カードの強さはどう調整する？マジック・ハースストーン・ワンピースの調整のしかた

マジック：ザ・ギャザリングは2024年、あるカードをデジタル版で禁止しました。理由は勝率ではなく、「4ターン目より前に終わる試合が、ほぼ倍になった」ことでした。
ハースストーンのアリーナでは、カードの文を1文字も変えずに、そのカードが出てくる確率だけを動かして強さをそろえます。
そして2012年の研究は、AIに「あるカードだけ使わせない」で戦わせ、その勝率でゲームのつり合いを測りました。

カードゲームを作ると、必ず強すぎるカードと弱すぎるカードが出てきます。開発する会社は、何を測って、どう判断して、どう直しているのでしょうか。公開されている開発者の説明と研究から、調整のしかたを並べてみます。

この記事で分かること

• 発売前は、未来の環境を社内で遊ぶ：マジックは約1年先の環境を想定した社内リーグで試します。
• 勝率だけでは決めない：多様なデッキが使われているか、相手が何もできずに負けていないかも見ます。
• AIに「使わせない」と、カードの重さが分かる：1枚ずつ抜いて測るやり方は、研究にも同じ考え方があります。

発売前：1年先の環境を、社内で遊ぶ

マジック：ザ・ギャザリング（1993年にアメリカで生まれたトレーディングカードゲーム）には、プレイデザインという調整専門の社内チームがあります。このチームは「FFL（Future Future League）」という社内リーグで、約1年先に遊ばれるはずの環境を想定してデッキを組み、互いに対戦させます。

以前は半年先を想定していましたが、分かったことをカードへ反映するには遅すぎたため、さらに半年前倒ししたそうです。対戦の結果を定例の会議で話し合い、カードの数値や文を直し、直したカードをまた遊びます。発売前なら、カードそのものを直せるからです。

発売後：使われ方と、試合の中身を見る

発売した後は、カードの文は直せません（紙のカードの場合）。そこで、使い方を制限する「禁止・制限」で調整します。

マジックの禁止の発表では、勝率のほか、大会の上位に同じデッキがどれだけ並んだか、デジタル版でそのデッキがどれだけ使われているか、といった数字が理由に挙がります。ただ、最初に書いた2024年10月の禁止のように、勝率ではなく試合の中身を理由にすることもあります。4ターン目より前に終わる試合が倍になった、つまり相手が何もできないまま負ける試合が増えた、という理由です。

デジタルのカードゲーム『レジェンド・オブ・ルーンテラ』の開発者も、全カードを勝率50%にすることは目的ではないと語っています。勝率がふつうでも、1ターンで一気に倒されるような体験は直しました。プレイヤーに「このデッキと当たって不快だったか」を尋ねることもあります。

ハースストーン：カードの文ではなく、出る確率を動かす

ハースストーン（Blizzardが作るデジタルのカードゲーム）のアリーナは、その場で選んだカードでデッキを作って戦う遊び方です。ここでは、カードの文を変えずに強さをそろえています。

まず、大量の試合の記録から「どのカードを引いたら、どれだけ勝ちやすいか」を予測する機械学習のモデルを作ります。次に、どの職業（クラス）を選んでも予測の勝率が50%に近づくよう、各カードが選択肢に出てくる割合を計算し直します。そのとき、次の3つの決まりを守ります。

• 1回の変更は、元の値の±30%まで
• 強いカードの順位は崩さない
• 出やすくした分と出にくくした分の合計をゼロにする

カードを作り直さずに、出会う回数で調整する。デジタルのゲームだからできる方法です。

Marvel Snap：すぐ直さず、まず「監視リスト」

スマホのカードゲーム『Marvel Snap』の開発者は、カードごとに「引いたときの勝率」「人気」、デッキの型ごとに「環境全体への勝率」「使われる割合」「相性」を見ていると説明しています。

