AGS AI Analytics のコンテキストファイルの記述

Last updated on July 31, 2026

注釈：本資料はAI技術を用いて翻訳されています。

概要

コンテキストファイルは、AGS AI Analytics にゲームの動作方法を伝える短いドキュメントです。これがない場合、質問は生データに対して一般的な回答を返します。これがある場合、同じ質問は、テストおよび QA アカウントなどのノイズを除外し、イベントを理解し、プレイヤーをケアするセグメントに分割する回答を返します。

コードを記述していません。AIアシスタントが推理できるようにゲームを平易な言葉で説明しています。以下のセクションでは、コンテキストファイルに何を入れるか、適応できる例、および適用方法について説明します。

コンテキストファイルを使用する場合

コンテキストファイルを追加または拡張するタイミング：

• テスト、QA、ボット、ダミーアカウントなどの非実プレイヤーを除外して、実プレイヤーがカウントを反映するようにする。
• イベントウィンドウを定義するため、「イベント後」などの表現が正確な意味を持つようにする。
• カスタムイベントが表す内容と、どのペイロードフィールドが重要かを説明する。
• 返された対ドロップオフされたプレイヤーなど、回答を分割するグループを定義する。

コンテキストファイルに含まれる内容

コンテキストファイルは短いセクションに整理されています。正確なヘッドは自由に選択できますが、以下は最も一般的なニーズをカバーしています。

• Player eligibility: 実プレイヤーとしてカウントされるアカウントについて説明してください。独自の規約に基づいて規則を決定できます。たとえば、表示名が test- で始まる場合（テストユーザー）、表示名が qa- で始まる場合（QA ユーザー）、またはアカウントに確認済みメールアドレスがない場合（ボットまたはダミーアカウントとして扱う）のアカウントを非実として扱う可能性があります。ここで明示的にすることは 2 つの理由で重要です。テスト、QA、またはボットアカウント何がカウントされるかを指定でき、クエリを構築するときに何を含めるか除外するかについて、アシスタントに正確に指示できます。
• Event window: イベントコードが含まれているイベント、参照するイベント、および実行時期について説明してください。たとえば、コード daily-login-2026 を持つ Daily Login Event は 7 日間実行され、1 週間前に終了しました。コードを含めると、以前に同様のイベントを実行した場合のあいまいさが回避されます。
• Definitions: 質問に依存する用語を定義してください。たとえば、「アクティブ」とは、イベント終了後 7 日以内にログインしたプレイヤーなど、定義してください。
• Target segments: 返された対ドロップオフされたプレイヤーなど、回答を分割するグループをリストアップしてください。
• Metric definitions: 母集団と時間粒度を含む、各主要メトリクスの計算方法を説明してください。たとえば、「日次アクティブユーザーは、UTC 日に成功したログインを持つ異なる適格プレイヤーのカウント」。これにより、アシスタントがクエリを記述する前のあいまいさが解決されます。
• Native-event coverage: メトリックが過小計上されないように、組み合わせる必要があるストリームの名前を入力してください。たとえば、「成功したログインは、direct-auth ストリーム + platform-auth ストリーム（Steam、PSN、Epic）であり、1 つだけからログインをカウントすることはありません。」
• Identity and join rules: 正規キーと表の関連方法を述べてください。たとえば、「ユーザー表示名ではなく user_id でプレイヤーをカウント。購入をエンタイトルメント許可 order_no に結合」。これにより、プレイヤーの重複と失敗した結合が回避されます。
• Custom-event dictionary: 送信する各カスタムイベント、そのフィールド、単位、および列挙値について説明してください。たとえば、「tutorial_step_completed はステップごとに 1 回発火します。step_id は movement、combat、loadout のいずれか。duration_ms はミリ秒」。1 つの一般的なイベントではなく、独自の名前の下で各イベントタイプを送信すると、独自のテーブルで高速クエリが可能になります。
• Catalog and currency conventions: SKU に読み取り可能な名前を付け、金銭単位を述べてください。たとえば、「starter_bundle_v2 は Explorer Starter Pack。金額はマイナー単位であるため、100 で除算します。各通貨を個別に報告し、通貨間で変換しないでください。」
• Data caveats and calendar: パッチとシーズンの日付とともに、既知の gap、移行、およびカットオフに注意してください。たとえば、「platform-login イベントは 3 月 4 日～ 6 日について不完全。Patch 2.4 は 6 月 12 日に起動し、Season 8 は 6 月 15 日～ 7 月 30 日に実行」。これにより、アシスタントがデータギャップを実際の低下として読み取ることがなくなり、質問することなく比較ウィンドウを選択できます。

コンテキストファイルの例

以下の例は、Run Analytics Context Playbook エディタのコンテキストドキュメントを示しています。出発点として使用し、ゲームに適応してください。

コンテキストファイルを適用する

コンテキストを手動で添付する必要はなく、すべてを自分で記述する必要もありません。Run Analytics Context Playbook を追加するだけで、アシスタントは namespace のコンテキストをビルドおよび管理するノウハウを取得できます。

1. Claude Desktop で、+ メニューを開き、Connectors に移動します。AGS コネクタの下で、Add from … エントリを選択し、Run Analytics Context Playbook を選択します。これによりプレイブックが会話に読み込まれます。独自にエディタは開きません。
2. キャプチャしたいこと（たとえば、「Daily Login Event 後に戻ってくるユーザーを追跡し、QA アカウントを無視する」）について説明してください。アシスタントは、自分の意味と学習しようとしていることを特定するために、リーディング質問をします。
3. アシスタントは、その後、適用方法を決定します。新しいコンテキストドキュメントを追加するか、既存のものを編集し、記述する時期にエディタを開きます。また、コンテキストドキュメントを再編成し、古いコンテキストが今後の回答を信頼性が低く、不要なラウンドトリップが追加されるため、誤解を招くまたは期限切れのドキュメントに flag をつけることもできます。
4. 保存されると、コンテキストは namespace に対して保存され、すべての将来のクエリにマージされます。たとえば「Daily Login Event 後に何人の実プレイヤーが戻ってきたのか」と再度質問すると、回答は現在コンテキストを反映しています。