AIを使ってFPSやTPSなどのPvP戦績を割り出す方法解説【「GoW」の事例を手に取って】

2026.09.05
こんな類似記事もゲヲログ1.5には存在します:

How to Use AI to Analyze PvP Performance in FPS and TPS Games (Gears of War Case Study)

これね、簡単なんですよ。まず元データを用意して、それをバイブコーディングっぽくアレンジすりゃ良いだけなんです。例えば、これらの画像を見てみてほしい。「Gears 5」の場合、既にランクマのランク帯はもう廃止されてて機能しておらず、ランクの数字そのものはプレイすればするほど上がっていく仕様になっておる。画像のは外人プレイヤーばっかだろうし貼り付けても問題ないでしょう。元画像というかテーブルを用意するわけだね。ここまでが手順①。スクショをガッツリってな感じ。

次、GrokなりGeminiなりにこう質問する。『これらの画像からUnshapedTrash45というプレイヤーの累計K（キル）D（デス）A（アシスト）を出してK/D比も出してくれ』と。これが手順②。するとどうなるか？26s経てば、もうAI計算機が画像認識の判断アルゴリズムに沿ってプロットしてくれます。ズバリ、こうなる（Grokに聞いてみたところ）。これね、PG化しようとすると面倒なんですよｗというのも、名前のところが横線で切れてるところとかあるじゃない？だから高度なアルゴ使わねと到底無理。

UnshapedTrash45 の成績（8試合）

モード / マップ陣営K/D/A試合K/D
コントロール：ハーバースワーム12/8/21.50
TDM：アイスバウンドCOG10/10/11.00
TDM：エグジビットスワーム5/11/00.45
TDM：ハーバースワーム3/8/30.38
TDM：リクレームスワーム8/9/80.89
TDM：クロックタワースワーム11/9/11.22
TDM：パハヌCOG8/7/91.14
TDM：バンカーCOG7/5/11.40

合計

総合K/D：64 / 67 ≒ 0.96

キル：64

デス：67

アシスト：25

そして①②経て結論！ま、プレイスキルは微妙なとこで、戦績は悲惨ですけどｗAIに委任していろいろとやらせた方が、独自のデータ処理を手前味噌環境でやる、という目的に沿っているよね。これだと、得意マップとかも割り出せるわけ。まぁ、先述したよう公開データ処理をして、あまねく多くの人にこのサービスをIT化して提供するには、デバッグの知識・バイブコーディングの知識と共にそれらが必要になってくるでしょうけど。でも、ここでは汎用AIの使い方で良いんです！

他にも出してみようか？例えば、『総ダメージ数をマッチ事に割った値を出してくれ』とかいろいろと考えられるわけよ。それこそ『得意マップを割り出してくれ』とかもｗもうなんでも自由自在な発想で良いんです。これが「CoD」とか「CS」とかにも使える、っていうわけだよね。それこそ「VALO」にも使える。FPS/TPSってサードパーティー系の解析ソフトって有料クラウドでサブスク提供されること多いやん？だからそれ使わなくてもいいんだぜ☆ﾐっていう提案にもなっているよね。

UnshapedTrash45 の与ダメージ（8試合）

モード / マップ与ダメージ
コントロール：ハーバー8,559
TDM：アイスバウンド8,717
TDM：エグジビット6,604
TDM：ハーバー5,228
TDM：リクレーム7,806
TDM：クロックタワー10,805
TDM：パハヌ8,981
TDM：バンカー6,351

合計与ダメージ：63,051
マッチ数：8
1試合あたり平均：63,051 ÷ 8 ＝ 7,881.375（約 7,881）

サンプルは 8試合・マップ7種（ハーバーのみ2試合） と少ないので、「確定傾向」ではなく このスクショ群から見える偏り です。

相対的に強い

  • バンカー（7/5、与ダメ 6,351、2-0勝ち）
    キル効率が一番いい。ダメージは中程度なので、打ち合いを拾う・仕留める側に回れている。
  • パハヌ（8/7、8,981、2-1勝ち）
    アシスト9と多く、単独キャリーというより前線の交換に乗っている。
  • コントロール：ハーバー（12/8、8,559、1-0勝ち）
    TDMのハーバーより明確に良い。OBJキル0・確保/破壊4/1なので、キルレースというよりエリア周辺の撃ち合いで点数を稼いだ形。

