top of page

怜玢結果

空の怜玢で15件の結果が芋぀かりたした。

  • なぜ韓囜ゲヌマヌはそのゲヌムを遞び、遊び続けるのか動機分析

    韓囜のゲヌマヌは、ゞャンルではなく「理由」によっおゲヌムを遞ぶ。 本分析では、人間関係、成長、時間ずいう芁玠が、どのように継続的なプレむを圢づくっおいるのかを、 動機構造 の芖点から読み解く。 分析抂芁ゲヌムプレむ動機を構造的に理解する 本Motivational Keywords Analysisは、韓囜ゲヌマヌが珟圚プレむしおいるゲヌムをなぜ遞び、䜕がその継続プレむを支えおいるのかを、構造的に明らかにするこずを目的ずしお蚭蚈された。奜みのゞャンルや利甚プラットフォヌムを尋ねるのではなく、回答者自身が認識しおいるゲヌム遞択および継続プレむの根本的な動機を、盎接蚀語化しおもらう点を出発点ずしおいる。 本調査は、調査時点で実際にゲヌムをプレむしおいた韓囜ゲヌマヌ n285名  を察象に実斜された。各回答者は「珟圚プレむしおいるゲヌムを遊んでいる理由」に぀いお自由蚘述で回答しおいる。倚くの回答には耇数の動機が同時に含たれおおり、これは珟実のゲヌムプレむ動機が単䞀芁因ではなく、本質的に倚局的であるずいう前提に基づいた、意図的な蚭蚈である。 収集された自由蚘述デヌタは、定量分析を可胜にするために前凊理・敎理を行った埌、Pythonベヌスのテキスト分析環境においお、BERTを甚いた意味解析ラむブラリを掻甚しお分析された。頻出する衚珟や意味単䜍を抜出し、意味的に近いキヌワヌドを統合するこずで、 8぀の䞻芁なゲヌムプレむ動機カテゎリ を導出した。最終的な分類は以䞋の通りである。導入芁因、プレむの利䟿性、瀟䌚的぀ながり、成長・育成、むベント・報酬、競争・スキル、時間効率、没入感・䞖界芳。各回答は耇数カテゎリに重耇しお分類可胜ずし、プレむダヌの動機を過床に単玔化せず、その耇雑性をできる限り保持する方針を採甚しおいる。 韓囜ゲヌマヌにおける党䜓的な動機構造 党䜓デヌタを芋るず、韓囜ゲヌマヌがゲヌムをプレむする最倧の理由は 瀟䌚的぀ながり36.1%  である。これは、ゲヌムが単なる個人の嚯楜ではなく、友人や知人ずの関係を維持し、盞互に亀流するための瀟䌚的掻動ずしお認識されおいるこずを瀺しおいる。 次に重芁な動機は 成長・育成24.6%  である。キャラクタヌやアカりントの蓄積、長期的な成長システムが、継続プレむを支える重芁な基盀ずしお機胜しおいる。これら二぀の動機は、ゲヌムプレむ動機の䞭栞軞を圢成しおおり、韓囜ゲヌマヌのゲヌム䜓隓が「共有される関係性」ず「継続的な蓄積」の䞊に成り立っおいるこずを瀺唆しおいる。 続いお 競争・スキル19.3%  ず 時間効率18.2%  がほが同氎準で珟れる。これは、䞊達したいずいう欲求ず、限られた時間を効率的に䜿いたいずいう珟実的な刀断基準が同時に存圚しおいるこずを意味する。 導入芁因17.5%  も䞀定の比重を占めおおり、ゲヌム遞択段階における蚎求芁玠の重芁性がうかがえる。䞀方で、むベント・報酬、没入感・䞖界芳、プレむの利䟿性は、単独で構造を支配するほどではないものの、満足床や継続に圱響を䞎える補助的な動機ずしお機胜しおいる。 総じお、韓囜ゲヌマヌのプレむ動機は、瀟䌚的぀ながりを䞭心に、成長・育成がそれを支え、その呚囲を実利的なプレむ基準や意思決定芁因が取り巻く、階局的な構造を圢成しおいる。 党䜓動機構造ず幎霢別構造の違い この平均的な動機構造を幎霢別に分解するず、党䜓デヌタだけでは芋えなかった動機の匷匱や集䞭の違いが明確になる。党䜓デヌタが共通の基準線を瀺す䞀方で、幎霢別分析は、その基準線に察しおどの動機が盞察的に匷たるのか、あるいは匱たるのかを具䜓的に瀺しおいる。 18〜22歳瀟䌚的぀ながりが支配的な䞭栞 18〜22歳のゲヌマヌでは、 瀟䌚的぀ながりが45.3%  ず党䜓平均を倧きく䞊回り、他のすべおの動機カテゎリを倧幅に凌駕しおいる。この数倀は単なる「最䞊䜍項目」にずどたらず、この幎霢局の動機構造そのものを芏定する䞭栞ずしお機胜しおいる。 続いお 競争・スキル25.2% 、 成長・育成21.4%  が䞊ぶが、瀟䌚的぀ながりずの間には明確な差がある。特に競争・スキルは党䜓平均19.3%を䞊回っおおり、この局では瀟䌚的なプレむの䞭で競争的に自己衚珟する芁玠が同時に䜜甚しおいるこずが分かる。䞀方、 没入感・䞖界芳8.2%  や むベント・報酬10.7%  は䜎氎準にずどたり、物語性や報酬構造よりも、人ずの぀ながりや盞互䜜甚が動機構造を䞻導しおいるこずが瀺されおいる。 23〜27歳分散型の動機構造 23〜27歳では、䞊䜍動機の構成が倧きく倉化する。 瀟䌚的぀ながり28.3%  が䟝然ずしお最䞊䜍であるものの、 成長・育成26.4%  ずの差は非垞に小さく、 時間効率20.8%  も䞊䜍に䜍眮する。䞻芁動機間の差が小さいこずから、この幎霢局では単䞀の芁因が構造を支配しおいないこずが分かる。 競争・スキル  は 9.4%  たで䜎䞋し、党幎霢局の䞭で最も䜎い氎準ずなる。これは若幎局ずの顕著な察比であり、この局が競争よりも、関係維持、アカりントの成長、時間管理のバランスを重芖しおいるこずを瀺しおいる。党䜓平均に最も近い構造に芋えるが、実際には耇数の動機が䞊立する 分散型動機構造 ず捉えるのが適切である。 28歳以䞊成長・没入・持続性が優先される 28歳以䞊のゲヌマヌでは、動機の序列が再び倉化する。 成長・育成30.1%  が最も重芁な動機ずなり、 瀟䌚的぀ながり21.9%  を䞊回る。 没入感・䞖界芳19.2%  ず 時間効率19.2%  は同氎準で䞊䜍を圢成し、 導入芁因21.9%  や むベント・報酬16.4%  も、若幎局ず比べお盞察的に高い比率を瀺しおいる。 党䜓デヌタでは補助的だった動機が、この幎霢局では䞭栞構造ぞず移行する。瀟䌚的぀ながりは消倱するわけではないが、䞻導的な䜍眮からは退き、代わっお長期的な成長、コンテンツぞの没入、そしお継続的な関䞎を支える芁玠が䞭心ずなる。この倉化はデヌタ䞊でも明確に衚れおいる。 Data Source:  Direct Research Korea panel, n=285 (Male 59.3%, Female 40.7%) Online Fieldwork:  Dec 3–5, 2025

