TFT Meta Lab

パッチ10.2がリリースされて5日程度が経過しました。 レンジャー・アサシンの台頭、ブレマスの衰退などが予想されていましたが、実際はどうなのか。 今回はシナジーの採用率と勝率の観点から分析していきたいと思います。 利用したデータ ランク：チャレンジャー, グランドマスター, マスター, ダイアモンド *1 サーバー : ru,kr,br1,oc1,jp1,na1,eun1,euw1,tr1,la1,la2 バージョン：10.2 (1/23以降) 対象試合数：21,764試合 レンジャー・オーシャンが流行、ブレマスは大衰退のシナジー別採用率。 図１：シナジー別採用率   * Pick Countは、１試合で採用される平均数を示しています。 上記の表を、構成の核となるシナジーに関してまとめると以下のようになります。シナジーは当然被りますので、足しても８にはならないことをご注意ください。 平均4.5人：ワーデン 平均2.5人：レンジャー・オーシャン 平均2人：インフェルノ 平均1.5人：ポイズン・メイジ・グレイシャル・クリスタル 平均1人：サモナー・ ライト ・シャドウ・バーサーカー・アサシン 平均0.5人：プレデター・ ブレマス レンジャー・オーシャンが10.2の最初の流行と言えそうです。（大体どの構成でも利用されるワーデンはおいておく。） 逆に衰退著しいのが全パッチを謳歌したライトやブレマス。特にブレマスは、平均0.5ということで、2試合に1人くらいしか使っていません。シャドウ・サモナー・アサシンなどバフを受けたシナジーは、まだそこまで流行というわけではなさそうです。 勝ちたいならポイズン＋クリスタル！シナジー別勝率。 図２：シナジー別勝率 シナジー別勝率を算出する上で、ラックスが大きく影響します。そのため、図２ではラックス補正がかかったシナジーは母数から外しています。 OPなのは ポイズン・クリスタル 。シンジド・タリックといった星５チャンプがほぼ必須の構成のためTop4 Rate(Top4率)は高めに出ていますが、Win Rate(１位率)も20%近く、首位をとるのにも重要な構成であることがわかります。 また採用率もどちらも平均1.5人くらい...

こんにちは。 今回はチャンプにどのアイテムを積むべきか、 Riot API から取得した試合データから考察を行います。 第一回はシヴィアです。 9.24b ではノクターンブレマスやブレマスサモナーとして一定のピック率を獲得しているシヴィアです。一般的にはハッシュとルナハリケーンを持たせるべきと言われていますが、データ上はどうなのでしょうか。 早速見ていきましょう。 利用したデータ ランク：チャレンジャー, グランドマスター, マスター, ダイアモンド *1 サーバー : ru,kr,br1,oc1,jp1,na1,eun1,euw1,tr1,la1,la2 バージョン：9.24b ( 2019/12/19 - 2020/1/3) 対象試合数：96,868試合 参考：シヴィアがピックされた総数：114,545体 *各ユーザーが試合を終了したタイミングでシヴィアに積んでいたアイテムのデータを元に分析しています。 アイテム採用率はハッシュに軍配 アイテム採用率Top10 *Build Rate（採用率）は、試合が終了するタイミングでそのアイテムを積んでいる割合を意味します。 なんと 56.26%のシヴィアはハッシュを積んでいる という、驚異的な結果になりました。ハッシュは9.24bで大きめのナーフが入りましたが今でも健在です。 おそらくハッシュを作れたらシヴィアを組み込む、というムーブの人も多いのではないでしょうか。また、赤バフもかなり多くて42.44%。以下ソードブレーカー、ルナハリケーンと続きます。 ただもちろん、採用率と勝率はまた別物。続いて勝率を見てみましょう。 勝率上位は状態異常耐性＋火力ビルド アイテム勝率Top10 *Win Rateは、そのアイテムを積んだ際に１位だった割合を意味します。 *AVG Placementは、そのアイテムを積んだ際の平均順位を意味します。 なんと勝率１位は クイックシルバー 。採用率は19位の1.29%と非常に低かったのですが勝率はかなり高いです。逆にハッシュは７位と、順位を落としています。体感とは大きくずれている結果となりました。また、赤バフやソードブレーカーもTop10圏外なのも興味深いですね。状態異常よりも、...

