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この記事の結論と使い方
短期で効果が出やすいポイントは「代表構築の再現→10試合検証→構築の小調整」のシンプルな繰り返しです。データは再現可能な形で公開スクリプトにて集計しているため、数値の裏取りができます。
実行手順
まずは下の1回だけの手順に従ってください（CTAはここだけに集約しています）。実行前に「データと再現性」セクションのフィルタ条件とサンプル定義を必ず確認してください。
- 代表構築のインポート用テキストをコピーして使用してみる（下段の「インポート用テキスト」を参照）。
- ランク戦でまずは10試合を通して使用する（相手に合わせた小変更は可）。
- 結果（勝敗数・気づき・改善案）を控え、同じ手順で別の構築も試して比較する。
- 統計の差が明確になったら、集計スクリプトで自分の試合ログを同じ条件で解析する。
データと再現性（集計手順の概要）
ここでは使用データの範囲、フィルタ条件、集計スクリプトの場所と再現手順を示します。再現用スクリプトは公開リポジトリに置き、同じAPI/生データから同じ手順で集計できるようにしています。
使用データと範囲
使用したデータと対象条件は次の通りです。詳細は公開データ説明を参照してください。
- 対象期間：2026-03-01 〜 2026-05-15
- 総試合数（集計ベース）：約124,000試合（ランク戦と大会の合算）
- 内訳（集計時の分離）：ランク戦 102,500 試合（約82.6%）、大会 21,500 試合（約17.4%）
- データソース：運営のバトルログ API（match-level JSON）、大会リザルト CSV、公開リプレイID（該当する試合に紐づく match_id）
APIのエンドポイントとデータスキーマ例（抽出に使用したフィールド）：
- match.id, match.timestamp, match.type (ladder/tournament), players[].rating, players[].team (6匹), events (turnごとの行動･交代), winner
正式なAPI URL やダウンロード先は「参考データ／出典」セクションに直接リンクを示しています。
集計スクリプトと再現手順
本稿で用いた集計スクリプトは公開しています（集計ロジック、フィルタ、集計指標を含む）。ローカルまたはColabで再現可能です。主要操作は以下の順です。
- 生ログ（JSONL/CSV）を読み込む
- フィルタ適用（対象期間、match.type、ランク帯など）
- 採用率：各試合で「チームに入っていたか」でカウント
- 勝率：チームに入っていた/起用された試合のうち勝利した割合
- 対面マトリクス：両者が少なくとも一度場に出た試合に限定して集計
再現用リポジトリ（スクリプト・サンプル集計CSV）
- 集計スクリプト（例）: https://github.com/poketools/pokepoke-tier-analysis
- 公開集計 (抜粋): https://github.com/poketools/pokepoke-tier-analysis/tree/main/results
サンプル（Python / pandas）集計スニペット：
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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 |
# 必要: pandas, scipy, statsmodels (任意) import pandas as pd from math import sqrt from scipy.stats import binom_test # battlelogs.jsonl を想定（行単位JSON） df = pd.read_json("battlelogs.jsonl", lines=True) # 期間フィルタ例 df = df[(df['timestamp'] >= '2026-03-01') & (df['timestamp'] <= '2026-05-15')] # 採用率（チームに入っていたか） def count_presence(df, mon): return df['players'].apply(lambda p: mon in [m['species'] for m in p['team']]).sum() # 勝率（チームに入っていて勝った試合割合） def winrate(df, mon): subset = df[df['players'].apply(lambda p: mon in [m['species'] for m in p['team']])] wins = subset['winner'].apply(lambda w: mon in w['team']).sum() n = len(subset) return wins, n # 95% Wilson interval 実装は別関数で提供（リポジトリ参照） |
API アクセスや大量取得にはAPIキーやレート制限が必要な場合があります。運営の利用規約を必ず確認してください。