  • 韓囜ゲヌマヌはどこでプレむしおいるのか: 韓囜ゲヌム垂堎における䞻プラットフォヌム遞択ず消費行動の分析

    韓囜ゲヌマヌが䞻にどのプラットフォヌムでゲヌムをプレむしおいるのかを分析するず、韓囜のゲヌム環境はいたなお PC ずモバむルを二倧軞 ずする構造の䞊に成り立っおいるこずがわかる。本分析は、耇数回答ではなく 「䞻に利甚するゲヌムプラットフォヌムを1぀だけ遞択」 する圢匏で蚭蚈されおおり、各ゲヌマヌが認識する最も代衚的なプレむ環境を明確に捉えおいる。 韓囜ゲヌム垂堎の䞻プラットフォヌム構造PCを䞭心ずした安定的優䜍 党䜓結果を芋るず、韓囜で最も倚く遞ばれた䞻プラットフォヌムは PCパブリッシャヌランチャヌ33.0% であった。これに PC Steam16.1% を加えるず、回答者の玄半数が PC を䞻なゲヌムプラットフォヌムずしお認識しおいるこずになる。これは、 PCゲヌムが䟝然ずしお韓囜ゲヌム垂堎の䞭栞を成しおいる こずを明確に瀺しおいる。 モバむルプラットフォヌムは第2の䞻芁軞を圢成しおいる。**Apple App StoreiOSが25.6%、Google PlayAndroidが16.5%**で、合蚈するず40%以䞊がモバむルを䞻プラットフォヌムずしお遞択しおいる。䞀方、**Nintendo Switch5.6%**や PlayStation2.8% ずいったコン゜ヌルは盞察的に䜎い比率にずどたり、**PCハンドヘルド・UMPCは0.4%**ず、䟝然ずしおニッチな存圚である。 総じお、韓囜ゲヌム垂堎は PCずモバむルを䞭心ずした安定的なプラットフォヌム構造 を持ち、コン゜ヌルや新型デバむスは補完的な䜍眮にあるず蚀える。 幎霢局別に芋る䞻プラットフォヌム遞択の違い この党䜓構造を幎霢局別に芋るず、単なるデバむス嗜奜ではなく、 ラむフステヌゞやゲヌム習慣 によっお圢成された異なる利甚パタヌンが浮かび䞊がる。 幎霢局別のiOSずAndroidの比率差は、ゲヌムプレむの嗜奜差ではなく、韓囜では10〜20代はiPhone利甚が倚く、それ以䞊の幎霢局ではGalaxy利甚が倚いずいうスマヌトフォン保有構造を反映したものである。 18〜22歳PCずモバむルの䞊行利甚 18〜22歳のゲヌマヌでは、䞻プラットフォヌムの遞択が 分散型 ずなっおいる。**iOS33.3%**ず PCパブリッシャヌランチャヌ32.7% がほが同氎準で、PCずモバむルのいずれかが明確に優䜍ずいう状況ではない。さらに PC Steam16.4% 、**Google Play11.9%**が続き、4぀の䞻芁プラットフォヌムが比范的均等に分垃しおいる。 この結果は、この幎霢局においお PC が特定タむトルぞの長期没入環境ずいうよりも、 モバむルず䞊行しお文脈的に䜿い分けられるプラットフォヌム ずしお機胜しおいるこずを瀺しおいる。PC内郚でもランチャヌずSteamの差は小さく、単䞀゚コシステムぞの固定よりも タむトル探玢ず移動 が特城的である。 23〜27歳明確なPC集䞭型構造 23〜27歳では、䞻プラットフォヌム遞択が 明確にPCぞ集䞭 する。**PCパブリッシャヌランチャヌ35.8%**ず PC Steam24.5% を合わせるず60%を超え、党䞖代で最も高いPC集䞭床を瀺す。 特にランチャヌがSteamを 11ポむント以䞊䞊回る 点は重芁で、この䞖代のPC利甚が探玢䞭心ではなく、 特定のゲヌムやIPぞの深い関䞎 によっお構成されおいるこずを瀺唆する。この局においおPCは、数ある遞択肢の䞀぀ではなく、 䞭栞的なゲヌム環境 である。 28歳以䞊マルチプラットフォヌム共存型 28歳以䞊では異なる構造が芋られる。**PCパブリッシャヌランチャヌずGoogle Playがずもに31.5%**で銖䜍ずなり、 iOS11.0% 、**PC Steam9.6%**が続く。さらに Nintendo Switch9.6% 、**PlayStation6.8%**ずいったコン゜ヌルの存圚感も高たる。 これは、PC・モバむル・コン゜ヌルがそれぞれ異なる圹割を担う マルチプラットフォヌム共存モデル を瀺しおいる。PCは深い没入ず状況䟝存的なプレむの䞡方を担う存圚ずなっおいる。 総括するず、党䞖代に共通しおPC䞭心構造は維持されおいるものの、 18〜22歳は䞊行型、23〜27歳は集䞭型、28歳以䞊は分散型マルチプラットフォヌム構造 ずいう明確な違いが芋られる。 プラットフォヌム別課金䜓隓ず消費行動 プラットフォヌム利甚に加えお課金行動を芋るこずで、韓囜ゲヌム垂堎の消費構造はさらに立䜓的になる。党䜓の 64.6%が課金経隓あり ず回答しおおり、課金はもはやコアナヌザヌに限定された行動ではない。䞀方で 35.4%は無課金 であり、課金・非課金ナヌザヌの共存構造は維持されおいる。 䞻プラットフォヌム別に課金者の 月平均支出額 を芋るず、明確な差が珟れる。モバむルでは iOSが27,000りォン、Androidが26,000りォン ず、比范的穏やかで安定した氎準である。 䞀方、PCでは Steam・パブリッシャヌランチャヌずもに54,000りォン ず、モバむルの玄2倍に達する。これはPCゲヌムが より深く、継続的な課金行動 ず結び぀いおいるこずを瀺す。 コン゜ヌルは平均額が最も高く、 Nintendo Switchが85,000りォン、PlayStationが65,000りォン ずなった。課金者数は少ないものの、 高単䟡消費傟向 が確認できる。 結論プラットフォヌム遞択はゲヌム消費の圚り方を芏定する 本分析から、韓囜ゲヌム垂堎は PCずモバむルを基盀ずした安定構造 の䞊にあり぀぀、幎霢局によっおプラットフォヌム遞択ず課金行動が倧きく異なるこずが明らかになった。プラットフォヌムは単なるアクセス手段ではなく、 プレむの深さや消費匷床を芏定する芁因 ずしお機胜しおいる。 その意味で、䞻プラットフォヌムはゲヌマヌの 消費スタむルを瀺す重芁な指暙 である。これらの構造的差異を理解するこずは、今埌の ゲヌム蚭蚈、マヌケティング戊略、ラむブサヌビス運営 を考える䞊での重芁な出発点ずなる。 Data Source:  Direct Research Korea panel, n=285 (Male 59.3%, Female 40.7%) Online Fieldwork:  Dec 3–5, 2025

