はじめに
こんにちは、Tyshi（@Tshi0709）です。今回は私が先月取り組んだ、2Pickレート集計についてどんなことをしたのかの共有と、来期にむけての告知をしたいと思います。興味を持っていただけた方はぜひ参加していただけると嬉しいです。
目的
TyshiのTwitterで以下のような募集をかけました。
目的
Rating for Shadowverse は公式から毎日使用クラス・各クラスの勝率が公開され、競技環境を知るとても良い仕様となっている。
しかしながら Rating for Shadowverse 2Pick（以降2Pickレート） ではこの取り組みは行われていない。なので、2Pickレートでも同様にデータを集計し環境を知ることで競技性を高めていきたい。また集計結果を公開することで、2Pickというフォーマットの参入敷居を低くし、新規の競技者を増やすための一助としたい。
などと仰々しく書いておりますがローテレートと同じように2Pickレートでも使用率や勝率が可視化できるといいよねというのが今回の目的です。
また、私が日頃行なっているJCG結果集計と異なり、対戦相手のクラスがわかるためより精度の高い環境分析ができることも今回の取り組みの大きな狙いです。
プラットフォーム
Discord
どんなことをしたのか
Discordを用いて参加者に2Pickレートの対戦結果の登録を行ってもらい、その結果集計と分析を毎日共有しました。
対戦結果はデータベース（PostgreSQL）に登録して管理し、データベースへの登録は専用のBotを作成し自動化しました。
また登録後の日々の集計は、以下の流れで進めました。
- データベースからデータを抽出
- Googleスプレッドシートで集計、グラフ化
- Discordに共有
データベースと言われるとなんか難しそうと感じるかもですが、Excelや Googleスプレッドシートのようにデータを管理できる表のようなものと思ってもらえれば良いです。
データ管理にExcelやGoogleスプレッドシートを使わなかったのは、データ登録Botを作る上で使いやすかったためです。
期間
Rating for Shadowverse 2Pick 第9期後半
2/18（木）17:30～2/28（日）23:59
登録データ内容
登録していただいたデータは以下。
必要最低限で抑え入力の手間を少なくしたが、先後入力は入れてもよかったかもしれないです。
* 自分のクラス
* 相手のクラス
* 勝敗
* 勝因, 敗因（任意）登録コマンドと合わせて上記を入力するとBotがデータベースに登録してくれます。
集計母数
データは351件集まりました。レート最終週ではありましたが、予想以上のデータが取れたという印象でした。参加者の方々、ご協力ありがとうございました。
参加いただいた方は23人、各メンバごとの登録比率は以下。最も多く結果登録いただいた方は75試合（全体の21%）でした。今回は対戦結果の登録数による偏り（バイアス）はいったん考慮せず集計を行いました。
集計結果共有について
以下のような集計データを毎日共有していました。（画像は2/27集計分）
全体に対する各クラスの使用率と勝率
クラス別の対面クラス数と勝率
以下のような自分なりの分析も合わせて投稿していました。
【02/27 2Pickレートデータ集計】
使用率ランキング
B > Nc > V > W > R > Nm > D > E
勝率ランキング
Nc > V > W > B > E > Nm > R > D
所感
・Ncが勝率1位に。上位3クラスにはほぼ五分だが下位クラスに圧倒的な勝率を出している。
・下位4クラス（R, Nm, E, D）はBへの勝率が最も高いのはR。Bへの勝率は悪いがその他クラスへの勝率が高いのがD。LOSリーグなど、途中でBがBANになるような試合形式でワンチャンス狙えるか。
勝因・敗因の集計とワードクラウドによる可視化
入力していただいた勝因・敗因を元にそれらをワードクラウド化しどのカードによって勝っているのか、負けているのかを可視化しました。
これにより、どのカードが勝ちに直結しているのかを知ることができPickの段階での優先度の修正や、相手の動きのケアがわかりやすくなったと思いました。
参加者感想
この取り組み後、参加者にアンケートを実施しました。
回答数は10件と参加者の半分に届かなかったのが残念ですが貴重な意見をいただけたので今後の参考にしたいと思います。
感想
今回の取り組みを行い、今までJCG集計でしか知ることのできなかった2Pick環境を より高解像度で可視化すること ができたのではないかと思います。
JCGは勝利クラスのみを入力する仕様上、クラス間の相性を見ることができませんでした。今回の集計ではクラス間の相性に重点をおき、クラスごとの対面クラス数、勝率をそれぞれ算出することで下位クラスの中で上位クラスに勝ちやすいクラスはR, Eであるという意外な結果や、全体勝率は1位ではないが、対上位クラスでは勝率が高く立ち位置がいいと思われるクラスはVであるといった結果を知ることができました。
また勝因、敗因をワードクラウドという形で可視化する取り組みについて、各クラスの 勝つ手段をより具体的に表現する方法 として適しているのではないかと感じました。アンケートでも高評価をいただき、参加者の方にも同じ思いを感じていただけたと思います。
この集計結果には少なからず偏りがあります。一人ないし少人数の方が大半を占めるようなデータでは、その人のクラス順位・勝率が大きく反映されてしまいます。来期への課題として、集計時に偏りを減らすための工夫を取り入れたいと思っております。
今回の取り組みは2Pick環境をより深掘りをするための一つの手段になるのではないかと考えており、来期以降も継続していく予定です。
この活動にはデータを集計するという方法の都合上多くの人の協力が必要です。この記事をご覧になっていただいた方の中に、この活動に興味が湧いたという方がいらっしゃいましたら、来期ご参加いただけると幸いです。
今期協力していただいた皆様にこの場を借りてお礼申し上げます。
ここまで読んでいただきありがとうございました。
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