このブログでは、AI×ゲーム攻略というテーマのもと、ポケモンを題材にした挑戦企画を進めています。その第一弾が、ポケモンチャンピオンズの開催に合わせてスタートする「初代統一でレート2000を目指すプロジェクト」です。
過去の最高レートと経験
7年以上前のウルトラサン・ウルトラムーン環境（シーズン12）で、瞬間最高レート1947に到達しました。合計369戦205勝164敗という戦績です。
使用していた構築は、カビゴン、ウインディ、ゲンガー、ルージュラ、ギャラドス、ラプラスの初代統一パーティです。
シーズン12 瞬間最高レート1947到達時の記録
このときの順位は391位でした。
最高レート到達時の順位
最終結果と課題
しかし最終結果はレート1675、順位5891位と大きく失速しました。勝率を維持しながらも、終盤で安定性を保つことが課題でした。
シーズン12 最終順位
この経験から、「もしデータとして詳細に記録・分析できていれば改善できたのではないか」という発想が生まれました。
なぜ初代統一なのか
初代統一を選んだ理由は、戦略対象として構造が明確であり、分析しやすいからです。
- 使用ポケモンが限定され、データ比較がしやすい
- 改善効果を数値で確認しやすい
- 過去の実績と直接比較できる
この挑戦は、単なる縛りではなく、自分の成長を構造的に測るための設計です。
カビゴンを必ず含める理由
今回の企画では、カビゴンを必ずパーティに含めることにしています。選出は状況に応じて変わりますが、構築内では常にカビゴンが存在する形です。
理由はシンプルで、カビゴンが一番好きなポケモンだからです。好きなポケモンを軸にすることで、長期的な挑戦として継続できると思います。
この経験がAI企画につながった
過去の挑戦を振り返る中で、「データとして記録・分析できていれば改善できたのではないか」と考えるようになりました。
この発想が、Pythonなどを用いたデータ分析やAIを活用する今回の企画につながっています。
実際にどのように記録し、分析しているのかは、こちらの記事で詳しくまとめています。
→ AIでポケモン対戦を攻略する方法
この挑戦は、過去の経験を土台に強くなるための実験でもあります。
関連記事
追記（シーズンM-A終了時点）
この記事公開当初は、「初代統一でレート2000到達」を目標としていました。
その後、実際に対戦と分析を進めた結果、シーズン1では最高レート2475・最高623位まで到達しました。
当初はレート2000到達を一つの到達点として考えていましたが、実際の結果を踏まえ、現在は目標を更新しています。
現在の目標は「チャンピオン級到達」です。
また、この記事で触れていた「データとして記録・分析できていれば改善できたのではないか」という仮説についても、実際に検証を進めています。
現在は対戦ログ管理環境を整備し、Pythonを用いた分析環境を構築しました。
- 構築ごとの勝率分析
- 選出パターン分析
- 初手意思決定分析
- 型・持ち物分析
などの分析環境を整備し、今後データをもとに構築改善を行うための土台作りを進めています。
今後もカビゴン入り初代統一を継続しながら、AIとデータ分析を活用して上位環境への適応を検証していきます。
企画の方向性変更やM-A期間の振り返りについては、こちらの記事で詳しくまとめています。