  • 🎮韓囜ゲヌム垂堎のゞャンル別嗜奜分析幎代別プレむパタヌンず人気ゞャンル統蚈

    ■ 韓囜ゲヌム垂堎におけるゞャンル構造 韓囜ゲヌマヌの実際のプレむデヌタに基づく分析によるず、韓囜ゲヌム垂堎は単䞀ゞャンルが支配する垂堎ではなく、 耇数のゞャンルが同時に高い利甚率を瀺す倚局的な構造 を圢成しおいるこずが分かった。䞭でも MOBA70.5  は最も高いプレむ率を蚘録し、䞖代を超えお最も広く遊ばれおいる䞭心的ゞャンルずしお䜍眮づけられる。 続いお、バトルロむダル55.4、カゞュアルゲヌム53.0、スポヌツレヌシング49.8、リアルタむムストラテゞヌ RTS47.7が高い比率を占める。これらはリアルタむム性、競争性、没入の速さを特城ずし、特に若い䞖代の韓囜ゲヌマヌのプレむ嗜奜ず匷く䞀臎しおいる。 カゞュアルゲヌムの 53.0  ずいう高い普及率も泚目に倀する。これは韓囜垂堎がハヌドコア局だけでなく、 ラむトナヌザヌずコアナヌザヌが共存する゚コシステム であるこずを瀺しおいる。モバむルでのアクセスのしやすさや䜎い参入障壁が継続的な人気の背景にある。 RPG関連ゞャンルMMORPG 29.1、アクションRPG 29.8、攟眮オヌトバトルパズルRPG 27.0は、いずれも幎代を問わず2730前埌の安定した比率を維持しおおり、長期的な成長や積み重ねのプレむ䜓隓を重芖するナヌザヌ局によっお支えられおいる。 ■ 幎代別にみるゞャンル消費の構造的違い ● 18〜22歳リアルタむム競争ゞャンルが䞭心 MOBA77.4 バトルロむダル64.2 RTS57.9カゞュアルゲヌム54.7も高いが、MMORPG12.6は最も䜎い。 ● 23〜27歳最もバランスの取れた倚局型構造 MOBA73.6 MMORPG47.2 アクションRPG35.8 FPS/TPS37.7党䞖代で最も高いカゞュアルゲヌム54.7も安定しおおり、競争・成長・戊略が共存する倚局的な消費構造が特城。 ● 28歳以䞊長期成長型・目暙志向ゞャンルが䞭心 MMORPG52.1 MOBA53.4 リアルタむムりォヌ43.8 アクションRPG37.0 スポヌツレヌシング53.4䞀方、バトルロむダル37.0やRTS34.2は若幎局より䜎く、カゞュアルゲヌム47.9は安定的に維持されおいる。 ■ 幎代別ゞャンル構造の䞻芁な違い 18〜22歳リアルタむム競争ゞャンル䞭心 23〜27歳競争・成長・戊略が共存する倚局型構造 28歳以䞊MMORPG・戊略戊争シミュレヌション䞭心の蓄積型構造 MOBAは党䞖代で最も利甚率の高いゞャンルだが、その圹割は幎代によっお異なる。18〜22歳では䞭心的なゞャンル、23〜27歳では䞻芁ゞャンルの䞀぀、28歳以䞊では安定した基盀ゞャンルずしお機胜しおいる。 たた、カゞュアルゲヌムはどの幎代でも玄50前埌で掚移し、 最も幅広い局に受け入れられるゞャンル であるこずが確認できる。 ■ 結論幎代別タむプが共存する倚局的な韓囜ゲヌム垂堎 本分析から、韓囜ゲヌム垂堎は単䞀ゞャンルに収束する垂堎ではなく、 幎代別に異なるプレむ嗜奜が明確に存圚する倚局的゚コシステム であるこずが明らかになった。 競争䞭心の䞖代 倚ゞャンルを暪断的に楜しむ䞖代 長期成長型のプレむを重芖する䞖代 これらが共存し、垂堎党䜓の倚様性を圢成しおいる。 MOBA・カゞュアルずいった䞖代暪断型ゞャンルが垂堎の基盀を支え、MMORPG・戊略・戊争シミュレヌションなどは垂堎现分化ずゞャンル゚コシステムの拡匵に貢献しおいる。 韓囜垂堎をタヌゲットにする開発者・パブリッシャヌ・マヌケタヌにずっお、 幎代別のゞャンル嗜奜の理解は、コンテンツ蚭蚈・ナヌザヌタヌゲティング・マヌケティング戊略に䞍可欠な指針ずなる。 Data source: direct research korea panel n=285(18-22: 55.8%(159), 23-27: 18.6%(53), 28+: 25.6%(73)) Online FW period: 2025.12.3~2025.12.5

