パッチの影響
その他の操作
パッチノートに載っている調整のあと、キャラの勝率と使用率が実際にどう動いたかを、試合データで確かめたページ。[1]対象は2026年9月29日の大型アップデート以降。
読む前に:新キャラは慣れで勝率が上がる
2026年10月14日のパッチ
Steam のお知らせは日本時間10月15日12時。変更の全文はパッチノート 2026-10-14。
バーバ

主な変更:耐性のスケーリング・紅茶のバリア・2つのスキルのクールダウンなど、ほぼすべての数値が下がる方向に変わった。スレッドサップの効果も、バーバが倒されると終わるようになった。
実際の影響:追加から7日間は慣れで勝率が上がり続け、調整の直前の数日は58%前後だった。調整の翌日から52.4%前後に下がり、その後は53.3%あたりで落ち着いている[1]。使用率も同じ時期にほぼ半分になった。ただし使用率は、追加直後の物珍しさが薄れて調整前から下がり続けていた点に注意。
デッドマン・ダニー

主な変更:基本HP・HPリジェネ・銃のダメージ・各スキルのダメージやクールダウンなど、ほぼすべての数値が上がる方向に変わった。
実際の影響:勝率は38.5%から47.2%へ、9ポイント近く上がった[1]。ただ、調整は追加の約30時間後で、慣れによる上昇と重なっている。調整のなかった時期のバーバも、追加から2日で43.8%→52.0%と同じくらい上がっていた。上がったこと自体は確かだが、調整の効果がどれだけかは、このデータでは言い切れない。
レディアントリジェネ
主な変更:スピリットスケーリングが0.04から0.035に下がった。
実際の影響:購入率は15.5%→18.7%とむしろ増え、買った人の勝率は51.6%→50.3%とわずかに下がった(パッチ前後の各3日間)[1]。購入率が増えた理由はこのデータからはわからない。同じ時期に追加されたキャラや、ビルドの流行の変化も影響している可能性がある。
2026年10月5日のパッチ
Steam のお知らせは日本時間10月6日8時。変更の全文はパッチノート 2026-10-05。
ラットキング

主な変更:ult(ラッタニアの王命)のクールダウンが延び、被ダメージ軽減と範囲が小さくなった。一方でスクラップグレネードのダメージとラットスウォームのクールダウンは、数値が上がる方向に変わった。
実際の影響:追加から3日間は勝率が60.4%→62.7%と、慣れでさらに上がっていた。調整の翌日から55.6%前後に下がり、その後は56.5%あたりで安定している[1]。それでも全キャラの中では勝率が高い方である(キャラ一覧)。使用率は調整の後も少しずつ下がり続けたので、こちらは調整より物珍しさが薄れた影響が大きいと考えられる。
シンクレア

主な変更:基本HPリジェネ・銃のダメージが下がり、敵のultをコピーするイミテーションマジックは持続が短く、クールダウンが長くなった。
実際の影響:シンクレアは、ラットキングが追加された10/03から勝率・使用率が急に上がっていた(それまでは勝率42.9〜46.1%、使用率17.7%前後)。調整の後は勝率44.5%前後に戻り、使用率は10.4%前後まで下がった[1]。上がった時期と戻った時期がラットキングの追加・調整と重なっているが、両者の関係はこのデータからは断定できない。
2026年9月29日の大型アップデート
「City Never Sleeps」。マップと中立モンスターの見た目、HUDなどが大きく変わり、新キャラ6人が順番に追加されることになった。キャラの数値の変更はない。変更の全文はパッチノート 2026-09-29。 試合の長さの中央値は、アップデート前の3日間が37.4分、後の3日間が38.8分で、大きな変化はなかった[1]。
| 新キャラ | 追加(日本時間) | 追加1日目の勝率 | いまの勝率 |
|---|---|---|---|
| 10月3日 | 60.4% | 56.5%(17日目) | |
| 10月7日 | 43.8% | 53.8%(13日目) | |
| 10月10日 | 43.4% | 45.9%(10日目) | |
| 10月14日 | 38.0% | 48.4%(6日目) | |
| 10月17日 | 48.8% | 50.6%(3日目) |
「いまの勝率」は集計の最終日(10月19日)を含む1日分。6人目のキャラはまだ追加されていない。
見るときの注意
- 勝率の変化は、調整だけでなく、使う人の慣れ・使う人の顔ぶれ・相手のキャラの変化も含む。ここでは期間を短くそろえ、慣れの影響を図で確かめたうえで読んでいる
- 使用率は、新キャラの物珍しさが薄れるだけでも下がる。使用率だけで調整の影響を判断しない
- このページの数字は、どれも数万人分以上のデータにもとづいている。偶然による振れは大きくても±1ポイントほどなので、それより大きい差は実際に起きた変化と考えられる。ただし、なぜ変わったかまではデータからはわからない
