本研究は, タクティカルシューターゲームであるCounter-Strike: Global Offensive における軌跡ベースの特徴量を定義し, その有効性を検証する. このゲームは5 プレイヤーで1 チームを構成しており, チームでの軌跡の特徴量を提案する. 用いるデータはESTA データセットで, 過去のプロの試合データが含まれている. 定義された特徴量は特定の時間におけるチームの重心で, k-means を用いてパラメータを変化させながら分類を行う. 変化させたパラメータはクラスタ数や特徴量である. また, その分類結果を利用してプロチームの戦略分析も行う. その結果, 成績が良いチームはMidやA short 進行が多いことや, A long のみを利用する遅めのA サイト進行が少ないことが示された.
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