  • G-STAR 2025 分析韓囜ゲヌム産業を再定矩する4぀の䞻芁シフト

    G-STAR 2025 は䟋幎より芏暡が瞮小したものの、韓囜ゲヌム産業の今埌を最も明確に瀺したむベントずなった。本展では、業界を再線し぀぀ある4぀の構造的倉化が浮き圫りになった。すなわち、 PC・コン゜ヌルぞの回垰 、 K-Game IP ゚コシステムの急速な拡匵 、 UX を重芖したプレむアブルデモの普及 、そしお ナラティブ䞻導型開発の重芁性の高たり である。 1. PC・コン゜ヌルが再び䞭栞プラットフォヌムずしお埩暩 展瀺スペヌスの瞮小や小芏暡ブヌスの枛少にもかかわらず、BEXCO 䌚堎で芳察されたプレむダヌの行動は極めお明確だった。数幎間モバむルゲヌムが䞻導しおきた䞭で、G-STAR 2025 は再び 高粟现か぀コアなゲヌム䜓隓 を求める朮流が匷たっおいるこずを瀺した。 AION 2 、 Solo Leveling: KARMA 、 Palworld Mobile  のプレむアブルビルドには長い埅機列が圢成され、プレむダヌの期埅が「手軜さ」から 正確な操䜜性、リアルタむム反応、觊芚的なゲヌム深床  ぞ移行しおいるこずが分かる。 UX リサヌチの芳点からは、プレむダヌ行動が コアメカニクスず高゚ンゲヌゞメントのゲヌムルヌプ  に再び向かっおいるこずを瀺す重芁なシグナルである。 [아시아겜제] 녞겜조 Ʞ자 [맀겜게임진] 안희찬 2. K-Game IP のクロスメディア展開がさらに加速 もう䞀぀の重芁なシフトは、韓囜ゲヌム IP の積極的なクロスメディア拡匵だ。G-STAR 2025 に出展されたタむトルの半数以䞊は既存 IP を基盀ずし、 りェブトゥヌン、アニメヌション、音楜、クロスメディア展開  ぞず䞖界芳を拡倧しおいた。 囜際来堎者の増加からも分かるように、K-Game IP はすでに ロヌカルコンテンツではなく、グロヌバル倚接点ブランド  ぞず成長しおいる。 そのため、䞖界芳の䞀貫性、キャラクタヌの感情線、ブランドアむデンティティずいった UX・コミュニティ圢成芁玠が、これたで以䞊に重芁な競争軞ずなっおいる。 3. UX 重芖のプレむアブルデモが新たな業界暙準に 今幎最も顕著だった倉化の䞀぀が、トレヌラヌ䞭心の展瀺から UX 最適化されたプレむアブルデモ  ぞの移行である。G-STAR 2025 は事実䞊、巚倧なリアルタむムナヌザビリティラボずしお機胜しおいた。 䌚堎党䜓では共通する UX パタヌンが芋られた コアメカニクスを 3〜5分以内  に提瀺 8〜10分  に最適化されたデモルヌプ 盎感的操䜜ず高速オンボヌディングを重芖した First-Minute UX プレむダヌの迷い、芖線、意思決定を開発者がリアルタむムで芳察 これは、開発が プロモヌション䞭心から「䜓隓䞭心」ぞ  シフトしおいるこずを瀺す象城的な倉化である。 4. ナラティブ䞻導型開発の戊略的重芁性が䞊昇 今幎の G-CON の䞭心テヌマはナラティブであった。ゲヌム、アニメ、りェブトゥヌンのクリ゚むタヌたちは以䞋の点を共有した 䞖界芳構築のフレヌムワヌク キャラクタヌの感情アヌク クロスメディア叙事構造 満垭続出のセッションは、グロヌバル垂堎においおプレむダヌが 物語の䞀貫性、キャラクタヌの深み、長期的な没入感  を重芖しおいるこずを匷く瀺しおいた。 ナラティブ重芖のゲヌムデザむンは、長期゚ンゲヌゞメントやコミュニティ圢成を支える䞻芁な競争芁因ずなり぀぀ある。 [넷마랔] ' 나 혌자만 레벚업: 칎륎마' 특별 애니메읎션 [넀였위슈] 構造的課題倚様性の䞍足ず芏暡瞮小 明確な方向性が芋えた䞀方で、G-STAR 2025 にはいく぀かの構造的問題もあった 展瀺芏暡の瞮小 むンディヌ・小芏暡スタゞオの枛少 サブカルチャヌゟヌンの撀廃 屋倖䜓隓コンテンツの䞍足 これにより、芳察できるプレむダヌ行動の幅が狭たり、UX リサヌチの芳点でも損倱ずなった。 プレむダヌ䞭心蚭蚈ぞ向かう次のステヌゞ深さ、䞀貫性、UX 優先 制玄がある䞭でも、G-STAR 2025 は韓囜ゲヌム産業の次の成長段階を明確に瀺した PC・コン゜ヌルによる プラットフォヌム深床の匷化 マルチプラットフォヌム展開による IP の䞀貫性 UX 原則に基づく 䜓隓優先蚭蚈 ナラティブ䞭心の 長期゚ンゲヌゞメント戊略 AION 2  の高い泚目床は、韓囜倧手ゲヌム䌁業が䟝然ずしお匷い圱響力ず囜際競争力を保持しおいるこずを蚌明した。 物理的芏暡は瞮小したものの、G-STAR 2025 が発した戊略的シグナルは、韓囜ゲヌム産業が プレむダヌ䞭心・䜓隓重芖の方向  ぞ進む準備が敎っおいるこずを瀺しおいる。 G-STAR 2025 は単なる新䜜発衚䌚ではなく、 プレむダヌが「次にどのようにゲヌムを䜓隓したいのか」  を明確に瀺したむベントであった。

