LoL 試合スタッツの読み方：KDA・CS・ビジョン・ダメージシェア

試合後の Tab スクリーンに並ぶ数字は、見方を知らないと「とりあえず KDA が高い人がエース」程度の情報量で終わってしまう。 AI コーチに JSON を渡して分析させるにせよ、自分でリプレイを振り返るにせよ、各指標が「何を測っているか」「ロールごとに何が普通か」を理解しておくと、フィードバックの解像度が一段上がる。 ここでは特に重要な 4 つの指標 ── KDA、CS（クリープスコア）、ビジョンスコア、ダメージシェア ── を、初級者から中級者にとって有用な粒度で整理する。

KDA は「結果」であって「原因」ではない

KDA（Kill / Death / Assist）は最も目立つ指標だが、単独で読むと誤解を招きやすい。 KDA 8/2/12 のミッドレーナーがいたとして、それが「序盤からプレッシャーをかけ続けて勝ち筋を作った」のか「敵が崩壊した後にクリーンナップしただけ」なのかは KDA だけでは判定できない。 KDA は 「アクションの質の結果系」 であり、原因系の指標（CS 差、ビジョン、ロームのタイミング）と組み合わせて初めて意味を持つ。

特に重要なのは 「First Death」と「Death Timing」。 序盤 8 分以内に 2 回以上死んでいる場合、レーン戦のセットアップに問題がある可能性が高い。 一方で 25 分以降のオブジェクト戦での死亡は、チームのマクロ判断やアイテム差が原因のことが多い。 単に「2 デスは多い」と決めつけず、いつ死んだかを必ず見る。

CS／分はレーン上手さの最良の単独指標

CS（Creep Score）はミニオンとモンスターから得たゴールドのうち、自分でラストヒットを取った数。 総 CS 数より CS / 分（CS per minute, CS/min） を見るほうが圧倒的に正確で、レーン全般の上手さ・集中力・対面プレッシャーの把握度を一発で示す。

ロール別の目安（プラチナ帯で「レーンが終わった」と言える水準）：

• トップ／ミッド： 7.5〜8.5 CS/min

• ボット ADC： 8.0〜9.5 CS/min

• ジャングル： 5.0〜6.5 CS/min（ミニオン+ジャングルキャンプ）

• サポート： 1.0〜2.0 CS/min（基本的に取らない）

重要なのは絶対値ではなく 対面との差。 自分が 6.5 CS/min で対面が 8.0 だったら、ゴールド換算で 1 分あたり約 60g 負けている。 15 分で 900g、つまりロングソード 3 本分の差になる。 AI に分析させるときは「対面との CS 差」を必ずプロンプトに含めると、レーンフェーズの評価が格段に正確になる。

ビジョンスコア：サポート以外も「ゼロは赤信号」

ビジョンスコアは設置・破壊したワードと、ワードがゲーム内で生み出した情報量を総合した指標。 サポートにとっては中核指標だが、サポート以外のロールでも「最低限のビジョン関与度」を示す指標 として読める。

30 分試合での目安：

• サポート： 60+（80 を超えれば優秀）

• ジャングル： 35〜50

• トップ／ミッド／ADC： 20〜35

ADC やミッドのスコアが 15 を切っているなら「コントロールワードを買っていない／タレットダイブ前のチェックをしていない」ことを意味する。 自軍ジャングルが死んだ後のドラゴン前で、コントロールワードを 1 つ置けていたかどうかで試合の流れが変わるレベルなので、ここはサポートだけの仕事ではない。

ダメージシェア：KDA が見落とす「価値」

チームの総ダメージのうち、自分が出した割合を ダメージシェア と呼ぶ。 KDA に出ない貢献を可視化する最重要指標で、特に ADC・APC（メイジ）の評価には欠かせない。

ロール別の理想シェア（5 人均等 = 20%）：

• ADC／APC ミッド： 28〜35%（チームの主火力）

• トップ（ファイター）： 18〜25%

• ジャングル： 15〜22%

• サポート： 8〜15%（タンクなら 5〜10%）

ADC で 18% しか出ていないなら、KDA がどれだけ良くても「チームに火力を提供できていない」と評価される。 逆にサポートが 18% 出していたら、それはエンチャンターではなくメイジサポートを使った可能性が高く、構成を疑うべきサイン。

指標を組み合わせて「物語」にする

単独指標だけ見ても誤読しやすい。 たとえば「KDA 2/8/4」のサポートでも、ビジョンスコア 90、コントロールワード 8 個、ダメージ吸収量がチーム最高なら、その人は明らかに仕事をしている。 AI コーチに送る JSON には、これら 4 指標のスナップショットに加え、対面との差分・ロール期待値とのズレを必ず含めるとよい。 LoL2LLM のエクスポートはこの組み合わせが既に整っているので、JSON をそのまま貼って「ロールに対する期待値とのズレを軸に評価して」と頼むだけで、有意味な指摘が返ってくる。