[戦術研究:呪われし…戦]ドラクエ8 (PS2版) 制限4種(メタル、チーム、くちぶえ、リセット)
はじめに
2024年の6月ころ「呪われし・・・」戦の研究をしていました。この記事では
主人公の「ため/ライデイン」の選択
について説明します。計算に使ったコードも置いておきます。(python)
(追記6/19 ) 一体、何を計算してるかについて、０．に説明を追加しました。
すべての種類のネタバレを含みます。ご注意ください。
この研究は、こちらのツイートで取り上げたものです。
動画もアップしました（5戦分。6/26）。
ドラクエ8(PS2)制限4種(メタル,チーム,くちぶえ,リセット)
— 右弐 (@uniright2) June 16, 2024
呪われし…戦の、ためorライデイン判断。
最後まで計算し決着させた。
面白いのは3匹で、ためずライデインもいいのか。
仮定と補足：
・主人公Lv26、ライデイン52想定
・先制率は(対ボス,対シャドー)=(1/4,1/3)
・シャドー呼び率は40%/ターン pic.twitter.com/bmM7vqeNYg
0.何を計算したのか
・２年ほど前から、制限4種(メタル、チーム、くちぶえ、リセット)でRTAをしています。
攻略のまとめはこちら→https://note.com/uniright2/n/nb34178cd600c
・このうちの「呪われしゼシカ」というボス戦を研究したものです。
・この戦闘では、「シャドー」が3匹ずつ、６匹まで呼ばれます。このシャドーから受けるダメージは大したことはありませんが、動く分だけタイムロスになります。
・駆除の担当は主人公です。「ライデイン」2発を要します。ただし1回でも「ため」ていれば、1発で倒せます。
・しかし1回ためてライデインを撃つのは、ボスに対するダメージ効率が良くありません。逆に3回ためて撃てばボスに対するダメージ効率は良いですが、その頃にはシャドーが増えすぎるかもしれません。
→つまり、「シャドーの数」と「ため回数」の組み合わせに応じ、最適な行動は変わってきそうです。トレードオフになっているのは「シャドーの行動回数」と「ボスへのダメージ効率」です。
結論
シャドーの数が3段階、ため回数が4段階あるので、戦況は少なくとも12種あります。それぞれについて、行動を下表にまとめます。★は、どちらも大差ないという結論です。
なお、仮にククールが「爆弾岩のカケラ」を使ってよいのなら、この★は効果的です。★でシャドー3匹が無傷のときは「主人公：ライデイン ククール：爆弾岩のカケラ」が、現時点では最善と考えています(6/19）
検討に必要となる、情報の整理
戦力と前提
・主人公Lv26(賢さの種1個使用)、ライデインのダメージは52想定
・主人公は「目覚ましリング」装備
・主人公の先制率は(対ボス,対シャドー)=(1/4,1/3) つまりだいたい後行
・ボスの「シャドー呼び率」は40%/毎ターン
数値は計算を簡単にするため、多少丸めています。
ダメージ効率と、シャドーの行動の換算：
結論から言うと、「シャドーの行動1回減少」は「ボスへダメージ15」と同等とみています。
シャドーの行動を3秒、この戦闘のダメージ蓄積は秒速4~5のため5で仮置き、3×5=15で換算。
つまりこの15は雑な推定。なので、10-20までは評価の幅がありえそうと思い、数値を動かしグラフで見てみましたが、結論に対してあまり依存性は高くないようです（後述）。
考え方
ダメージの差分：
ライデインで与えるダメージを、「ため」回数それぞれで比較すると、下の表のようになります（すべて期待値）。
なお、ダメージの推定は、以下の計算式で行っています。
ボスへのダメージ ＝ 基本値52 × (1 → 1.7 → 3 → 5) + 6×(ため回数)
この表の「いちばん右の列」の値が重要ですが、少々説明が必要だと思います。まず、列を左から見ていくと「ボスへのダメージ」は上の式で計算した通りです。「連打想定ダメージ」は、ためずにライデインを撃ち続けた場合の数値です。「増減」は、これら２つの差分です。ここまでは良いと思います。