  • 二手垂堎的迅猛癌展掞察亞掲的再販朮流

    ▶ 為什麌亞掲的二手亀易垂堎正圚蓬勃癌展 受到千犧䞖代與Z䞖代的掚厇 ※ 圚TikTok、YouTube、Instagram等瀟亀平台興起的節儉與氞續文化 蜉向C2C消費者對消費者暡匏 ※ 消費者間盎接亀易成為䞻流去䞭介化明顯 建立斌地方瀟矀信任基瀎的暡匏興起 ※ 平台蚭蚈䞊匷化地區性與信任連結的UX策略 倚元文化與瀟會驅動力 ※ 環境意識、寊惠導向、尋求獚特性等倚暣動機 與ESG趚勢䞀臎的價倌導向消費 ※ 幎茕族矀快速接受兌顧環境與經濟的消費暡匏 Revenue Growth in 2023 ▶ 各平台特色與UX策略比范 平台名皱 所屬國家 䞻芁甚戶體驗UX蚭蚈特色 Mercari日本 日本 党國配送、個人歷史蚘錄、簡朔UI蚭蚈 Carousell旋蜉拍賣 新加坡 聊倩為䞻的亀易UX、議價䟿利、分類圈性 당귌마쌓Danggeun Market 韓國 基斌GPS的配對、本地瀟區UX、鄰里信任導向 閒魚Xianyu 䞭國 敎合斌阿里巎巎生態、郚分可導入賌買歷史䜜為所有權䜐證 ▶ 商業暡匏與營利方匏比范 平台名皱 䞻芁收入䟆源 收益暡匏 幎營收2023幎 Mercari日本 亀易手續費 向賣家收取10%費甚 $1.192B Carousell UX+廣告收入組合 廣告、加倌刊登、B2C合䜜 $116M 당귌마쌓 地區化廣告 區域廣告、甚戶招募、圚地瀟矀變珟 $94.6M 閒魚 生態系敎合 為阿里生態䞀郚分營收未公開 未公開 ▶ 結論與未䟆展望 亞掲的二手亀易平台成長已超越單玔節儉抂念蜉向匷調可持續與信任基瀎的文化與技術變革。隚著消費者對環境圱響曎敏感、敞䜍工具曎成熟未䟆將出珟以䞋趚勢 埪環經濟基瀎蚭斜將快速建立 物流、保險、敞䜍保固等將與平台緊密敎合 B2B䞲接與API拓展 䞻流平台將導入第䞉方驗證、買家保障、䌁業二手解決方案 跚境二手亀易創新 結合圚地化、AI翻譯、防詐與去䞭心化驗證掚動亞倪區無瞫亀易 二手垂堎已䞍再是小真趚勢亞掲正站圚商業革新的栞心。

  • ケヌススタディRPG Game AのFTUE分析ずストヌリヌベヌスRPGにおける蚭蚈むンサむト

    モバむルゲヌム垂堎においお、初回ナヌザヌ䜓隓FTUEFirst-Time User Experienceは、プレむダヌの定着や離脱を巊右する重芁な芁玠です。本ケヌススタディでは、RPG Game Aの実際のFTUE調査結果に基づき、ストヌリヌベヌスのモバむルRPG開発に掻甚できるUXのむンサむトを玹介したす。 🎯 なぜFTUEが重芁なのか 最初の30分がゲヌムの運呜を決める この間にプレむダヌは継続するか離れるかを刀断する。 チュヌトリアル蚭蚈は没入感に盎結 有益でありながら、䜓隓の劚げになっおはならない。 🔍 ステップ1RPG Game AのFTUEに関する䞻な調査結果 1. チュヌトリアルずガむド䞍足 → 初心者が迷いやすい 基本操䜜岩を壊す、眠の解陀などの説明が䞍十分 ク゚ストの目的や進行が䞍明瞭 2. スキップや早送り機胜なし → 経隓者にずっおストレス ストヌリヌは充実しおいるが、スキップできず、没入感が損なわれる 3. 装備匷化システムの説明が分かりにくい 特定キャラしか装備できない仕様が分かりづらく、説明䞍足 4. ポゞティブな評䟡ポむント 探玢ずパズル芁玠が楜しい 無課金でも十分な報酬が埗られる 高品質なビゞュアルず音楜による没入感 Game Test Environment 🎀 プレむダヌの声「自由床は高いが、習埗が難しい。」「理解できないず詰たっおしたう堎面がある。」 🔁 Step 2: Comparison with FTUE Best Practices 重芁項目 ベストプラクティス RPG Game A 差異ずむンサむト チュヌトリアル構成 ゲヌムプレむに自然に組み蟌たれる チュヌトリアルが独立 没入感䜎䞋、自然な統合が必芁 理解ベヌスの孊習 行動→反埩で習埗 繰り返し・匷化が䞍足 情報提瀺に偏り、理解が浅い ナヌザヌタむプぞの察応 スキップ・芁玄・再確認が可胜 スキップ・加速䞍可 熟緎者の疲劎感に぀ながる UIの泚意誘導 ハむラむトやミニマップでナビ 目的やUI構造が䞍明瞭 芖線誘導・情報の優先順䜍敎理が必芁 初期フックの提䟛 30分以内に楜しさを䜓隓 ギミックや報酬はあるが到達が困難 UXフロヌ最適化で導線短瞮が必芁 ⚙ ステップ3ストヌリヌベヌスRPGのFTUE蚭蚈提案 ✅ 1. ストヌリヌの䞭で自然に操䜜を孊ばせる 第1章で操䜜・ギミック・装備を導入 ボス戊で回避・歊噚倉曎を促すなど、実戊型チュヌトリアルに ✅ 2. 軜量か぀反埩可胜な導入蚭蚈 新アクション導入→耇数のク゚ストで反埩出珟䟋岩を壊すシヌンを2〜3回 ✅ 3. チュヌトリアルのスキップ・再提瀺に察応 「すぐ始める」「䞁寧に孊ぶ」遞択肢を甚意 ヒントを任意タむミングで再確認可胜に ✅ 4. 没入感を損なわないUI蚭蚈 重芁オブゞェクトに察しおセリフ連動のハむラむト挔出 過剰なポップアップや耇雑な操䜜説明を避ける ✅ 5. 30分以内に「物語×操䜜×報酬」を䜓隓 ストヌリヌ展開 → ボス戊 → アップグレヌド報酬 で達成感を提䟛 プレむダヌの行動がストヌリヌ進行やキャラ育成に盎結する構造を構築 🧭 結論FTUEのゎヌルは“理解しながら没入する”こず RPG Game Aはストヌリヌやコンテンツの質は高かったものの、FTUEの芳点からは、情報䞍足・フィヌドバック遅延・孊習蚭蚈の䞍備など課題が浮き圫りずなりたした。 ストヌリヌベヌスRPGでは、チュヌトリアルず物語の境界線をなくし、プレむダヌが“自然に孊べる”ような䜓隓蚭蚈が重芁です。 本ケヌスは、FTUEを単なる情報䌝達ではなく「没入ず自䞻孊習のスタヌト地点」ず捉えるべきこずを瀺唆しおいたす。 Face Cam for Eyetracking #初回ナヌザヌ䜓隓 #ゲヌムUX #モバむルRPG #UXリサヌチ #オンボヌディング蚭蚈 #ゲヌムチュヌトリアル #ナヌザヌ䜓隓 #ストヌリヌ重芖ゲヌム #RPGデザむン #ゲヌム開発 #最初の䜓隓 #ゲヌムUXケヌススタディ #ナラティブデザむン #ゲヌムの䜿いやすさ #ゲヌムナヌザビリティ

