AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「キャラバランスをデータで見よう」と言われまして、従来の勝率だけじゃダメだ、と。これって具体的に何が問題なんでしょうか？
素晴らしい着眼点ですね！従来の勝率（win rate）は個別キャラの単純な強さを見るには便利ですが、チーム戦ではお互いの組み合わせが結果に大きく影響するんですよ。要するに、単独の勝率だけ見ると見落とす視点が多いんです。
で、今回の論文はどういう着眼点でそれを解決しているんですか？現場で使える話に噛み砕いて聞かせてください。
いい質問です、田中専務。端的に言うと、この研究はチーム内で一緒に選ばれるキャラクターのパターンをクラスタリングして、似た振る舞いをするキャラ群を見つけることで、単体指標に頼らないバランス評価を提案しているんですよ。要点は三つで、データの前処理、類似度の測り方、そしてクラスタの解釈です。
専門用語が出そうで怖いんですけど、具体的にはどんな技術を使っているんですか？私にも分かる言葉でお願いします。
大丈夫、分かりやすく説明しますよ。まず使うのは階層的凝集クラスタリング、英語でHierarchical Agglomerative Clustering（HAC）（階層的凝集クラスタリング）で、これは似たものを少しずつ結び付けてグループを作る手法です。類似度の測り方にはJensen-Shannon Divergence（JSD）（ジェンセン・シャノン発散）という確率分布の違いを見る尺度を使って、チーム内での一緒に選ばれる頻度のパターンの差を測ります。イメージは、取引先ごとの購買パターンを似ている会社同士でまとめるようなものですよ。
これって要するにチームでの相性を見てキャラの本当の強さを測るということ？それなら、うちの現場でも応用できる気がしますが、現実的な導入の手順とコスト感は？
素晴らしい着眼点ですね！要点三つで説明します。第一にデータ収集は既存ログで十分に始められること、第二に解析はクラスタリングのパイプラインを一度作れば定期的な再評価が可能なこと、第三にインパクトはバランス調整や製品設計の方向性を明確にする点で費用対効果が高いことです。ですから小さく始めて、得られたクラスタが現場の直感と合うかを確かめる段階を設けるのが現実的です。
なるほど。論文ではどのデータで検証しているんでしたっけ？プロの試合ってことでしたか？その結果、どんな成果が出たのか教えてください。
はい、その通りです。論文はプロの大会データ、Valorant Champions Tour（VCT）（ヴァロラント チャンピオンズツアー）2022年の試合ログを用い、特にマップHavenに限定して解析しています。これにより、環境を統一してチーム構成の影響を分離でき、クラスタリングは実際に一緒に選ばれる傾向や役割の近さを明確にしました。結果として、勝率だけでは見えなかった『機能的に似ているエージェント群』が浮かび上がり、バランス調整の指針に使えることが示されましたよ。
つまり、どのキャラが互いに補完し合うか、あるいは被り過ぎて無駄が出ているかが見えるということですね。ですが、プロのデータと一般ユーザーの現場って違うのでは？その点はどう扱っているんですか。
鋭い視点ですね、田中専務。論文ではプロの試合を『制御されたテスト環境』として使い、ここで得られたクラスタが設計上の信頼できる出発点になることを示しています。現場適用の際は、一般プレイヤーのログで再学習するステップを入れるのが必要です。要するに、プロデータは初期診断用、現場ログは実運用用と考えると分かりやすいですよ。
実装のハードルとしてはデータ量か、エンジニアのリソースが気になります。うちの小さなSI部門で運用するには現実的でしょうか。
良い懸念ですね。導入は段階的に進めれば現実的です。まずは既存ログのサンプルを1000～数千試合分集めてクラスタリングを試す、次に結果を現場の担当者と突き合わせる。最終的に自動化は簡単なETLと週次での再評価に落とし込めば運用負担は限定的にできますよ。
最後に、これを我々の意思決定にどう組み込めばいいか、一言で教えてください。投資対効果の視点でお願いします。
素晴らしい着眼点ですね、田中専務。結論は三点です。第一に、短期的には既存ログで低コストに価値を出せること、第二に、中長期ではバランス調整によるプレイヤー維持や満足度向上の効果で投資回収が期待できること、第三に、技術的には外注も選べてスモールスタートが可能なことです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました、拓海先生。要するに『チームでの共起パターンを見て似た役割を持つキャラ群を見つけ、勝率だけに頼らないバランス調整の判断材料にする』ということでよろしいですね。自分の言葉で言うと、チーム視点でキャラの“相性と代替性”を見極める、ということだと理解しました。
結論ファースト — この論文が変えた最大の点
本研究は、チーム戦ゲームのキャラクターバランス評価において、従来の勝率やピック率という単一指標に依存する方法論を根本から補完する視点を提示した点で決定的な変化をもたらした。具体的には、チーム内での同時選択パターンを確率分布として捉え、それらの類似性に基づいてキャラクターをクラスタリングすることで、機能的に近いキャラ群や潜在的な役割の重複を検出可能にした点である。これにより、個別性能とチーム相互作用を分離して評価でき、バランス調整の優先順位付けやパッチの効果測定に直接役立つ実践的な指標を提供する。経営的観点からは、データ駆動でプレイヤー体験の改善施策を打てる点が最も大きな価値である。つまり、単なる勝率改善だけでなく、ゲーム設計の意思決定をより精緻にするためのツールを与えたことが、本研究の最大の意義である。
