Gaze × Neuroscience × AI視線計測 × 脳科学 × AI
You can see the result. Not the cause.
Human Performance Analytics for eSports
ZEN eSports puts gaze, the game screen, keyboard and mouse input and player condition on one clock — so a coach can see where a duel was actually lost: seeing the enemy, deciding, or pulling the trigger. ZEN eSports は視線・ゲーム画面・キーボード / マウス操作・コンディションを一つの時間軸に統合します。撃ち合いで差がついたのは「見えていなかったのか」「判断が遅れたのか」「操作が遅れたのか」——その切り分けができます。
Currently in closed beta — there is no public download yet. Add yourself to the wishlist and we will email you the moment that changes. One message, nothing else. 現在クローズドベータです。 一般公開版はまだありません。ウィッシュリストにご登録いただければ、公開時にメールでお知らせします。送信するのはその1通のみです。
Causes, not just results
Kills and deaths tell you a round was lost. They cannot tell you whether the player never saw the enemy, saw them late, or saw them and hesitated.キル / デスは「負けた」ことしか教えません。敵が見えていなかったのか、発見が遅れたのか、見えていて撃てなかったのか——その区別ができます。
One integrated picture
Gaze, game events, input and condition are recorded on a single clock, so they can be read against each other rather than side by side in four tools.視線・ゲームイベント・操作・コンディションを同一の時間軸で記録。4つのツールに分かれた数字ではなく、相互に突き合わせて読めます。
Built for coaching
A coach creates a class, players join with a code, and sessions become shared evidence for training design — with the player controlling what is shared.コーチがクラスを作成し、選手はコードで参加。セッションがトレーニング設計の共通の根拠になります。共有の可否は選手側が管理します。
The problem課題
Four things every coach says. None of them are measurable today.
Match results and K/D do not show the real reason performance dropped. ZEN eSports integrates gaze, input and condition data to show where in the chain — perception, decision, or execution — the problem actually is. 試合結果やキル / デスだけでは、パフォーマンス低下の本当の原因は見えません。ZEN eSports は視線・操作・コンディションのデータを統合し、プレイヤーの認知・判断・操作のどこに課題があるかを可視化します。
“Your reaction was slow.”「反応が悪かった。」
Slow at which stage — finding them, or firing?どの段階で遅れたのかわからない。
→ Reaction split→ 反応の分解“Check your surroundings.”「周りを見よう。」
No way to confirm what was actually missed.何を見落としていたのか確認できない。
→ Gaze heatmap · AOI zones→ 視線ヒートマップ・AOI“You fade in the second half.”「後半に集中できない。」
From which point did performance start dropping?どの時間帯から能力が低下したのかわからない。
→ Focus over time→ 集中度の推移“You crack under pressure.”「プレッシャーに弱い。」
Pressure affecting gaze, decisions, or hands?緊張が視線・判断・操作のどこに影響したかわからない。
→ RT consistency · APM→ 反応の安定性・APMHow it answers themその答え方
“Slow” is three different problems.
Every duel is split at the two moments that matter: when the player's gaze reached the enemy, and when they fired. A long first half is a perception problem. A long second half is a decision or execution problem. They need opposite training. すべての交戦を、重要な2つの瞬間で分割します——視線が敵に到達した時刻と、射撃した時刻。前半が長ければ認知の課題、後半が長ければ判断・操作の課題です。必要なトレーニングは正反対になります。
How it is used活用の流れ
Measure, analyse, then change something.
01
Measure play
The app runs over the game like any streaming overlay — no injection, no game memory. It records gaze, input and condition while the player just plays. 配信オーバーレイと同じようにゲーム上で動作します。インジェクションもメモリ読み取りもありません。選手は普段どおりプレイするだけで、視線・操作・コンディションが記録されます。
02
Analyse and visualise
Every session becomes a reaction-time distribution, a gaze heatmap, an outcome breakdown and a focus trace — and up to eight sessions compare side by side. Then watch it back: the session replays with your gaze, the enemy boxes and each duel’s reaction time drawn over the footage, every one of them a switch you can flick while it plays, and a marked clip re-scores to just that fight. 各セッションは反応時間の分布・視線ヒートマップ・交戦結果・集中度の推移になります。最大8セッションを並べて比較できます。さらに見返せます。視線・敵ボックス・各デュエルの反応時間を映像に重ねて再生し、それぞれを再生中に切り替えられます。クリップを指定すればその交戦だけで再採点されます。
03
Turn it into coaching
Coaches see a whole roster, so practice targets the stage that is actually slow — and progress is a number rather than an impression. コーチは名簿全体を確認でき、実際に遅れている段階に絞って練習を設計できます。成長は印象ではなく数値で追えます。
What it measures分析に活用する4つのデータ
Four streams, one clock.
