2021年12月30日木曜日

日本語訳:Apex Legends のALGSマッチを機械学習で解析した件 Using Machine Learning, I analyzed 2.3TB of competitive apex to track everything

This is a translation of Reddit  post Using Machine Learning, I analyzed 2.3TB of competitive apex to track everything into Japanese.

Apex Legends のゲームプレイについて機械学習を用いて分析した結果が Reddit に投稿されており話題になっていました。興味深い内容なので、翻訳サービスなどを用いて読んでいる日本の方も多いと思います。しかし、機械翻訳では判りづらい点もありますので、適当に日本語に翻訳したものを置いておきます。

英語にはあまり自信がなく、誤訳などもあるかもしれませんが、お気づきの点がありましたら @hasegaw までお知らせいただけますと幸いです。

予備知識

この投稿者は統計について研究されている大学院生で、 Apex Legends の ALGS 3大会のビデオから得られた情報をコンピュータに入力したり、もしくは関連するゲーム配信をコンピュータビジョンのアプローチから分析し、下記の内容の論文を書きました。

今回、コンピュータを用いてたくさんのデータを集計し、そこから規則性などを見いだす方法として機械学習(Machine Learning)と呼ばれるものが使われました。これは、最近AI(人工知能)として話題になっている技術のひとつです。

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私は、以下の7つ問いについて分析した。

  • ジブラルタルは再現性が高く、そしてゲームを壊すほどに強力なのか?
  • コントローラ(Pad)プレイヤーは、本当に短距離の交戦を支配しているのか?エイムアシストは効きすぎているのか?
  • リコイルチートを使用するプロプレイヤーは存在するのか?
  • 最適な交戦時間は?
  • 最適な安置移動(Rotation)ははどれぐらいの速度か?
  • 最適なバックパックの構成は?
  • イロ(ELO)レーティングが最も高いプレイヤーは誰か。また、その理由は?


■概要

Kirk Matrix は、サッカーのランキングアルゴリズム Colley Matrix を基にカスタマイズしたものである。また、グループ競技における個人のレーティングのために、 Bradley-Terry ニューラルネットワークモデルを用いた。この方法は、シンプルな統計的原理と変数に基づき、柔軟で、バイアスがないようにしたものである。


わかったこと

ジブラルタル

ジブラルタルは時間あたりのダメージ量が(他のレジェンドより)低く、個人としての撃ち合いによる勝率が低く、受けるダメージ量も大きく、またキルタイム(TTK)が最も短い(訳者注:相手を落とす時間が短いという意味だと思います)。

ジブラルタルは、独立した(他部隊の介入がない)3v3 の交戦において、もっとも死亡しやすい。これは、次点のブラッドハウンドよりも 23.1% 高い確率であった。ジブラルタルは最もフォーカスされやすいキャラクタである。

ドームファイトによる交戦勝率は 50%-50% で、他のチームより特に優れているチームは存在しなかった。ドームファイトは平均48秒で、6人あたり4人がノックされる。

(訳者注釈)ここで言っているのは、接敵でジブラルタルが戦闘でフォーカスされやすく、落ちやすく、1プレイヤーとしての成績が低くなりやすいと統計的データに基づいて説明しているのであって、決して「チームとしての勝率が低い」という話ではありません。

他レジェンドとの入れ替わりもあるが、ジブラルタルのキャラクターとしてのELOは最下位であり、実証データもこれを裏付けている。


エイムアシスト

ALGSにおいては長距離交戦が非常に少なく、中距離交戦とまとめて扱う必要があった。

  1. ドームファイトの交戦勝率: KB/Mouse 54% : 46% Pad
  2. 短距離の交戦勝率: KB/Mouse 52% : 48% Pad
  3. 中・長距離の交戦勝率: KB/Mouse 51% : 49% Pad
  4. ワンクリップシーンでの勝率  KB/Mouse 38% : 62% Pad
  5. KB/Mouse の ADS 振り向き速度の優位性により、混沌としたドームファイトを制することを可能としている。
  6. エイムアシストがあったとしても、 Pad はあらゆる距離での接敵において KB/Mouse に対して劣っているが、一方でコントローラプレイヤーは即時キル(one clip)を繰り返すこともでき、良い結果にも悪い結果にもなる。
(訳者注:KB/Mouse のほうがトータルとしては優れているが、 Pad プレイヤーは下振れもすれば上振れすることも多いということになります)

