AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下が『この論文はゲームのバランスを違う角度で見ている』と言って持ってきたんですが、正直私には要点が掴めません。要するに何が新しいんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に見ていけば必ず理解できますよ。結論を先に言うと、この研究は『勝率だけでなく、チーム内での共起（どのキャラと一緒に選ばれるか）を元にクラスタリングすることで、隠れた役割や相性を見つけ出す』という点で新しいんですよ。
なるほど、勝率以外の指標を見ると。ですが、それは要するに『勝率だけ見ると見落とす組み合わせや役割がある』ということですか？
その通りです。さらに言うと、この研究はプロの試合データを使い、Hierarchical Agglomerative Clustering (HAC) — 階層的凝集クラスタリング を用いて、キャラクターの共起パターンをグループ化しているんです。そして距離の評価に Jensen-Shannon Divergence (JSD) — ジェンセン・シャノン発散 を使っているため、確率分布の差をうまく捉えられるんですよ。
専門用語が出てきましたね……Jensen-Shannonって聞き慣れませんが、要するにどう違うんですか？私たちが普段使う勝率とは何が違うのか、端的に教えてください。
いい質問です。簡単に言うと、勝率は『個別の結果の割合』であり、Jensen-Shannon Divergenceは『キャラクターがどの相手や味方と一緒に出現するかの分布の違い』を数値化するものです。勝率が同じでも、共に現れる仲間が異なれば戦術への貢献の仕方が違う、ということがわかるのです。要点を3つにまとめると、1) 勝率だけでは見えない相性、2) 共起パターンのクラスタ化で潜在的役割を発見、3) 開発側の調整指針が具体化できる、です。
それは有益ですね。ただ現場に落とすとき、データの質とかサンプル数の問題が怖いのですが、その点はどう考えれば良いですか？
良い視点です。研究ではプロの大会データ（Valorant Champions Tour 2022）を用いているのでサンプルの質は高いが、一般ユーザーのデータでは偏りが出る可能性がある。だから現場導入では段階的に評価するのが鉄則です。まずは小さな集合でクラスタの再現性を確認し、次に期間や地域で差が出るかをチェックする。これでリスクはかなり抑えられますよ。
つまり段階的に検証していけば現場にも使える、と。これって要するに『勝率は一つの指標に過ぎず、組み合わせの傾向を見ればより良い調整ができる』ということですか？
その理解で正しいです。さらに現場で使うためには、クラスタ結果をデザインチーム向けのインターフェースに落とし込むことが必要です。ゲーム内での『役割ラベル』を自動的に推定して提示できれば、パッチ作業の優先順位付けがやりやすくなりますよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
承知しました。最後に私の理解を確認させてください。今回の手法は『勝率だけで調整するのではなく、誰と一緒に選ばれるかのパターンをクラスタリングして、隠れた役割や相性を見つけ出し、バランス調整の優先順位を決めるための追加的な指標を提供する』ということで合っていますか。これなら経営判断にも使えそうです。
素晴らしい着眼点ですね！そのまとめで完全に正しいです。現場導入の方法も含めて、必要なら次回に数値例やワークフロー案を一緒に作成しましょう。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
1. 概要と位置づけ
結論を最初に述べる。本研究は、従来の勝率（win rate）や選択率（pick rate）といった単一の集計指標に依存する手法では捉えられない、チーム構成におけるキャラクター間の共起パターンをクラスタリングによって可視化し、ゲームバランス調整のための新たな判断軸を提示した点で大きく貢献している。競技性の高いチーム戦ゲームにおいて、単一指標だけで調整を行うと「見かけ上の公平性」は達成できても、実務上は戦術的に偏った構成や役割の偏在を見落としがちである。本稿はプロの試合データを用いて、キャラクター間の共起分布を定量化し、そこから潜在的な役割クラスタを抽出することで、より文脈に即したバランス評価を可能にする方法を示している。これにより、開発者は従来の数値では判断しづらかった『組み合わせの価値』を把握でき、優先的な調整ポイントの特定が容易になる。
