この記事では、オンラインゲーム産業の成長を背景に、eスポーツの勝敗予測を支援するための機械学習に基づく説明可能な分類ソリューションについて説明しています。従来の勝敗予測はバッチ処理に依存していましたが、本研究ではスライディングウィンドウを用いてリアルタイムでゲームの変化を反映する手法を提案しています。実験の結果、90%以上の精度を達成し、既存の競合ソリューションを凌ぐ性能を示しました。また、得られた予測結果はランキングや推薦システムに利用でき、透明性のある解説モジュールが意思決定の信頼性を高めます。このような取り組みは、eスポーツ分析における人工知能の利活用を促進し、プレイヤーや視聴者の体験を向上させることが期待されています。