APEXのAIMをAIで解析してみた

はじめに

　この記事を読んで頂き、ありがとうございます。最近AI（機械学習ですが）を勉強しており、何かに使えないか探しておりました。そんな折、APEXプロゲーマーの命中率に何が関わっているのかが気になり、AI解析してみようと考えた限りでございます。

　この記事では解析した情報をもとに、命中率を上げるためには何を意識すればよいのか、どんな練習をすればよいのか提案までさせていただこうと考えております。

　みなさんはエイムが完全に外れているときや一度に敵を溶かした時、何が違うんだろうと思ったことはありませんか？私はかなりあります。

　例えばですが、上の動画で完全に外れている時とある程度当たっている時があります。この差が何に由来するのかを機械学習（AI）で解析してみようという話になります。

　機械学習を駆使して解析することで、・キャラによって当たりやすさが違う・初弾当たったらその後当てやすい等、一般的に言われている本当かどうかわからないことが数値的にわかる様になるという話になります。

　有料記事ではありますが、エナジードリンクを一本飲んで練習して得られる情報とはまた別の種類の情報を得られると考えているため、どうか最後まで読んでいただければと思います。

かなり内容が濃くなっているため、めんどくさい方は結果だけ読んでいただいても勉強になるように作成しました。

ちなみにプラットフォームはPCでマウスでされています。

研究内容

　行った内容の流れについては①データ収集②AI・機械学習（今回はridge回帰を行いました。）③得られた結果の係数から考察の３つになります。