コラム レギュラーシーズン 2018-19〜2026-27
Mリーグの着順はどれだけ運で決まるのか? (Japanese)
牌譜
要点
- 1シーズン
(1人あたり約24半荘)の ポイント差のばら つきのうち、 運(試合数が限られることによる 偶然の 揺れ)で 説明できる 割合は 推定85%、 少なくとも 70%です。 - 最も
多く 出場した 選手の 通算316半荘でも、 平均着順が 実力を 反映している 割合は 推定68% (多くても84%)です。 - 一方で、
副露率のような 打ち方の指標は 約5半荘で 半分安定し、 選手の個性が すぐに 表れます。 - 牌譜から
測れる 運 (配牌・ツモ・裏ドラ)を 差し引くと、 1半荘ごとの ポイントのばら つきは 28%小さくなります。
どう測ったか
選手ごとの成績の
2018-19〜の
この実力差と
指標ごとの安定の速さ
| 指標 | 半分安定する試合数(推定) | 90%区間 | 1シーズンでの実績の重み | 通算316半荘での実績の重み |
|---|---|---|---|---|
| 副露率 | 約5半荘 | 約4半荘〜約8半荘 | 81%(74%〜86%) | 98%(97%〜99%) |
| 立直率 | 約61半荘 | 約37半荘〜約183半荘 | 28%(11%〜39%) | 84%(63%〜90%) |
| 放銃率 | 約77半荘 | 約51半荘〜約149半荘 | 23%(14%〜31%) | 80%(68%〜86%) |
| 和了率 | 約65半荘 | 約41半荘〜約163半荘 | 27%(13%〜37%) | 83%(66%〜89%) |
| ラス率 | 約121半荘 | 約51半荘〜上限なし | 16%(0%〜31%) | 72%(0%〜86%) |
| 1半荘あたりポイント | 約136半荘 | 約56半荘〜上限なし | 15%(0%〜30%) | 70%(0%〜85%) |
| 運を除いた1半荘あたりポイント | 約98半荘 | 約41半荘〜上限なし | 19%(0%〜37%) | 76%(0%〜89%) |
| 平均着順 | 約146半荘 | 約62半荘〜上限なし | 14%(0%〜28%) | 68%(0%〜84%) |
| トップ率 | 約128半荘 | 約62半荘〜上限なし | 15%(0%〜28%) | 71%(0%〜84%) |
局単位の
読み取れること
- 打ち方の個性は
すぐに 副露率・表れる。 立直率は 数十半荘で 安定し、 推定の幅も 狭く 収まります。 鳴く 選手・ リーチする 選手の 違いは、 運ではなく 打ち方の 違いです。 - 和了率・
放銃率は 半分安定するのに1シーズンでは 決まらない。 約65半荘 (和了率)、 約77半荘 (放銃率) かかります。 - 着順・
ポイント・ どれもトップ率・ ラス率は、 実力の差が ある ことすら 確かではない。 90%区間の上限が 定まりません。 どの指標が 早く 安定するかの 比較も、 今の データでは 結論で きません。 - 1シーズンの
順位は、 好調・ほぼ運で 決まる。 不調の シーズンが あっても、 それだけで 実力の 変化とは 言えません。
運を差し引いたポイント
配牌の
この補正で
ニューラルネットワークで
このサイトでの見せ方
各選手の
注意
- 対象は
牌譜が 公開されている 全試合です。 記録に 不備のある 局は 打ち方・運の 指標から 除いています。 - 推定には
「選手の実力はシーズンを 通じて一定」という 単純化が 入っています。 - 数値は
シーズンが 進むと 更新されます。
参考文献
- Ogami, Amano, Tsuruoka. "MJ-DLVAT: A Deep Learning Value Assessment Technique for Mahjong." IEEE, 2024.
- Burch et al. "AIVAT: A New Variance Reduction Technique for Agent Evaluation in Imperfect Information Games." AAAI, 2018.
- Duersch, Lambrecht, Oechssler. "Measuring skill and chance in games." European Economic Review 127, 2020.
- と
つげき東北・ 伊藤毅志 「牌譜の解析による麻雀の分析」 人工知能学会誌 24(3), 2009.