FPSゲーム「VALORANT」のプレイ映像を用いた勝敗予測

抄録

FPSゲーム「VALORANT」は、様々な要素が勝敗に影響するため、どちらのチームが優勢なのか分かりづらい場合がある。そこで本研究では、大会観戦者や実況者の支援をするために、試合映像から有利不利状況を判定するシステムの構築を目的とする。それによって試合の解説にもつなげることができると考える。本研究では、プレイ映像から様々な情報を取得し、その情報を用いてニューラルネットワークにより勝敗予測を行った。その結果、勝敗予測結果の正解率はラウンドの序盤は0.63、中盤は0.73、終盤は0.82となり、ラウンドの終盤になるほど勝敗予測の精度が高くなることが確認できた。また、実際の解説と比較し、有利不利状況を捉えているかを評価した。