プロゲーミングチーム“FAV gaming”、アマゾン ウェブ サービスの技術支援を受け、eスポーツプレイヤー向け機械学習システムを開発！

株式会社KADOKAWA Game Linkage（KADOKAWAグループ）

国内初！最新テクノロジーを活用し、ゲーミングスキルのさらなる向上を目指す



株式会社KADOKAWA Game Linkage（本社：東京都文京区、代表取締役社長：豊島秀介）が運営するプロゲーミングチーム“FAV gaming（ファブゲーミング）” は、Amazon Web Services（以下、 AWS）でお客様のビジネス上の課題解決を、機械学習を活用して支援するデータサイエンティストからなる専門家チーム・Amazon Machine Learning (ML) Solutions Labより技術支援を受け、eスポーツプレイヤー向け機械学習システム（ML）を開発することについてお知らせします。

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今回開発を行う機械学習システムは、AWSが提供するクラウドサービスを、日本で初めてeスポーツプレイヤー向けに活用するものとなります。
この新たな取り組みでは、数千時間ものプレイ映像を機械学習モデルで解析し、選手の癖や特徴、傾向などを客観的に抽出します。これにより、選手個々のスキル評価を正確に把握することができ、コーチングや戦術立案に活かすことが可能となります。
FAV gamingでは、第一弾として本システムを「VALORANT部門」へ導入することで、チームパフォーマンスの最大化を図ってまいります。

FAV gamingは、“Fun and Victory（楽しんで勝つ）”というチームスローガンをモットーに、選手がパフォーマンスや魅力を最大限に発揮できるよう、今後もより一層のチーム運営・選手支援をおこなってまいります。
さらに、KADOKAWA Game Linkageでは、FAV gaming所属選手のサポートをはじめ、ゲームイベントの企画・プロデュースなど、eスポーツのさらなる発展に向けて今後も全力で取り組んでまいります。

Amazon ML Solutions Labは人工知能と機械学習分野の専門家で構成されるチームです。フルフィルメント、物流、パーソナライゼーション、レコメンデーション、コンピュータビジョン、翻訳、不正防止、予測、サプライチェーン最適化などの分野におけるAmazonの20年以上にわたる機械学習へのイノベーションから得た知見を活かし、お客様を支援しています。今回のこの取り組みでは、FAV gamingとの機械学習モデルの共同開発を通して勝利の確率を高める支援を行います。


FAV gaming（ファブゲーミング）について



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“FAV gaming”とは、KADOKAWA Game Linkageがプロデュースするゲーミングチームです。現在、「格闘ゲーム部門」、「クラッシュ・ロワイヤル部門」、「レインボーシックス シージ部門」、「VALORANT部門」、「Apex Legends部門」、「PUBG MOBILE部門」、「Call of Duty部門」、「ストリーマー部門」の8部門を設置しています。
名称は、チームスローガンであるFun and Victory（楽しんで勝つ）の頭文字から採用しました。プレイ、行動を通じて、すべての世代に愛され、ファンを幸せにするチームを目標にしています。
公式サイト： https://www.favgaming.com/
公式Twitter： https://twitter.com/fav_gaming
公式YouTubeチャンネル：
https://www.youtube.com/channel/UCT6uPY-VtXHKpYesif3iNlA/


株式会社KADOKAWA Game Linkage（カドカワ　ゲーム　リンケージ）について



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株式会社KADOKAWA Game Linkage（代表取締役社長：豊島　秀介）は、株式会社KADOKAWAの100％子会社です。
『ファミ通』『ゲームの電撃』ブランドをはじめとする情報誌の出版、Webサービス運営、動画配信といったゲームメディア事業を展開しています。そのほかイベント企画やeスポーツマネジメントなど、ゲームにまつわるあらゆる分野で新しい価値の創出に挑戦。ゲームとユーザーの熱量を高め、ゲームの面白さや楽しさをさらに広げてまいります。
公式サイト： https://kadokawagamelinkage.jp


※アマゾン ウェブ サービス、Amazon Web Services、AWS、およびPowered by AWSロゴは、Amazon.com, Incまたはその関連会社の商標です。


プレスリリースのダウンロード：https://prtimes.jp/a/?f=d7006-20210914-e4e371ad09f16ebd3c1302eda47faa29.pdf

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