こんにちは、レオです！
今回はポケカプレイヤーのためのデータ分析というテーマを扱いたいと思います。
僕は仕事でデジタルマーケティングという分野のコンサルティングをしていて、データを使って企業のWEBサイトやアプリ等の成績を上げることを専門としてます。
そういった背景から、これまでに簡単なデータ分析を使ったポケカ考察記事を当ブログで紹介してきました。
そこで今回はポケカをやっている人向けにわかりやすくデータ分析を説明することに挑戦しようと思います。
ポケカをきっかけにデータ分析に興味をもってもらえたらいいなという気持ちで、なるべく平易な言葉で解説しようと思いますので、最後までお付き合いいただけますと幸いです。
特に環境を解明するためのデータ分析ではなく、デッキをより強くするためのデータ分析をお伝えします。
ポケカとデータ分析
まず、ポケカにデータ分析を使ってみようと考えたきっかけからお話します。
昨年12月、シャイニースターVからポケカをはじめた僕は、ポケカで対戦する楽しさにのめり込み、次第に勝てるデッキを作りたいという気持ちが強くなってきました。
youtubeでチャンピオンズリーグを観戦して「この人たちみたいに強いデッキを作ってみたい」と年齢も考えず気持ちを高ぶらせています。笑
残念なことに僕には才能もセンスもないので、これだったら強いんじゃないかとか、このカードの最適な枚数は◯枚だろうとか、そういう予想はすることはあっても当たることはあまりありません。
しかし幸いなことに、僕の10代の頃と違って今ではSNS等で大会で実績を残している強いデッキを日々見ることができます。
僕は普段データ分析を仕事にしているので、SNS等で集めたデッキの情報を使ったデッキ構築を試みることにしてみました。
デッキ構築にデータを活用することのメリットは、デッキに採用したカードについて論理的な説明ができることだと思ってます。
チャンピオンズリーグの勝利者インタビューで「どうしてこのカードを採用したんですか？」と問われたときに「〇〇という理由で採用しました」とスパッと回答している場面がよく見られます。
ああいった大会で勝ち進める人は、自分が採用したカードに明確な理由があるというのがよくわかる場面です。
自分がそういった状況になったとき、なんとなくといった感覚的な理由でなく、具体的な根拠をもとに説明できるというのがデータを扱う利点です。
ななっぷるから質問されたときに具体的な言葉でカッコよく答えたい、それがデータ分析をポケカに取り入れてみようと思った理由です。
こういうデータ分析は失敗する
具体的にポケカのデッキ構築にデータ分析を取り入れる方法について説明していきましょう。
データ分析に慣れていない人がよくやりがちなミスとして、とりあえずデータを見てみて、そこからなにか得られるものがないかと探し始めるというのがあります。
これだと大量のデータの山から小さな宝物を見つけるようなものなので、時間も無駄に使ってしまいます。
単に結果を出しているデッキを主力カード毎に並べても、どのデッキが流行ってるんだとかくらいしかわかりませんよね。
単純にどのデッキタイプを握ろうかではなく、デッキのコンセプトを決めた上で、そのデッキを強くするためにデータを活用する方法を考えていきたいです。
そこで大切なのが仮説を立てるということです。
この後で具体的なやり方を説明しますが、こうしたら強いデッキになるんじゃないかという仮説を立てて、その仮説の正しさをデータ分析を使って確かめるというプロセスが大切になります。
最初に書いた「とりあえずデータを見てみる」というのはデータ分析が目的になってしまっています。
実際には仮説を検証（正しさを確かめる）ことが強いデッキを作る上で必要であり、そのための手段がデータ分析になります。
目的と手段を取り違えるなとはよく言いますが、データ分析においては慣れている人でも時折データを見ること自体が目的になってしまうので要注意です。
薬をいきなり処方されるのはこわい
データ分析と仮説検証についてもう少し補足します。
今回の目的はデッキを強くすることなので、分析を必要とするのはなにかしら問題を抱えているデッキということになります。
- ポケモンがうまく手札にこない