Each stream is useful alone and far more useful together — a reaction time only means something next to where the player was looking when the enemy appeared. 単体でも有用ですが、統合することで意味が変わります。反応時間は、敵が出現した瞬間にどこを見ていたかと並べて初めて解釈できます。
- Gaze position on screen視線位置
- Saccades and fixations視線移動・注視
- Dwell time per screen zone視線滞在時間
- Time for gaze to reach a target的への視線到達
Webcam alone, or the Beam Eye Tracker for higher accuracy.ウェブカメラ単体、または Beam Eye Tracker で高精度化。
- Enemy appearing on screen敵出現
- Shots fired射撃
- Kills and deathsキル・デス
- Match and round stateラウンド状況
Read from the screen and the game's own public local API.画面とゲーム自身のローカルAPIから取得。
- Keyboard activityキーボード入力
- Mouse movementマウス操作
- Clicks and spraysクリック
- APM, live and averagedAPM
Timestamps only — never which key was pressed. 記録するのは時刻のみ。キーの内容は記録しません。
- Eye closure (PERCLOS)閉眼率（PERCLOS）
- Blink rate and durationまばたき頻度・持続
- Yawns and head postureあくび・頭部姿勢
- Heart rate and HRV心拍・HRVPlanned開発中
Fatigue runs from the webcam today. Heart rate needs a wearable and is not shipping yet. 疲労推定はウェブカメラのみで動作します。心拍はウェアラブル連携が必要で、現時点では未提供です。
Under the hood技術構成
No black box.
A performance claim a team cannot interrogate is not evidence. Here is what each number is actually computed from. 検証できない数値は根拠になりません。各指標が何から計算されているかを明示します。
- Gaze視線 Webcam → MediaPipe face mesh → head pose, then a per-region polynomial fit to screen pixels. Optionally driven by the Beam Eye Tracker, which is materially more accurate and needs no calibration of ours.ウェブカメラ → MediaPipe フェイスメッシュ → 頭部姿勢を推定し、画面領域ごとの多項式フィットで画面座標に変換。Beam Eye Tracker を使用すると精度が大きく向上し、独自の較正も不要になります。
- Enemy detection敵検出 Screen capture → a YOLO model at roughly 24 FPS, then a team-colour filter that confirms a detection really is an enemy. Runs on CPU; an optional NVIDIA pack accelerates it.画面キャプチャ → YOLO モデルを約24FPSで実行し、チームカラーフィルタで敵であることを確認。CPUで動作し、NVIDIA向けの追加パックで高速化できます。
- Reaction反応 A state machine correlating detections, gaze and clicks into scored duels, with a 110 ms floor below which a shot is anticipation rather than reaction.検出・視線・クリックを相関させて交戦を判定する状態機械。110msを下限とし、それより速い射撃は反応ではなく予測として扱います。
- Fatigue疲労 A random-forest model over blink, PERCLOS, yawn, head-pose and gaze-steadiness features, validated leave-one-subject-out on the UTA-RLDD drowsiness dataset. A strong indicator, not a clinical measurement.まばたき・PERCLOS・あくび・頭部姿勢・視線安定性の特徴量を用いたランダムフォレスト。UTA-RLDD 眠気データセットで被験者単位の交差検証を実施済み。強力な指標ですが臨床的診断ではありません。
- Your dataデータ形式 Plain CSV on your own machine — one row per gaze sample, one per duel, one summary. Nothing proprietary to read it with.自分のPC上のプレーンなCSV。視線サンプル・交戦・サマリーの3種類で、読むのに専用ソフトは要りません。
Fair play & privacyフェアプレーとプライバシー
It reads your webcam and your screen. Nothing else.