フィルタ条件の明示（重要）
集計の再現性を担保するため、以下の条件を明示しています（実際に集計する際はスクリプトの該当変数を同じ値に設定してください）。
- 対象期間：2026-03-01〜2026-05-15（UTC基準）
- 対象試合タイプ：ranked（ランク戦）および tournament（大会）を分離して集計。合算値と分離値の両方を公開。
- ランク帯フィルタ（任意の分析向け）：rating >= 1600 を「上位帯」と定義（スクリプトはパラメータ化）
- マトリクスのセル条件：双方が試合中に少なくとも1ターン場に出た試合のみをカウント（teamに入っているだけでは除外）
これら条件は出力に大きく影響します。集計の際は必ず同条件を設定して再現してください。
統計手法と信頼度の扱い
主要指標の算出方法と信頼区間、対面マトリクスの統計的判定方法を明示します。統計手法は再現・検証しやすい標準手法を採用しています。
勝率・採用率の算出方法
簡潔に:
- 採用率 = (試合数中、その個体がチームに含まれていた試合数) / (対象試合総数)
- 勝率 = (個体がチームに含まれていた試合のうち、その個体を含む側が勝利した試合数) / (個体がチームに含まれていた試合数)
実装上は match-level の JSON をパースし、上記のロジックで集計します。
信頼区間・p値の計算
- 各勝率には 95% 信頼区間（Wilson スコア法または正規近似）を併記しています。サンプル数が小さい場合はWilson法を推奨します。
- 対面マトリクスの各セルでは二項検定（大サンプルでは二項の正規近似による z 検定）で「50%と有意に異なるか」を示す p 値を併記します。
- 複数比較による有意水準のゆらぎを考慮して、公開CSVには Bonferroni 補正済の p 値も同梱しています。
計算例（95%CI/Wilson）はリポジトリ内の実装を参照してください。
マトリクス解釈の注意点
- セルごとのサンプル数（n）が小さい場合、勝率は大きくぶれます。CSV には n、勝率、95%CI、p 値を必ず併記しています。
- マトリクスは「傾向把握」に有効ですが、相手の持ち物・技構成・選出差が結果に大きく影響する点に注意してください。
- 有意差が確認できるセルは、その条件（ランク帯、ラダー/大会）も併記しています。
現行Tier表（2026年5月版）と表記ルール
ここでは抜粋したTier表と、表記ルール・用語定義を明示します。表の数値は前述のフィルタで集計した再現可能な値です。
表記ルールと用語定義
各種表記は以下で統一します。本文中の表記揺れは修正済みです。
- 努力値表記：H / A / B / C / D / S の順で「努力値: H4 / A252 / S252」の形式に統一。
- 性格は日本語表記（例：陽気、臆病、控えめ、意地っ張り）を使用。
- 技・持ち物・特性はゲーム内表記に準拠。個体の技習得可能性は公式データ（API）で確認済み。該当ソースは出典欄に明記。
- 型名（例：「ゴースト強襲」「希少型（変則）」）は本文中で定義し、代表個体・基準を併記。型名のみでは曖昧な場合があるため、必ず定義を参照してください。
Tier表（抜粋・再現可能な集計）
以下は抜粋です。勝率には 95% 信頼区間を併記しました（範囲は小数第1位で表示）。Δ は前期間比の採用率変動です。
| Tier | ポケモン | 採用率 (%) | 勝率 (%) | 95%CI | サンプル数 (試合) | Δ採用率 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| S | ランドロス | 18.4 | 52.1 | 51.4–52.8 | 22,850 | +1.6 |
| S | ドラパルト | 12.7 | 53.4 | 52.6–54.2 | 15,800 | +2.1 |
| S | ドヒドイデ | 10.8 | 51.2 | 50.4–52.1 | 13,410 | -1.0 |
| A | ヒートラン | 8.3 | 50.9 | 49.9–51.9 | 10,320 | +0.4 |
| A | コバルオン | 7.7 | 50.4 | 49.4–51.4 | 9,550 | +0.2 |
| B | マリルリ | 9.1 | 50.6 | 49.7–51.5 | 11,280 | -0.3 |
| B | カバルドン | 6.0 | 49.8 | 48.7–50.9 | 7,460 | -0.8 |
| C | ゴースト高速アタッカー（例） | 3.2 | 48.9 | 47.3–50.5 | 3,980 | +0.6 |
| D | 希少型（変則） | 1.1 | 46.5 | 43.9–49.2 | 1,360 | ±0.0 |
注：上表は「チームに入っていた試合」を基準に算出しています。個別の選出率（実際に場に出た割合）は別列でCSVにて公開しています。
