ESPORTS CHARTSのデータを弄り倒す

客観的判断にデータは不可欠。
テレビ番組の企画を通すにも「注目されているネタ」であるデータは必須であった。
最近私が活用しまくっているeスポーツ関連データ「ESPORTS CHARTS」のデータから、今回はチーム運営に関するデータを分析にかけてみたい。

参入の価値があるゲームコンテンツは？

2016年秋以降からデータを取り始めたという「esportsの賞金総額が最も大きいトップトーナメント」などのデータから、以下のようなプロンプトを作成。

見にくくてスミマセン。。
ゲームコンテンツやトーナメント戦、賞金額などのデータを踏まえ、極シンプルなプロンプトでBing AIにかけてみた結果がこちら。

データに視聴数が入っていなかったにもかかわらず、ちゃんと検索してデータ化してくれた。
chatGPTだと与えられたデータ内での分析にかぎるので、こういった打ち手のミスをカバーしてくれるBing AIは使い勝手が非常に良いと感じる。

データ化したものをきちんとエクセルに落とし込んでくれている。
グラフ化は難しいようだが、エクセルまで落とし込めればあとはエクセルからグラフ化すればよいのでとても楽。

また、実際にチームが獲得できる額を抽出してくれている点も評価ポイントである。
大会全体として設定された賞金額と、実際に入賞したときに獲得できる賞金額は、当然ながら異なる。チームが獲得可能な額として副賞を除いた賞金額を分析データとして使用する点は、現実的と言える。

難易度が高いと言っていたグラフ化にも挑戦してくれた。
ただ、残念ながらちょっと使えない…
Bing AIが作成した画像は、Bing関連のクラウドにちゃんと保存できるので、これまた便利。他の活用方法も考えていきたい。

本筋の参入する価値のあるゲームコンテンツに関しては、「Dota2」と提示してきた。最高賞金額を記録するコンテンツなので納得である。
日本ではあまり知られていないゲームコンテンツなので、これからきちんとリサーチしていきたい。
また、Chess、CoD、Rainbow 6、Valorantもなかなかの高額賞金となっているので、考慮したい市場である。

大手eスポーツチームと参入市場の傾向を探る

次に、収益化に成功している大手eスポーツチームがどんなゲームコンテンツに参入しているのか、データから傾向を探ってみようと思う。
アクティブロースターという、参入しているゲーム部門の数と賞金額、資料数などの相関関係を分析にかける。

勝てるゲームコンテンツを見極めることは非常に難しい。
プロチームを見てみても、一つのゲームコンテンツのみで潤沢な収益を得ているところはほとんどない印象だ。
どのくらいの規模感で市場参入の裾野を広げたらよいのか、探りたいところではある。

運営としても選手同様「勝負所」がある。
目の前の試合に勝つことだけでなく、勝った後の名誉獲得や収益化ができているか？営業に使える実績になっているか？までが勝負となる。
名前が売れ、新たなビジネス参入のアプローチ材料を得て収益化に成功し、初めて「勝ち」といえる。
まあ、なんとも難儀な話である。

とにかく成功者の傾向から学び取れる部分は大いにあるので、さっそく分析にかけてみた。

プロンプトは以下の通り。

分析結果は以下のとおりである。

これらのデータを見てみると、ESPORTS CHARTSのデータでは賞金を一番獲得しているチームは、ヨーロッパの強豪「Team Liquid」。
あの日本の自動車メーカー「ホンダ」がスポンサーを務めていることでも知られる超ブランドチームである。
「Team Liquid」に関しては、我がチーム「Ruffian」立ち上げ時、コンテンツの方向性やブランディングの面で大いに参考にさせていただいたチームであり、私にとって思い入れの強いチームの一つである。
トップを走っているデータを改めてみてみると、初心が思い出される。

「Team Liquid」に関しては、また次回、データをこねくり回して、その魅力を語りつくしたいと思う。

分析結果の評価に戻ろう。
Bing AIは「アクティブロースター数と獲得賞金額の相関関係は見られない」という結果を出した。
つまり、多くの市場に参入すればそれなりの負担も増えてくるというわけで、必ずしも収益と比例関係にあるわけではないというわけだ。

一方で、試合数の多さと収益性は関係性があるという結論を出しており、公式大会が活発に行われる市場に絞り込んでいく必要がありそうだ。
こうした参入市場の見極めについては、データのみでは判断しきれない。
データは所詮参考資料でしかない。
ここから先の「先見の明」「勝ち筋の見極め」といった「勘どころ」は、AIではなく人間がなせる業だと思う。
マーケティング、業界分析など「勘の鋭い人間」との議論で勝ちにいくべき土壌と言える。個人的にこのフェーズが一番楽しいので、早くブレインを仲間に引き入れたい気持ちである。

ちなみに、このプロンプトでAIが作ってくれたグラフがこちら。

データを基にしたグラフの生成は、chatGPT4ではできたはずなので、何かの機会に再チャレンジしてみたい。

最後にダメ押しの会話。

eスポーツチームの安定的な運営は、やはり難易度が高い。
ただ、コロナが明け、オフライン大会も多く開催されるようになってきた。
チケット収入などの活路も見いだせることを考えると、諦めずに知恵を絞り続ける必要がありそうだ。

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