「2022年度スポーツデータサイエンスコンペティション」で最優秀賞！

2023.03.24

株式会社セガ

ぷよぷよeスポーツ

スポーツデータサイエンスを学ぶ大学研究室に
セガ公式プロ大会「ぷよぷよチャンピオンシップ」試合データを提供！
「2022年度スポーツデータサイエンスコンペティション」で最優秀賞！

株式会社セガは、2023年1月に日本統計学会スポーツデータサイエンス分科会と情報・システム研究機構統計数理研究所が主催・開催した「2022年度スポーツデータサイエンスコンペティション」について、昨年に引き続き、協賛企業として esports 部門へセガ公式プロ大会「ぷよぷよチャンピオンシップ」及び「ぷよぷよファイナルズ」の試合データを提供し、スポーツデータサイエンスを学ぶ大学研究室の分析・発表に協力いたしました。

「2022 年度スポーツデータサイエンスコンペティション」は、一般社団法人日本統計学会の分科会として 2009年に設立された日本統計学会スポーツ統計分科会（2021年より日本統計学会スポーツデータサイエンス分科会）と、情報・システム研究機構統計数理研究所が主催・開催しているコンペティションです。実データに基づく応用研究の促進と、研究成果を現場に還元するきっかけを与えること、また研究者の裾野を広げることを目的として実施されています。今回より名称を「スポーツデータサイエンスコンペティション」と改め、それまでの「スポーツデータ解析コンペティション」を含め第12 回の開催となり、全国から66チームの大学が参加して、野球部門、サッカー部門、柔道部門、そしてesports部門の４つのスポーツデータをそれぞれの視点で分析・発表いたしました。

セガでは、eスポーツもフィジカルスポーツと同様に、過去の試合データから「客観的な指標」を作っていくことで、プロ選手たち個々の特徴をスタッツ化して評価できる指標を提供しています。
それにより、選手が効果的な練習方法を組み立てる参考となるほか、応援するファンにとっては対戦カードの結果を予想するなど、大会観戦をさらに楽しむための指標としてご利用いただいています。

esports 部門では大学研究室の方々が自由な発想で取り組めるように、「ぷよぷよ」プロ選手による過去24大会の動画と弊社大会実況システム「bi-e-play」のAI画像解析によるJSON形式の詳細対戦データを提供いたしました。

今後も学術としてのスポーツデータ解析に協力するとともに、eスポーツのスポーツ分析がますます広まるよう働きかけてまいります。

＜「2022年度スポーツデータサイエンスコンペティション」審査結果＞

【esports部門】

〇優秀賞

敵対的生成ネットワークによる「ぷよぷよ」の特定小連鎖盤面の生成
大平悠介，伊藤真大，三家礼子　(早稲田大学)

またポスター部門においては、セガ公式プロ大会「ぷよぷよチャンピオンシップ」の対戦データを使用した作品が他のスポーツを押さえ最優秀賞を獲得しました。

【ポスター部門】

〇最優秀賞

ぷよぷよDXー「ぷよぷよ」における土台と連鎖の可視化システムー
藤田海渡，平井一史，一桝喬也，秋葉礁，吉田直樹，西川哲夫　（武蔵野大学)

■esports部門優秀賞受賞者コメント

敵対的生成ネットワークによる「ぷよぷよ」の特定小連鎖盤面の生成
大平悠介，伊藤真大，三家礼子　（早稲田大学)

早稲田大学学部4年の大平悠介と申します。eスポーツ部門の優秀賞を受賞できて大変嬉しく思います。昔からゲームは好きで、「ぷよぷよ」に関してはスーパーファミコンの「す～ぱ～ぷよぷよ」をプレイしたことがあります。
本コンペティションが始まる半年ほど前まで、敵対的生成ネットワークを用いた生理データの拡張に関する取り組みを行っていました。その際、敵対的生成ネットワークを用いて本物そっくりな画像を生成できることを知り、大変興味を持ちました。「ぷよぷよの盤面を『ぷよ』を１ドットとした1つの画像として考えれば敵対的生成ネットワークで盤面を生成できるのでは」と考えたことが本研究を発案したきっかけです。しかし、盤面データの作成や、敵対的生成ネットワークのプログラムを構築など、全て完璧に行うには時間がありませんでした。
しかしながら、何とかプログラムの実行ができ、ラベルに対応した連鎖の盤面が生成できた時は達成感がありました。
正直、現状の精度自体は低く、改善点は多々存在しますが、敵対的生成ネットワークを用いてぷよぷよの盤面を生成できる可能性は示せたのではないかと思います。貴重なデータを活用できるコンペティションを開催していただいた関係者の皆様に感謝申し上げます。

