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WoWS MM Analyser の使い方

WoWS MM Analyser は，World of Warships の戦績データを蓄積し，過去の戦闘について定量的に分析するためのツールです． マップ別，艦種別，環境・編成別など様々な角度から過去の戦闘履歴を見ることができます．
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WoWS APIを使って取得したアジアサーバーのプレイヤーの艦艇別スタッツを利用して，類似する艦艇を探し，可視化しています．

WoWS MM Analyser を使う
目次

1. 準備：Application IDの取得

Wargamingの公式データにアクセスするために，「Application ID (API Key)」が必要です．
これは無料で発行できます．(電話番号の登録が必要です)

  1. Wargaming Developer Room にアクセスし，ご自身のWGアカウントでログインします．
  2. 「My Applications」→「Create new application」をクリックします．
  3. Application name（例: MyAnalyser）を入力し，Typeは「Web application」などを選んで作成します．
  4. 表示された Application ID をコピーしてください．
    （ID: に続く a1b2c3d4e5... みたいな長い文字列です）
セキュリティと注意点：
入力したApplication IDは，お使いのブラウザ内（LocalStorage）にのみ保存されます．
外部のサーバーに送信されたり，開発者に見られることはありません．（※「5. クラウド連携」を手動でONにしない限り，データは送信されません）

※ Application IDは他人に教えないでください．
1つのキーを複数人で共有すると，APIのアクセス制限（回数上限）に達し，ツールが正常に動作しなくなる原因になります．必ず各自で発行したものを使用してください．

2. 基本：Profileフォルダの選択

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画面のサンプル画像

1 左上の入力欄(赤丸で囲まれた部分)に，先ほど取得した Application ID を貼り付けます（初回のみ）．

2 入力欄の開始(Profileフォルダを選択)をクリックします．

3 WoWSのProfileフォルダを選択し，ブラウザが読み取り可能な状態にします． ※一般的な場所: C:\Games\World_of_Warships\profile
※場所が不明な場合: デスクトップのWoWSショートカットを右クリック > 「プロパティ」 > 「ファイルの場所を開く」で確認できます．

マッチ情報を表示する仕組みについて

このツールは，profile/python.log をリアルタイムに読み取ることで，試合開始時のプレイヤー情報と，試合終了時の詳細な戦果データを取得しています．

3. 詳細モード(MM Monitor画面)

画面のサンプル画像

3-1. 信頼区間の表示について

勝率について，戦闘数を考慮し，どの程度 信頼できる勝率であるかの目安に背景に信頼区間のゲージを表示しています． 戦闘数が多いほど信頼区間の幅が狭くなります．
信頼区間の表示

3-2. AI WRの表示について

戦闘開始から20分経過後にチームの平均スタッツなどから計算した期待勝率が表示されます．
※ Diff KD: 平均キルレート差 | Diff WR: 平均勝率差 | Diff Dmg: 平均ダメージ差
※ 非公開アカウントのスタッツはサーバー平均から計算された推定値で埋めて計算されます．
予想モデルについて
予想勝率の表示

3-3. 対空火力について

括弧内は艦艇のカタログスペックの対空火力を表し，1.28などの数字はマッチティア内での相対評価の値を示します．
Yorktownの場合，トップでは1.12で評価され，ボトムでは0.3で評価されるといった具合で表示されます．
※ 対空防御砲火や対空砲の射程は考慮されていません．

3-4. 設定/閾値変更

左側のメニューの設定/閾値変更から表示するスタッツや信頼区間ゲージの色分けの基準，列の順番を変更することができます．
デフォルト設定について
初期設定の数値はあくまで「キリの良い目安」として設定されています．
一般的な戦績サイトの基準よりも判定が厳しく（色が付きにくく）なっている場合があるため，ご自身の感覚や普段利用しているサイトの基準に合わせて数値を調整することを推奨します．
設定画面

3-5. プレイヤー名の着色ルール（判定ロジック）

本ツールでは，戦闘数が少ないプレイヤーの「まぐれ」による高勝率や，一時的な下振れによる低勝率で極端な色がつかないよう，統計的な「信頼区間」を用いて判定しています．

判定の優先順位

プレイヤーの実力をより正確に反映するため，以下の順番でデータをチェックし，条件（閾値）を満たした段階で色を確定します．

  1. 個艦データ: 現在使用している艦艇の成績
  2. 艦種データ: その艦種（駆逐・巡洋など）での総合成績
  3. アカウント総合: 全艦艇での総合成績

※ 例えば「個艦データ」の戦闘数が少なく信頼性が低いと判断された場合は，自動的に次の「艦種データ」を参照しに行きます．これにより，新艦艇に乗った際もプレイヤー本来の実力に近い色が表示されます．

信頼区間による色の確定について

単に「現在の勝率」が閾値を超えているかだけでなく，信頼区間の幅（ブレ幅）を考慮しています．

3-7. 試合情報のコピー

マップ名横の【📋】ボタンをクリックするとプレイヤー名を匿名化した上で試合情報をクリップボードにコピーできます．
ChatGPTやGeminiなどとの試合の振り返りなどにご活用ください．

3-8. 戦闘結果の自動記録・詳細表示

本ツールは，試合終了と同時にログ（python.log）を解析し，勝敗結果や個人の戦果を自動でデータベースに記録・表示します．

自動記録の仕組み

設定画面に入力された「プレイヤー名 (IGN)」からログ内のデータを検索し，あなた自身の戦闘結果を特定します．

重要：プレイヤー名 (IGN) の設定
プレイヤー名が未設定，またはスペルが間違っている場合は自動記録が機能しません．
必ず左メニューの「設定/閾値変更」から，正しい プレイヤー名 を入力して保存してください．

