第23回 供給×需要~ハイエナ偏差値マップを作りました~
ども、くろっくです。
ハイエナ稼働で重要なのは供給と需要です。
これこそが時給や日当を決定づけるといっても過言ではありません。それぐらい重要なものです。
今回のnoteでは供給と需要から偏差値マップを作ってみました。(サムネ画像)
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まず供給と需要を定義すると下のような感じです。
供給 = 高期待値が出現する頻度
(設置台数・一般客の数・一般客の新台知識・宵越しの台数・リセットの台数)
需要 = 高期待値が空き台として放置される時間
(競争率・ライバルの数・一般客の新台知識)
そんじゃ説明していきます。
供給 << 需要 = ダメな地区(店)
供給よりも需要が多いと時給の低い立ち回りになってしまいます。
こういう環境はできるだけ回避すべきものです。
大型繁盛店。
設置台数も多く、知識のない一般客の数も多い。
エナ仕様の新台も入ってるので高期待値がかなり落ちる。
しかしライバルが多すぎて、張り付きや軍団が常にシマにいる。
→偏差値42 = [供給lv+4.5・需要lv-5.0]
超過疎店。
ライバルは0人。
しかし稼働率が低すぎてそもそも期待値が発生しづらい。
→偏差値41 = [供給+0.5・需要-1.0]
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供給 >> 需要 = 美味しい地区(店)
ライバルが少なくてかつ期待値も落ちる状況ならば時給の高い立ち回りができます。
できるだけこの環境で稼働をするのが理想です。
大型繁盛店。
ライバルがそこそこいる。
ただし落ちる期待値も非常に多い。
立ち回ってみるとアブれにくい上に台単価も高い。
→偏差値56 = [供給+4.3・需要-3.2]
やや過疎店。
稼働量は少ないがライバルがいない。
そして宵越しで大ハマリも放置される店である。
日さえ選べば宵越しの期待値を独占できる。
→偏差値54 = [供給+2.2・需要-1.1]
偏差値マップを作りました
以下の表マップは「その地区が食えるか?食えないか?」を偏差値としてセグメント化したものです。
ちなみに100%僕の主観だけに基づいた数字となってます。
地区偏差値を例えると・・・
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赤(65以上) = ハーバード・東大京大
橙(60~65) = 早慶
緑(50~59) = MARCH
青(45~49) = 日東駒専
黒(40~44) = 大東亜帝国
黒(39以下) = Fラン
供給lvを具体的に定義すると・・・
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lv.+1 = 過疎店(地区)の平日17~22時
lv.+2 = 中型店の平日13~17時
lv.+3 = 中型店の平日17~22時
lv.+4 = 大型繁盛店の平日全般(平常営業)
lv.+5 = エナ新台循環期における超大型繁盛店の平日全般(平日営業)
需要lvを具体的に定義すると・・・
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lv.-1 = ライバル0人。加えてエナ新台循環期においては高期待値が長く放置される。(一般客がアツいと認識してないので)
lv.-2 = 常連のライバルが殆どいない。ただし店移動重視の専業が立ち寄るぐらいはある。
lv.-3 = 常連のライバルが1~3人いる。
lv.-4 = ライバルが多く徘徊エナも多いが、張り付きは少ない。
lv.-5 = 張り付きも日常茶飯事。常に他ライバルがソファ待機してたり徘徊してる。
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ちなみに上の例は「青田刈り」での偏差値マップです。
「張り付き」や「店移動重視」の人だと高ランクの場所が違ってくるので注意してください。
ちなみに偏差値(数字)をテキトーに移動させただけです。
ここでは「色の分布はどのように変わるか?」だけに注目してください。(偏差値そのものは無視してOKです)
特筆点①
期待値発生の性質はエリアによって違う
少し補足します。
「供給lvー需要lv」が同じ数字なのに場所によって若干の格差がありますよね?
供給lv.+5・需要lv.-5 = 偏差値46
供給lv.+3・需要lv.-3 = 偏差値49
供給lv.+1・需要lv.-1 = 偏差値45
同じ±0なのに、なぜ格差をつけるのか?
[供給+5・需要-5]と[供給+1・需要-1]とでは、期待値発生の性質が少し違ってくるからです。
[供給+5・需要-5]・
=時給は低いが、仕事量は獲りやすい
=台単価は安いが、稼働は確保しやすい
[供給+1・需要-1]
=時給は高いが、仕事量は獲りづらい
=台単価は高いが、稼働を確保しづらい
なお、あくまでこの性質は「青田刈り用」のものです。
「張り付き」や「店移動重視」に関しては、また別の性質があると思うので偏差値マップも違ってきます。
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ここらの性質を加味した上で、[供給+3・需要-3] >> [供給+5・需要-5] ≧ [供給+1・需要-1]と評価させていただきました。
どーでも良いことのように見えますが、わりと重要なので覚えといてください。
特筆点②
エナ新台が出れば偏差値大幅UPする
「新台ラッシュは稼ぎ時」とは良く言われます。
そもそもなぜ稼げるのか?