- サポートの枚数が多い気がする
- 盤面を作るために必要なカードが集まらない
こういった課題を抱えているデッキです。
日常の例に例えて、「デッキに課題がある」=「病気になって具合わるい状態」 としましょう。
体調がわるいとき、多くの人は病院に行きますよね。
その病院ではまず何をするでしょうか。
いきなり解決策である薬を処方しませんよね。
「熱があるんですけど」と言っていきなり「この薬飲んでおけば大丈夫！」っていうお医者さんはなにか不安になります。
最初にするのは問診です。
患者の症状を聞き、必要に応じて検査をして、その結果をもとに薬を処方しますよね。
ポケカに戻すと、この問診にあたるのが仮説を立てデータ分析をする部分、薬にあたるのがデッキの再構築です。
そう考えると、データ分析と仮説検証の大切さが理解できますよね。
次に僕が過去に書いた記事を使ってデータ分析と仮説検証のステップを紹介します。
データ分析と仮説検証のやり方
以前に「ポケモン通信はデッキに必須なのか」という記事を書きました。
有り難いことにたくさんの嬉しい反応をいただき、当ブログの人気記事になってます。
「ポケモン通信 代用」というキーワードで1位に
この記事では、他のポケモンを持ってこれるカードと比較して「①ポケモンが手札にないと使えない」「②使用後は手札が減る」ことから、”ポケモン通信はデッキに必須ではない”という仮説を立てて、実際にデータを用いて考察をしました。
今回はこの記事で僕が行ったステップを紹介することで、仮説検証とデータ分析のイメージをつかんでもらいたいと思います。
簡単なステップは以下のとおりです。
1.仮説を立てる
2.データ分析
2-1.データ収集
2-2.データ加工
2-3.データ分析
3.デッキ修正
1.仮説を立てる
まず最初は仮説を立てます。
前述の通り、いきなりデータ分析をするのではなく、仮説を立てることで膨大なデータをどういう切り口で見ていくかを決めるための道標を立てます。
上の記事では、ポケモン通信ってデメリットも多そうなので、”ポケモン通信はデッキに必須ではない”という仮説を立てました。
▼デッキからポケモンをもってくるカードとの比較
ここで立てる仮説は、その仮説の正しさにこだわるよりも、最初にデッキを構築したときのプレイを通して感じたデッキのイケてないところをリストアップするくらいの気持ちでよいです。
ただし、できれば具体的な仮説にしましょう。
「サポートの枚数が多すぎるのではないか」より「サポートは10枚以下がよいのではないか」とか「博士の研究は3枚がよいのではないか」のように具体的なほうが、よりデータを分析する切り口は鋭くなります。
“ポケモン通信はデッキに必須ではない”という仮説もまだ少し抽象的です。
そこで記事では以下のような思考で仮説を具体的にしました。
ポケモン通信は手札のポケモンと山札のポケモンを交換するカード→今は使わないポケモンをデッキにもどして、今必要なポケモンを手札に加えるカードと言い換えられる
→今は使わないポケモンの代表は進化ポケモンではないか（進化ポケモンはその進化元のポケモンが場にいなければ使えないため）
→進化ラインが多い=進化ポケモンが手札で腐りやすい
→進化ラインの多さとポケモン通信の枚数には関係があるのではないか
ここまで仮説が具体的であれば、見るべきデータも明確になります。
「ポケモンの進化ライン数に対するポケモン通信の採用枚数」を見てみようとしました。
文章にすると少し難しく感じるかもしれませんが、普段デッキ構築をするときにこういったことを考える人も少なくないのではないでしょうか。
ここの仮説を立てる作業は楽しい気持ちで行ってほしいです。
仮に立てた仮説が後続のデータ分析により正しくなかったことが証明されたとしても、がっかりする必要はありません。
この仮説は正しくないことが判明したので、今後そのことに頭を悩ませる時間が節約されたり、必要かもしれないという理由で不要なカードを購入する必要がなくなり、短期的にはがっかりしても、長期的な目線では資産になります。
まずはデッキを回してて思いつく悪いところをリストアップするところからはじめて見ることをおすすめします。
2.データ分析
