エコシステム分析

1）ネットワークエコシステムにおける分析の役割

エコシステム分析は、すべての参加者（オペレータ、スタジオ/RGS、 PSP/APM、 KYC/AML、アフィリエイト/メディア、ストリーマー、SRE、セキュリティ）からのシグナルを収集、正規化、解釈するエンドツーエンドの機能です、限界、特徴の旗、クロスキャンペーン、容量計画、およびDR。
目標は、真実の単一のソース、予測可能なSLO/KPI、および高速な改善サイクルです。

2）ソース、イベント、オントロジー

2.1イベントモデル（最小ドメイン）

'click'、 'session_start/stop'、 'bet/spin'、 'round_start/result'、 'deposit/出金'、 'psp_auth'、 'kyc_status'、 'fraud_signal'、 'reward_actended'、 'leaderboard_update'、'、'stream_interaction'。

2.2識別子と接続性

'playerId'、 'operatorId'、 'providerId'、 'contentId'、 'campaignId'、 'paymentRouteId'、 'tableId'、 'traceId'。
すべてのIDはトークン化され、PIIはセーフゾーンに保存されます。

2.3オントロジーとデータ契約

スキーマレジストリとドメイン辞書。
データ契約：所有者、宛先、鮮度/完全性SLA、メトリック式、許可値。
バージョン管理：スキーマと数式のsemver。

3）アナリティクスアーキテクチャ

3.1フローとストレージ

ストリーミング（≤ 1〜5秒）：イベントバス→実体化ビュー（運用ダッシュボード、SRE、リアルタイムソリューション）。
バッチ（5-15 分/d）： CDC/ETL→DWH/Lakehouse（財務、報告、コンプライアンス）。
ホット/ウォーム/コールドレイヤー、S3-compatibleアーカイブ、真空/保持。

3.2データレイヤー

生（変更不可、暗号、血統）。
ステージング（クリア/正規化）。
セマンティック（星/麺、吹雪、メトリック）。
Feature Store（オンライン/オフライン特性）。
ナレッジグラフ（推奨事項と不正防止のエンティティ/リレーションシップグラフ）。

3.3アクセスとセキュリティ

RBAC+ABAC+ReBAC、 mTLS/JWS、トークン化、管轄フィルタ、SoD（職務の分離）、WORM監査。

4）メトリクスのカタログ（キヤノン）

4.1製品と成長

CRファネル：ログイン→KYC→入金→アクティブゲーム。
保持D1/D7/D30、 ARPU/ARPPU、 LTV（累積/モデル）。
エンゲージメント：セッション/DAU/WAU/MAU、平均期間、ミッション/トーナメント。

4.2支払い/PSP/APM

コンバージョン率（AWS ×領域×デバイス）、p95認証、チャージバックリスク、ルートフォールトトレランス、カットオーバー時間。

4.3 KYC/AML

パスレートとSLAステージ、FP/FN、 CRデポジットへの影響、キューマニュアルレビュー。

4.4コンテンツ/スタジオ

ゲームによるセッション/エンゲージメント/保持、RTP/ボラティリティ、 live-SLI （e2e-delay、パケット損失）。

4.5 Infra/SRE

p95/p99 API、ブローカーラグ、稼働時間の統合、ヘッドルーム、DRフリップ、エラー予算。

4.6ファイナンス

GGR/純収益、熊手/手数料、費用対効果（rps/txn/stream/event）、クレジット/ペナルティ（SLO関連）。

5）アトリビューションと実験

5.1アトリビューション

ルール：「最後のオプションタッチ」、管轄によるウィンドウ、ポストバックの重複防止、合意されたトークンによるクロスデバイスのステッチ。
チェック：正気テスト、財政/法律との調整。

5.2つの実験

A/B/C、層別化（管轄、リスクセグメント、デバイス）、ガードレール（SLO、 RG、コンプライアンス）。
単一のカウントのプラットホーム：効果、信頼の間隔、分散を減らすCUPED/CPP。
Feature-flags/エラー予算に自動ロールバックされたプログレッシブデリバリ。

6） Feature Storeのナレッジグラフ

6.1 Featureストア

オンラインサイン（反応≤ 20〜50ミリ秒）：傾向、リスク、支払いルーチン、コンテンツの好み。
オフライン特性（バッチ/トレーニング）。
SLAの新鮮さ/一貫性、漂流制御、PDの漏出テスト。

6.2ナレッジグラフ

ノード：プレイヤー、セグメント、ゲーム、プロバイダ、APM/PSP、地域、キャンペーン、リスクイベント。

リブ： 「プレイ」「APMによる入金」「検証済み」「キャンペーナー」「不正防止パターン」

ユースケース：勧告、ルックアライク、共謀、支払いやルートにおける暗黙的な依存関係。

7） Federated Analytics、プライバシーおよびコンプライアンス

FL （Federated Learning）：個人データを転送することなく、これらのパートナーに関するモデルをトレーニングします。安全な集計と差動プライバシー（DP）。
DPA/DPIA：目標、保持期間、国境を越えたフロー。
PII最小化：トークン化、マスキング、個別の安全ゾーン。
監査：WORMログとtraceIdを使用したクエリと計算。