問題は、この「増減」がいつ発生すると考えるかにあります。たとえば3回ためてライデインの+70を、撃った瞬間に生じると考えるのが自然ではあるのですが、そうするとその原因となった3ターン前の「ため」から遠くなり、計算が複雑になるばかりか、15ターン程度で戦闘そのものが終わってしまうので、打ち切りによる評価のずれも無視できなくなります。
そこで、「ため」によるダメージ増減は、その「ため」という行為そのものに繰り入れる方法をとります。たとえば、T_0からの1回目のためは、その時点で「仮に次にライデインを撃った場合、連打想定より、10損する」ため、この行為は「マイナス10」です。これだと3回ためてライデインなら、
-10 + 22 + 58 = 70で、3回の「ため」に差分は分配された形となります。
戦況のとりうる状況(15通り)：
シャドーのダメージ状況により、実は3匹、6匹の場合は細分化されます。ライデイン1発では倒せないためです（下表）。
ちなみに、表の「右上」ほど有利な戦況であり、逆に「左下」ほど不利な戦況です。
「そこはライデインでしょ」と思う、黄色い9か所①~⑨：
たとえば上表の①は、さすがにライデインだと思います。というか、ここで撃たなければいつ撃つのかという話になります。②③も同様です（補足：③に関しては詳細に検討すると「てんばつの杖」がなくもないが、ライデインよりやや劣る上、持たせる手間があるので却下）。
次に⑧⑦④を考えると、やはりライデイン一択と思われます。というのも、ここで「ためる」なら、「ライデイン」と比較してシャドーが6回多く動くことが確定し、6回×15=90ダメージ損失と換算できます。一方、「ため」の生む増加は高々58(T_20のとき)なので、「ため」の負けです。
同様に⑤⑥も(ためずに)ライデイン連打するのが、シャドー駆除の面でも、ボスへのダメージ効率の面でも、最適となります。⑨も同様です。
以上より、15か所のうち、9か所は「ライデイン」固定でよさそうです。
結局、計算した32通り(4×8)：
残った6か所に、「あ~か」、とふってみました。
6か所残っているので、2^6=64通りの「ライデインorため」の組み合わせがあるかと思われますが、あ→い→う については、これ以外のパスが存在しないので、たとえば、「あ：ライデイン」→「い：ため」という組み合わせは考えても意味がありません。意味があるのは4通りだけです。
これに対し、え、お、か、は「そのひとつ左」の選択には関係なく、「ライデイン/ため」の両方を考慮したほうがよさそうです。こちらは2^3=8通り、考えておきます。
こうして、この4×8=32通りに関しては、計算（マルコフ連鎖）で、期待値を求めました。
（補足：この32通りにも意味のないものが6通りふくまれ、意味があるのは26通りのはず。だが、除外するより計算してしまったほうが早い）。
結論のために見た数値
まず、「シャドーなし」のとき（上記、あ、い、う）は「ため」続けるのがよいです。そして「シャドー3匹」のとき（上記、え、お、か）次の２つが僅差でした。
シャドー行動1回＝15ダメージ？
この数値設定に恣意性があるので、10~20まで変えながら、「シャドー3匹」のときの「えおか」の行動セット8通りを、グラフにしてみました。
上の表の結論となった、「赤」と「オレンジ」の線は、10~20の範囲でおおむね最適戦術といえそうです。
「爆弾岩のカケラ」の、つかいどころ
ここからは、おまけ的な話です。「ライデインorため」という制約を少しだけ外して考えてみます。
上表の僅差の２つ、どちらにしても「シャドー3匹無傷、ため0回（＊）」のときは、シャドーをそのターンで倒せないので、この3匹の行動はそのターンに3回、次のターンに2回の、合計5回が期待値となりロスは大きいです。
（補足：「6匹無傷、ため0回」という戦況はさらに悪いですが、戦術上これは発生しません。また「6匹無傷ではない、ため0回」になる際には必ず(＊)を経由するため、やはり（＊）での対処のほうが優先課題です）。
そこで、この（＊）場合は「ライデイン＋ククール（爆弾岩のカケラ）」と動くことを想定してみました。なお、ククールは必ずシャドーに先行する想定です。
こうすると、
・爆弾岩のカケラは、ボスへのダメージ期待値は54
