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「Splatoon 2」をディープラーニングで攻略してみなイカ? 2018(前編)(2/3 ページ)

» 2018年11月12日 08時00分 公開
[mirandoraITmedia]

 ステージ、ルールごとの内訳は下記の通りとなります。Splatoon2には、現在23のステージ、4つのルール(「ガチエリア」「ガチホコバトル」「ガチヤグラ」「ガチアサリ」)があります。今回は主にルールごとの分析に絞ることにします。

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 まずはS帯のプレイヤーが使用しているブキを集計してみます。集計からは、筆者自身が使用したブキは除外しました。筆者はデータ集計期間中、主に「N-ZAP85」(通称:黒ZAP)と「デュアルスイーパーカスタム」を多用しており、それらのブキがS・S+帯の実態よりも多く集計されてしまうことを避けるためです。

photo ルールごとに試合数が異なることに注意

 集計の結果は下記となります。全体的に前衛・中衛のプレイヤー向きのブキが多く、後衛向きの長射程が少ないというのがS〜S+2の特徴でしょうか。どのルールでも使用ブキ数のトップは、N-ZAP85でした。一時期は“環境ブキ”といわれたものの、弱体化や他ブキの強化により、相対的に弱くなったと思っていましたが、使い勝手の良さから依然としてS帯・S+帯では人気のようです。

 8月1日に追加された「オーバーフロッシャー」(通称「お風呂」)は登場してから2カ月ほどの集計でしたが急上昇し10位となりました。

 上記はあくまで“人気のブキ”のランキングとなります。そこで“勝てるブキ”のランキングも見ていきましょう。ブキごとに、勝ちチーム・負けチームでの使用数を集計し、総使用数に対する割合を「勝率」としたときのルール別の結果が下記となります(対象データ中、使用数が10未満のブキは集計から除外)。

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 各ルールの使用数では上位だったN-ZAP85は、勝率では高くない結果となりました。ガチヤグラでは「ハイパープレッサー」や「マルチミサイル」をスペシャルウェポンに持つブキや、「ブラスター」「バレル」「バケツ」系のブキが上位に。ガチアサリでは「フデ」系のブキが上位に入るなど、ルールごとにS帯で勝率の高いブキは異なるようです。S・S+帯のガチマッチでなかなか勝てず、ブキ選びに苦慮している方は参考にしていただくと良いかもしれません。

 次に、敵・味方チーム合わせて8人分の、相手プレイヤーを倒した数(キル数)を集計してみます(下記図)。

photo 縦軸:人数、横軸:キル数

 平均8.2、標準偏差4.3、最高値24となりました。24キルできる人が敵チームにいた場合は、コントローラーを投げたくなりますね。このキルデータは、アシスト(自分が弱らせた敵を味方が仕留めた数)を加味したものなので、純粋なキル数より多くなります。S帯では、N-ZAP85が多く使われているため、スペシャルウェポン「インクアーマー」が使用されることでアシストキルが多くなる可能性があります。そこでアシスト抜きのキルを集計したものが以下となります。

photo 縦軸:人数、横軸:キル数

 こちらは、平均6.2、標準偏差3.6、最高値23となりました。以降は、このアシスト抜きのキル数を用いて解析します。

 さて、各要因を用いた機械学習などをする前に、まずは単純な集計で「そもそもキル数を相手より多く取れば勝てるのか」を確かめてみましょう。Splatoonでは、「自分のチームの色で特定エリアが塗られている状態を維持したチームが勝ち」などのルールを無視して、ひたすら敵を倒すことに徹するプレイヤーを「キル厨」と揶揄(やゆ)することがあります。しかし、ある程度キルを取らないと、試合を有利に進められないことも事実です。

 ルールごとに、味方チームと敵チーム、それぞれの合計キル数を集計し、そのキルの差が上回っているとき、下回っているときの勝率を算出しました(下記図)。

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 上記の集計を見ると、ルールによらず、キル数が上回っているチームが勝利することが多いようです。「ガチホコバトル」は他のルールと比較すると、キル数が上回っている場合での勝率がやや低く、他の要因が勝率に影響する可能性があります。

 しかしながら「キル数で上回るべき」ということが分かっても、具体的にどのようなことに気を付け、どの程度の差があれば良いのかは分かりません。また、キル数以外の塗りの重要性、スペシャルウェポンで戦況を逆転させること(打開)の重要性も気になるところです。

 参考までに、塗り状況、スペシャルウェポン使用回数と勝率の集計結果は以下の通りとなります。

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 キル数ほどではないものの、何らかの形で勝率に影響していそうです。スペシャルウェポンは、使用回数の多さがそこまで勝利につながっていないように見えますが、使用回数というよりもうまくキルや塗りにつながる使用が重要ということかもしれません。

“編成事故”は存在するのか?

 いよいよここからは、統計と機械学習を用いてより詳しい分析をしていきます。

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