  • ゲヌマヌの遞択ず䜓隓最新のゲヌム嗜奜分析レポヌト

    本蚘事では、最近実斜されたゲヌム嗜奜に関する分析結果をご玹介したす。参加者の属性、䜿甚デバむス、人気ゲヌム、䞻芁タむトルに関するフィヌドバックなどを取り䞊げたす。すべおの数倀は四捚五入された自然数で衚蚘しおいたす。 1. 参加者の属性 本分析には合蚈 117名 が参加したした。 性別の内蚳  男性87名 女性30名 平均幎霢 26æ­³ 参加者の倚くが20代であるこずから、ゲヌム垂堎における新しいトレンドや行動の傟向を把握するのに有益なデヌタです。 2. ゲヌム甚デバむスの䜿甚状況 参加者が䞻に䜿甚しおいるデバむスは以䞋の通りです PCのみ 58 PCずモバむルの䜵甚 20 モバむルのみ 15 モバむル、PC、コン゜ヌルすべお 6 PCずコン゜ヌル 1 PCが䟝然ずしお䞻流である䞀方、モバむルずPCを䜵甚するマルチデバむスナヌザヌの増加傟向も芋られたす。 Top 2 share game Overwatch2 and PUBG PC 3. 人気ゲヌムの分垃 参加者が最も奜むゲヌムの分垃は以䞋の通りです オヌバヌりォッチシリヌズオヌバヌりォッチ2オヌバヌりォッチ 24 PUBG 21 ノァロラントValorant 9 サドンアタック 8 PUBGモバむル 6 オヌバヌりォッチシリヌズが最も高い支持を受け、次いでPUBG、ノァロラント、サドンアタックず続きたした。 4. 各ゲヌムに察する評䟡ずフィヌドバック 参加者の回答に基づき、各人気ゲヌムに察する評䟡を嗜奜順に敎理したした。 4-1. オヌバヌりォッチシリヌズ テヌマ チヌムベヌスの戊略的ゲヌムプレむが魅力。 グラフィック アニメ颚でダむナミックなキャラクタヌデザむンずマップが印象的。 コンテンツ 倚様なキャラず継続的なマップ曎新で垞に新鮮さを提䟛。 歊噚システム キャラごずのナニヌクな歊噚ずスキル構成が戊略の幅を広げる。 操䜜性 誰でも入りやすい簡単な操䜜が匷み。 4-2. PUBG テヌマ バトルロむダル圢匏のサバむバル競争が倧きな魅力。 グラフィック リアルなビゞュアルが没入感を高める。 コンテンツ 乗り物や歊噚の反動、戊略性あるプレむが奥深さを提䟛。 歊噚システム カスタマむズ可胜な装備で個別戊略が実珟可胜。 操䜜性 シンプルながらリアルな操䜜で没入感アップ。 4-3. ノァロラントValorant テヌマ キャラベヌスのFPSず戊術の融合が独自性を生む。 グラフィック スタむリッシュでクリヌンなビゞュアルが奜評。 コンテンツ 各キャラのスキルを掻かした戊術的プレむが求められる。 歊噚システム 歊噚ずスキルの組み合わせに戊略性がある。 操䜜性 芚えやすい操䜜でチヌム戊に集䞭しやすい。 4-4. サドンアタックSudden Attack テヌマ シンプルで盎感的なチヌム戊が奜評。 グラフィック 軜量な2Dグラフィックで手軜にプレむ可胜。 コンテンツ 歊噚・キャラの定期的な曎新で関心を維持。 歊噚システム 実圚歊噚ず簡単なカスタマむズが特城。 操䜜性 初心者にも優しい簡単操䜜。 たずめ 今回の分析は、ゲヌム業界における最新トレンドを把握する䞊で貎重なむンサむトを提䟛したす。 若幎局の参加が䞭心 で、 PC利甚が䟝然䞻流 ながらモバむル䜵甚の傟向も拡倧䞭。 オヌバヌりォッチシリヌズ、PUBG、ノァロラント が特に高い人気を瀺したした。䞭でもオヌバヌりォッチシリヌズは24でトップ。 簡単な操䜜性ず豊富なコンテンツ がゲヌム遞択の重芁な芁玠ずしお浮䞊。 ゲヌム業界やマヌケティングリサヌチに関わる方々にずっお、本レポヌトが戊略立案やナヌザヌ理解の䞀助ずなれば幞いです。皆さんのご意芋もぜひコメントでお聞かせください #ゲヌムむンサむト #ゲヌムマヌケティング #ゲヌマヌトレンド #FPSゲヌム #バトルロむダル #オヌバヌりォッチ2 #PUBG #ノァロラント #サドンアタック #UXリサヌチ #ゲヌム分析 #韓囜ゲヌム垂堎 #ゲヌム調査

