■はじめに
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初めまして！ヤジュンです。
「は？お前誰？」って気になる方は ■自己PR へ今日から「ウイイレ」 x 「エンジニアリング」企画を書き始めます！
eスポーツが流行する中、自分はeスポーツにどんな価値を作ることができるのか？
いくつかアイディアが思いついたため、手を動かしてみました。本記事記載のソフトウェアは、Pythonで開発しました。 ■参考URL
★追記★part2の記事を書きました！記事のリンク
■今回の題材は「データ分析」
- 「データ分析」は、どのような分野にも需要あります。 これをウイイレでやっていこうと思います。
▼データ分析の流れ
- ①解析対象の選定
- ②データの取り込み
- ③データフォーマットへの整形
- ④出力
- ⑤解析(グラフ化、表化など)
⑥考察
大まかに工程はこんな感じ。
考察のロジック作りで腕が試されますが、時間的コストの大部分は考察以外の工程です。
考察以外の工程を最適化・自動化することで考察の時間を増やせるようになります。
今回は、①解析対象の選定～④出力までやってみます！
▼データ解析は難しい？
- データ解析を高い効果で得るためには、「プレイヤー」と「エンジニア」両方の技術が必須です。 両方のスキルが必要な理由
エンジニアとしての技術が求められる理由
- データ集めを効率化する技術をプレイヤーは持ってないからです。 手作業で頑張れば行けますが、非効率で絶望すると思います。
プレイヤーとしての技術が求められる理由
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考察のロジック形成が稚拙になります。
その分野を知らない人は、見えるデータからしかロジック形成出来ないからです。
サッカーやウイイレをしたことない人が、解析結果をどう考察するか予想してください。
下記のようなことがおきます。本当におきます！笑-
解析者 「シュート本数が多い方が点を取りやすい傾向があるので、シュート増やしてください」
プレイヤ「どうすれば増やせますか？」
解析者 「データ分析が専門で、シュートの増やし方は分かりません。」
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解析者 「シュート本数が多い方が点を取りやすい傾向があるので、シュート増やしてください」
いざデータ解析へ！
①パラメータの選定
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今回パラメータとして選んだのは、以下の三枚の画像です。
ウイイレプレイヤーの皆さんがいつも見ている試合結果です。◆チームスタッツ
◆攻撃時エリア
◆ボール奪取エリア
②データ取り込み
- 入力データは画像ですが、欲しいのは文字や数字です。 光学文字認識技術を用いてデータを取得します。 文字の領域抽出やノイズリダクション等も使用しました。
③データフォーマットへの成形
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データフォーマットは、以下の感じで出力します。
Param Home Away Possession 45 55 チームスタッツと攻撃エリアは、数値で出てくるので、上記フォーマットに当てはめればいいので簡単ですね。
問題はボール奪取エリア！
悩んだ末、ピッチを縦5(1~5) x 横5(A~E)に分割した領域で何回ボール奪取したかをカウントすることにしました。
※5等分にしたのは、ペップ監督の5レーン理論に倣ってです。
こういうデータフォーマットの数値には、根拠を持つことはとても大事です。
領域ごとにラベリング処理を回して、以下のように出力します。Area Home Away 1A 2 3
④出力
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出力先は、csvにします。
処理が軽いですし、Excel等と比べてデータの扱いが楽です。
実際に出力されたデータはcsvはこれ！
※CSV貼り付けできないみたいで、出力文字データを貼り付けます（泣）変換ツールParam Home Away Name ヤジュントス しゃおマドリー Score 4 1 Possession 51 49 Shot 9 5 Shot on Goal 6 3 Foul 6 2 Off Side 4 1 Corner Kick 2 0 Free Kick 2 6 Pass 120 95 Pass Success 89 58 Cross 0 1 Intercept 24 20 Tackle 4 10 Save 3 2 Left Side 13 21 Middle 60 45 Right Side 27 34 1A 0 1 1B 2 1 1C 0 1 1D 0 2 1E 0 1 2A 1 2 2B 3 0 2C 1 1 2D 2 1 2E 0 1 3A 3 3 3B 3 1 3C 3 3 3D 4 4 3E 1 4 4A 1 1 4B 2 0 4C 3 3 4D 2 6 4E 2 4 5A 0 0 5B 0 0 5C 4 2 5D 2 2 5E 3 0
⑤解析 ~ ⑥考察
- 次回の投稿で、解析用にもAIや統計解析を用いたソフトウェアを作ってみます。
今回作成したソフトウェアで、試合結果は一瞬で取得できるようになったので、解析が楽しみです！
to be continued
■プレイヤー自身で解析できるの？
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実際に手作業でこのデータを取得する工数を想像してみてください。
1試合分で10分~1時間弱くらいかかるのではないでしょうか？
これを毎試合分集めようとすると、疲れちゃいますよね。プロゲーマーのときどさんの著書でも書かれていましたが、
- 「アウトソーシングできるものはアウトソーシングする」
簡単に言うと分業です。
「解析に使う時間を練習時間に割ける」 or 「解析結果をFBして練習を効率化」
することであなたのパフォーマンスを最大化するのです。
■エンジニアリングの可能性
- 今回作成したソフトは簡単です。 動画解析やリアルタイム分析、対戦相手のリサーチ等も可能です。 ゲームは、「システム」です。 全てのシステムは、言語化・形式化・数値化することが可能です。 あなたの要求にもエンジニアリングで応えられるかもしれません。
■告知
- ここまで読んでくれたあなた！本当にありがとうございます！
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テスターを２名ほど募集します。 ※テスター募集は終了しました。
プロゲーマーや配信者の方で、試合結果を提供してくれる方を２名ほど募集します。
こちらが求めるのは、数十試合分の試合結果です！
提供できるのは、数十試合分の試合結果の解析結果等をお送りします！※フラッシュアイディアいっぱいあるため、今後も新しい解析ソフトを作成した場合、
優先的にテスターとしてお声がけします！
■自己PR
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私は、「eスポーツプレイヤー」と「エンジニア」両方の顔を持っています。
下記は、それぞれでやってきたことを一部抜き出してみました。- ▼eスポーツプレーヤーとしてやってきたこと▼
・全国都道府県対抗eスポーツ選手権2019 (国体) 準優勝▶ニュース▶試合映像
・でんきlooopCup 準優勝 賞金30万円獲得▶試合映像
・pes league 2019 myclub gland final elite 優勝 ▶詳細
など -
▼エンジニアとしてやってきたこと▼
・生体医工学会シンポジウム2018 ベストリサーチアワード
「仮想電極分極現象を用いたSpiral Reentry旋回中心制御」▶論文
・心筋へ通電印加時の電位勾配を用いて２次元心筋フローマップの導出方法考案▶詳細
・画像・信号処理、およびデータマイニングソフトウェア開発 4年
・現在は一部上場メーカー R&D部門でソフトウェア開発 2年
など私はeスポーツ業界に未来を感じており、パラレルキャリアを形成したいと考えています。
私と手を組んで、eスポーツ界でライバルに差をつけませんか？
興味がある方は以下の連絡先にご連絡ください。twitter ID : junya0001000
ツイッターのDMを解放してます。
- ▼eスポーツプレーヤーとしてやってきたこと▼