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レベル判定(継続率)×出題自動調整(正答率)を見ながら、継続率がもっとも高いものをベンチマークに最適化していくような取り組みをしている。実際に見ている指標としては下記のようなもの。継続率(週、月)学習KPI(学習量、学習成果)イベントKPI(一週間単位で、上位100位以内を目指したユーザ数、ポイントへの到達数など)マネタイズKPI(課金率やアイテム率(どの部分で課金されているか))日次、週次、月次で事細かに見ており、デイリーでもPDCAをまわしている。毎日目標も立てている。基本的には週次でプランニングしている。数字を見ながら改善し、翌週にはそれをチェックして、ということ。3ヶ月レンジでは、よりハイレベルばプランも策定している。これは思いによる話だが、ユーザにどんな体験をしてもらいたいのか、という観点から、それを具体化していくプランを考えている。実現したいユーザ体験を考える、すぐ学び、すぐ行動するという考えでやっている。テクノロジーによって、学習者のフィードバックがすぐに得られるということがすごい。レベルの調整を常におこなっている点は、テクノロジーの進化によってでできること。3.2万人で、380万問/日が解答される。40%が毎日プレイしており、99%が非課金で利用。14日Playした方はアルクのランクが4RankUp。TOEIC140点アップ(595→735)の例もある。※えいぽんたんだけをひたすら6ヶ月やってもらった結果。これまでは、競争(ワルぽん)をやってきたが、先月、協力を軸にしたイベント(ねこさまのお腹をいっぱいにしよう!というもの)をリリースした。これは、チームで協力するものでイベントでランキングなし。個人の努力がチームへの貢献につながることを意識したもので、競争がなくても持続するのか?という検証を行ったものだ。結果として、このイベントで学習量は1.3倍にあがった。プレイ時間も35分→39分に上昇した。この結果から、協力要素でも伸ばせることがわかった。周りの方のためにも頑張ろうという意識や、競争に興味のないようなユーザ層にもささったのだろう。競争と協力の組合せが大事だろうと考えている。するイベントも、「誰かがいるから頑張ろう」ということが重要なので、アクティブのユーザ同士をいかに結びつけるかということを意識しながらやっている。朝7時と朝8時でやっている人は、7時の人の方が英語力があるような結果もでていて、そんな気づきを今後のイベントにもいかしていきたいと考えている。教育アプリはヒットしても有料で数万人の方がやっているということではなく、無料で多くの方にということをチャレンジしている。飯は食わないといけないがチャレンジしている。学びを続ける、学びを求めるより多くの人に、その実現の確度をたかめることをしたい。そのためにデータをうまく活用して、学びを楽しく、自由にできるような未来を目指している。学習におけるゲームの要素は、競争を上手く用いるものが非常に多いと感じますが、今回のえいぽんたん!の事例で話がされていた、協力という要素でも学習を促進出来ているということが発見でした。文中にもリンクを貼りましたが、えいぽんたん!は累計ダウンロード100万を突破しており、さらにユーザーの学習データが積みあがっていっています。今後、ドリコムがそのデータを生かしてどのようにプロダクト開発を行っていくのか、注目が集まります。いいねしよう!最新記事をお届けします。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。活用した大規模な動画授業のネット配信をスタートデザイン思考と、オンライン教育プロダクト開発ーワシントンDC発の教育ベンチャー「Ever-Fi」RECOMMENDこちらの記事も人気です。Career」を運営する、株式会社ファンオブライフ代表取締役。EdTechのムーブメントを、情報と人材の面から支援している。DMMアカデミー』を設立。