シーズン1の位置づけ
シーズン1は「AIでポケモン対戦を攻略する」という企画の中で、データ収集と検証を目的に進めたフェーズです。
勝つことそのものよりも、対戦データを蓄積し、意思決定や構築の変化を可視化することを重視しました。
また今回の取り組みは単発の挑戦ではなく、今後のAI分析・構築最適化のための基盤作りという位置づけです。
基本成績（603戦の結果）
- 総試合数：603
- 勝利数：330
- 敗北数：268
- 引き分け：5（※勝率計算には含めていません）
- 勝率：55.18%
レート・順位の推移
最終結果
最高到達
※最高順位は実際の到達時点のスクリーンショットを基準としています。
シーズン中の変化
シーズン1を通して最も大きく変わったのは、「感覚での対戦」から「データ前提の対戦」へ移行したことです。
初期は個別のポケモンや対面判断が中心でしたが、
途中からは構築ごとのバージョンを記録しながら、
「どの相手が重いか」「どこで崩れやすいか」を整理して改善を繰り返すようになりました。
この時点では本格的な統計分析というより、
実戦の感覚と対戦ログを組み合わせながら調整していた段階です。
その結果、単純なプレイングだけでなく、
「構築そのもの」と「環境への適応」が勝率に大きく影響することが見えてきました。
シーズン中の構築変化について
シーズン1では、構築や役割の考え方が段階的に変化していきました。
初期は「強そうなポケモン」を個別に試す形でしたが、
中盤以降は役割や環境対応を意識した構築調整へ移行しています。
また終盤では、上位帯への適応や構築変更による試行錯誤も発生し、
レート推移とともに大きな変化がありました。
現在、シーズン全体の構築変遷やレート推移については、
別記事として整理・公開予定です。
上位帯で見えた「順位の安定性」について
シーズン1を通して、特に重要だった発見の一つが「上位帯における順位変動の小ささ」です。
実際にレート2400〜2475付近のデータでは、約1日〜1日半の期間で見ても順位変動は100〜150位程度に収まっており、
一度上位700位前後に到達すると、短期間で大きく順位が崩れることはほとんどありませんでした。
つまりこの帯域は、短期的な運だけではなく、
ある程度順位が固定化されやすいゾーンとして機能していることが分かります。
過去環境（USUM）との共通点
今回の流れは、過去にプレイしていたUSUM環境とも似た傾向を見せています。
USUMでも終盤に順位を大きく伸ばし、
最終週付近で391位まで到達していました。
今回も同様に、シーズン終了直前に623位まで到達しています。
一方で、どちらのシーズンも最終的には順位を大きく落としており、
「上位帯へ到達すること」と
「その順位を維持すること」は別の課題であることも見えてきました。
今後の目標
当初の目標は「カビゴン入り初代統一でレート2000到達」でしたが、
シーズン1の結果を踏まえ、現在は目標を更新しています。
今後の挑戦目標は「チャンピオン級への到達」を基準とし、
上位環境での安定性と再現性の検証を進めていきます。
この目標は到達そのものを目的としたものではなく、
AI分析と構築最適化を通じて、上位環境にどこまで適応できるかを検証する挑戦的な指標です。
レギュレーションと今後の環境変化
現在のシーズンM-2は、引き続きレギュレーションM-A環境で行われています。
そのため、シーズンM-1で蓄積したデータや構築理解を継続して活用できる状態です。
また、使用可能なポケモンや持ち物自体も大きく変化していないため、
シーズンM-1で使用していた構築や分析軸を引き続き検証しやすい環境になっています。
ただし、同じルール環境でもシーズンが進むにつれて、
構築や対策傾向、上位帯で求められる対応は徐々に変化していきます。
そのため、環境への適応や再検証は引き続き重要になると考えています。
一方で、今後レギュレーションM-Bへ移行した場合は、
使用可能なポケモンや要素の追加によって、
環境が大きく変化する可能性があります。
その際は、既存データを活かしつつも、
新環境に合わせた再分析・再検証を行いながら進めていく予定です。
シーズン1の結論
シーズン1は「勝率を上げる期間」ではなく、「データ構造と構築理解を作る期間」でした。
その結果、対戦を感覚ではなくデータとして扱う基盤が整い、今後のAI分析の土台が完成しました。
今後の方針（シーズン2）
シーズン2では、蓄積した603戦のデータをもとに、より定量的な分析と構築改善を進めていきます。
特に勝率だけでなく「構築単位・行動単位での再現性」を重視し、
AIを活用した戦略設計をさらに強化していきます。