中間（数字は悪くないが結果が分かれる）

  • クロックタワー（11/9、最高ダメ 10,805、1-2負け）
    与ダメとキルは上位クラスなのに負け。ダメージは出るが、ラウンドの決め手になっていない。
  • アイスバウンド（10/10、8,717、2-1勝ち）
    互角の撃ち合い。勝ちはしているが個人で試合を引っ張った感じは薄い。
  • リクレーム（8/9、7,806、アシスト8、2-1勝ち）
    K/Dは1割れ。アシストが多く、止めを同僚に渡している／乱戦に入っている。

弱い

  • エグジビット（5/11、6,604、0-2負け）
    デス過多。与ダメも中の下で、撃ち負け＋蘇生・再配置が間に合っていない。
  • TDM：ハーバー（3/8、最低ダメ 5,228、0-2負け）
    同じハーバーでもコントロールと真逆。キルもダメージも出ず、マップ適性というより「TDMのハーバーで噛み合っていない」が目立つ。

偏りが目立つ要因分析

  1. ハーバーはモードで分裂
    コントロールは最上段クラス、TDMは最悪。レーン管理・OBJ周辺では機能し、純粋なデスマッチの回転では崩れている。
  2. COG時は全勝、スワーム時は2勝3敗
    COG：アイスバウンド / パハヌ / バンカー（いずれも勝ち）
    スワーム：ハーバー制御は勝ち、TDMは負けが多い。陣営そのものより、その試合のチーム強度の可能性も大きいが、この8試合だけ見るとCOG側のほうが安定している。
  3. ダメージ上位 ≠ 勝ち
    最高ダメはクロックタワー（負け）。勝ち試合の平均ダメはおおよそ 7,000〜9,000 帯で、バンカーのようにダメは控えめでもK/Dが立つ試合がある。
    「当てているがキルにならない／ラウンドを閉じていない」試合がクロックタワーとエグジビットに出ている。
  4. アシストが跳ねるマップ
    リクレーム（8）、パハヌ（9）。中〜長めの交錯や複数人が同時に弾を入れるマップでサポート寄りの数字になる。逆にエグジビット・TDMハーバーはアシストも少なく、孤立して落ちている印象。

ざっくりしたマップ適性

傾向マップ
相性よさそうバンカー、パハヌ、コントロール・ハーバー
数字は出るが勝ち切れないクロックタワー、アイスバウンド
乱戦・相打ち型リクレーム
回避したい（このデータ上）TDMハーバー、エグジビット

結論として、このセットでは 「閉じた撃ち合い・キル回収ができるマップ（バンカー等）とOBJ付きハーバーは機能し、TDMハーバーとエグジビットはデスが先行する」 が一番はっきりした傾向です。試合数が少ないので、次に同じマップが来たときの再現を見ないと確定にはできません。

ま、結論としては個人個人のデータ解析、現時点で既存の尖端民用AIでも十分使いこなせるよっていうわけだね。これをLeetifyみたいにしたいならば、PGの知識は必須だけどね。少なくとも、間違いなく、デバッグの知識が必要とされるところだろう。こっから発展して、『どうやったら上手くなるか？』とか、『対策として考えられる「GoW」の攻略手法を教えて』とかも出せると思う。データが動画ならば、直ぐにGrokもばっつり対応していくだろうから、もっと戦略に近いこともできるはず。

Leetify
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leetify.com

そして、今ゲヲログで、私が書いてるこの文章はAIはあんまり書けないだろうなっても思うところ。AI依存のライターから脱却するにはそのAIをどう使いこなすかがより一層重要になってくる。またAI時代を迎えて、そのAIをどう飼いならすかが重要になるだろうあん。ライター分野だったら、AIライティングの蚊帳の外から、AI自身を撃ち尽くすようハチの巣にしてやる必要があるんだな！なーんつって！！！(∀｀*ゞ)

めでたしめでたし

＜糸冬＞