AI要約本稿は、二人のポケモン使いが3体ずつ所持し1体を出して戦う仮想対戦をゲーム理論でモデル化する。ナッシュ均衡、反復優位、混合戦略といった手法を用い、繰り返し対戦から最適解と勝者の傾向を導出する。ポケモン自体は実験環境として用いられ、社会現象としての分析は行われていない。データ分析とゲーム理論の関係を示すCS的研究である。

AI要約PTCGAIの開発を通じ、盤面選択の理由づけがAI実装の壁になると実感した。 試作・対戦・ログ分析を繰り返すサイクルを確立し、ポケカ理解と機械学習の学習を並行して進めている。

AI要約本研究はポケモンのバトル統計からタイプを分類する。データは pokemon_bw.csv を用い、HP・Attack・Defense・Special Attack・Special Defense・Speed を特徴量として、80:20 の訓練・評価分割を実施した。Random Forest（木100本）で分類モデルを構築し、精度は 64.8%、混同行列・ROC 曲線を用いてクラス別性能を評価した。今後は不均衡データの扱いや他のアンサンブル手法の適用が示唆される。

AI要約ポケモンカードのデッキ紹介記事。6つのデッキと運用のコツを詳しく述べる。