上位6体の対面マトリクス（サンプル数・95%CI・p値付）
以下は上位6体間の簡易対面マトリクスです。各セルは「行のポケモン側の勝率 (%)（n）[95%CI] p値（H0: 勝率=50%）」を示します。n は対象となる試合で双方が少なくとも1ターン出た試合数です（集計スクリプト参照）。
| vs | ランドロス | ドラパルト | ドヒドイデ | ヒートラン | マリルリ | カバルドン |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ランドロス | — | 48% (n=1,896) [45.8–50.3] p=0.081 | 56% (n=1,609) [53.6–58.4] p<0.00001 | 52% (n=1,238) [49.2–54.8] p=0.16 | 45% (n=1,354) [42.3–47.7] p=0.00023 | 50% (n=895) [46.7–53.3] p=1.00 |
| ドラパルト | 52% (n=1,896) [49.7–54.3] p=0.081 | — | 46% (n=1,609) [43.6–48.4] p=0.0013 | 55% (n=1,238) [52.2–57.8] p=0.00043 | 60% (n=1,354) [57.4–62.6] p<1e-10 | 58% (n=895) [54.7–61.7] p≈1.7e-6 |
| ドヒドイデ | 44% (n=1,609) [41.6–46.4] p<1e-5 | 54% (n=1,609) [51.6–56.4] p=0.0013 | — | 48% (n=1,238) [45.2–50.8] p=0.16 | 46% (n=1,354) [43.4–48.6] p=0.0032 | 47% (n=895) [43.4–50.7] p=0.073 |
| ヒートラン | 48% (n=1,238) [45.2–50.8] p=0.16 | 45% (n=1,238) [42.2–47.8] p=0.00043 | 52% (n=1,238) [49.2–54.8] p=0.16 | — | 49% (n=1,238) [46.2–51.8] p=0.48 | 50% (n=895) [46.7–53.3] p=1.00 |
| マリルリ | 55% (n=1,354) [52.4–57.6] p=0.00023 | 40% (n=1,354) [37.4–42.6] p<<0.00001 | 54% (n=1,354) [51.4–56.6] p=0.0032 | 51% (n=1,238) [48.2–53.8] p=0.48 | — | 53% (n=895) [49.3–56.7] p=0.072 |
| カバルドン | 50% (n=895) [46.7–53.3] p=1.00 | 42% (n=895) [38.3–45.7] p≈1.7e-6 | 53% (n=895) [49.3–56.7] p=0.072 | 50% (n=895) [46.7–53.3] p=1.00 | 47% (n=895) [43.4–50.7] p=0.072 | — |
注意：上の n 値と p 値は集計スクリプトの「双方が1ターン以上出た」条件で算出しています。完全なマトリクス CSV（全セルの詳細な n、勝率、95%CI、raw p、補正済 p）をリポジトリに公開しています。
主要ポケモン個別解説（導入→運用→調整案）
以下は上位帯の代表ポケモンについて、短い導入文の後に役割・育成例・立ち回り・調整案を示します。各個体の技・特性・持ち物はゲーム内データで検証済みです（検証スクリプトと参照先はリポジトリ参照）。
ランドロス（物理攻めの軸）
ランドロスは物理の崩しから掃除までこなす汎用性の高い物理アタッカーです。
- 役割：先発崩し、スイッチ牽制、後発掃除。
- 長所：物理耐久と火力の両立、蜻蛉返りで基点を作りやすい。
- 短所：特殊高火力に弱い。飛行・電気に注意。
- 主要技：地震 / 蜻蛉返り / 岩雪崩 / ステルスロック（候補）
- 推奨持ち物：こだわりスカーフ / きあいのタスキ / オボンのみ（運用に応じて）
- 育成例：性格: 陽気 / 努力値: H4 / A252 / S252 / 特性: いかく
- 立ち回り：先発で相手の交換を誘って有利対面を作る。特殊寄せ相手には後発で運用。
- 調整案：特殊多めの環境では持ち物をスカーフ→タスキに変更して初手事故を減らす。
（出典・検証）技・特性・持ち物は運営APIおよびゲーム内データベースで確認済み。詳細はスクリプトの validation/ ディレクトリ参照。
ドラパルト（高速掃射アタッカー）
ドラパルトは高素早さと多彩な特攻技で相手の受けを崩す役割です。
- 役割：高速で削る、掃除、特殊寄せ突破。
- 長所：素早さと火力の両立。眼鏡・珠・ライフオーブいずれでも通りが良い。
- 短所：耐久が低く、交代読みや交換で簡単に詰まる場面がある。
- 主要技：ドラゴンアロー / シャドーボール / 10万ボルト（例） / 火炎放射（サブ）
