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【VALORANT】データで見ると面白いVALORANT(VALORANTでよく目にする指標の紹介)

この記事を読むとわかること

  • VALORANTにおけるデータとは?

  • VALORANTで見れるデータ

こんにちは。突然ですが、VALORANTのデータって見たことありますか?
VALORANTのデータなんて言われてもわかりづらいよ、と思う方もいるかもしれませんがキル数やデス数、アシストの数などは皆さんもよく目にするのではないでしょうか。それも立派な”VALORANTのデータ”です。

「このジェットのキル数ヤバいからジェットがいる方に行くのは避けよう」
「12ラウンドで20キルもしちゃった!今日調子いいから強気に勝負しよう」
「ちょwwww俺もう15アシストもしてるんだけどwwww」

上の例は皆さんも日頃やってるであろうVALORANTのデータを使ったデータ分析です。
キルやデス、アシストという「指標」の具体的な値(データ)を見ることで僕たちは簡単ではありますが、VALORANTをプレイしている中で自然とこのような分析を行っています。

また「ゲーム理解度」という言葉を聞いたことはあるでしょうか? 相手の嫌がることを多くやってくる選手、クラッチシチュエーションでクラッチを成功させることが多い選手などは「ゲーム理解度の高い選手」として評価されることがあります。 今のは具体例ですがより一般的に「ゲーム理解度」を説明すると、「これまでの経験や座学で得た知識(データ)の量」と言えます。つまり「ゲーム理解度」だってVALORANTにおける指標の一つです。(具体的な数値として出せないのが少し残念なところですが)

このように、皆さんの身近なところでもデータはたくさんあります。またゲーム理解度の話などから、データを知ることはVALORANTの上手さにつながると言えます。 そこでこの記事ではVALORANTで使われているデータを知る上で基礎的でかつ重要な「指標」について簡単なところから、少しニッチなところまで順番に紹介したいと思います。そのデータの詳細な意味などについては長くなるので別の記事にしたいと思います。


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チーム別にデータ分析をした記事もあります。よかったら併せて読んでみてくだい!


ゲーム内でみれるデータ

さて、先ほど紹介した指標は皆さんにとって最も身近なものでした。ここからは割と簡単に見れるけど、意外と見てない指標について紹介します。 VALORANTでは「キャリア」から各試合で自分や味方、相手がどのようなスコアだったかを確認できる「スコアボード」というものがあります。スコアボードではキル数、デス数、アシスト数の他にいくつかの指標のデータを見ることができます。ここではスコアボードで見ることのできる指標の中でも、触れられること少ない「平均バトルスコア」と「マネーレーティング」について紹介します。

平均バトルスコア(ACS)

まず最初に紹介するのは「平均バトルスコア」です。 平均バトルスコアをしっかり見たことがある人はあまり多くないと思いますが、公式大会の配信などで”ACS”という単語は耳にしたことがある人も多いかと思います。 このACS(Average Combat Score)を和訳したものが平均バトルスコアです。簡単にいうと「撃ち合いでの貢献度」を表した指標です。ちなみに対戦MVPやチームMVPはこの指標の高さで決まっています。詳しい説明は別の記事で紹介しているので、よかったらぜひ見てみてください。

"COMBAT SCORE"がACSに該当します。対戦MVPやチームMVPはACSの順位で決まっています。

マネーレーティング

次に紹介するのは「マネーレーティング」です。 マネーレーティングもACSと同様にキャリアから見ることができるにも関わらず、あまり見られることのない指標の一つです。 しかし大会などでは取り上げられることもあり、公式大会でマネーレーティングが最も高い選手に特別賞が授与されたなんてこともありました。 マネーレーティングはACSと比較すると意味がわかりやすい指標になります。

マネーレーティング:1000クレジットあたりのダメージ数

計算式は以下です。

マネーレーティング = 試合全体でのダメージ数 / 試合全体で使ったクレジット

マネーレーティングが高い試合は、試合全体でダメージを多く出していることももちろん、武器購入回数が少ないことなどが考えられます。 一方でマネーレーティングが低い試合は、購入回数が多いことやオペレーターを購入したのにそのラウンドで1キルもせず死んでしまった、ということが考えられます。 マネーレーティングが高い選手はあまり目立つことはありませんが、デスが少ない、ここぞという場面で勝負して勝つ、敵にとって嫌な選手であると言えるのではないでしょうか。