1. 概要と位置づけ
チームベースの競技ゲームでは多様なキャラクターが存在し、その多様性が戦略的深みを生み出す一方で、あるキャラが過度に強力になったり逆に使われなくなることでプレイヤー体験が損なわれる問題が生じる。従来のバランス評価はWin Rate（勝率）やPick Rate（ピック率）といった集約指標に依存しがちであり、これらは個々のキャラクター性能は示しても、チーム内での組み合わせ効果や役割の重なりを十分に反映しない。そこで本研究は、チーム構成に含まれる共起（co-occurrence）パターンを確率分布として解析し、その類似度に基づくクラスタリングでキャラ群の機能的類似性を明らかにした。対象データはValorant Champions Tour（VCT）2022のプロ試合ログであり、同一マップ（Haven）に限定して分析することで環境変数を抑制している。この位置づけにより、研究はゲーム設計に直接適用可能な『チーム中心のバランス解析フレームワーク』を示したと言える。
2. 先行研究との差別化ポイント
先行研究では主に個別キャラクターの勝率や行動統計を基にした評価が中心であったが、本研究はチーム文脈を主眼に置く点で差別化される。特に、類似度測定にJensen-Shannon Divergence（JSD）（ジェンセン・シャノン発散）という確率分布の差異を定量化する手法を採用し、単純な共起頻度の比較以上に情報理論的な観点で分布の近さを評価している点が独自性である。加えて、Hierarchical Agglomerative Clustering（HAC）（階層的凝集クラスタリング）を用いることで、トップダウンではなくボトムアップにキャラクター群を構築し、階層的な関係性を可視化できる。これにより、既存の役割分類やデザイナーの直感とデータが齟齬を起こす箇所を客観的に示し、バランス調整の焦点を絞るための有効な証拠を提示することができる。
3. 中核となる技術的要素
本手法の中心には二つの技術的要素がある。第一は、チーム構成データを各エージェントごとの共起分布として整形するデータ前処理であり、ここでマップや大会クラスといった条件でデータを絞ることでノイズを低減している。第二は、分布間類似度の定量化にJensen-Shannon Divergence（JSD）を使う点で、これは確率分布同士の違いを安定的に測る指標だ。これらの距離行列を基にHierarchical Agglomerative Clustering（HAC）で階層的クラスタを構築し、得られたクラスタを人間が解釈可能な役割や機能ごとに意味づけしていく。設計上のポイントは、解析が示すクラスタが単なる統計的な塊でなく、ゲームプレイ上の機能的代替や相補性を反映しているか現場で検証するループを組むことにある。
4. 有効性の検証方法と成果
検証はプロの試合ログを用い、同一マップに限定することで環境差を抑えたうえで行われている。クラスタリング結果は既存のロール分類やプレイヤーの直感と突き合わせられ、勝率だけでは判別できなかった類似性や代替性がデータとして確認された。さらに、特定パッチ後のクラスタ構造の変化を追跡することで、バランス調整がチーム構成に与えた影響を可視化する運用的な示唆も得られている。これらの成果は、バランス調整の効果測定や設計意思決定のエビデンスとして有用であり、ゲームデザインの反復改善サイクルに組み込める実用性を示した。
5. 研究を巡る議論と課題
最大の議論点は一般化可能性とデータ依存性である。プロの試合は高いスキルと特殊なピック傾向を持つため、そのまま一般プレイヤーに適用すると誤った結論を導く可能性がある。また、クラスタ数の選定や距離尺度の選択が結果に敏感な点は慎重に扱う必要がある。計算面では大規模データに対する計算コストと解釈可能性のトレードオフも課題だ。ただし、これらはスモールスタートで実データに合わせて再学習やパラメータ調整を繰り返すことで現場適応可能であり、設計上の検証ループを明示することで運用リスクは低減できる。
6. 今後の調査・学習の方向性
今後は一般プレイヤーのログを用いた再学習や、異なるマップやゲームモード間でのクラスタの安定性検証が求められる。また、クラスタリング結果をプレイヤー行動や満足度指標と結び付けることで、ビジネス的な効果（定着率や課金行動）へのインパクトを定量化する研究が重要だ。技術面では、オンラインでの逐次学習や分散処理によるスケーラビリティ確保、そして解釈性を高めるための可視化手法の改善が進むべき方向である。実務的には、スモールスタートで分析パイプラインを整備し、デザイナーとの定期的な検討会でクラスタ結果を運用知見に落とし込むサイクルを回すことが推奨される。
検索に使える英語キーワード
クラスタリング、Jensen-Shannon Divergence、Hierarchical Agglomerative Clustering、co-occurrence analysis、team composition analysis、game balance。
会議で使えるフレーズ集
「この分析は勝率だけでなく、チーム内の共起パターンに基づく機能的な代替性を示しますので、パッチの優先順位付けに役立ちます。」
「まずは既存ログでスモールスタートし、クラスタ結果をデザイン側と突合せるワークフローを半年で回しましょう。」
「プロデータは信頼できる出発点です。ただし一般プレイヤーへ適用する際は現場データで再学習が必要です。」
引用元
H. Zhou, “Beyond Win Rates: A Clustering-Based Approach to Character Balance Analysis in Team-Based Games,” arXiv preprint arXiv:2502.01250v2, 2025.
