ファインディLT_ポケモン対戦の定量的分析

https://findy.connpass.com/event/343746/ で発表した資料です。

Transcript

1. 趣味の紹介 ポケモン対戦の定量的分析 Yusuke Fukasawa ファインディ様 個人開発自慢LTNight 2025/02
2. • fufufukakaka • 機械学習エンジニア at コミューン株式会社 ◦ リクルート→クックパッド→ • 得意な領域は自然言語処理と推薦技術 • 朝7時からテニスをするのが趣味(平日2回) 自己紹介
3. 趣味: ポケモン対戦 (シングル・ランクバトル)
4. 趣味: ポケモン対戦 (シングル・ランクバトル) (エンジョイ)
5. 6体同士を見せあって、3体を選んで戦う
6. ポケモン対戦は 分析しやすいし分析したくなる
7. - 2人同時手番ゲーム: じゃんけんと構造は同じ - ただ、取りうる手やステータスの配分はかなり無限 - 統計情報が公開されている - 技構成などの遭遇率はわかる - 6体見せあってから3体を出す構造が面白い - マクロとミクロ両方で読み合いが起きる - 長い歴史が続いているゲーム - 分析対象として意義が深い - あわよくば強くなりたい (小声) ポケモン対戦の分析しやすさと魅力
8. これまでの取り組み
9. これまでの取り組み
10. - HDMIキャプチャで対戦動画を YouTube にアップ - YouTube URL を入力すると自動でその対戦から得 られる Stats を収集するアプリを開発 - 自作のポケモン画像判別機などを作成 - 今も手元で使っています - 本当は何かしらの方法で配布したかった んですが、その手間をかけられなかった 機械学習でポケモン対戦動画 を解析する
16. (時間があれば )画面を触ってみるデモ
17. 構成図
18. - 前述した方法で集めた対戦履歴を用いて選出予測モ デルを作ってみた - 自分と相手の6体を入力として、相手の6体に対して 初手選出・それ以外での選出・選出されない、という Token Classification - ポケモンを単語とみなした BERT で学習 - 初手はまあまあ当てられるのが良かった - ランダムよりは良い程度ですが... 機械学習を用いたポケモン 対戦選出予測
19. - 前述した方法で集めた対戦履歴を用いてポケモンを単 語とみなしたベクトルを計算 - その時系列変化を追うことで”意味”変化の大きい・小さ いポケモンを見つけようとした - よく上位構築に採用されるポケモンでも意味変化の大 きい・そうでないの差があって面白かった 対戦におけるポケモンの意味 変化を追う
20. まとめ • ポケモンの対戦動画を解析するアプリを作って遊んで います • 得たデータを活かして機械学習応用にチャレンジして います • 次の目標は対戦中にアドバイスしてくれる LLM エー ジェント・自動でポケモン対戦をする強化学習エージェ ントの作成