VCT Game Changers Japanではマネーレーティングが一番高かった選手に10万円の食事券がプレゼントされたみたいです。いいなー。

外部サイトで見れるデータ

ここまではゲーム内で見ることのできる指標について紹介しました。ここからはゲーム内で見ることはできませんが、知っていると実践に活かせるかもしれない指標について紹介します。

まず紹介するのは「KAST」という指標です。 KASTはゲーム中では見ることのできない指標ですが、THESPIKE.GG などで確認することができます。 KASTは「Kill Assist Survived or was Traded」の略で直訳すると「生存したはトレードした場合のキル、アシスト」となります。KASTについて紹介している記事は多くあるのですが、どうやら計算方法等は公開されていないようです。。。

計算式が公開されていないようなので、具体的に意味を解釈することは難しいのですが、「選手の総合的な強さ」を示す指標と考えるといいそうです。 KASTと似た指標として、CSGOで使われていたHLTV Rating 2.0という指標があります。この指標は計算方法が公開されており、意味の解釈も可能なのでKASTを理解するためにHLTV Rating 2.0について知るのもいいと思います。詳しい情報はこちらを参照してください。時間があればHLTV Rating 2.0についても記事にまとめたいと思います。

(11/19追記)
調べてみたらHLTV Rating 2.0の計算の中でKASTが含まれていたので、HLTV Rating 2.0はKASTの他にもさまざまな要素を考慮した指標であることがわかりました。あわせてKASTについて少し調べたので追記します。
KASTはCSGOにも存在しておりHLTVにある記事ではこのように説明されています。

この記事でKASTは"percentage of rounds in which the player either had a kill, assist, survived or was traded"と説明されています。訳すと「そのプレイヤーがキル、アシスト、生存、トレードのいずれかを行ったラウンドの割合」となります。おそらくVALORANTでも同じ意味だと思います。

この言葉通りだとしたらKASTは以下のように計算されます。

例えば前半12ラウンドのうちキルもアシストもトレードもせずデスしたラウンドが3ラウンドあったとします。その場合KASTは(12-3)/12=75%となります。

こんな感じでKASTはキルもアシストもデスもトレードも全てが同じ価値としてそれらのいずれかを行った割合というのを計算しています。なのでキル以外で活躍が期待されるイニシエータやコントローラーの活躍度をACSより正確に評価する指標であると言えます。

この記事で最後に紹介するのは「FBSR」という指標です。 FBSRは「First Blood Success Rate」の略でファーストブラッドの成功率を意味します。ただ単にFBの数を見るのではなく、その選手が何回FBを取るチャンスがあって、その結果FBを何回取れたかを示す指標になります。 この指標の持つ意味ですが、なんとなくFBSRが高ければ、ラウンド取得率、勝率も高くなりそうな気がしますよね。 ただ本当にFBSRの高さがラウンド取得率や勝率に影響を及ぼしているかはわかりません。 具体的にFBSRの高さがどの程度ラウンド取得率の影響を及ぼしているのかは、今後調べて記事にしていく予定です。

さらにニッチなデータ

ここまではゲーム内で見れるデータや外部サイトで見れるデータについて紹介しました。このデータだけでも十分有用ですが、これだけではみなさんが疑問を抱えるような点は解決できていないことも多くあります。これ以上のデータを入手するためには自分で「分析」を行っていくことが必要です。

例えば「9-3の呪いは本当に存在するのか?」や「エコラウンド・ピストルラウンドでラウンド取得できたらどのくらい勝利に近づけるのか?」など今回紹介したデータではわかり得ない疑問が多く残ります。

この疑問を解消するのは正直言ってとってもめんどくさいです。
そういうめんどくさいことをこれからたくさんやって記事にしていくのでよかったら読んでください。

ちなみに「エコラウンドと勝率の関係」「ピストルラウンドと勝率の関係」に関する記事も書いていますのでよければ読んでもらえると嬉しいです。

さいごに


今回の記事ではVALORANTにおけるさまざまな指標について紹介していきました。VALORANTにはこの記事で紹介した指標以外にもさまざまな指標があるのでぜひみなさんも調べてみてください。
これからも、VALORANT関する気になることを分析した結果を記事にしていきますのでよかったらnoteやTwitterのフォローをよろしくお願いします!それでは。

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