議題：リストからデッキタイプを判断するには?

議題を提示して多くの人に一緒に考えてもらえたら良いな、と願いを込めた記事です。
この議論がすぐポケモンカードに役立つわけではありませんが、将来的に活かしていきたい。
興味を持ってもらえたら、気軽にコメントしてくれると嬉しいです。

[1] 議題

デッキリストから、デッキタイプを判断する方法を検討する

[2] 課題

プレイヤーズクラブでは入賞者のデッキリストを公開していますが、デッキタイプは書かれていません。
つまり、デッキタイプは人間がリストをみて判断するしかありません。

デッキを見たい訪問者からしたら、見たいデッキを探すのが大変です。
しかも、表示されたリストからデッキタイプを判断するには、一定の知識が必要でしょう。
(= 初～中級者には敷居が高い)

またデッキリストを分析して利用する際に、デッキタイプがないと不便です。

[3] 議題の経緯

CL京都の準備で、プレイヤーズクラブに掲載されたデッキリストの統計処理を試みました。
12月以降のマスター・オープンリーグのリストが対象で、約200弱のデッキリストが掲載されています。

しかし、プレイヤーズクラブにはデッキタイプが書かれていません。
200近いリストを全て見てタイプを決めることもできず、デッキタイプに注目した分析ができませんでした。

分かりやすい分析をするためには、デッキタイプを効率的に、できれば自動的に判断する仕組みが必要です。

[4] 制約事項

分析への利用が目的のため、手段には制約を付けます。

(1) 人間の介在を最小限にする
(2) 準備段階で人間が介在することは可能
(3) 判断の制度は100%でなくて良い　→　判断失敗のとき人間が修正することは可能
(4) 金銭的、時間的、技術的な問題は、ひとまず考慮しない

プログラム上で実現することを目指しており、上記制約はその前提に即したものです。
一番重要なのは（1）で、残りは(1)の制約を強くしすぎないための緩和条件ですね。

[5] 検討しているアプローチ

現時点で、実現可能性があると考える方法は以下2点です。

(1) カードの評価値を基に判断する
プール内に存在するカード全てに評価値を付けて、デッキリスト内のカードのうち評価値が高いものを、メインのカードとして判断する方法です。
カードへの評価検討という、途方もない作業が必要ですが、それはそれ自体で役に立つので可能性としてはあり。

●利点
・未知のデッキでも判断できる
・考え方がわかりやすい

●欠点
・カード評価値を別途検討し、マスタ化しておく必要がある
・評価値の高いカードが補助的に使用されると判断を誤る

(2) デッキ紹介サイトを参考にする
デッキリストを紹介するサイトのデータを利用して、機械学習でデッキリストからデッキタイプを判断するモデルを作成するプラン。
普通デッキリストを紹介するときはデッキ名を併せて書くので、その組み合わせを教師データにします。

●利点
・おそらく、高精度を期待できる
・データの抽出を自動化すれば、人間の介在度合いを削減できる

●欠点
・大量のサンプルデータが必要
・未知のデッキタイプを判断できない

以下は、考えたものの却下したアプローチです。

(3) 採用枚数アプローチ
ポケモンの採用枚数に注目し、枚数の多いポケモンをメインとして考えるアプローチ。
メインポケモンの枚数が多いとは限らないため、断念。

例：ウルトラネクロズマGXメインのデッキでも、大抵はカラマネロの方が枚数が多い

(4) リスト記載順アプローチ
デッキリストの記入の順番に注目し、上位に記載されたポケモンをメインとして考えるアプローチ。
天邪鬼な人はいるし、コピー編集する場合は順番が崩れやすいので却下。

[6] お願い

意見や感想を、記事へのコメントやTwitterで教えてくださるとうれしいです。
コメントに対するコメントも、議論になるので歓迎です。

こんなアプローチがあるとか、記載内容に対する疑問反論、または感想のみでも構いません。
結論が出てもすぐに実現できるとは限りませんが、いずれはシステム化できたら良いと思います。

※約束はちょっと難しいですが