Steamは巨大で、日々成長を続けています。そして、それが問題を引き起こします。自分のレーダーにまだ載っていないものを、一体どうやって 見つければ いいのか？ まさに干し草の山の中の針を探すようなもので、むしろ干し草畑の中の針を 探すようなものです。しかも、 Valveは2014年のDiscovery Updateで既にこの問題の解決を試みています。
5年後、再び挑戦の時が来ました。今回は、Valveのアプローチはより先進的で、より散漫的です。Steam Labs傘下で、Valveは3つの新たな実験を展開します。これにより、Steamの3万本ものゲームライブラリの中から、掘り出し物を見つけるためのプロセスが効率化され、役立つはずです。
ゴーグルを装着
Steamの舞台裏では、「ピーボディレコメンダー」や「モールス信号を使ったSteamライブラリの整理」といったコードネームで、多くの実験的な機能を開発しています。今回初めて、これらの開発中の機能に「Steamラボ」という場を設けます。皆さんはそこでこれらの機能に触れ、さらに追求する価値があるかどうかを私たちに伝え、もしそうであれば、どのように進化させるべきかについてご意見を共有することができます。
本日の発表はこうして始まりました。ちなみに、モールス信号による仕分け技術は実在しません。少なくとも、今回の実験段階には含まれていません。Steam Labsと同時公開される3つの技術は、「マイクロトレーラー」「自動ショー」「インタラクティブレコメンダー」と名付けられています。ちなみに、私はこれらの技術が実際に動いているところをまだ見たことがなく、Valveの（かなりおざなりな）説明を頼りにしています。
マイクロトレーラー。Steam Labsの3つの実験の中で、これはおそらく最も説明の必要がないでしょう。Valveは大量のトレーラーを6秒間のクリップ（タイトルの通りマイクロトレーラー）にスクレイピングし、「（トレーラーを）一ページにまとめて、一目で理解できるようにした」のです。
ブラッド・チャコス/IDGマイクロトレーラー
この説明から不明なのは、マイクロトレーラーのプールがどれほど大きいのか、そしてそのプロセスがどれほど自動化されているのかということです。マイクロトレーラーはジャンル別に分類されており、説明によると「アドベンチャーゲーム、RPG、ビルダーゲームなど」となっていますが、Valveが特定の有名ゲームや開発者にハイライトクリップを依頼したのか、社内でクリップを抜粋したのか、それともアルゴリズムに任せたのかは定かではありません。
面白そうではありますが、なかなか良いですね。開発者たちはTwitterやRedditで同様の戦略を効果的に活用し、派手なGIFを使って Clustertruck や Falcon Ageといったゲームを宣伝しています。良いGIFが必ずしも素晴らしいゲームとは限りませんが、ウィンドウをブラウズして目を引くものを探すには面白い方法です。
ブラッド・チャコス/IDG自動化されたショー
Automated Show も説明は簡単ですが、3 つの中では一番興味がないと言わざるを得ません。「最新の Steam リリースを紹介する 30 分のビデオ」と説明されていますが、ストアの「人気の新作」または「新作」タブから予告編 (または予告編の一部) を自動的に収集し、順番に再生しているものと思われます。
最近Steamでリリースされる大量のショベルウェアを見ると、人気の新作でさえ30分も我慢するのはかなり退屈に思えます。ましてや、人気度や最低限の品質基準も考慮に入れず、新作が山のように流れてきたら？まるで悪夢のようです。いずれにせよ、Steamに行って、少しでも面白そうなゲームをクリックして、トレーラー映像を2秒ほど見て、興味のないゲームは閉じるよりも効率的な方法は考えられません。
マシンへようこそ
しかし、インタラクティブ・レコメンダーはValveの最大の戦略であり、現在のディスカバリーシステムに代わるものであり、少なくとも理論上は、はるかにスマートで柔軟性が高いように思われます。「タグベースの検索など、既存のストア機能は十分に機能しますが、さらに改善できると考えています」とValveは述べています。
ブラッド・チャコス/IDGインタラクティブレコメンダー