・シャドーを倒せる確率は2/3程度。ライデインを加えれば必ず倒せる
→ シャドー残り期待値1匹×主人公の後行率2/3= 行動2/3回
となり、5回から2/3回ですから4.33回減で、ダメージ65に相当(1回15換算) します。
つまり、このククールの一手は、54+65=119ダメージもの価値があります。これなら調達コストを考えても十分にペイしそうです。
なお「シャドー3匹無傷、ため0回（＊）」の発生期待値は0.5ターンほどなので、個数は大丈夫です。これはそもそも（＊）の戦況がレアなためです（発生条件は、ライデインを撃つターンに主人公がボスに先行し、かつ、ボスが仲間を呼ぶ）
さて、この条件で再度、計算したところ、今度は次の2つが僅差でした。
総合評価は一気に55ほど上昇しています。（＊）の戦況に付けられた評価が119ほど増加するはずで、その発生が0.5ターンですから、概算にも合致した変動です。
また「ため2回、T_20」の戦況で、「ため」でなく「ライデイン」がありえる（というかむしろ少しだけ評価が高い）のも大きな変動です。一般に「ライデイン」を撃つほど（＊）の戦況は発生しやすいため、もともとは控えめに撃つ戦術が高評価されていたのですが、「爆弾岩のカケラ」を使うなら一転して（＊）は良い戦況といえるため、ここを経由しやすい戦術が高評価となってきたといえます。（実際（＊）の発生ターン数は、上表の上で0.52、下で0.43）。
まとめると、上の戦術は「爆弾岩のカケラ」の消費個数期待値が0.09個増えて、ちょっとだけ総合評価が高い、ということです。
今度は調達コスト、40.5Gとの兼ね合いに・・・というのは冗談で、もはや誤差の範囲なので、ここで終わりにしたいと思います。
なお以上の計算は、以下のコードを適当に実行すれば出てきます。ご自由にお使いください。
#ここから下がコード(とコメント)
1.行動：遷移ベクトルの定義
import numpy as np
# 1.行動：遷移ベクトルの定義
# 行動の定義
# u_ ライデインを撃つ
# t_ ため
# s_ てんばつの杖
###
# A,B,C は、それぞれ、シャドー0,3,6匹
# シャドー数でA,B,Cの各列の状態数は、4,5,6。合計15状態
# A,AA,AAA,AAAA, B,Bb,BB,BBB,BBBB, C,Cc,Ccc,CC,CCC,CCCC
# AAA は、Aでため2回、の意味
# Bは、シャドー3匹いて無傷。Bbは、3匹にダメージあり
# Cも同様。Ccは3匹にダメージあり。Cccは6匹にダメージあり
# 小文字のついた戦況、つまりBb,Cc,Cccのときは、ライデインを撃つのみ
###
# 前提：
# ・主人公Lv26、ライデイン52想定
# ・先制率は(対ボス,対シャドー)=(1/4,1/3)
# ・シャドー呼び率は40%/ターン
###
# 典型的な確率：
# ・ためてライデインを撃ったあと無傷のシャドーが残るのは、10%
# 「ボスに先行」かつ「仲間呼び」＝ 1/4 * 4/10 = 1/10 計算しやすい
###
# ダメージの評価法
# ・ライデインを撃った場合との比較で評価
# ・「ため」た時点で、その評価を繰り入れる、「その次にライデインを撃ったらどうなるか」を評価
# 結果として、１ため：-10、2ため：+22、3ため：+58 という評価になる
# （1ためると10損する。2回目でそれを相殺しトータルで+12になる。以下略）##### 撃つほう 2回以上のためても、1回と遷移ベクトルは同じ
# A列
u_A = np.array([ 6,0,0,0, 1,3,0,0,0, 0,0,0,0,0,0])/10
u_AA = np.array([ 9,0,0,0, 1,0,0,0,0, 0,0,0,0,0,0])/10
u_AAA = u_AAAA = u_AA
# B列
u_B = np.array([ 0,0,0,0, 0,6,0,0,0, 0,1,3,0,0,0])/10
u_Bb = u_A
u_BB = u_AA
u_BBB = u_BBBB = u_BB
