Vol.24 スカウトのカガク
先にVol.22 選手のランク(隠しパラメータ)についてをお読みください。
いきなりですが、まずは学年ごとの排出率です。
これは、スカウト、裏スカウト、伝説のスカウト全てで共通です。
ラストの年(ターン123以降)では三年生がかなり出やすくなっているので、サクっと即戦力やドラフト候補を加えたい場合に狙う価値があります。
弱小高校の仕様だと特にその恩恵を受けやすいでしょう。
次に学年ごとの補正とスカウトごとの排出仕様を公開したいと思います。
が、その前に以下のくくりを理解しておいてください。
基礎14種
→ミート、パワー、走力、肩力、守備力、捕球、球速、コントロール、スタミナ、スライダー、カーブ、フォーク、シンカー、シュート
サブ7種
→成長力、覚醒力、突破力、安定感、チームスピリット、くさりにくさ、うん
守備適正9種
→ピッチャー、キャッチャー、ファースト、セカンド、サード、ショート、レフト、センター、ライト
特殊能力+1
→例えば元々「チャンス×」を持っている選手なら「チャンス△」、「チャンス○」なら「チャンス◎」にプラスされるという意味です。同系統の特殊能力に重複でプラスされない仕様のため、「チャンス△」から「チャンス◎」などにはなりません。
というわけで、これが学年ごとの補正です。
なるほど、やはり学年が高いほど登場時の能力も高いわけですね。
もちろんこれはスカウトリスト入りしていない入部希望者も同様の仕様です。
勧誘リストに登場した全ての選手で共通になります。
次にスカウトごとの排出仕様です。
なるほどー、やはり伝説のスカウトは強いんですねー。
しかし、下限を見ると基礎14種は+5、サブ7種と守備適正9種は+1、特殊能力は+3なので、普通のスカウトと裏スカウト並の強化にとどまることも十分あるわけですね。
なお、スカウト時にプラスされる特殊能力は野手特殊能力or投手特殊能力となっています。
これは、その選手の野手総合力と投手総合力を比較して、高い方に優先してプラスされる仕様となっています。
例えば投手総合力の方が高い選手だったら、「ノビ○」「打たれ強さ○」「対ピンチ○」などの投手特殊能力が優先されてプラスされるということです。
さて、次は選手ランクとスカウトごとの排出バランスです。
これは、そのランクの選手が排出される確率ではありません。
そのランクの選手に割り当てられた補正率です。
「ん?」となった方、
いま一度、選手ランク早見表のランクごとの人数を見てみましょう。
ということなので、
全選手数、ランクごとの人数と補正率から真の排出率が導き出されます。
これが、スカウトをした結果その選手がどのランクに該当するかという表です。
どうでしょうか?
なんとなくしっくりくるような感じではないでしょうか?
さて、スカウトをした結果その選手がどのランクに該当するか、というあえて回りくどいような言い方をしたのは、先にランクごとの排出率を計算しているわけではないからです。
とはいえ、まあ結果はほぼ同じです。厳密にいえば小数点レベルで若干変わる可能性がありますが。
そろそろ「何を言ってるんだコイツ…?」と突っ込まれそうなので要点を言うと、
伝説のスカウトで排出される選手は完全ランダムだということです。
選手ランクとスカウトごとの排出バランスの表では、伝説のスカウトのランク3~7の補正率は一律1.00です。
つまりこれはランク3~7の選手176人全員が一律176分の1の確率で排出されることを示しています。
ゲームバランスを考えた場合、もう少し渋くした方が締まるし、ぶっちゃけ会社としても儲かります。
しかし、プレイヤー側の楽しみを優先した場合、それはできませんでした。
というのも、業界ルールとして、有償ポイントで抽選を行う場合はどういう結果になるのか明記しましょうというのがあるからです。
まあこれは提供OSや所属する団体などで微妙に異なるし、遵守しましょうレベルの話なのでアプリによって対応はかなりまちまちですが…。
スカウトをする前にどの選手がどのくらいの確率でというのが明記されていたら…、完全に興ざめですよね。
しかもそこでランクの仕様もバレるわけだし。
ガチャでレアなキャラを引くことが全て…、それだけのゲームでいいんでしょうか?
世の中そんなゲームが多…
まあ、このへんの話はまた別の機会にでもできたらと思います。
というわけで、ルールを守るという意味でも伝説のスカウトの排出は完全ランダムです。
スカウトと裏スカウトは有償関係ないから確率いじりまくってるけどな!!
ちなみに、結果を分かりやすくするため、全選手解放済みで、現メンバーと勧誘リストに載っているメンバーはいないものとしています。純粋に700人分の1がどうなるかってことですね。
次回は入部希望の選手の仕様について投稿します。
お楽しみに。
この記事が気に入ったらサポートをしてみませんか?