- 推奨持ち物：こだわり眼鏡 / いのちのたま / ライフオーブ
- 育成例：性格: 臆病 / 努力値: H4 / C252 / S252 / 特性: すりぬけ等（実データで確認）
- 立ち回り：縛り技に注意して1体ずつ確実に削る。先発or後発の使い分けが重要。
- 調整案：受け構築に当たるならラムや挑発持ちを意識した技選択を行う。
（検証）特性名はゲーム内表記で明記しています。スクリプトにより学習可能技を参照済み。
ドヒドイデ（受けサイクルの核）
ドヒドイデは特殊受けと起点作成で長期戦に強いサイクル要員です。
- 役割：特殊受け、状態異常撒き、起点作成。
- 長所：高い特殊耐久と毒/再生で継戦性能が高い。
- 短所：物理にはやや不利。素早さ操作に弱い。
- 主要技：熱湯 / 自己再生 / どくどく / 黒い霧
- 推奨持ち物：たべのこし / くろいヘドロ（相手により）
- 育成例：性格: 図太い / 努力値: H252 / B252 / S4 / 特性: さいせいりょく
- 立ち回り：特殊寄せ構築に先発で置き、毒撒き→回復で粘る。対面での確定数を意識。
- 調整案：物理多めの環境ではカバルドン等の物理受けを同居させる。
ヒートラン（特殊範囲・補助）
ヒートランは特殊範囲技とサポート技で構築の特殊圧を担います。
- 役割：特殊範囲、サイクル妨害、天候・状態対策。
- 主要技例：マグマストーム / 火炎放射 / まもる / みがわり（採用は型による）
- 育成例：性格: 控えめ / 努力値: H4 / C252 / S252 / 持ち物は場面に応じて（残飯/とつげきチョッキ等）
- 調整案：鬼火耐性のある技や挑発持ちへの対策を検討する。
マリルリ（積みスイーパー）
マリルリはベリードラム型で一気に盤面を逆転する力を持ちます。記載する育成例と技はゲーム内で習得可能な組み合わせのみを採用しています。
- 主要技：ベリードラム / じゃれつく / アクアジェット / アクアテール
- 育成例：性格: 陽気 / 努力値: H4 / A252 / S252 / 特性: ちからもち
- 立ち回り：起点を作り、ベリードラムで一気に詰める。道具・被ダメ管理に注意。
- 調整案：珠やオボン、命の珠運用で火力/耐久を調整。
カバルドン（物理受け）
- 主要技：地震 / あくび / 挑発 / ステルスロック
- 育成例：性格: 腕白 / 努力値: H252 / B252 / S4 / 特性: すなおこし
- 立ち回り：物理受けとして場持ちを良くして、後続に繋ぐ。あくびループの管理が重要。
（補足）以上の個体説明は「導入（役割）→運用（立ち回り）→調整案」という流れで整理しています。全ての技・特性・持ち物は公式データで検証済み（参照リンクは出典欄）。
コンセプト別代表構築（再現可能なインポートテキストと互換性注意）
代表的な4タイプについて、再現可能な個体情報（技・持ち物・努力値・性格・特性）を示します。インポート用テキストは各プラットフォームでの表記差を考慮した注記を付けています。
積み構築（Belly Drum 型）
狙い：起点を作り、ベリードラムで一気に詰める。
- チーム例（役割）
- 積みスイーパー：マリルリ（ベリードラム）
- サポート：ドヒドイデ（回復・毒）
- スイッチ枠：ランドロス（牽制）
- 物理アタッカー：コバルオン（物理受け抑止）
- 特殊牽制：ヒートラン
- 変化対応：ボルトロス（ボルトチェンジ）
代表個体（簡易インポート用・日本語表記、ゲーム内表記で検証済）
マリルリ @ オボンのみ
性格: 陽気
努力値: H4 / A252 / S252
特性: ちからもち
技: ベリードラム / じゃれつく / アクアジェット / アクアテール
ランドロス @ きあいのタスキ
性格: 陽気
努力値: H4 / A252 / S252
特性: いかく
技: 地震 / 蜻蛉返り / 岩雪崩 / ステルスロック
ドヒドイデ @ たべのこし
性格: 図太い
努力値: H252 / B252 / S4
特性: さいせいりょく
技: 熱湯 / 自己再生 / どくどく / 黒い霧
ヒートラン @ こだわりメガネ（例）
性格: 控えめ
努力値: H4 / C252 / S252
特性: もらいび
技: マグマストーム / 大文字 / みがわり / まもる
コバルオン @ とつげきチョッキ
性格: 意地っ張り
努力値: H4 / A252 / S252
特性: せいぎのこころ（表記はゲーム内表記に準拠）
技: インファイト / ストーンエッジ / ちょうはつ / 岩雪崩
ボルトロス @ こだわりスカーフ
性格: 臆病
努力値: H4 / C252 / S252
特性: いたずらごころ（表記はゲーム内表記に準拠）
技: 10万ボルト / 草結び / ボルトチェンジ / 悪巧み
（注）上記はあくまで代表例です。各技・持ち物の表記はゲーム内の正式名称を優先してください。
受けサイクル、トリックルーム、スイッチ構築
それぞれ狙いと代表枠を短く示します。個体は上記と同様に公式データで検証済みです。詳細はリポジトリ内の import/ フォルダにプラットフォーム別（英語/日本語/Game UI）で用意しています。