2. 先行研究との差別化ポイント
従来研究は主に非鏡像勝率（non-mirror win rate）や選択率の分析に依存しており、個別キャラクターの強弱を単独で評価する傾向が強かった。だがチーム戦では、あるキャラクターの有効性は「誰と一緒に使われるか」に大きく依存する。先行研究との差別化はここにある。本研究はクラスタリングという集合論的手法を用い、個別の勝敗データでは見えない『共起の構造』を抽出する点で独自性を持つ。さらに、距離尺度にJensen-Shannon Divergence (JSD) — ジェンセン・シャノン発散 を用いることで、確率分布の差をより滑らかに評価し、クラスタの解釈可能性を高めている。結果として、単純な勝率差では見逃される戦術的な役割やアンバランスの根本原因に光を当てることができる。
3. 中核となる技術的要素
技術的には二点が中核である。第一に、Hierarchical Agglomerative Clustering (HAC) — 階層的凝集クラスタリング によるキャラクターの共起ベクトルのグルーピングである。HACは階層構造を与えるため、異なる粒度で役割を検出できる利点がある。第二に、クラスタ間距離の評価にJensen-Shannon Divergence (JSD) を導入している点である。JSDは確率分布同士の類似度を評価する指標で、極端な値に左右されにくく、共起分布の微妙な違いを捉えやすい。これらを組み合わせることで、単一の勝率では説明できない『同じ勝率を持つが異なる戦術寄与をするキャラクター群』を識別できる。
4. 有効性の検証方法と成果
検証にはValorant Champions Tour 2022のプロ試合データを用いている。プロのデータは戦術の多様性と意図的な構成が反映されやすく、共起パターンの抽出に適している。研究はまずキャラクターごとの共起分布を算出し、それらをJSDで距離化した上でHACを適用した。結果として、従来の勝率では同列に見える複数のキャラクターが異なるクラスタに分かれ、それぞれ異なる役割的意味を持つことが示された。これにより、バランス調整では『勝率が高い＝弱体化が必要』という単純な判断を修正し、組み合わせ依存の調整を優先するというポリシー転換が提案された。
5. 研究を巡る議論と課題
本法の課題は主にデータ依存性とバランス定義の曖昧さにある。プロデータは質は高いが母集団が偏るため一般プレイヤーにそのまま当てはめると誤差が生じる可能性がある。また『バランス』を距離ベースで定量化する際の閾値設定は恣意性を含みうる。したがって実務適用では、テストセットの多様化、サイド別勝率（side-specific win rate）の導入、プレイヤー行動や文脈情報の追加などが必要である。研究でも将来的にこれらの要素を組み込むことが示唆されており、特にプレイヤー行動の細かな特徴を取り入れることでクラスタの解像度が向上すると期待される。
6. 今後の調査・学習の方向性
今後は三つの方向を推奨する。第一に、一般プレイヤーデータとの比較検証を行い、プロと民間の差異を定量化すること。第二に、side-specific win rate（サイド別勝率）など試合状況を示す変数をクラスタリングに組み込み、状況依存の役割を明らかにすること。第三に、プレイヤーの行動ログやコミュニケーションデータを取り入れ、クラスタの意味付けを主観的評価と結び付けることだ。検索に使える英語キーワードとしては clustering, Jensen-Shannon Divergence, hierarchical agglomerative clustering, team composition, character balance を挙げておく。これらを組み合わせて学習すれば、実務で有効な指標体系を構築できるだろう。
会議で使えるフレーズ集
「この分析は勝率だけでなく、どのキャラクターと併用されるかを見ており、組み合わせによる役割の偏在を可視化できます。」
「プロの試合データを用いてクラスタリングした結果、同じ勝率でも戦術的寄与が異なるグループが確認できました。まずは小さなスプリントで再現性を検証しましょう。」
「我々はJensen-Shannon Divergenceという確率分布の差を使っているため、単純な頻度比較よりも解釈性が高いです。設計チームと協業して、パッチ優先度に落とし込みたいです。」