そして、そう願っています。現在のDiscoveryシステムは何もないよりはましですが、私の経験上、おすすめはSteamで最も売れているゲームを推奨するか、 非常に 安全なゲームを推奨するかのどちらかに分かれる傾向があります。Valveは後者について、「Beat Saberをよくプレイしているからといって、VRリズムゲームだけを推奨するべきではありません」と述べています。しかし、Discoveryは概ねそのような状況です。
Valve の新しいインタラクティブ レコメンデーションは、ゲームではなく プレイヤーに基づいて接続を描画します 。
このモデルは異なるアプローチを採用しています。ジャンルや価格帯といったゲームに関する一般的なデータのほとんどを無視します。代わりに、あなたがプレイしているゲームと他の人がプレイしているゲームを分析し、Steamでゲームをプレイしている他の人の判断に基づいて、情報に基づいた提案を行います。つまり、あなたと似たようなプレイ習慣を持つプレイヤーが、あなたがまだプレイしていない別のゲームもプレイする傾向がある場合、そのゲームはあなたにとって良いおすすめとなる可能性が高いということです。
要点は以上です。Valveの発表ではニューラルネットワークと機械学習についてより詳しく説明されていますが、基本的にインタラクティブレコメンダーは、必ずしも あなたの ライブラリにあるゲームとは似ていないものの、あなたのライブラリと似たようなライブラリにあるゲームを提案します。
おすすめをフィルタリングする機能も搭載されており、これは興味深い。タグやリリース日で並べ替えることはもちろん、Valveが「人気度」と呼んでいる基準で並べ替えることも可能だ。Valveより：
「私たちは『人気』を選びましたが、『主流性』とも捉えることができます。ある人は最新で最も人気のあるゲームを知りたいと思う一方で、別の人はその逆、つまり興味深く関連性はあるものの必ずしもよく知られていないゲームを求めています。このツールは、その両方の立場にいる人々に役立つと考えています。」
面白そうですね。Steamのライブラリはかなり大きくて、普通の人よりもニッチなゲームをプレイしているはずです。とはいえ、この新しいツールがどんなおすすめを提供してくれるのか、そして素晴らしいインディーゲームが最近埋もれてしまっていることへの対策になるのか、興味があります。
インタラクティブ・レコメンダーをディスカバリー・システムの代替と呼んだものの、Valveはそれを付加的なものと捉えていることも特筆すべき点です。特に、ある理由があります。「このようなシステムでは、新しいゲームには『コールドスタート問題』と呼ばれる鶏が先か卵が先かという問題が起こります」とValveは述べています。「このモデルは、まだプレイヤーがいないゲームを推奨することはできません。なぜなら、そのゲームに関するデータが存在しないからです。」したがって、ディスカバリー・キューは引き続き最新のゲームを見つける場所であり、忍耐力があれば、新しい自動表示機能も利用できます。
結論
どれも興味深いアイデアです。しかし、今日の発表で最も興味深いのは、Valveの慎重な姿勢でしょう。Valveは、事前にフィードバックを求めることなく大胆なアイデアを実行することで、しばしば批判されてきました。実際、 先月もまさにそのような事態に陥りました。最新のサマーセールに関する詳細の説明不足が、広範囲にわたるウィッシュリストの削除を招き、開発者の怒りを買ってしまったのです。
しかし、Valveは今回ばかりは正しい判断を下したのかもしれない。発表では次のように述べられている。「Steamにおけるカスタマイズされたおすすめコンテンツの決定方法に大きな変更を加えるのではなく、この新しいレコメンデーションは、お客様が探して試すことができる実験的なシステムとして導入します。これにより、Steamに慣れたお客様や開発者にとってフラストレーションとなる可能性のある突然の変更を回避しながら、より正確な使用状況データを取得できるようになります。」
これは驚くほど責任あるアプローチであり、うまくいくことを願っています。最近のSteamの洪水に耐えるためには、確かにもう少しいかだが必要です。