「供給lvー需要lv」がプラスに開くからです。
[供給+3.8・需要-3.8]がベースの店
→エナ新台で[供給+5.0・需要+4.0]に開く
供給は大幅UPして需要は微UPする
[供給+1.8・需要-1.8]がベースの店
→エナ新台で[供給+2.5・需要-1.5]に開く
供給はUPして需要はDOWNする
このように平時と比べて「供給lvー需要lv」が大きく開きます。
だからこそ新台循環の時期は食えるというわけです。
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いやいや、ちょっと待て。
供給が+3.8→+5.0とプラスになるのは分かる。
けどなぜ需要まで-1.8→-1.5にプラスになるの?
こう思った人も多いでしょう。
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これ実は、過疎店だとエナ新台が出ることによって逆に需要が下がるわけです。
なぜなら「この新台は何Gから打てるのか?」が一般客に全く浸透していないからです。
たとえば花伝の280ハマリがあったとします。
破格の期待値ですよね。
しかし通行する一般客から激アツと認識されていません。
激アツと認識してなければ、280ハマリの前を通ってもスルーする可能性が高いです。
「高期待値をスルーする」=「(一般客の)需要が低い」
もしくは
「高期待値が放置される時間が長い」=「(一般客の)需要が低い」
上のように解釈します。
そういうわけで「エナ仕様の新台が出れば期待値の需要は低くなる」という結論になります。
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旧台の期待値は一般客からも需要がある
逆に言うと、新台が出なければ「供給lvー需要lv」は開きづらいです。
たとえば凱旋750の空き台があるとします。(サラ番180や鉄拳330でも良い)
たぶん一般客も飛びつきますよね。
「凱旋750の空き台は一般客に発見され次第すぐに埋まる」という形になるでしょう。
つまり、次に一般客がシマを通ったら凱旋750は打たれる可能性が高いわけです。専業ライバルがいようがいまいが凱旋は潰されるわけです。
とすると「今打ってる台が終わるまで凱旋750が残ってる」という展開が見込みづらいわけです。
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その一方で、新台は期待値の放置時間が長いです。
たとえば花伝280なら「一般客に発見されてもスルーされる可能性は高い」となります。
なので「今打ってる台が終わるまで花伝280が残ってる」という展開が全然ありえるわけです。
花伝450と380と280の3台がある。
→とりあえず花伝450から打って消化に30分かかる
→その30分の間に一般客が何人もシマを通る
→30分後も380も280もまだ普通に残ってる
→とりあえず380を打って消化に40分かかる
→40分後も280がまだ残っている
上のような状況が実際に起こるわけです。
ライバルの多い繁盛店では絶対に残らないです。
旧台の凱旋750とか鉄拳330などでもまず残らないでしょう。
だから、エナ仕様の新台が出れば一般客の需要は低くなる(期待値の放置時間が長くなる)というわけですね。
みんなMARCH(緑)以上で立ち回りたい
当然のことながら、「いかにMARCH(緑)以上で立ち回れるか?」が重要となります。
とはいえ、それが出来れば苦労しねーよ!という話です。
「どういうふうにMARCH(緑)以上で立ち回るか?」
これを日本中の専業が試行錯誤して考えてるわけですからね。
そんな簡単なことではありません。
(たとえば「供給lv.5の店で張り付く」という行為もMARCHにする1つの手段です)
ではどうすればMARCHで立ち回れるのか?
僕なりの具体案を示したいと思います。
フライングすると以下の4つです。
① "where" で見る
→
「供給.大・需要.中」ではなく「供給.中・需要.小」「供給.小・需要.極小」の店を探す。
おそらくこっちのほうがMARCH地区を見つけやすい。
② "when" で見る
→
店ごとの時間帯別の偏差値を把握して、MARCHの時間帯に合わせて立ち回る。
「店舗A=朝はMARCHで夜は日東駒専だ」「店舗B=朝昼はFランで夜はMARCHだ」など。
③ "when" で見る
→
新台循環する季節だけ集中稼働する。
そうでない季節は稼働を半分以下にする。
これにより仕事量は落ちるが稼働の生産性を上げることができる。
④ "how long" で見る
→
「片道50分のMARCH(緑)」ではなく「片道10分の日東駒専(青)」を重視する。
③と同様に仕事量は落ちるが稼働の生産性を上げることができる。
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①と②は売上UPに関するもので、③と④は経費DOWNに関するものですね~。
このあたりについては、また時間がある時にでも書いてみたいと思います。
では、ここらへんで。
他に有料の期待値情報もあります。
パチスロ咲-Saki-(390円)
ダイナマイトキング極(280円)
共に古い機種ではあるものの、他に期待値を計算してる人がいないためほぼ独占的な期待値解析になります。(2020.9月時点では)