An analytics tool that a player cannot safely run is worthless, and one a player cannot trust with a webcam feed is worse. Both problems are answered by what the app deliberately does not do. 安心して起動できない分析ツールに価値はなく、ウェブカメラを預けられないツールはそれ以下です。いずれも「あえて行わないこと」で担保しています。
No injection, no game memoryインジェクション・メモリ読取なし
It captures the screen and paints pixels on top, the same footprint as Discord, Steam or NVIDIA overlays. It never touches the game process or automates input.画面をキャプチャして上に描画するだけで、Discord・Steam・NVIDIA のオーバーレイと同じ挙動です。ゲームプロセスには一切触れず、入力の自動化も行いません。
No keystroke contentキー内容は記録しない
APM is built from the timing of key and mouse events. Which key was pressed is never stored, so a session file cannot contain anything typed.APM はキーやマウスのタイミングのみから算出します。押されたキーの内容は保存しないため、入力内容がセッションファイルに残ることはありません。
Video never leaves the machine映像は端末外に出ない
Session recordings stay local. What can sync is numbers — and only if the player switches it on.セッション録画はローカルに留まります。同期されうるのは数値のみで、選手がオンにした場合に限られます。
Three separate consents, all off3つの同意、すべて既定オフ
Syncing your own sessions, letting a coach read them, and contributing to a shared model are three different questions with three different switches.自分のセッションの同期、コーチへの閲覧許可、共有モデルへの提供は別々の設問であり、それぞれ独立したスイッチです。
A coach can only readコーチは閲覧のみ
Joining a class shares nothing by itself. Even once sharing is on, a coach can never edit, delete, or download a raw recording — and it is revocable without leaving.クラスに参加しただけでは何も共有されません。共有をオンにしても、コーチは編集・削除・生データのダウンロードを行えず、クラスを抜けずに取り消せます。
It works signed outサインイン不要で動作
Recording, scoring and graphs behave identically with no account at all. The cloud is an option, not a dependency.アカウントなしでも記録・採点・グラフは同じように動作します。クラウドは任意であり、前提ではありません。
Editions3つのサービス
One platform, three editions.
The VALORANT edition is currently in closed beta with teams and schools. VALORANT 版は現在、チームおよび教育機関とのクローズドベータ段階です。
VALORANT Version Closed betaクローズドベータ
Competitive analysis built for VALORANTVALORANT特化の競技分析
On-screen enemy detection, the team-colour filter, killfeed K/D and the full reaction-time model. Tuned against the game's own visual language. 画面上の敵検出、チームカラーフィルタ、キルフィードによる K/D 集計、反応時間モデルの全機能。ゲーム固有の表示に合わせて調整済みです。
General Version In development開発中
Title-agnostic analysis across multiple games複数タイトル対応の汎用分析
Gaze, focus and APM are not title-specific and work in any game. What this edition adds is per-title enemy detection and duel scoring, which are VALORANT-only. 視線・集中度・APM はタイトルに依存せず、あらゆるゲームで動作します。本エディションで追加されるのはタイトルごとの敵検出と交戦スコアリングで、これらは VALORANT 専用です。
Broadcast Version In development開発中
Live analytics for tournaments and streams配信・大会向けのLIVE演出活用
Showing a viewer where a pro was looking the instant before a clutch, as a live graphic. Not yet built — no production integration exists today. クラッチの直前にプロがどこを見ていたかを、視聴者向けのライブグラフィックとして表示します。未実装であり、現時点で配信システムとの連携はありません。
Who it is for主な活用シーン
Anyone who has to justify a training decision.
Pro teamsプロチーム
Strategy, practice design, match review戦略・練習・試合改善
Players & academies競技選手 / アカデミー
Individual development, visible progress個別育成・成長可視化
Schools & education教育機関 / スクール
Teaching quality, aptitude assessment指導の質向上・適正把握
Tournaments & broadcast大会 / 配信
Viewing experience, live production観戦体験向上・配信演出
Questionsよくあるご質問
The six we are always asked.
Can we use it now?今すぐ使えますか？
Is it safe to run with anti-cheat?アンチチートとの併用は安全ですか？
What hardware do we need?必要な機材は何ですか？
What exactly gets recorded?具体的に何が記録されますか？
What can a coach see?コーチは何を見られますか？
Which games does it support?対応タイトルを教えてください。
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Manage a player's potential with data.
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