■ポスター部門最優秀賞受賞者コメント

ぷよぷよDXー「ぷよぷよ」における土台と連鎖の可視化システムー
藤田海渡，平井一史，一桝喬也，秋葉礁，吉田直樹，西川哲夫　（武蔵野大学)

早稲田大学学部4年の大平悠介と申します。e スポーツ部門の優秀賞を受賞できて大変嬉しく思います。昔からゲームは好きで、「ぷよぷよ」に関してはスーパーファミコンの「す～ぱ～ぷよぷよ」をプレイしたことがあります。
本コンペティションが始まる半年ほど前まで、敵対的生成ネットワークを用いた生理データの拡張に関する取り組みを行っていました。その際、敵対的生成ネットワークを用いて本物そっくりな画像を生成できることを知り、大変興味を持ちました。「ぷよぷよの盤面を『ぷよ』を１ドットとした1つの画像として考えれば敵対的生成ネットワークで盤面を生成できるのでは」と考えたことが本研究を発案したきっかけです。しかし、盤面データの作成や、敵対的生成ネットワークのプログラムを構築など、全て完璧に行うには時間がありませんでした。
しかしながら、何とかプログラムの実行ができ、ラベルに対応した連鎖の盤面が生成できた時は達成感がありました。
正直、現状の精度自体は低く、改善点は多々存在しますが、敵対的生成ネットワークを用いてぷよぷよの盤面を生成できる可能性は示せたのではないかと思います。貴重なデータを活用できるコンペティションを開催していただいた関係者の皆様に感謝申し上げます。

■審査員・ヨダソウマ選手コメント

ヨダソウマ選手（日本eスポーツ連合公認「ぷよぷよ」プロ選手）

昨年から続いて「ぷよぷよ」がesports部門に選ばれ、選手として大変喜ばしいです。今年はプレイスタイルや戦術の相性などはもちろん、AIによる盤面生成や演出の提案など様々な角度から研究が行われており、とても面白かったです。ぷよぷよのルールはデータサイエンスと相性が良く、これまでの選手たちによる感覚の世界から、データ分析によって解像度が高くなっていく、とても良い機会だと思っています。ご参加いただいた皆様、関係者の皆様、誠にありがとうございました。

■コンペティション事務局コメント

酒折文武（2022年度スポーツデータサイエンスコンペティション）

昨年度のコンペティションに引き続いて、今年度も「ぷよぷよeスポーツ」のデータや映像から価値ある分析結果等を競う esports 部門を開催しました。参加チーム数は多くなかったものの、戦術分析のためのデータ生成手法や、観戦を盛り上げる演出に関するもの、土台に関する分析、プロ選手のタイプ分けと相性などのレベルの高い興味深い発表と、素晴らしいインフォグラフィック作品の提出がありました。
ぷよぷよは戦略性が高く、さらなる分析可能性、そして分析結果の活用可能性に溢れています。私達の成果が今後のぷよぷよに少しでも貢献できれば嬉しいです。今後もぷよぷよを含むeスポーツに関するコンペティションが開催できればと考えています。

2022年度スポーツデータサイエンスコンペティション

■大会実況システム「bi-e-play」

「bi-e-Play」は、幅広いお客様にゲーム大会の観戦を楽しんでいただくことを目的にセガが開発・運用しているシステムで、2015年よりさまざまなタイトルの全国大会で採用されています。
「ぷよぷよチャンピオンシップ SEASON4」では、「bi-e-Play」の AI による画像認識機能を利用し、2018年からプレイヤースタッツの収集を行い分析・指標の算出をしています。

＜「ぷよぷよ」とは＞

「ぷよぷよ」シリーズは、2021年で30周年をむかえて世代を超えて愛される、国民的落ち物アクションパズルゲームです。1991年に初代『ぷよぷよ』がMSX2版とファミコンディスクシステム版にて発売され、1992年にはセガよりアーケード版、メガドライブ版を発売。単純で分かりやすいゲームシステム、可愛らしいキャラクター、さらに落ち物アクションパズルゲームとして初めて対戦形式を導入したゲーム性により、爆発的なヒットを記録しました。
以降、アクションパズルゲームの定番ゲームとして、さまざまなゲーム機や携帯電話、スマートフォンで展開され、幅広い層に遊んでいただき、現在に至っております。2018年3月にはJeSU（日本eスポーツ連合）公認タイトルとなり、プロ選手も誕生。eスポーツシーンでも盛り上がりを見せ、現在、多数の競技大会を実施しております。