AI コーチング体験の質は、プロンプトの精度と渡すデータの選び方で大きく変わります。これらのガイドは、ChatGPT や Claude を「即時応答する有能なリサーチアシスタント」として使うための実践知識をまとめたものです。
League of Legends の試合後画面に並ぶ数字の読み方を、ロール・対面・ゲーム展開を踏まえて解説。AI コーチに分析させる前に押さえておくべき基礎指標。
LoL2LLM が出力する JSON のフィールド構造と、なぜそのフィールドを含めているのかを解説。AI に何を渡しているかを理解すると、プロンプトの精度が上がる。
5 種類のペルソナ（コーチ／辛口／褒め／実況／アナリスト）の使い分けと、それぞれを「コピペで終わらせない」ためのプロンプト追加技を解説。
低〜中レンジ帯で「上手い人」が共通して持つ数値的特徴。逆に言えば、これら 5 つを改善すれば 1 ティア上がるのにそう時間はかからない。
ジャングルは可視化されにくいロール。だからこそ、試合データを見て事後的に「自分のパスは合理的だったか」を検証する習慣が重要。
ADC のポジショニング評価は KDA だけでは絶対にできない。「死なずに引いて、ダメージも出ない」を見抜く 4 つの指標。
ビジョンスコアの仕組みと、ロールごとに目指すべきライン。「ワードを置けば勝てる」ではなく、「どこに・いつ置くか」で差がつく。
ChatGPT や Claude は強力だが、LoL 分析では特定のパターンで誤る。代表的な 5 つの落とし穴と、プロンプト側で回避する方法。