チーター

驚いたことに、NA/EU/APAC NorthのALGSプレイヤーにおいてリコイルチートを使用するプレイヤーはひとりも検出されなかった。私はこの結果が正しいものと信じている。


最適な交戦時間

交戦時間よりも、サードパーティー(漁夫)がノックアウトを取るうえで大きな相関があると分かった。これは、間違いなく、キルフィード(キルログ)管理、サードパーティー(漁夫)されないこと、敵対チームの把握によるものである。なお、このセクションにおける知見は重大な欠陥があるため、断りなく使用するべきではない。

(※訳者注:要するに、うまく漁夫して、漁夫られないよう気をつけることが大事だとのこと)


最適な安置移動(Rotations)速度

ここでも、私は明確な答えを見つけることができなかったが、興味深い発見があった。 KB/Mouse プレイヤーの移動速度は、 Pad プレイヤーの移動速度よりも平均 6% 速いのである。この違いは、ランドマークからランドマークまで(??)の移動で、壁キック2回、スライドジャンプ4回に相当するものである。 Pad プレイヤーは、これらの動きを追加することにより、(※訳者注:何に対して?)移動を約 16 秒短縮できるかもしれない。


最適なバックパックの構成

残念ながら、こちらも明確な答えを見つけることができなかった。ただし、金バックパックをを持っていることが、Apex Legendsのどのアイテムよりも、勝利と強い相関があった。


上位ELOレーティング

(※訳者注:ELOレーティングとは、平均的な実力のプレイヤーと接敵した場合に予想された勝率に推定したものとされる。Wikipediaによれば対数が使われるとのこと。Redditの投稿にはELOのどこのように算出したかは記述がないが、投稿の最後にあるリンクを読み解けば細かいことがわかるかもしれない)

  1. Ras .9987

  2. Senoxe .9363

  3. Lou .9246

  4. Dezignful .9244

  5. Mo-Mon .8331

  6. Sweet .8075

  7. Genburten .8009

  8. Hardecki .7977

  9. Dooplex .7865

  10. Ojrein .78647

ImperialHalはわずか .00002 の差で次点。

  1. Hal .78645

利用したモデルはRasによって破綻されられるほどで、RasはELO算出に用いられた12の変数のうち11つが並め〜低いのだが、接敵時の移動速度については例外だ。接近戦やドームファイトにおいて、他の ALGS プレイヤーと比較して、Ras はわずか3分の1のダメージしか受けない。

現在のところ、Rasと他の競技者との差は、おもに彼の移動テクニック(※キャラコン)によるものである。他のプレイヤーが同等のテクニックを極めた場合、この差は大きく縮まるかもしれない。


私の経歴について:統計学の学士号、修士号を所得。本内容の論文を提出しており、通過し次第(2~3日)、本分析のグラフやデータを公開できるようになる見込みです。

使用したツールについて:すべてのツールはパブリックに利用可能なものですが、フォークされ、私の特定のニーズに合わせてカスタマイズされています。

〜〜〜

「所詮AIの判断だろ」といった意見もありますが、これは機械学習アルゴリズムを用いてALGSの成績を定量的に分析した結果なので、ALGSという限られたマッチ本数での分析によりバイアスはかかっているのでしょうが、ここに書かれた分析の範囲では、だいたい正しいことだろうなと思っています。

私は以前 IkaLog というスプラトゥーンのビデオから自動的に戦績を解析・出力するソフトを作成し、これを stat.ink というサイトがとりまとめ、蓄積されたデータを基に分析する方もいらっしゃったのを思い出しました。ゲームとはいえ、データを分析して考察するのはとても面白いですね。 Apex Legends に限らず、色々なゲームで、一般プレイヤーのプレイも含めて、このような分析ができると、いろいろと面白いのでしょうが。


おまけ:過去に投稿して話題になったツイートのスレッド。ネットゲームのチート対策は攻撃者のほうが有利で、対策は色々と難しいところもあるということを感じてもらえればと思います(もちろん、マッチしてしまうプレイヤーとしてはたまったものじゃないですが)。

1 件のコメント:

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