# C列
u_C = np.array([ 0,0,0,0, 0, 0,0,0,0, 0,0,10,0,0,0])/10
u_Cc = np.array([ 0,0,0,0, 0,10,0,0,0, 0,0, 0,0,0,0])/10
u_Ccc = np.array([10,0,0,0, 0, 0,0,0,0, 0,0, 0,0,0,0])/10
u_CC = u_Ccc
u_CCC = u_CCCC = u_CC
##### ためるほう Cは必ず撃つので、ない
t_A = np.array([ 0,6,0,0, 0,0,4,0,0, 0,0,0,0,0,0])/10
t_AA = np.array([ 0,0,6,0, 0,0,0,4,0, 0,0,0,0,0,0])/10
t_AAA = np.array([ 0,0,0,6, 0,0,0,0,4, 0,0,0,0,0,0])/10
t_B = np.array([ 0,0,0,0, 0,0,6,0,0, 0,0,0,4,0,0])/10
t_BB = np.array([ 0,0,0,0, 0,0,0,6,0, 0,0,0,0,4,0])/10
t_BBB = np.array([ 0,0,0,0, 0,0,0,0,6, 0,0,0,0,0,4])/10
### 天罰の杖 結局使っていない
s_AAA = np.array([ 0,0,0,10, 0,0,0,0,0, 0,0,0,0,0,0])/10
s_BBB = np.array([ 0,0,0,0, 0,0,0,0,10, 0,0,0,0,0,0])/10
2.戦略セットを定義する
Aで4通り、Bで8通りになる
ダメージの増減についてもここで
シャドーの行動回数もここで
## 戦略セットの定義
## A の場合のセット、4通りある。ため回数の0-3の4段階に対応
# 名前 0
# 戦略 1-3
# 戦略によるダメージ増減 4-6
# シャドーの期待行動回数 7-9
list_of_tactics_A = [
["撃", u_A, u_AA, u_AAA, 0, 0, 0, 0, 0, 0] ,
["た撃", t_A, u_AA, u_AAA, -10, 0, 0, 0, 0, 0] ,
["たた撃", t_A, t_AA, u_AAA, -10,22, 0, 0, 0, 0] ,
["たたた", t_A, t_AA, t_AAA, -10,22,58, 0, 0, 0] ,
]## 戦略セットの定義
## B の場合のセット、8通り考えとく。Aとの兼ね合いで縮退するのはあるけど。
list_of_tactics_B = [
["撃撃撃", u_B, u_BB, u_BBB, 0, 0, 0, 3, 2, 2] ,
["た撃撃", t_B, u_BB, u_BBB, -10, 0, 0, 3, 2, 2] ,
["撃た撃", u_B, t_BB, u_BBB, 0,22, 0, 3, 3, 2] ,
["たた撃", t_B, t_BB, u_BBB, -10,22, 0, 3, 3, 2] ,
["撃撃た", u_B, u_BB, t_BBB, 0, 0,58, 3, 2, 3] ,
["た撃た", t_B, u_BB, t_BBB, -10, 0,58, 3, 2, 3] ,
["撃たた", u_B, t_BB, t_BBB, 0,22,58, 3, 3, 3] ,
["たたた", t_B, t_BB, t_BBB, -10,22,58, 3, 3, 3] ,
]3.戦略の実行
32通りを代入しながら計算
## 一気に32通り
#何ターンまで見るか
N_turns = 15
#シャドーの行動1回の、ダメージ換算した値
cost_of_shadow =15
# コストのグラフ取得用
list_of_score_with_each_cost = []
# Aのループ
for tactics_A in list_of_tactics_A:
# Bのループ
for tactics_B in list_of_tactics_B:
# 行列をつくる
# A,AA,AAA,AAAA, B,Bb,BB,BBB,BBBB, C,Cc,Ccc,CC,CCC,CCCC
P = np.array([
