【図1】は、現在国内ソーシャルゲーム市場において、多くのアクティブゲームユーザーを抱えている上位3つのSNSである、Mobage、GREE、mixiの今年6月のユーザー重複状況を示したものです。左側は、ベン図を使った各SNSのユーザー規模および重複状況、右側の棒グラフは、7つの重複グループそれぞれを対象に新指標［SPS］の構成比をまとめたものです。
6月現在、国内で最も多くのアクティブゲームユーザーを保有しているのは、Mobageの420万人です。2位のGREEが308万人、3位のmixiは272万人となっています。ちなみに、第9回記事（3月12日更新）でも、1月データを対象に同じベン図をご紹介いたしましたが、この時は2位がmixiでした。1位のMobageは変わりませんが、この半年でGREEとmixiのゲームユーザー数が逆転したことが分かります。また、SNS間の重複状況を見ると、やはり同じ“ゲーム系”SNSであるMobageとGREEは相互に多くのユーザーを抱えている状況が確認できます。Mobageユーザーのうち34%はGREEでもゲームコンテンツをプレイしています。逆にGREE側から見ると、半数近くの47%がMobageでもゲームをプレイしているユーザーが占めており、重複率はさらに高くなります。一方、mixiから見ると、対Mobageが24%、対GREEが20%と、重複率はかなり低くなります。
次に右側の［SPS］別構成ですが、その前にもう一度SPSの各クラスタの特徴をおさらいしておきます。
そのうえで重複タイプ別の7つのユーザーグループの特徴を確認します。
まず、3つのSNSのうちどれかひとつだけプレイしているユーザー（a/b/c）は、SPS構成上非常によく似た傾向を示しています。次に、3つのうち2つのSNSでゲームをプレイしているユーザー（d/e/f）では、それぞれ若干の違いが出ています。SPSのうち、“課金適性が高く、協調型”という特性を持つ［エヴァンジェリスト］と［トレンドサーファー］がある意味ソーシャルゲームユーザーらしいクラスタであるとすれば、この3つのクラスタはe＞f＞dの順にソーシャルゲーム適性が高いと捉えられます。そして、3つすべてのSNSでゲームをプレイしている（g）ですが、このグループだけ極端に［フリープレイヤー］の比率が高いという際立った特徴を示しています。これは、つまり課金適性の低いユーザー比率が高いということを意味しています。「複数のSNSでゲームをプレイしているユーザー」ということになると、課金率も高いという先入観にとらわれがちですが（筆者も調査結果を見るまではそうでした）、実際は全く逆の結果となっています。これは極めて興味深いデータです。
【図2】は、これら7つの重複タイプ別ユーザーグループのユーザープロフィールを示したものです。【図1】では際立った違いがなかった（a/b/c）ですが、これでみると（c：mixiのみプレイ）だけ、女性比率が高く、年齢分布ではやや若年傾向が強いことが分かります。（d/e/f）の2つのSNSをプレイしているグループでも、mixiが関係しているもの（e/f）は女性比率が高くなっています。MobageとGREEを並行プレイしている（d）は、［15-19歳］のレンジをピークに加齢とともにユーザー数が減少していることや、［IPS］指標とのクロス集計で各クラスタがほぼ均等に分布しているところなどは非常に興味深いデータです。そして、3つ全部プレイしている（g）は、「男性比率が高い」「20代ユーザーの比率が高い」「イノベータ比率が高い」という3つの特徴を持っています。ここから考えると、「彼らは非常にゲーム好きであり、したがってソーシャルゲームとゲーム専用機の両方をプレイしているが、投資対象は主にゲーム専用機の方であり、ソーシャルゲームに関しては複数のSNS上で無課金によるプレイが中心となっている」というプレイスタイルが想像できます。つまり、【図1】で（g）の［フリープレイヤー］比率が高かった原因は、3つすべてのSNSをプレイしているからということよりも、ゲーム専用機のイノベーティブなユーザーが多く含まれていることの方が直接的な要因となっていると考えられます。先週も申し上げましたが、このようにソーシャルゲーム向けの新指標［SPS］と既存指標の［IPS］を複合的に活用したり、また性別・年齢とのクロスで見ることにより、これまでなかなか顕在化していなかったユーザープロフィールを重層的に捉えることが可能となります。
ゲームエイジ総研
『Monthlyゲーム・トレンド・レイティング』 発行人 光井 誠一
調査スキームについて
本ページ掲載のデータは、約2万サンプルを対象とした大規模インターネット調査の調査結果を元に、社会調査（訪問調査/毎月実施/1,200サンプル）をベースに構築したウェイトバック値（補正係数）により拡大集計したものです。この手法により、ネットバイアスを排除したユーザープロフィールの実像を推計することが可能となっています。なお、調査手法その他詳細につきましては、ゲームエイジ総研のHPにてご確認ください。
