：「zel 。/yellow 。/Red」。
グリーン：信頼性が高く、リスクが低い→個人的な棚（「Xのように見える」「、ファストスタート」「、昨日続ける」）。
黄色：疑わしい/弱いネットワーク→シンプルなレイアウト、簡単なゲーム、より少ないメディア。
レッド（RG/コンプライアンス）：過熱の兆候/「出力」→プロモーションが非表示になり、「静か」モードがオンになり、支払いのステータスと制限によるガイドが表示されます。
カード速度=「RGマスク×品質×多様性×関連性」。
5） UIと推奨事項の説明
「理由」の説明：「最近のテーマのように見える」「、デバイスに高速にロードする」「、お気に入りのメカニズムの新しいプロバイダ」。
多様化：おなじみの新しいトピック（セレンディピティ）のミックス、「ロングテール」のクォータ。
正直なオファーカード：プロモーションがある場合-「スモールプリント」なしで、1つの画面上のすべての条件（ベット/期間/賭け/キャップ）。
ユーザーコントロール：「Show more of them」、 「Hide provider」、 toggle switch 「reduce personalization」。
6）システムが根本的にしないこと
RTP/オッズを変更したり、ゲームラウンドの結果を予測したりしないでください。
圧力にRG信号を使用しない-ケアリングモードの場合のみ。
合法的に関連するテキストやルールをパーソナライズしません。
「暗いパターン」（欺瞞タイマー、隠された条件）を適用しません。
7）プライバシー、公平性、コンプライアンス
層の同意：マーケティングの郵送物≠ショーケース。
データの最小化：トークン化、短いTTL、ストレージのローカライズ。
公平性監査：デバイス/言語/地域による歪みはありません。スタジオ/テーマの露出制御。
Policy-as-Code：管轄の制限、年齢制限、許可された公式の辞書-オーケストレーターのコード。
8）本当に重要な指標
UXレート：TTFP、ワンアクション-ワンソリューション分数。
関心による選択：CTR@k「、タイトルに戻る」Depth-per-Session、完了「最初の実験」。
Uplift： hold/return対制御のincrement、「便利」プロンプトの割合。
品質/安定性：p95ゲームダウンロード、エラーレートプロバイダ、自動リトレイのシェア。
RG/倫理：自発的な制限/一時停止、夜間の過熱の軽減、実証された苦情のゼロ。
公平性/生態系：ショーケース品種（ジニ/エントロピー）、トップカードで「ロングテール」を共有します。
9）リファレンスアーキテクチャ
イベントバス→Feature Store（オンライン/オフライン）→候補Gen （ANN/埋め込み）→Ranker （LTR/seq/uplift+calibration）→ポリシーエンジン（zel/yellow/red、 fairness、 compliance）→UIランタイム（棚/カード/説明）→XAI I&Audit→実験（A/B/bandits/geo-lift）→分析（KPI/RG/Fairness/Perf）
並行して：コンテンツカタログ（ゲームメタデータ）、品質サービス（ダウンロード/エラー）、プライバシーハブ（同意/TTL）、デザインシステム（A11yトークン）。
10）運用シナリオ
新しいユーザー：軽いトピック+「クイックスタート」を思い出してください。説明「あなたのネットワークのために」。
一時停止後に戻ります：「続行」+1-2新鮮なトピック；盗賊は命令を決定する。
弱いネットワーク/低い電池：オーケストレーターは軽い媒体モードを含んでいます；品質係数はカードを上方向に移動します。
意図「結論」：ショーケースはプロモーションを非表示にし、ステータスを「即座に/チェック/手動検証」、および「スピードアップ方法」をガイドします。
プロバイダ障害：品質スコアドロップ→自動タイトル交換とXAI原因マーキング。
11）実験と「慎重な」盗賊
ガードメトリクス：エラー/苦情/RG-劣化時の自動ロールバック。
A/Aとシャドウロールアウト：オンにする前に安定性をチェックします。
アップリフトテスト：CTRだけでなく増分を測定します。
適応カッピング：セッションごとのNオーダー変更以下；わかりやすい「デフォルトへのロールバック」。
12） MLOpsおよび操作
日付/フィーチャー/モデル/しきい値のバージョン管理;完全な血統。
フレーバー/チャネル/デバイスドリフトモニタリング；しきい値の自動キャリブレーション。
特徴の旗および速いロールバック；規制当局と内部監査のためのサンドボックス。
テストパック：性能（LCP/INP）、 A11y（対照/焦点）、承諾（禁止された公式）。
13）実装ロードマップ（8-12週間→MVP；4〜6ヶ月→満期）
週1-2：イベント辞書、ゲームカタログ、プライバシーハブ/同意、基本的なリコール。
週3-4：品質要因、高速起動モード、XAI説明を持つLTR v1。
週5-6：パス、盗賊、公平クォータ、ポリシー・アズ・コードのseq-models。
週7-8：アップリフトモデル、RGガードレール、perf最適化、シャドウローリング。
月3-6：フェデレーション処理、オートカリブレーション、市場スケーリング、規制サンドボックス。
14）頻繁な間違いとそれらを回避する方法
CTRのみを最適化します。クイックエクスペリエンス、ホールド、アップリフトの目標を追加します。
過剰なヒット。多様性/公平性のクォータとセレンディピティを含める。
ダウンロード品質を無視します。ランキングにはクオリティスコアが必要です。
説明はありません。「なぜ推奨されているのか」を表示し、コントロールを与える（「そのような数が少ない」）。
RGとプロモーションをミックスします。過熱信号で-沈黙のプロモーション、ヘルプと制限。
壊れやすいリリース。フィーチャーフラグ、A/A、クイックロールバック-そうでなければ、漏斗を「落とす」リスクがあります。
AIオートフィットゲームは、クリーンシグナル、キャリブレーションモデル、ケアのルール、説明可能なインターフェースなど、適切なシステムです。このようなアウトラインは「、あなたの」コンテンツの検索をスピードアップし、健全な生態系を維持し、信頼を築きます。式は簡単です：data→recall/rank/seq/uplift→policy-engine→transparent UI。それからショーケースは「あなたの」感じ、プロダクトは正直、速くおよび快適に感じます。