tactics_A[1],
tactics_A[2],
tactics_A[3],
u_AAAA,
tactics_B[1],
u_Bb,
tactics_B[2],
tactics_B[3],
u_BBBB,
u_C, u_Cc, u_Ccc, u_CC, u_CCC, u_CCCC
])
# P^nを計算。l_p[n] = P^(n+1) となる。l_pは、「累乗の結果のリスト」
l_p = []
P_tmp = P
for i in range(20): # とりあえず20ターンまで計算
l_p.append(P_tmp)
P_tmp = np.dot(P_tmp, P)
## ここおまでで行列計算はおしまい。あとは情報を取り出す作業
# print("検算:1か?",l_p[N_turns][0].sum())
#場合分け
print("戦術 ( A:",tactics_A[0], " / B:",tactics_B[0],")",end="\t")
#凡例の表示
# print()
# print("発生ターン数:A,AA,AAA,AAAA, B,Bb,BB,BBB,BBBB, C,Cc,Ccc,CC,CCC,CCCC")
# １．各戦況の、発生回数を計算
list_of_expectation = []
for k in range(len(l_p[0])): #行列の次元数をとっているだけ
# それぞれの状態ごとに、1ターン目から発生確率の和をとる
tmp = sum([l_p[i][0][k] for i in range(N_turns)])
list_of_expectation.append(tmp)
# print(tmp.round(2),end=" ")
# print()
# ２．ダメージの増減を計算する
# 各状態ごと、その戦略でのダメージの増減を、リストに
list_of_damages = np.array([
tactics_A[4], tactics_A[5], tactics_A[6], 0,
tactics_B[4], 0, tactics_B[5], tactics_B[6], 0,
0,0,0,0,0,0
])
# 単に掛け算して、和をとるだけ
total_damage = (list_of_damages * list_of_expectation).sum().round(1)
# ３．シャドーの行動回数を計算する
# 各状態ごと、その戦略での行動回数を、リストに
list_of_shadows = np.array([
tactics_A[7], tactics_A[8], tactics_A[9], 0,
tactics_B[7], 2, tactics_B[8], tactics_B[9], 2,
6,5,4,4,4,4
])
# 単に掛け算して、和をとるだけ
total_shadow = (list_of_shadows * list_of_expectation).sum().round(2)
# ４．総合評価
total_score = (total_damage - total_shadow * cost_of_shadow).round(1)
print( "総:",total_score,"\tダ:",total_damage, "\tシ:",total_shadow)
# print()
# コストを変えて、評価する 10-20、11通り
tmp_name_A = str(tactics_A[0])
tmp_name_B = str(tactics_B[0])
tmp_list = [ tmp_name_A , tmp_name_B ] # その戦略での11通りを記録
for tmp_cost in range(10,21,1):
tmp_score = (total_damage - total_shadow * tmp_cost)
tmp_list.append(tmp_score)
list_of_score_with_each_cost.append(tmp_list)
