論文の概要: Predicting Drafted Deck Strength for "Magic: the Gathering"

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.04782v1
• Date: Mon, 06 Jul 2026 08:12:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-07 22:26:30.085296
• Title: Predicting Drafted Deck Strength for "Magic: the Gathering"
• Title（参考訳）: マジック: ギャザリング」のドラフトデッキ強度予測
• Abstract要約: Magic: the Gathering (MTG)はこの設定を例示し、カード自体がゲームプレイルール、戦略的制約、長期的な結果を定義し、変更する。 MTGの制約付きデッキ構築フォーマットであるDraftについて検討し、8人のプレイヤーが半ランダムパックから39-45のシーケンシャルな選択を行い、部分的な情報に基づいて40枚のカードデッキを構築する。 本稿では,大規模な実世界のデータに対する線形ベースラインよりも一貫した改良を施した,セットコンテクスト化されたカード埋め込みを生成するエンコーダベースモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.700051324124143
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Many real-world games do not admit a fixed, compact rule set: instead, their dynamics are defined by interactions among a large and often evolving collection of game pieces, making general-purpose policy learning impractical. Magic: the Gathering (MTG) exemplifies this setting, where the cards themselves define and alter gameplay rules, strategic constraints, and long-term outcomes, while the pool of available cards is ever-changing. We study Draft, a constrained deck-building format of MTG in which eight players make 39-45 sequential selections from semi-random packs to construct a 40-card deck under partial information. By isolating the card selection process from gameplay, Draft provides a tractable yet non-trivial setting for studying decision-making driven by combinatorial card synergies. We propose an encoder-based model that produces set-contextualized card embeddings to encode the draft decision sequence, with a consistent improvement over linear baselines on large-scale real-world data, establishing a first learned benchmark for outcome prediction in MTG Draft. Our code is available at github.com/akulen/MtGDraftEncoder.
• Abstract（参考訳）: 多くの現実世界のゲームは、固定されたコンパクトなルールセットを認めていない:代わりに、それらのダイナミクスは、大きく、しばしば進化するゲームピースの集合間の相互作用によって定義され、汎用的なポリシー学習は非現実的である。 Magic: the Gathering (MTG)はこの設定を例示しており、カード自体がゲームプレイルール、戦略的制約、長期的な結果を定義し、変更し、利用可能なカードのプールは変わろうとしている。 MTGの制約付きデッキ構築フォーマットであるDraftについて検討し、8人のプレイヤーが半ランダムパックから39-45のシーケンシャルな選択を行い、部分的な情報に基づいて40枚のカードデッキを構築する。 ゲームプレイからカード選択プロセスを分離することにより、Draftは、組合せカードのシナジーによって駆動される意思決定を研究するための、引き分け可能な、かつ非自明な設定を提供する。 本稿では,大規模な実世界のデータに基づく線形ベースラインよりも一貫した改良を施し,MTGドラフトにおける結果予測のための最初の学習ベンチマークを確立することを目的として,セットコンテクライズドカードの埋め込みを生成するエンコーダベースモデルを提案する。 私たちのコードはgithub.com/akulen/MtGDraftEncoderで利用可能です。

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