仮想バトル観戦とは
仮想バトル観戦（バトルシミュレータ）は、ポケモン対戦をシミュレータ上で再現し、さまざまなパーティ同士のバトル・勝敗を予測することで、パーティの強み・弱みを発見し、環境の動向の把握から、より良いパーティの提案までを目指すサービスです。
対象はポケモンチャンピオンズ（シングル）。学習した対戦AI同士を実際に戦わせて分析し、勝率や相性を「感覚」ではなく「対戦データ」で確かめられます。
対戦AIのレベル
対戦AIは、自己対戦（AlphaZero型）で学習したニューラルネット（方策＋価値）を、モンテカルロ木探索（MCTS）と組み合わせたものです。多数のシミュレーションで有望な手を深く読み、勝率がもっとも高くなる手を選びます。相手の型・行動は決め打ちせず、採用率から確率的に想定して読みます。
- 相手の型は採用率から推定：持ち物・性格・技・努力値は使用率データから確率的に想定し、対戦中の被ダメージから絞り込みます（不完全情報を前提）。
- 強さの目安：単純なルールAI（初級）には明確に勝ち越します。目標は「中級者と互角〜やや上」で、読み合い・受け回しなどの上級の駆け引きは発展途上です。
- 指し手は決定的：同じ局面では常に最善と考える手を選びます（上位環境シミュレーションでは選出・型のばらつきで対戦内容が変化します）。
- 未習熟の戦略：バトンタッチでの能力引き継ぎや、イリュージョン（姿を偽る）を絡めた高度な戦略はまだ学習途中です。
※ 完璧な最適解ではありません。あくまで「強めのAI同士の対戦データ」として、傾向の把握にお使いください。
上位環境シミュレーション（総当たり）
対象は環境トップ構築です。選んだパーティを、それらの構築と総当たりさせ、全対戦の記録を保存します。結果から次を確認できます。
- 勝率・得意/苦手：相手プレイヤーごとの勝率。
- 選出：実際に選出された3体（自分・相手）の頻度。
- 1v1相性表：6×6の与ダメ/被ダメと勝敗。
- 実戦の敗因：倒し切れない核・落ちやすい個体・積み全抜きの傾向。
- リプレイ：保存された全対戦を後から再生して確認できます。
仕組み
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 対象 | ポケモンチャンピオンズ シングル（Lv50・努力値32スケール） |
| AI | 方策＋価値ネット ＋ モンテカルロ木探索（MCTS） |
| 1カードの対戦数 | 複数戦（選出・型・乱数のばらつきを反映。順次拡張） |
| 引き分け | 30ターンを超えても決着しなければ引き分け |
注意・限界
- 勝率の粒度：勝率は対戦数に応じた粒度で表示されます（対戦数を増やすほど精細になります）。
- 選出視点：6体の相性が良くても、選出した3体が偏れば結果は変わります。現状は選出を踏まえた分析を表示していますが、選出パターン全体の最適化は今後の課題です。
- AIの強さ：上級者の高度な読み合いには及ばない場合があります。データの傾向として参考にしてください。
今後の予定（ロードマップ）
現在の上位環境シミュレーション（対戦評価）を土台に、機能追加と既存機能の改善を進めます。
機能追加：パーティ提案・改善分析
- 改善提案：今の6体の「どこを変えればより勝てるか」をAIが分析し、技・持ち物・性格・努力値・個体の入れ替え候補を提示します。
- 一部指定で残りを提案：数体だけ固定し、残りの枠をAIが環境に合わせて提案します。
- 勝率の再評価：提案後のパーティを再び総当たりにかけ、変更前後の勝率変化を比較します。