戦術 ( A: 撃 / B: 撃撃撃 ) 総: -237.0 ダ: 0.0 シ: 15.8
戦術 ( A: 撃 / B: た撃撃 ) 総: -238.8 ダ: -13.3 シ: 15.03
戦術 ( A: 撃 / B: 撃た撃 ) 総: -237.0 ダ: 0.0 シ: 15.8
戦術 ( A: 撃 / B: たた撃 ) 総: -249.7 ダ: 2.9 シ: 16.84
戦術 ( A: 撃 / B: 撃撃た ) 総: -237.0 ダ: 0.0 シ: 15.8
戦術 ( A: 撃 / B: た撃た ) 総: -238.8 ダ: -13.3 シ: 15.03
戦術 ( A: 撃 / B: 撃たた ) 総: -237.0 ダ: 0.0 シ: 15.8
戦術 ( A: 撃 / B: たたた ) 総: -241.4 ダ: 24.8 シ: 17.75
戦術 ( A: た撃 / B: 撃撃撃 ) 総: -216.1 ダ: -62.5 シ: 10.24
戦術 ( A: た撃 / B: た撃撃 ) 総: -216.7 ダ: -70.0 シ: 9.78
戦術 ( A: た撃 / B: 撃た撃 ) 総: -255.5 ダ: -1.1 シ: 16.96
戦術 ( A: た撃 / B: たた撃 ) 総: -260.4 ダ: -0.0 シ: 17.36
戦術 ( A: た撃 / B: 撃撃た ) 総: -216.1 ダ: -62.5 シ: 10.24
戦術 ( A: た撃 / B: た撃た ) 総: -216.7 ダ: -70.0 シ: 9.78
戦術 ( A: た撃 / B: 撃たた ) 総: -227.7 ダ: 73.9 シ: 20.11
戦術 ( A: た撃 / B: たたた ) 総: -229.2 ダ: 81.3 シ: 20.7
戦術 ( A: たた撃 / B: 撃撃撃 ) 総: -133.5 ダ: 24.6 シ: 10.54
戦術 ( A: たた撃 / B: た撃撃 ) 総: -133.1 ダ: 19.3 シ: 10.16
戦術 ( A: たた撃 / B: 撃た撃 ) 総: -176.9 ダ: 61.3 シ: 15.88
戦術 ( A: たた撃 / B: たた撃 ) 総: -182.0 ダ: 59.9 シ: 16.13
戦術 ( A: たた撃 / B: 撃撃た ) 総: -115.1 ダ: 92.5 シ: 13.84
戦術 ( A: たた撃 / B: た撃た ) 総: -114.5 ダ: 88.9 シ: 13.56
戦術 ( A: たた撃 / B: 撃たた ) 総: -138.8 ダ: 178.4 シ: 21.15
戦術 ( A: たた撃 / B: たたた ) 総: -140.2 ダ: 182.5 シ: 21.51
戦術 ( A: たたた / B: 撃撃撃 ) 総: -38.2 ダ: 122.4 シ: 10.71
戦術 ( A: たたた / B: た撃撃 ) 総: -36.7 ダ: 119.0 シ: 10.38
戦術 ( A: たたた / B: 撃た撃 ) 総: -84.6 ダ: 153.0 シ: 15.84
戦術 ( A: たたた / B: たた撃 ) 総: -88.2 ダ: 153.9 シ: 16.14
戦術 ( A: たたた / B: 撃撃た ) 総: -30.1 ダ: 177.3 シ: 13.83
戦術 ( A: たたた / B: た撃た ) 総: -29.1 ダ: 175.0 シ: 13.61
戦術 ( A: たたた / B: 撃たた ) 総: -65.3 ダ: 243.4 シ: 20.58
戦術 ( A: たたた / B: たたた ) 総: -67.4 ダ: 246.5 シ: 20.934.シャドーのコストを動かしてみる
10-20で
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import japanize_matplotlib# Aたたた、のみ、グラフにしてみる
plt.figure(figsize=(10,8))
l_c = ["blue","blue","gray","gray","red","orange","green","green"]