8） MLOpsとBIOps（製品としての分析）

8.1 MLOps

モデルカード（目標、データ、指標、リスク）、自動トレーニング/ディスパッチ、監視ドリフト/レイテンシ、カナリア/シャドウ。
指標：AUC/PR、リフト、KS、公平性、推論の遅延、再訓練の頻度。

8.2 BIOps（パネル/ディスプレイ）

数式/ウィジェット、チェンジログ、サンドボックス、デモデータのバージョニング、パネルの適合テスト。
SLOパネル：データの鮮度、P95レンダリング、可用性、キャッシュ・ヒットのシェア。

9）分析の経済学： 費用対効果とROI

rps/txn/stream/eventあたりのコスト、推論/1000リクエストのコスト、機能のストレージ、ストリーム集計。
バリューマップ：CR預金、ARPU/LTV、チャージバック、インシデント削減へのモデル/ルールの貢献。
実験のROI：アップリフト、回収時間、SLO/ペナルティ/クレジットへの影響。
最適化：ホットスライスのキャッシュ、パーティショニング、カラムの剪定、適応ウィンドウ。

10）データと品質の観察可能性

Data-SLO：完全性、新鮮さ、独自性、一貫性。
Schema-violence/Lineage：スキームの接合部のアラート、原点の視覚的パス。
和解：集計の和解（金融、アトリビューション）、二重/損失の制御。
トレース相関：イベントからパネルやアクションへの'traceId'。

11）変更管理とバージョン

スキームと数式のセマンティックバージョン、アドオンマイグレーション、バージョン間のアダプタ。
変更ウィンドウ、自動ロールバック、互換性「フラグ」、並列ウィンドウとの偏差計画。

12）アンチパターン

多くの「真実」：異なるチームで同じメトリックの異なる数式。
BIの未加工PD：トークン化/マスキングなし。
スキーマレジストリのないイベント：ストアフロントとモデルドライブ。
ガードレールのない実験：インシデント/罰金の上昇。
パイプラインにおいて、同一性を持たずに後退：ダブルス/オフセット。
SLO 「on paper」：アラート/ストップボタンはありません。
血統の欠如：論争の的となっている数字を証明することは不可能です。
データ入力時のSPOFゲートウェイ、N+1なし。

13）実装チェックリスト

13.1データと図

• オントロジーと辞書が承認されています。
• スキーマレジストリ+データ契約（所有者、SLA、バージョン）。
• PDトークン化/マスキング、DPIA形式化。

13.2パイプラインと品質

• ストリーム+バッチパイプライン、SLAの鮮度/完全性。
• データテスト（アトリビューション/ファイナンスを含む）、和解ジョブ。
• ドリフト/違反/バスラグに関する警告。

13.3メトリックとパネル

• 数式と所有者を含むメトリックカタログ。
• ウィジェットバージョン、サンドボックス、コンフォーマンスセット。
• SLOパネル（鮮度、レンダリング、可用性）。

13.4モデルとソリューション

• モデルカード、モニタリング、カナリア/影。
• Feature Store（オンライン/オフライン）、ドリフト制御。
• ガードレールRG/コンプライアンス、停止ボタン。

13.5エコノミー

• Cost-to-Serve （rps/txn/event/streamごとに）。
• バリューマップとROIプロセス。
• メトリクスに関連する共同資金/クレジット/ペナルティ。

14）成熟度ロードマップ

v1 （Foundation）：イベント/オントロジー、スキーマレジストリ、ベースパネルおよびバッチレポート、データテスト。
v2（統合）：ストリームストアフロント、メトリックカタログ、A/Bプラットフォーム、フィーチャーストア、スコアカードパートナー。
v3（オートメーション）：予測SRE/決済/コンテンツモデル、 SLIによる自動投与、BIOps、自動アラートおよび自動ロールバック。
v4（ネットワークインテリジェンス）：フェデレーションモデル（FL/DP）、推奨事項および不正防止のコアとしてのナレッジグラフ、パートナー間のショーケース、コラボレーティブソリューション。

15）簡単な要約

エコシステム分析はセマンティクス+スレッド+ソリューションです。イベントと数式を標準化し、高品質のストリーム/バッチパイプラインを提供し、メトリックカタログを維持し、Feature Storeとナレッジグラフを使用し、プライバシー（DP/FL）を保護し、バージョンとSLOを管理します。すべてを経済（Cost-to-ServeとROI）に接続することで、参加者のネットワークは毎日学習し、市場よりも迅速に意思決定を行うことができます。