今回は防御系シナジー、ワーデン・クラウドの効果による通常攻撃への耐久性の向上について、具体的な数値を元に解説していきます。 TFTのダメージ計算式 TFTのダメージ計算式はLoLと同じで、以下になります。 通常攻撃で受けるダメージ = 攻撃力 * 100 / (100 + 物理防御力) 魔法攻撃で受けるダメージ = 魔法攻撃力 * 100 / (100 + 魔法防御力) ノーチラスは何回攻撃を受けられる？ワーデン＆クラウドの通常攻撃ダメージ軽減量計算 上記の計算式を元に、 Armor 40、HP 1500 のノーチラス☆２   (*1)  について、 「攻撃力100の通常攻撃を何回受けられるか？」 「Armor0,回避率0%に換算した場合に何ダメージ分受けられるか（＝絶対耐久値）」 を計算してみました。 *1 : ノーチラスの本来のはHP1530ですが、計算の簡単化のため1500とします。 シナジー １回のダメージ (クラウドは期待値) 何発うけられるか 絶対耐久値 ワーデン６ 31.25 48 4800 ワーデン４ 38.46 39 3900 ワーデン２ 50 30 3000 クラウド４ 46.43 33 3231 クラウド３ 53.57 28 2800 クラウド２ 57.14 27 2625 マウンテン２ 71.43 42 4200 シナジーなし 71.43 21 2100 ユニット単体で見ると、ワーデン２はクラウド３と４のちょうど間くらいの絶対耐久値があることが分かります。マウンテン２は、ワーデン４と６のちょうど間くらいです。 ただクラウドはご存知の通り構成全体にかかる効果であり、ワーデンはワーデンユニット全てにかかる効果。３つのシナジーをよりフェアに比較するため、構成全体の絶対耐久値の総和を比較していきます。 構成全体の絶対耐久値を比較してみる 単体の比較では、構成全体としてどの程度耐久性があがったのかが分からないため、次に全体としての比較を行います。 構成の前提 以下の状況 ユニット数：８ ユニットステータス ４ユニット（前衛）＝「HP 1500 AR 40...

早速の第2回投稿。 手始めに、チャンピオン別のシンプルなデータを見ていきましょう。 これらのデータは他の分析サイトでも見かけるものであり、体感ともあまり差がない結果になっています。 利用したデータ ランク：チャレンジャー, グランドマスター, マスター, ダイアモンド *1 サーバー : ru,kr,br1,oc1,jp1,na1,eun1,euw1,tr1,la1,la2 バージョン：9.24b ( 2019/12/19 以降 ) 対象試合数：19,478試合 チャンピオン別ピック率から見える人気構成 図１：「チャンピオン別ピック率」*2 ここで Pick Rate(ピック率)とは、あるユーザーが試合を終了したタイミングで場に当該チャンピオンを出している確率、になります。そのため、アーリーゲームやミッドゲームが主戦場の低コストチャンピオンは低めに出る傾向にあります。 考察 オーシャンワーデン： 大人気 1,2位はいわずもがなのオーシャンワーデンコンビ。 上位3/5がワーデン 。 インフェルノ・サモナー：人気 キヤナ、アムム、アニー、ブランドといったインフェルノ＆サモナー勢が、オーシャンワーデンとの好相性もあり上位にランクイン。 シャドウ・ブレマス・ポイズン・エレクトリック：普通 一時は即刺しだったシンジドも今パッチでは控えめ。1試合に1ユーザーが使う程度に止まっています。 バーサーカー・プレデター：少なめ オラフ・コグマウといった構成の主役が10%程度のピック率。つまり1試合に平均1ユーザーを切る採用率だと考えられる。バーサーカーやプレデター構成を使用していると考えられる。構成被りがなければ、比較的良い選択になりうるか。 ハイリロールウッドランド or ライト：絶滅危惧種 依然の人気がどこへやら。底辺にランキング。 かなりオーシャンワーデンに偏りのある状況が見てとれます。 チャンピオン別勝率から見えるメタ 図２：「チャンピオン別勝率」 Top1 Rateとは、1位になる割合。Top4 Rateとは4位以内に入る割合、を示しています。終盤に獲得できる5コストユニットが基本的に上位を占めることになります。 考察 オーシャンワーデン：...

あけましておめでとうございます。 inoshin です。 2020年の頭から開始するこのブログでは、 Teamfight Tactics  ( TFT ) の試合データを元にした、メタの研究結果を紹介していきます。 ブログ設立の経緯 TFT のデータ分析サイトの大手としては  https://tracker.gg/tft  や  https://lolchess.gg/  などがあります。メタを把握して勝率をあげるため、これらのサイトで構成別勝率や上位者の構成を確認しつつ、さらにブログ・掲示板や動画を見て学ぶというのが一般的な研究方法になるかと思います。 ただやはり、自分が必要とするより細やかな情報を探すのに時間もかかりますし、観点が細部になるにつれて、だんだんと自分の体験した試合の範囲内での、極めて少ない情報に基づいたジャッジが多くなってくるように感じていました。 「このシナジーでは、誰にどのアイテムを積むのがベストなのか？」 「構成被りで順位がどの程度下がるのか？」 「パッチによるメタの変化に素早く追従したい。」 これらの疑問について、より統計的なアプローチで戦略を練っていくことにしました。本ブログではその内容を紹介していきます。 分析に利用するデータについて 本ブログの分析に使用するデータは、TFT を運営する Riot Games, Inc. が提供する API から取得したものになります。API の詳細は こちら 。 ゲームデータを誰もが自由に参照できる時代。便利ですね。 TFT のAPIはあまり発展していないのか、本家 LoL と比較して大分 API が少なくなっております。 主たる情報源は、試合情報の取得 API になります。 https://developer.riotgames.com/apis#tft-match-v1/GET_getMatch こちらでは、試合の結果情報が取得できます。つまり、各自がデスした時点での構成・ラウンド・残金などです。試合の中途結果が取得できないため、アーリーゲームやミッドゲームの分析が難しくなっていますので、うまく分析の工夫が必要になります。 また、APIの実行数として、100 request /...