データ分析は、eスポーツ限らず、通常のスポーツと言われる分野でも、昔から多くの場面で活用されてきた。
サッカーに注目するとワールドカップでは、ボールにセンサーを入れたセンサーやカメラを用いて、厳密にオフサイド判定などが行われている。
また、勝敗の風向きについても、データ分析を用いて、考えるというのが、普通になっている。

データ分析活用場面

簡単に現在行われている場面として下記のものがある。

1. 選手のパフォーマンス分析
   その選手の技能や癖などを分析して、ゲームプレイの最適化・改善するのを目指す。
2. チームパフォーマンス分析
   先ほどのは、選手個人についてであったが、これをチームにして、効果的な戦略などを建てるというのもの。
3. 予測分析
   チーム・選手のパフォーマンスや試合結果を予測して、ゲームにおいて優位に立てるようなパターンを特定するというもの。
4. 視聴者に対するオーディエンス・エンゲージメント
   選手だけの話ではなく、視聴者に対しても、データ分析は行われている。どうしたら関心を持ってもらえるか？を考え、視聴率データ、ソーシャルメディアの感情分析などから分析して、視聴体験の向上を目指すというのも。

日本における具体的な話

日本では、個人による指導以外については、ほとんど話は出てこない。強いて言えば、セガによるぷよぷよぐらいである。例えば、下記のようなものがある。

セガではぷよぷよのために、「bi-e-Play」というのを開発、一部大会で運用して解説に用いている。

また、データ解析を日本統計学会 スポーツデータサイエンス分科会と組んで、eスポーツ部門としてデータを提供してコンペティションを開いている。

こんな感じで、結構ささやかな形になっている。

筆者の主観的な意見

技能について述べた情報は、一般的なスポーツに比べると、eスポーツは情報公開量が圧倒的に少ない上に、内容が薄く、「こうすれば強くなれる」という方法が分からないというのが大きい。

プロではない一般のプレイヤーがFPSゲームで置いて強くなると分かる点と言えば、「AIMを良くする」「被弾を抑える」「壁を使う」というぐらいである。
分かっているものがあっても、更に深堀すると、解の内容が薄い。
例えば、「AIMを良くするのにはどうしたらいいのか？」の場合は、「マウスをどうやって持ったらいいのか？」「感度はどうしたらいいのか？」「AIMをする前に対戦相手がどこにいるのか？」「武器の癖(射撃後の視点の跳ね上がり方など)による影響とプレイヤーの癖の関係」などなど、挙げたらキリがない程ある。
そして、これらの問題は、「体感的に分かっている」「思考方法は分かっている」が、決して「統計的に証明」はされていない。

一般的なスポーツに言われているような「ここの筋肉を鍛えろ」と言ったようなものというのが、eスポーツではあまりにも少なすぎて、現在のeスポーツプレイヤーは、手探りで強くなっていると思う。
また、人によっては「初めてやってみたけど、強くなる方法が分からない、いつまでも弱いからやる気がしなくなる」という現象が起きていると思う。

で、ここまで散々言って、最終的に言いたいことなのですが、コーチングで教師に教えて貰う前に、超基本的な鉛筆の持ち方から文字の書き方から、勉強させてほしい。ということなのです。
というか、統計的にコーチングしている人は、有料レベルだから話せないということなら、有料でいいので本で出して欲しい。と思うのです。
(amazonで「野球 上達方法 本」と調べて見てください。2000円ぐらいでバンバン本出ているのに、eスポーツでは全くない。多少なりとも出して置けば、eスポーツ業界の支えになると思うのですが…でも、どっかのnoteではないですが、よく分からない思考論だけで6000円は高すぎると思う)

まとめ

データ分析し、ゲーム活躍や視聴体験に役立ている場面は、大きい。
ゲームプレイという観点においては、個人的な主観から言わせてもらうと、プロプレイヤーは分かっていることが、一般の層には、全く伝わっておらず、閉鎖的になっている。
もし、コーチングの前に、本などでしっかり学べたら、もっと楽しくプレイできるのではないかと思う。(業界的にもいいと思う)

そんなわけで、以上！