アナリティクス

Lolalyticsの統計データをもとに、LoLの各チャンピオンがどれだけ熟練度に報いるのかを分析。調整後マスタリーDeltaと補正前Deltaの読み方も分かりやすく解説。

トップレーナー200試合のコーチングデータから、ブロンズからダイヤモンド以上まで、各ランクで最も多いミスを分析。共通点は、視界なしでサイドレーンを押しすぎることだった。

ADCの平均CSをレート別に並べた画像をきっかけに、海外コミュニティで議論が白熱。低レート帯では戦闘過多、判断ミス、主導権無視のオブジェクト判断、サポートとの噛み合わなさなどが重なり、理想通りにファームできないという声が相次いでいる。

全サーバー・プラチナ以上のデータを統合し、16.6環境で最も“真に不利”なカウンターマッチアップTOP10を紹介。ティーモvsヴェインやサイラスvsマルファイトなど、勝率差の裏にある構造を詳しく解説。

マスター以上50万戦のデータで、チャンピオンマスタリーと勝率の関係を検証。約69％はマスタリーLv5〜6で伸びが鈍化し頭打ちへ。難しさはスキル天井と学習コストの2軸で見える。初見Lv1〜2は勝率5〜10pt減も。

複雑怪奇なLoLの極みがオンアタックとオンヒット。ナヴォリやボリベアの例外挙動を起点に、海外コミュニティの議論を追って違いを整理する。

OP.GGの全対面データを収集し、MAE（平均絶対誤差）で各チャンピオンの“対面依存度”を数値化。先出し安定か後出し特化かをロール別に可視化し、最適なチャンピオンプール構築のお供に。

ソロで挑むドゥームボット・ベイガー討伐の攻略ミニガイド。最適チャンピオン選びから必須ビルド、TP活用の立ち回りまで解説。終盤は1vs5も可能な不死身構成で勝利をつかもう。

LoLのスケーリングチャンピオンを全ロールから分析。後半に強いチャンプを、勝率と統計データでまとめて解説。意外なレートゲームキャリー候補も。

プロでヨリックが出るなんて思ってなかった──Riotの驚きと調整の裏側を、パッチ25.12の公式解説から読み解く。多様性重視のバランス方針を総まとめ。

LoLプロ選手JustFocusが語る、チーム運営の核心。コーチ、選手、アナリスト、マネジャー、メンタルコーチ、それぞれの役割とは？ 強いチームに求められる基準とは？

AIがLoLのゴルプラ帯の勝敗を、ドラフト前・プレイヤーのランク情報だけで76.7%の精度で予測。MMRは本当に公平に機能しているのか、疑問の声が上がっている。

プロが実践する3つのマクロを紹介。スーパーミニオンの活用、ロームタイマー、ファイナルウェーブで勝率アップ。

LoLの勝敗を62％の精度で予測するAI「LoLDraftAI」を紹介。ドラフト分析、ピック提案機能、類似ツールとの比較も掲載。

【LoL】2025年シーズンの新エピックモンスター「アタカン」の完全攻略ガイド。災禍と貪欲、2つの形態それぞれの攻撃パターンと対策を解説。デバフ効果による防御力低下に要注意。討伐報酬や効率的なワーディング位置まで徹底的に解説。パッチ25.S1.1対応。

フラッシュはFキーとDキーどちらが強いのか。チャレンジャー帯ではFキー派の勝率が圧倒的に高いことが判明。10年超の論争に関する海外の反応まとめ。

『リーグ・オブ・レジェンド』の新システム「力の偉業」における報酬、特にブーツアップグレードの効果について、海外プレイヤーによる詳細な数値検証の結果が話題に。多くのプレイヤーが信じているブーツアップグレードの効果は実は錯覚であり、同価格帯の他アイテムの方が効率的という衝撃の結論が、具体的な数値とともに示された。この検証結果を巡るコミュニティの反応も含めて紹介する。

たくさんあるLoLの勝率統計サイトのうち、もっとも良いのはどれなのだろうか？