皆さんこんにちは、経営学科です。

「もっと勝てるようになりたい。」
ゲームをする人なら、一度はそう思ったことがあるはずです。
では、勝率は“才能”で決まるのでしょうか？ それとも“努力”でしょうか？

実は、その間にあるのがデータサイエンスです。

例えば、FPSやMOBA、バトルロイヤル系のゲーム。多くのタイトルでは試合後に詳細なデータが表示されます。
・キル数
・デス数
・ダメージ量
・生存時間
・使用武器
・マップごとの勝率

これらはすべて「改善のヒント」です。

プロチームは感覚だけで練習していません。
試合データを分析し、「なぜ負けたのか」「どの時間帯に崩れたのか」を数字で確認します。
eスポーツの世界大会である League of Legends World Championship でも、各チームは膨大なデータをもとに戦略を立てています。

では、高校生でもできる分析とは何でしょうか？

例えばこんな方法があります。

① 自分の直近20試合を記録する
② 勝敗とプレイ時間帯を書く
③ 使用キャラや武器も記録する
④ K/Dやスコアを表にまとめる

これだけで、傾向が見えてきます。

・夜の方が勝率が高い
・特定の武器のときだけ成績が良い
・連戦するとパフォーマンスが落ちる

もしかすると「自分はエイムが悪い」と思っていたのに、実はポジショニングや判断のタイミングに課題がある、という発見もあるかもしれません。

大切なのは、「なんとなく弱い」を分解することです。

データサイエンスは、「負けの理由を言語化する力」でもあります。

さらに面白いのは「予測」です。
過去データから「この構成なら勝率65％」と考えられれば、戦略の選択も変わります。
これはAIの基礎的な考え方にもつながります。

ゲームは娯楽ですが、同時に最高の学習素材でもあります。
自分の行動を振り返り、数字で確認し、改善策を考える。
この流れは、将来どんな分野に進んでも役立つ力です。

さて、もしあなたが「勝率を5％上げる」としたら、 まずどんなデータを集めますか？
そして、そのデータから何を改善しますか？

次にゲームをプレイするとき、あなたは感覚で戦いますか？
それとも、データで戦いますか？