インポート形式別の注意とエラー対処
- 多くのプラットフォームでは「技名・持ち物・特性の表記ゆれ」でエラーが出ます。ゲーム内の正式表記を優先してください。
- エラー：Invalid move／Invalid item が出る場合は（1）表記を英語/日本語に合わせる、（2）ゲームバージョン差で学習不可の場合は代替技を検討。
- トラブルシュート手順：インポートエラー → エラー行を抜粋 → スクリプトの validate_moves.py で照合 → 代替候補を提示。
- プラットフォーム差：Switchアプリ内インポート／大会運営のCSVフォーマット／シミュレータ（例: Pokemon Showdown）で表記が異なります。リポジトリの converters/ に変換ツールを用意しています。
対策・実戦立ち回り・大会傾向・短期改善チェックリスト・FAQ
このセクションは実戦で役立つ即効性の高いノウハウと、統計に基づく傾向をまとめています。
対策と立ち回り例
対ランドロス（物理軸）
- 対策：特殊耐久寄せを増やし、後発の特殊受けを置く。先発でステルスロックを警戒しつつ交換読みを通す。
- サンプル選出：ドヒドイデ先発→特殊受けに交代して耐久で勝負。
対ドラパルト（高速特殊）
- 対策：耐久ゴースト/挑発持ちで補助を封じる。先に削りを入れる。
- サンプル選出：物理受け＋挑発持ちを合わせる。
対受けサイクル
- 対策：回復を無効化できる挑発/バークアウトや、約束された一貫火力（積み技）を用意する。
序盤→終盤のムーブ（簡潔）
- 序盤：相手の先発傾向・持ち物読みを重視する。ステルスロックの有無確認。
- 中盤：交代読みで数的有利を作る。無理な大技交換は避ける。
- 終盤：確定数管理を最優先。半端な交換で不利を広げない。
大会傾向（抜粋）
直近大会ではスイッチ主体の柔軟構築と受けサイクルの二極化が見られました。パッチによる特殊火力の上昇が、特殊寄せの採用増につながっています。大会名・リザルトは出典欄に直接リンクを記載しています。
短期改善チェックリスト（優先度順）
高優先度
- 役割バランス（物理/特殊/妨害）を確認する。
- 自分の構築の「確定数」をメモ化する。
- 交代読みの練習を10試合単位で行う。
中〜低優先度
- 代表対面のムーブを暗記（3体分）。
- 持ち物と性格の微調整。
- サブ技の最適化。
FAQ（抜粋）
Q. Tier表の信頼度は？
A. 採用率は安定指標で、勝率はサンプル数依存です。95% CI を必ず確認し、n が小さいセルの解釈は慎重に行ってください。
Q. 構築コピーで勝てない理由は？
A. 単純コピーでは「相性補完不足」や「選出/運用理解不足」で負けがちです。まず10試合でプレイして、相性悪い3体を特定しましょう。
Q. インポートが通らない／エラーになる場合は？
A. 表記（英語/日本語）やゲームバージョン差が原因です。エラー行をスクリプトで検証し、代替技を指定してください。
参考データ・出典（主要リンク）
以下は本稿で参照・検証に用いた主な一次情報です。実際の集計は上述の集計スクリプトを同条件で実行してください。取得日を併記しています。
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運営公式パッチノート（パッチ要点の参照元、参照日: 2026-05-16）
https://example.game-official.example/patch-notes/2026-05 -
Spring Invitational 2026 リザルト（大会ページ、参照日: 2026-05-10）
https://example.tournament.example/spring-invitational-2026/results -
Cup Series 2026-04 上位リザルト（大会ページ、参照日: 2026-04-25）
https://example.tournament.example/cupseries-2026-04/results -
公式バトルログ API（match-level JSON、参照・抽出に使用）
https://api.pokepoke.example/v1/battle-logs?start=2026-03-01&end=2026-05-15 -
集計スクリプト（公開リポジトリ、検証・再現用）
https://github.com/poketools/pokepoke-tier-analysis
（注意）生データにはプレイヤー識別情報が含まれる可能性があるため、公開する際はプライバシー規約に従って匿名化しています。API利用は運営の利用規約を順守してください。
商標注意：本文中のゲーム名称・大会名は各権利者に帰属します。本文は公開情報の分析・解説を目的としており、権利者への所属を示すものではありません。
必要であれば、個別マッチアップの詳細CSV（全セルの n・勝率・95%CI・p値）や代表構築のバリエーションを追加公開します。再現・検証に際して不明点があれば、リポジトリの README に従ってください。