  • UXリサヌチャヌがアむ・トラッキングを掻甚しおゲヌム䜓隓を向䞊させる方法

    UXリサヌチャヌにずっお、プレむダヌの行動を理解するこずは、より良いゲヌム䜓隓を蚭蚈するための鍵ずなりたす。埓来の調査やナヌザビリティテストも貎重な情報を提䟛したすが、 アむ・トラッキング技術 は、プレむダヌがリアルタむムでゲヌムずどのように関わるかをより深くデヌタに基づいお分析できる手法です。芖芚的な泚意や認知負荷を枬定するこずで、䜿いやすさの課題を特定し、ゲヌムデザむンを最適化し、よりスムヌズな䜓隓を提䟛できたす。ここでは、 UXリサヌチャヌがゲヌムUX研究にアむ・トラッキングを掻甚する3぀の方法 を玹介したす。 1. 芖芚的泚意分析を通じたUI/UXの課題特定 目的:  プレむダヌが最も泚目するUI芁玠を特定し、認識しにくい郚分や非効率なデザむンを改善する。 リサヌチむンサむト:  むンベントリボタンやミニマップなどの重芁な芁玠を芋぀けるのにプレむダヌが苊劎しおいる堎合、芖認性や配眮の問題がある可胜性がある。 アクション:  芖線のヒヌトマップを掻甚し、UIのサむズ、コントラスト、配眮を最適化する。 2. 芖線経路分析によるゲヌムプレむの流れの評䟡 目的:  プレむダヌがゲヌム画面内をどのように芖線移動しおいるかを分析し、情報の流れが自然かどうかを評䟡する。 リサヌチむンサむト:  重芁な芁玠敵の䜍眮や䜓力バヌなどを芋逃しおいる堎合、ゲヌム内の情報階局の調敎が必芁。 アクション:  HUDデザむンや芖芚的な手がかりを改善し、重芁な情報がより目に留たりやすくなるように蚭蚈するこずで、認知負荷を軜枛する。 3. 認知負荷ず感情反応の枬定 目的:  アむ・トラッキングをEDA皮膚電気掻動や衚情分析ず組み合わせお、プレむダヌの゚ンゲヌゞメントやストレスのポむントを特定する。 リサヌチむンサむト:  特定の堎面で芖線が長時間固定される堎合、困惑しおいる可胜性があり、逆に芖線が頻繁に移動する堎合、ストレスや意思決定疲れを瀺唆する可胜性がある。 アクション:  ゲヌムの難易床、チュヌトリアルのペヌス、フィヌドバックメカニズムを調敎し、より盎感的で没入感のあるプレむ䜓隓を提䟛する。 結論: デヌタに基づいたUXの意思決定がゲヌムデザむンを倉える UXリサヌチャヌにずっお、 アむ・トラッキングは、䞻芳的なプレむダヌのフィヌドバックを定量化し、盎接的なデザむン改善に぀なげる 匷力なツヌルです。芖芚的泚意、ゲヌムプレむの流れ、認知負荷デヌタを掻甚するこずで、より 盎感的で、没入感があり、アクセシブルなゲヌム䜓隓 を生み出すこずができたす。ゲヌム業界が進化し続ける䞭で、 リアルタむムの行動デヌタ をUXリサヌチに統合するこずが、開発者ずプレむダヌの双方にずっお倧きな䟡倀をもたらすでしょう。 #アむトラッキング #ゲヌムリサヌチ #韓囜 #モバむルゲヌム #アむトラッキング調査 #DirectResearchKorea

  • ゲヌムの感情を解き攟぀: 生䜓認蚌の実践 🎮

    📊 ゲヌム研究の未来を発芋したしょう! 私たちの画期的な研究では、最先端のりェアラブル技術を䜿甚しお、これたでにない方法でゲヌマヌの感情の旅を解き明かしたした。 皮膚電気掻動 (EDA) ず 心拍数 (HR) を远跡するこずで、ゲヌムプレむ䞭にプレむダヌが実際にどのように感じおいるかに぀いお比類のない掞察が埗られたした。👟 フォヌカス グルヌプ ディスカッション (FGD) を通じお、参加者のフィヌドバックずゲヌム映像だけに頌るだけでは、包括的な分析には䞍十分であるこずがわかりたした。これたでは、ゲヌムプレむ䞭のプレむダヌの肯定的および吊定的なフィヌドバックを、プレむダヌの蚀葉に基づいお分析しおきたした。しかし、 ゲヌムプレむ 、 Think-Aloud テクニック、 EDA および HR 枬定を組み合わせるこずで、プレむダヌの感情をより正確に「ハッキング」できるようになりたした。 この革新的なアプロヌチにより、これたで芋逃しおいた感情のより深い局を理解する新たな機䌚が開かれ、ゲヌム䜓隓の向䞊ぞの道が開かれたす。 䞻なハむラむト: 最先端の生䜓認蚌技術によるリアルタむムの感情远跡 プレむダヌの゚ンゲヌゞメント、ストレス、感情的な反応を深く理解する ゲヌム䜓隓の未来を再定矩する可胜性のある掞察 生䜓認蚌デヌタがどのようにプレむダヌの心ず粟神に近づき、ゲヌムの未来を圢䜜っおいくのかを目撃しおください。 #DirectResearchKorea #ゲヌム研究 #生䜓認蚌技術 #プレむダヌ゚ンゲヌゞメント #心拍数分析 #EDAGaming #ゲヌム䜓隓

  • 感情状態を解釈する方法: 芚醒-感情䟡モデル

    感情分析においお、生䜓認蚌デヌタを解釈する代衚的な方法は、 芚醒床 ず 感情䟡ずいう 2 ぀の次元を䜿甚しお感情を定矩するこずです。 このアプロヌチは、ナヌザヌの耇雑な感情状態を明確に芖芚化し、理解するのに特に圹立ちたす。 a. 芚醒 芚醒ずは、感情の 匷さ や 掻性化レベル を指し、生理孊的反応を通じお評䟡するこずができたす。 高芚醒: 高い EDA/GSR 倀に反映されたす。 興奮、恐怖、怒りなどの激しい感情状態を瀺したす。 䟋: 心拍数の増加、発汗。 芚醒床が䜎い: EDA/GSR 倀が䜎いか安定しおいるこずに反映されたす。 萜ち着き、眠気、無関心などを衚したす。 䟋: リラックスした状態、たたは集䞭した泚意の状態。 b. 原子䟡 䟡数は、感情の ポゞティブ (Positive) たたは ネガティブ (Negative) な 性質を衚し、倚くの堎合、HRV たたは呌吞デヌタから掚枬されたす。 正の䟡数: 高い HRV ず遅い呌吞率に反映されたす。 幞犏、興味、満足などのポゞティブな感情を瀺したす。 負の原子䟡: 䜎い HRV ず速い呌吞数に反映されたす。 ストレス、怒り、悲しみなどの吊定的な感情を瀺したす。 by Touradj Ebrahimi c. 感情状態マッピング 芚醒-䟡数モデル に基づいお感情状態を芖芚化するこずで、感情デヌタを盎感的に解釈できるようになりたす。 X軞䟡数 負巊→正右。 Y軞芚醒床 䜎䞋→高䞊。 感情状態マッピングの䟋: 高い芚醒床ず高い䟡倀: 幞犏感、興味。 高い芚醒ず䜎い感情䟡: ストレス、怒り。 䜎い芚醒床ず高い䟡倀: 萜ち着き、満足感。 芚醒床の䜎䞋ず感情䟡の䜎䞋: 無気力、憂鬱。 実際の申請プロセス デヌタ収集: EDA/GSR デヌタに基づいお芚醒レベルを枬定したす。 HRV ず呌吞デヌタから䟡数を掚枬したす。 デヌタの芖芚化: 芚醒-感情䟡モデルにデヌタをマップしお、感情マップ圢匏で感情状態を衚したす。 䟋: 特定の画面遷移埌の高芚醒ず䜎感情を特定 → 朜圚的なストレスのトリガヌ。 UXデザむンでの掻甚: ポゞティブな䟡倀ず䜎い芚醒床に合わせお蚭蚈するこずで、ネガティブな䟡倀領域を改善したす。 䟋: ストレスの原因ずなる芁玠を簡玠化し、肯定的なフィヌドバックを提䟛したす。 結論 芚醒䟡モデルを䜿甚しお感情を解釈するず、生䜓認蚌デヌタを単なる数倀を超えお UX の改善に盎接適甚できるようになりたす。このモデルは、デヌタ駆動型の UX デザむンず感情的共感を組み合わせるための匷力なツヌルです。 UXR はりェアラブルデバむスを掻甚しお生䜓認蚌を枬定し、UX リサヌチの信頌性を高めたす。 #ナヌザヌリサヌチ #ゲヌムリサヌチ #プレむダヌリサヌチ #アゞア #韓囜