それぞれの数字に許容できる範囲を決めておき、外れてもすぐには直しません。まず監視リストに入れて話し合い、十分な期間の記録で外れていると確かめてから手を入れます。直すときも、ただ弱くするのではなく「遊んで楽しくなる形」を探す、といいます。

日本のカードゲーム：いちばん大事なのは多様性

日本のカードゲームは、調整の数値をほとんど公表していません。そのかわり、何を大事にしているかは公式に書かれています。

ONE PIECEカードゲーム（漫画『ONE PIECE』のカードゲーム）は、特定のリーダーを使ったデッキの勝率、大会での成績、大会に参加したデッキの割合、今後の環境への影響を総合して判断し、いろいろなリーダーで遊べなくなると考えたときに禁止・制限を行う、としています。

デュエル・マスターズ（タカラトミーのカードゲーム）は「殿堂入り」（デッキに1枚まで）、「プレミアム殿堂」（1枚も入れられない）などの段階で使い方を絞ります。ポケモンカードゲームにも、強いカードに点数を付けて、デッキの合計点を制限する遊び方（殿堂レギュレーション）があります。どれも、カードを消すのではなく、使える量を減らす方法です。

研究：AIに「使わせない」で、重さを測る

人が何千回も遊ぶ前に、プログラムで欠点を見つける研究もあります。

2012年、ワシントン大学のジャフィたちは「制限付きプレイ」という方法を発表しました。ふつうに指すAIと、「このカードは使わない」「この手は必ず選ぶ」「でたらめに指す」などの制限を付けたAIを戦わせ、勝率の差を見ます。あるカードを使わなくてもほとんど負けないなら、そのカードは弱い。使わないと大きく負けるなら、ゲームがそのカードに頼りすぎています。この方法で、人の試遊に出す前に、作っていた教育用カードゲームの明らかな欠点を取り除きました。

2019年には、ハースストーンの試合を再現するプログラムで、代表的なデッキどうしの相性が50%に近づくカードの数値を、進化計算（よい案を少しずつ変えて残していく探し方）で探す研究も出ました。変えるカードの数をなるべく少なくする工夫もしています。

2020年には、囲碁や将棋で知られるAI「AlphaZero」に、ルールを少し変えたチェスを9種類、それぞれ一から自己対戦で学ばせ、強い者どうしならどんな試合になるかを比べた研究もあります。ルールを変えるたびに、AIを学び直させるという考え方です。

調整に使われる数字と、その落とし穴

どの会社も、強いプレイヤーが好んで使うカードは勝率が高く出ること、カード1枚ではなくデッキ全体で見ないと誤ることに気をつけています。ルーンテラでは、あるカードが一部のデッキでは高い勝率なのに、全体では50%を下回っていた例が語られています。

『背界の旅団』のやり方と比べると

私が制作した『背界の旅団』では、学習済みAI（自己対戦で指し方を覚えたプログラム）どうしを戦わせ、デッキからカードを1種類ずつ抜いて勝率の変化を測っています（「1万6千試合の総当たりで、24の種族の強さを測った」）。これは、研究の「制限付きプレイ」の「このカードを使わない」とほぼ同じ考え方です。

違うのは、会社は発売後に、本物のプレイヤーの大量の記録を使えることです。AIどうしなら人の腕の差は入りませんが、そのかわり「AIが上手に使えないカードは弱く見える」という別の偏りが入ります。ほかの会社や研究から取り入れられそうなのは、次の5つです。

• 自己対戦の記録から「引いたときの勝率」を出す。抜く実験より安く、毎回取れます。
• デッキどうしの相性表から、対抗策のないデッキがないかを見る。
• 早い巡で決着した試合の割合のように、「何もできずに負けた」を数える。
• 弱いAIと強いAIの両方で測り、腕の差で強さが大きく変わるカードを見分ける。
• 許容範囲を決めて監視リストを作り、少ない試合数ではすぐに直さない。

調整のしかたのまとめ