Knowledge is Power.
ミッション
LoLでより良い判断を学べるようにする
Baron Buffは、判断が実際に起きる場面でLeagueを教えます。チャンピオン選択、ロード画面、試合プラン、試合後レビューまで。別の講義に移動させるのではなく、今プレイしている試合を理解できるようにします。
Baron Buffの違いは、実データと科学的根拠に基づくアプローチにあります。データマイニングで実際の試合からパターンを見つけ、機械学習で重要なシグナルを評価し、AIで目の前の試合に役立つ明確なアドバイスへ変えます。生の統計で画面を埋めるのではなく、必要な背景を伝えます。
不正行為には断固として反対します。Baron Buffは読み取り専用で動作し、コードを挿入したりプレイを自動化したりしません。根拠を説明し、すべての判断はプレイヤー自身に委ねます。目標は次の1試合に勝つことだけではなく、学び続けられるようにすることです。
アプローチ
Baron Buffの仕組み
データマイニング
Baron BuffはRiot公式APIからランク戦データを集約します。このデータがマッチアップ統計、ベンチマーク、モデル学習の基盤になります。
バンおすすめ
現在のロールについて、選択可能な相手がチャンピオンプール内の各チャンピオンにどれほど強いかをBaron Buffが測定します。プール内のより多くのチャンピオンに強い脅威ほど上位に表示されます。
ピックおすすめ
推薦モデルは、レーンのマッチアップ、チームとの相性、メタでの強さ、ロール、ランク帯を組み合わせて選択肢を並べます。結果を保証せずに候補を順位付けし、保存済みのチャンピオンプールがあれば反映します。
ゲームアドバイス
ドラフトが確定すると、Baron Buffがマッチアップと両チームの構成を、レーン戦、中盤、終盤、勝利条件のプランに変換します。
おすすめビルド
ビルドガイドは、ロール適性、成立するアイテム経路、敵の脅威、チーム内の補完、インベントリ、パッチの鮮度を考慮して、おすすめ経路を組み立てます。
ジャングル圧
ルールベースの指標が、レーンの圧力、ガンクの仕掛けやすさ、オブジェクトの優先度、ロームの可能性から、序盤にジャングラーが注意を向けそうなサイドを推定します。可能性を示すもので、ジャングラーの確定ルートではありません。
試合後レポート
Baron BuffはRiotの試合データとタイムラインを、チャンピオン、ロール、ランク帯のベンチマークと比較し、重要な判断をレポートにまとめます。レポートは学習ダッシュボードに反映され、次の試合へ明確なフォーカスを1つ引き継ぎます。
原則
大切にしていること
約束より学習
勝率を上げると約束しません。判断がなぜ良いのか、悪いのかを理解し、判断力を伸ばせるようにします。
overlayなし。自動操作なし。
ゲーム画面をoverlayで覆わず、コードを注入せず、操作を自動化しません。コーチングはゲームをわかりやすくするもので、複雑にするものではありません。
上達そのものがプロダクト
報酬はパターンに早く気づけることです。なぜレーンが苦しかったのか、ドラフトに何が足りなかったのか、集団戦をなぜ落としたのか、次に何を試すかが見えてきます。