データ分析のステップは、次の3つのステップで考えておくとよいです。
- データ収集
- データ加工
- データ分析
データ収集
まずはデータ収集です。
上の記事では、大会で結果を残すようなデッキのポケモン通信の採用率から、ポケモン通信の必要性を証明しようとしました。
そのため、データ収集ではジムバトルなどの優勝デッキのレシピを集めて分析することにしました。
最近は優勝デッキを集めてくれているWEBサイト等があり、このデータ収集が簡単になりました。
安定して勝ち続けられるかを確かめる場合は、チャンピオンズリーグ等のデッキを集めるのも良いと思います。
データ加工
続いて、データ加工です。
これはそこまで難しく考える必要はなく、分析する上で不要なデータを除外する程度で十分です。
上の記事では、クイックボール、レベルボール、進化のおこうとポケモン通信の比率を出そうと思ったので、ポケモンを手札に加えるためにタッグコールや霧の水晶が採用されるパーフェクションや超タイプのデッキを除外しました。
実際の仕事で使うデータ加工はもっと複雑ですが、まずはシンプルに不要なデータをフィルターする程度で考えておいてください。
データ分析
ここまで来てデータ分析を行います。
仮説が具体的であれば、この時点で見るべきデータは明確になっているはずです。
「ポケモンの進化ライン数に対するポケモン通信の採用枚数」を見てみようと思ったので、以下のようにまとめました。
①ポケモン通信の採用枚数 ÷ ポケモンV進化ライン数
②ポケモン通信の採用枚数 ÷ ポケモン進化ライン数
そして分析の結果として上の数値から見える傾向としては以下の2点をまとめました。
- ポケモンVの進化ライン数+1枚のポケモン通信が採用される傾向にある
- 進化ラインの数だけポケモン通信が採用される傾向にある
「ポケモン通信はデッキに必須ではない」という仮説自体はハズレたかもしれませんが、新しい知見を得ることができました。
ここでまでわかれば、自分が使用するデッキの進化ラインを見て、何枚ポケモン通信を採用するべきか目安にすることができますね。
3.デッキ修正
最後はデッキに手を加えていきます。
このステップからは記事には書いていませんでしたが、分析結果からわかったことからデッキを見直します。
先程の例なら、進化ラインの数からポケモン通信の枚数を見直してみます。
実際にプレイしてみると、データ通りにきれいにデッキが回らないこともあるでしょう。
しかし基準はできているので、あとは自分のプレイイングに合わせて微修正するだけです。
ここまでやっているとなぜ自分がこのカードを採用したのか、なぜ複数枚採用したのかの理由が明確になりますよね。
インタビューでポケモン通信の採用枚数を聞かれることはないですかね。
まとめ
今回はポケカプレイヤーのためのデータ分析というテーマで、データ分析は仮説検証をするための手段であること、またその具体的なやり方をお伝えしました。
普段の業務ではSQLというデータベースから必要なデータを取り出すための言語を使ったり、様々なツールを使って分析をしているのですが、今回紹介した分析であればExcelに数字をポチポチ入力する程度でできる内容になっています。
大切なのは分析を始める前に、仮説を立てることです。
「これを入れたら強いんじゃないか」「これの枚数を減らしたら強くなるんじゃないか」という仮説がなければ、どれだけ分析しても無駄になってしまう可能性があります。
その仮説をいかに生み出すかというのを今後取り上げてみてもいいかもしれないですね。
この記事を見て少しでもデータ分析に興味を持てたら、以前に書いた記事も覗いてみてください。
今回の記事を通して、ポケカを楽しんでいる人にデータ分析やってみようかなという気持ちになってもらえたら、最高に嬉しいです。
今回は以上です！
当ブログではポケカにまつわる体験記や考察等、ポケモンを楽しむきっかけになるような情報を書いています。 ポケモン好きな人とつながりたいので、ぜひTwitterのフォローをよろしくお願いします！
最後まで読んでくれてありがとうございます！
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