  • 「LLaMA」ず「OpenAI GPT」モデルの比范圓瀟の革新的な掻甚の詊み

    AIは珟代瀟䌚のさたざたな産業でむノベヌションを掚進し、倧きな倉化を生み出しおいたす。圓瀟はAI技術を通じお研究ず分析の効率を高め、お客様により良い掞察を提䟛するこずを目指しおいたす。このブログでは、MetaのLLaMAモデルずOpenAIのGPTモデルを比范し、これらのモデルを研究ずビゞネスにどのように適甚できるかを探りたす。 LLaMA ず OpenAI GPT モデル LLaMA (倧芏暡蚀語モデルメタ AI) 開発者 : Meta AI 䞻な特城 : 軜量アヌキテクチャ、倧芏暡トレヌニングデヌタの掻甚、研究指向の蚭蚈 利点 : 最小限の蚈算リ゜ヌスで効率的なパフォヌマンスを実珟、オヌプン゜ヌスのアクセシビリティ 制限事項 : 特定のアプリケヌションでは远加の埮調敎が必芁 OpenAI GPT モデル (䟋: ChatGPT) 開発者 : OpenAI 䞻な機胜 : 倧芏暡デヌタに基づく匷力な蚀語凊理、ナヌザヌ゚ンゲヌゞメントのためのむンタラクティブなむンタヌフェヌス 利点 : さたざたな業界に幅広く適甚可胜、ナヌザヌからのフィヌドバックにより最適化 制限事項 : パフォヌマンスは䜿甚状況やデヌタ品質によっお異なる堎合がありたす LLaMA は軜量な構造ず研究䞭心の蚭蚈により、限られたリ゜ヌスでも高いパフォヌマンスを発揮し、オヌプン゜ヌスであるため研究者が利甚しやすいです。䞀方、GPT は倧芏暡なデヌタ駆動型蚀語凊理ず䌚話型むンタラクションに重点を眮いおおり、産業䞊の問題の解決に幅広く適甚できたす。 圓瀟の革新的なAI掻甚 圓瀟は、OpenAI の「 ChatGPT 」などの革新的な AI モデルを䜿甚しお業務効率を最倧化したす。たずえば、自然な翻蚳を提䟛したり、「 Daglo 」などのツヌルを䜿甚しおスクリプトを生成したり、感情分析を実斜しお、より正確な結果をクラむアントに提䟛したりしたす。 さらに、生䜓信号解析装眮から埗られたデヌタをAIで粟査・解析し、より信頌性の高い結果の提䟛を目指しおいたす。急速に進化するAIのトレンドを積極的に取り入れ、最適な解析を提䟛し、お客様に最良のむンサむトをお届けしたす。 結論 AI技術は研究分野に新たな可胜性ず可胜性をもたらしたす。圓瀟はAIに察する深い理解ず関心を持ち、AIを積極的に実䞖界の課題に適甚し、差別化された掞察ず䟡倀を顧客に提䟛しおいたす。圓瀟はAIなどの最先端技術を迅速に採甚し、研究の粟床ず効率を最倧化しおいたす。今埌も最新のAI技術を掻甚し、革新的で信頌性の高い研究成果を提䟛し続けるこずをお玄束したす。

  • Bridging Worlds: Unveiling Japan's Avatar-Driven VR Revolution and Opportunities for Global Collaboration

    The virtual reality (VR) landscape in Japan is undergoing a transformative phase, powered by avatars and social VR platforms. This evolution is not just reshaping entertainment but also setting new benchmarks for global virtual interactions. Our dive into Japan's avatar-driven VR society reveals a vibrant ecosystem where technology, culture, and innovation converge, presenting unique opportunities for engagement and market expansion. The Rise of Avatar Society: Japan's VR scene is characterized by its avatar-driven communities, where users embody virtual personas to interact, socialize, and participate in a myriad of virtual spaces. From VTubers revolutionizing content creation to platforms like VRChat and Virtual Cast fostering unprecedented social connections, Japan's VR is at the forefront of digital identity exploration. Innovative Platforms and Events: The research highlights several platforms and events that stand as testaments to Japan's dynamic VR society. VRChat, for instance, has become a melting pot of creativity, hosting everything from art exhibitions to architectural awards. The Virtual Market, emulating the comic market's spirit, showcases how virtual spaces can host large-scale, interactive events that transcend geographical boundaries. Opportunities for Collaboration: The evolution of Japan's VR society is not just a local phenomenon but a gateway to global collaboration. The fusion of traditional culture with cutting-edge technology offers a unique platform for international brands and creators to engage with a diverse, tech-savvy audience. Through hybrid workshops and cross-cultural events, there's immense potential for fostering innovation and creating shared virtual experiences. Our Expertise and Offerings: At UXRPlayer, we're poised to leverage this burgeoning space to help brands navigate and thrive in Japan's VR market. Our expertise spans consumer research and user experience analysis ensuring your venture into the VR domain is both insightful and impactful. From avatar identity studies to immersive user engagement strategies, we offer a suite of services tailored to unlock the full potential of avatar-driven VR societies. Explore our full range of services and insights at uxrplayer.com. Source: https://www.researchgate.net/publication/341318328_Avatar_Driven_VR_Society_Trends_in_Japan/link/638637d348124c2bc6813aca/download?_tp=eyJjb250ZXh0Ijp7ImZpcnN0UGFnZSI6InB1YmxpY2F0aW9uIiwicGFnZSI6InB1YmxpY2F0aW9uIn19

bottom of page