l_s = ["-","--","-","--","-","-","-","--"]
for l,c,s in zip(list_of_score_with_each_cost[-8:], l_c, l_s):
plt.plot(range(10,21,1), l[2:], "o", ls=s, c=c ,label=l[1])
#plt.plot([15,15],[50,-240],c="red",ls="--")
plt.legend(fontsize=15)
plt.xticks(range(10,21,1),fontsize=15)
plt.xlabel("シャドーの行動1回を、ダメージ換算した値",fontsize=15)
plt.show()
さいごに
個人的にはちゃんと計算した部類の作業になったので、残しておこうと思ったのですが、説明をまとめるのが大変そうで、その予定が今のところないので、コードだけでもアップしておきます。
世界で3人くらいの方の役に立つのかなあ…という温度感です。
では、またどこかで。
2024.6.16 右弐
追記：6/19：
説明を大幅に追加しました。「何を計算したのか」および「その前提」は、わかるようになったと思います。「どう計算したのか」は、コードをご覧ください。
追記：6/18： 「爆弾岩のカケラ」をつかう場合
「シャドー3匹ダメージなし、ため０」のときは、
主人公ライデイン、ククール爆弾岩のカケラ
と行動する場合、下のように変更し、３.以降を実行すれば計算できる。
なおこのとき「主人公ため、ククール爆弾岩のカケラ＊」は、計算できない（シャドーが1，2匹という単位で残ることがあるため）。
ただ、普通に考えれば＊の動き方が最善にはならないだろう。
#B列
#u_B = np.array([ 0,0,0,0, 0,6,0,0,0, 0,1,3,0,0,0])/10
u_B = np.array([ 6,0,0,0, 1,3,0,0,0, 0,0,0,0,0,0])/10 # カケラ使用なら
## 3匹無傷で、「ライデイン撃つならカケラを使用」する場合！
# カケラ54、シャドー動くのは、残る期待値が1匹(48-96で、63以下で残る）で、後行が2/3だから。
## Bの戦略セット
list_of_tactics_B = [
["撃撃撃", u_B, u_BB, u_BBB, 54, 0, 0,2/3, 2, 2] ,
["た撃撃", t_B, u_BB, u_BBB, -10, 0, 0, 3, 2, 2] ,
["撃た撃", u_B, t_BB, u_BBB, 54,22, 0,2/3, 3, 2] ,
["たた撃", t_B, t_BB, u_BBB, -10,22, 0, 3, 3, 2] ,
["撃撃た", u_B, u_BB, t_BBB, 54, 0,58,2/3, 2, 3] ,
["た撃た", t_B, u_BB, t_BBB, -10, 0,58, 3, 2, 3] ,
["撃たた", u_B, t_BB, t_BBB, 54,22,58,2/3, 3, 3] ,
["たたた", t_B, t_BB, t_BBB, -10,22,58, 3, 3, 3] ,
]追記の追記：6/17
追記6/16の懸念は、あたらなかった。
・シャドー６匹を先手で倒しても、ボスに仲間呼びを選択されるケースは見られず（５回試した）
・ゲモンと同じく「仲間呼び」の可否は、ターンの最初で判定していると思われる。
追記：6/16：
「ターン開始でシャドーが６匹いる場合、そのターンはシャドーを呼ばない」という計算になっている(仮に先手で倒して、呼ぶスペースができても)。これは間違いかもしれない。確認して、必要なら再計算。
その時の修正は、u_Ccと、u_Cccの10を、9と1に振り分ければいい。
参考情報
チラ裏DQ8攻略Wiki - テンション
http://dq8.gamedb.info/wiki/?%A5%C6%A5%F3%A5%B7%A5%E7%A5%F3テンションを上げてのダメージ計算の参考にしました。
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