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。
スロットの数理モデルを検証し、プレイヤー体験を改善。
reSlot「ベースラインを守る」から、「ポートフォリオを運用する」へ。
RTP の目標達成は、出発点にすぎません。reSlot が独自に学習させた自社開発のプレイヤーモデル Kairos は、各プレイヤーの遊ぶ時間、翌日に戻る可能性、総ベット額を予測します。Loop が設定の比較と調整を重ね、継続率・コスト・収益のバランスを見極める判断を支えます。
Kairos × Loop数値の軌跡 · イメージ
同じ数学設計でも、プレイヤーの反応はそれぞれ異なる。
1つの案で3指標を連動評価
KairosプレイヤーモデルAgent を並列スケジューリング
フィードバックを回収まず各タイプのプレイヤーのアウトカムを把握し、何を最適化するかを決めます。
参考実験 · 規律型プレイヤー
これらの指標は何を示すのか？
公開済みの合成実験における開始点と結果を参照し、ラウンドごとの収束を示しています。中間ラウンドはアニメーション生成であり、実測値やリアルタイムの AI 予測ではなく、効果を保証するものでもありません。
28日 · 各設定 10 シード
合成プレイヤー、Bonus オフ。研究結果の表示であり、オンラインデータや Kairos の予測ではありません。
総払出額 ÷ 総ベット額。シミュレートされた行動から得られた実測結果であり、ペイテーブル上の理論 RTP ではありません。
指定されたプレイヤーグループとゲーム設定において、2日目に戻ってくると予測されるプレイヤー比率です。ここでは合成実験の推定結果を示しており、オンラインで実測されたリテンションではありません。
正味の補填額から抑制による回収分を差し引き、総ベット額に対する比率で表したものです。負の値は、制御による回収が補填支出を上回ることを示します。
損切り・利確の制限を守る傾向が強いグループです。同じゲーム設定でも、再訪行動とコスト構造は異なりました。
研究で対照群として使用した元の制御設定。変更なし。
公開済みの合成実験における開始点と結果を参照し、ラウンドごとの収束を示しています。中間ラウンドはアニメーション生成であり、実測値やリアルタイムの AI 予測ではなく、効果を保証するものでもありません。
Kairos / プレイヤー指標
「ベースラインを守る」から、 「ポートフォリオを運用する」へ。
数学指標とプレイヤー指標を並べて比較Kairos
| ゲーム | RTP | ヒット頻度 | ボラティリティ | 予測セッション長 | 予測翌日リテンション | プレイヤーあたり総ベット額 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| デモ A | 96.2% | 27.9% | 7.1 | 142 スピン | 31% | 218× |
| デモ B | 94.7% | 24.7% | 8.6 | 118 スピン | 27% | 186× |
| デモ C | 92.1% | 20.1% | 10.3 | 96 スピン | 22% | 151× |
指標の比較方法を示す参考値です。貴社のゲームの予測結果ではありません。
Loop Engineering for Self-Improving Slot Agents を基盤に構築 ↗業務に合わせて選択
解決したい課題はどれですか？
申請、制御、または AI によるゲーム開発。現在のワークフローから始め、次の意思決定を支える結果を得られます。
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。
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。
料金
まず 1 つの設定を最適化するか、ポートフォリオ全体を継続運用するか。
現在の目標に合った連携方法を選択してください。
設定最適化
数学監査と再キャリブレーション
$10,000/年
既存の PAR 表、ウェイトテーブル、または AI ドラフトをご用意ください。検証とチューニングの閉ループを実行し、再キャリブレーション済み案、変更説明、評価レポートを納品します。次の判断を根拠をもって行えます。
- 設定監査：表間の整合性、異常、無効パラメータ
- 貴社の正確な数理モデルに基づくコストと体験のモンテカルロシミュレーション
- 再キャリブレーション済みの表、変更ログと推論説明付き
- オペレーター向けの言葉でまとめたレポート：コストはいくらか、どんな価値をもたらすか
- プレイヤーミックスの変化に応じた月次の再チューニング
- 正確な RTP、ヒット頻度、ボラティリティ向けのクラウド API
おすすめ
プレイヤーとポートフォリオの最適化
Kairos マネージド API
個別お見積もり継続的な更新と運用をお任せ
貴社のプレイヤーデータをもとに Kairos を学習させ、導入から継続的な更新、日々の運用まで当社が担当します。API に接続するだけで、Kairos と Loop が設定の評価とプレイヤー・ゲームポートフォリオの改善を継続。モデルの構築や保守を自社で行う必要はありません。
- 再キャリブレーションの全内容に加えて：
- 各表について、プレイヤーごとの session、D2、turnover を予測
- 直近 5 ハンドのラベルではなく、学習型プレイヤーセグメントを使用
- グループ実験により、付与が実際にもたらす価値を測定
- ポートフォリオエンジン：予算をリテンションコストが最も低い場所へ配分
- ガードレール層：ハードコスト上限、GGR サーキットブレーカー、ワンクリックロールバック、完全な意思決定トレース
- モデルの学習・デプロイ・更新・運用はすべて reSlot が担当
まず証拠を見てから判断
ツールを開き、私たちの能力を検証してください。
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。