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About the role
- プレイヤーのフロー・エンゲージメント・継続率を強化するメカニクスおよび進行システムの設計・バランス調整
- リリース後の継続的なチューニング
→プレイヤーデータ、勝率分析、継続率を分析し、ゲームプレイ曲線およびゲーム内経済バランスを最適化 - プレイヤーセグメントごとの難易度曲線、報酬設計、Expected Value（期待値）モデルの定義とライブデータに基づく改善
- 運営チームと連携し、健全なソース／シンク設計を維持しながら持続可能なゲーム内経済を構築
- データアナリストと密接に連携し、クリア率、リトライ率、ブースター使用率、課金相関などを分析
- 難易度（例：Normal／Hard／Boss／Event）の構築および維持
- 運用チューニングサイクルのリード
→仮説設計、パラメータ調整の実施、結果測定と改善 - UX／Art／Engineeringと協働し、パズルの目標伝達・プレイヤーフィードバック設計を最適化
- パラメータ、報酬、難易度設定に関するA/Bテストの設計・実施
- チューニングフレームワーク、経済設計のドキュメント化とナレッジ共有
- ゲームデザイン、レベルデザイン、プレイヤー心理学、データサイエンスの領域に強い関心を持つ方
- 難易度設計、フロー設計、経済システムが継続率およびマネタイズに与える影響を理解している方
- 定量データ（勝敗率、ARPDAU、Expected Value、Retention差分など）を分析し、設計アクションへ落とし込める能力
- カジュアル系ジャンルにおけるレベル制作のキャパシティプランニング経験（自動化・AIツール活用を含む）
- ライブKPIやユーザーフィードバックを基に迅速に改善を回せる方
- アジャイル環境で成果を出せる方
- 設計意図とロジックを他職種へ明確に伝えられるコミュニケーション能力
- ハイブリッドカジュアルジャンルでの設計経験
- A/Bテストフレームワークおよびライブバランシングツールの理解
- 経済シミュレーション、リテンションモデリング、マネタイズ設計のバックグラウンド
- ソース／シンク設計、報酬ペーシング設計の実務経験
- 期待値モデリング、難易度曲線設計、勝率ベースバランシングの経験
- データドリブンでありながら、プレイヤー体験の本質を見失わない方
- 仮説検証を高速で回し、数字で語れるデザイナー
- 経済設計とゲーム体験のバランスを俯瞰できるシステム思考の持ち主
- Data Science／Product／LiveOpsと対等に議論できる論理性を持つ方
- 変化を楽しみ、新しい最適解を探し続けられる方
- Design and balance gameplay mechanics and progression systems that reinforce player flow, engagement, and retention
- Lead continuous post-launch tuning efforts
└ Analyze player data, win rates, and retention metrics to optimize gameplay curves and in-game economy balance - Define and refine difficulty curves, reward structures, and Expected Value models across player segments
- Collaborate with Live Operations to maintain healthy source/sink systems and ensure sustainable in-game economic flow
- Work closely with data analysts to evaluate completion rates, retry rates, booster usage, and monetization correlations
- Build and maintain structured difficulty tiers (e.g., Normal / Hard / Boss / Event)
- Lead live tuning cycles, including hypothesis design, parameter adjustments, and performance measurement
- Partner with UX, Art, and Engineering to ensure puzzles clearly communicate goals and deliver strong feedback loops
- Design and run A/B tests on gameplay parameters, rewards, and difficulty configurations
- Document tuning frameworks, economic structures, and balancing methodologies to ensure cross-team alignment
- Strong interest in game design, level design, player psychology, and data science
- Clear understanding of how difficulty design, gameplay flow, and economic systems influence retention and monetization
- Ability to analyze quantitative metrics (e.g., win/loss rates, ARPDAU, Expected Value, retention deltas) and translate insights into actionable design decisions
- Experience with capacity planning for level production in casual genres, including the use of automation and AI tools
- Comfortable iterating quickly based on live KPIs and player feedback
- Ability to thrive in Agile development environments
- Strong communication skills, with the ability to clearly articulate design intent and logic across disciplines
- Experience designing within hybrid-casual genres
- Familiarity with A/B testing frameworks and live balancing tools
- Background in economy simulation, retention modeling, or monetization design
- Hands-on experience with source/sink modeling and reward pacing systems
- Experience with expected value modeling, difficulty curve design, and win-rate-based balancing
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