RIHBE：対戦型格闘ゲームを対象とした 体力量に基づく解釈可能なリアルタイム勝利予測モデル

抄録

本稿では、対戦型格闘ゲームにおける解釈可能なリアルタイム勝利予測モデルを提案する。e-Sports の勝利予測研究の多くは、MOBA に焦点を当て、ゲーム進行状況を時間によって定義する手法を主に採用している。しかし、対戦型格闘ゲームは試合時間にばらつきがあるため、この手法は必ずしも最適ではない。加えて、対戦型格闘ゲームには、勝利予測に適したデータセットが不足しているという問題があった。そこで本稿では、ゲーム内からアクセス可能なリプレイデータを画像解析ライブラリで解析し、データセットとする。さらに、ゲームの進行状況を時間ではなく体力量に基づいて定義するモデル、Real-time Interpretive Health-Base Ensemble(RIHBE)を提案する。評価実験により、提案モデルのラウンド全体の正解率が0.673 と、従来の時間ベースのモデルよりも高い正解率を示す。