ガイド

このツールは何をしているのか

このツールは、過去の試合データから「誰がどのヒーローで勝ちやすいか」を学習する仕組みです。試合を記録するたびにデータが蓄積され、推薦の精度が上がっていきます。

流れはシンプル

• 試合を記録する（ヒーロー構成と勝敗）
• ツールがパターンを学習する
• 次の試合で勝ちやすい構成を提案してくれる

最初はゲーム知識（マップ適性やアーキタイプ相性）に基づく推薦から始まり、データが溜まるほど個人の得意ヒーローや相性の良いペアが反映されていきます。

はじめての方へ

OW Advisor を使い始めるための4ステップです。

推薦の使い方

推薦ページでは、蓄積されたデータをもとに最適なヒーロー構成を提案します。

基本的な手順

1. マップとサイド（攻撃/防衛）を選択
2. 参加するパーティメンバーを選択
3. 分かる範囲で敵ヒーローを入力（任意）
4. 「推薦を実行」ボタンをクリック

敵情報の入力について

敵ヒーローの入力は任意ですが、入力するほどカウンター情報が反映されて精度が上がります。特に敵タンクの入力が効果的です。開幕で見えた敵ヒーローを入力してみてください。

結果の見方

推薦結果はスコア順に表示されます。各構成にはスコア、データレベル（Lv1〜3）、信頼度バーが表示されます。スコアが高いほどデータに基づいた勝ちやすい構成です。複数の候補から、チームの好みや状況に合わせて選んでください。

統計ダッシュボードの見方

統計ページでは、蓄積された試合データの分析結果を確認できます。5つのタブがあります。

• 概要 — 総試合数、勝率、最近の勝敗推移などの全体サマリー
• プレイヤー — 各メンバーの使用ヒーローや勝率
• ヒーロー — ヒーローごとの使用回数・勝率分析
• マップ — マップごとの勝率や得意・苦手マップ
• トレンド — 勝率の時系列推移やストリーク分析

データが少ないうちは一部のタブが表示されない場合があります。試合を重ねるごとに、より詳細な分析が利用可能になります。

メタ分析

マップごとのヒーロー適性や、敵アーキタイプ（ダイブ、ポーク、ブロール等）に対するカウンター関係をデータから確認できます。推薦エンジンが内部で使用しているゲーム知識（事前分布）を可視化したページです。

グループの使い方

グループは、パーティメンバーとデータを共有するための仕組みです。試合記録・プレイヤー・統計はすべてグループ単位で管理されます。

グループの作成

アカウント登録時にデフォルトのグループが自動作成されます。追加のグループはグループ管理ページから作成できます。

メンバーの招待

グループには招待コードが発行されます。このコードを友達に共有すると、グループに参加してもらえます。招待コードはグループ管理ページで確認できます。

グループの切り替え

複数のグループに所属している場合は、ナビバーのドロップダウンからアクティブグループを切り替えられます。切り替えると表示されるデータも切り替わります。

データの分離

グループのデータは完全に分離されています。グループAの試合記録はグループBからは見えません。これにより、異なるパーティでの戦績を別々に管理できます。

推薦スコアの見方

推薦スコアは3つの要素を組み合わせて算出されます。

• 個人パフォーマンス（50%） — そのプレイヤーがそのヒーローでどれだけ勝っているか
• ペアシナジー（30%） — 味方同士のヒーロー組み合わせの相性
• カウンター（20%） — 敵構成に対する有利不利

スコアの読み方

スコアの基準値は0.000（ニュートラル）です。例えば「+0.050」は、平均より0.050ポイント良いパフォーマンスが期待できるという意味です。これは勝率ではなく、構成の相対的な強さを表すランキングスコアです。

データレベル

• Lv1 — 個人パフォーマンスのみで推薦
• Lv2 — ペアシナジーが加わる
• Lv3 — カウンター情報も反映

信頼度バーが太いほど、その推薦を裏付けるデータが多いことを意味します。

データが少ない時はどうなるのか

データが少ない段階では、推薦はマップごとのゲーム知識を重視した値になります。これは「データが足りないのにデタラメを言う」のを防ぐベイズ推定の仕組みで、一般的なゲーム知識を出発点にして個人データで更新していきます。

データ量による変化の目安

• ~10試合 — ゲーム知識の影響がまだ強く、個人の実績が徐々に反映され始める
• ~30試合 — 個人の傾向が見え始める
• ~100試合 — ペア相性やカウンターも信頼できるレベルに
• 300試合~ — 重み配分の自動最適化が有効になる

成熟度レベル

システム内部ではデータ量に応じて段階的に機能が有効化されます。

• Cold Start（〜30試合） — 固定重み配分、ゲーム知識ベースの推薦
• Growing（30〜100試合） — 推薦精度の校正モニタリングが開始
• Stable（100〜300試合） — 重み配分の自動最適化が有効に
• Mature（300試合〜） — 全機能が有効。高精度な推薦

試合の記録方法

記録するのは、試合開始時に選んだヒーローです。途中でスワップした場合でも、最初に選んだヒーローを記録してください。

なぜ初手ピックなのか？

このツールが最適化しているのは「次の試合で最初に何をピックすべきか」です。試合中のスワップ判断はその場の状況次第なので、初手の選択に集中しています。

• マップ・サイド・パーティメンバーを選択
• 各メンバーの初手ヒーローを選択
• 勝敗を記録して保存

スワップによる勝敗への影響は、カウンターレイヤーが間接的に学習します（詳しくは下の「よくある疑問」を参照）。

よくある疑問

統計的な裏付け

興味のある方向け。このツールの推薦を支える統計手法の概要です。