表示されるデータ

試合が終了して結果が確定すると，詳細画面の「AI WR（勝敗予想）」パネルの右側に，以下のデータが追加表示されます．

4. 統計・分析モード

【統計・分析モードへ】をクリックすると統計・分析画面が表示されます． 7項目についてそれぞれ以下のようなデータが表示されます．
※ 統計・分析画面を表示するためには，どのプレイヤーに関して集計するかを判断するためにプレイヤー名の入力が必要です． プレイヤー名を設定していない状態で開くと設定画面が開きますので，プレイヤー名を入力して設定を保存してください．

4-1. 概要

MM Analyserに記録されている戦闘の通算戦闘数，勝率が表示され，個別の艦艇についての戦闘数・勝率・勝率の推移のグラフが表示されます．

4-2. マップ別

マップ別の戦闘数と勝率の表が表示されます．

4-3. 環境・編成

蓄積された過去の戦闘データを集計し，マッチング条件ごとの勝率や傾向をリスト化して表示します．
これにより，「自分がどのようなマッチングで勝ちやすいか/負けやすいか」を客観的に把握できます．

環境・編成のサンプル画像

4-4. 時間帯

時間帯別，曜日別，平日・休日別に勝率とチーム平均ダメージの表を表示できます．
※ チーム平均ダメージから時間帯別のマッチの質を分析したい場合はフィルターを使って条件を揃えることをおすすめします．

4-5. 天敵リスト

敵にいるときに勝率が低い艦を天敵 勝率が高い艦を獲物として表示しています．
※ 使用する際は艦種または艦艇でフィルターをかけることをおすすめします．
※ より解釈の簡単な「マッチ回数の多い流行艦リスト」に変更する可能性があります．

4-6. マッチ格差

過去の戦闘データを元に，敵味方の戦力差が勝敗にどの程度直結しているかを可視化します．
平均ダメージ，勝率，経験値，キルレートなど，指標を切り替えて分析することが可能です．

マッチ格差分析画面

右上の「自分のスタッツを除外」にチェックを入れることで，ご自身の実力を除いた「チームメイトのみの平均値」を算出して評価することができます．
注意（艦種によるバイアス）:
自分を除外すると，平均値を計算する構成比が変化します．
対面の敵艦（同艦種）は計算に含まれたまま，自分（特定の艦種）だけが計算から抜けるため，乗っている艦種によって数値に以下の傾向が出ます．

この「構成上の偏り」を考慮した上で比較してください．

艦種別の「逆転力」分析

さらに詳細なデータとして，「どの艦種に乗っている時に，どれくらいの戦力差なら覆せるか」を艦種別に表示します．
例えば，「駆逐艦なら多少の味方不利でも勝率が高いが，戦艦だとマッチング運に左右されやすい」といったご自身の傾向を分析できます．

艦種別逆転力比較

4-7. 勝敗予想

この画面では，AIが出した「勝敗予想」が，実際にどれくらい当たっていたかを確認できます．
AIの予測精度はプレイヤーの戦い方やTier帯によって変動するため，定期的にここを確認し，「このAIが自分の環境でどれくらい信用できるか」を判断する材料にしてください．

モデル精度確認画面

指標の見方

予測精度に関する注意
このAIモデルは開発者の環境をベースに学習しているため，すべてのプレイヤー環境で完璧に動作するとは限りません．
画面上部の 対数損失 という数値を見るとおおよその予測精度が分かります．
  • 0.60 以下: 予測は比較的良好に機能しています．
  • 0.69 付近 (0.693以上): 危険信号です．AIは勝敗をランダム（コイン投げ）と同レベルでしか予測できていません．
もし数値が 0.69 に近い場合は，AI予想（AI WR）を戦術的な参考にはせず，あくまで「話のネタ」程度に受け止めてください．

5. クラウド連携（統計データへの協力）

本ツールはユーザーの同意なく一切の試合情報の収集を行いません．(デフォルトでは収集機能はOFFになっています．)
もし，AIモデルの予測精度を向上させるために試合情報の送信に同意していただける場合は設定/閾値変更からクラウド連携をONにしていただけると，開発の励みになります．
収集される試合情報は，個人のパフォーマンス評価や，特定のプレイヤーがチームに与えた影響を分析するためではなく，「マッチングの性質を大局的に解明すること」のみを目的としています．
試合情報はブラウザ側で匿名化を施した上で送信されます．

クラウド連携設定画面

送信される試合情報

サーバーへ送信されるのは，以下の情報です．
これらは戦力分析と勝敗シミュレーションの学習素材として使用されます．

  • プレイヤーのスタッツ:
    戦闘数，勝率，平均ダメージ，キルレシオ，生存率などの統計データ．
    （※「誰の」戦績かは削除され，純粋な数字の羅列として送信されます）
  • 艦艇情報:
    使用された艦艇ID，艦種，Tier．
  • 試合環境・結果:
    マップ名，ゲームモード（制圧戦/軍拡競争など），試合の日時，試合結果．
  • 疑似分艦隊（匿名化済み）:
    「Team_A」「Team_B」のように記号化されたクラン分艦隊の構成情報．

5-2. 匿名化処理について

本ツールは，データをサーバーへ送信する前に，ユーザーのブラウザ内で以下の匿名化処理を完了させます．