もっかいちゃんねるのやきにクレゲ旅と広島遠征とお宝発見北神戸

 最近のもっかいちゃんねるの動画でベネクス川越とベネクス川崎がとりあげられており、うちベネクス川崎は入試前日に1回、4週前にアニマ8のロケテストを含めていった。

川越だけまだ行っていないが川崎は懐かしいので見てみると…。

最初のアーモンド缶は近くのシルクハット川崎で入手。動画ではBCで100円で取れていたが我はこの缶1つに5000円かかった模様。しかし店員のはからい(店内放送でサポートを積極的に行っていることをアピールするのに利用されているということだがwin-winなのですばらしいと思う)により5000円で2個とらせてもらった。大幅に我が赤字だがこういう計らいがあると我はそういうのを一生覚えているので好印象となる。

他の食品系の景品は徒歩+バスの我には獲得不可能。ベネクスならワンチャン発送という手もあるが、ゲームセンターの食品はほとんどがあまり健康的ではないものが多い…。お菓子とかは大好きだがちょっと体重が増えそうなので食べまくりたいのに食べれないつらさがある。インスタント食品はやはり現地で食う郷土料理や手料理に比べると添加物ましましなので厳しい。こう見えても我は結構食べ物にうるさいタイプ。遠征すればそこの食べ物を食べないと気が済まない。昔はジェットコースターに乗るために九州や三重、山梨に行っていたがそのときはすき家などで適当に済ませていたが…。

あと最近ベネクスでは景品がはさまるという現象が多く発生するらしいが、確かにベネクスは橋幅が狭いと思われる。しかし我のほしい景品は橋渡しにはあまり入っていないのでそれを感じることは少ない。ただ一つ言えるのは我のような中級者かどうか、くらいの人物が常連用に設定していると思われるベネクスにちょこっと行ったところでまず攻略できるはずがない。そのためほとんど8割方の景品は店員にサポートをお願いしなければ取れない(なおベネクスでは2000円使えばサポートをお願いしてもよいと個人的に思っている。ナムコやセガなら4000円は使わないと相手にしてくれないと思うが)。

したがってベネクスは最近東京方面に遠征したときも行く頻度が少なくなっている。しかしベネクスの難といっても一番うれしいところはサポート体制の充実と、景品発送サービスである。この2つに関してベネクスを超えるところはない。

次に先週行った広島遠征。

みぞしょくチャンネル及びたくとりチャンネルが行っていたブラックジャックアクアが気になったのとRMT用のPC調達のためになんとなく広島まで遠征。ついでに岩国の錦帯橋にも行っておいた。

ブラックジャックアクアでは彼らがプレイしていたグランドクロスを見た。メダルコーナーはたしかににぎわっていた。そしてクレーンに関してであるが、残念ながらそこまでよい設定ではない。お菓子パックに関してはおそらく取りやすいのだが、通常の景品は取りにくい印象。カップ麺のコンテナの橋渡しをしたが、パワーはそれなりに入っていたが下降制限があり景品がある程度下に沈んだ時に下角を持てず動きがあまり出ないという罠にやられる。しかしコンテナは2000円程度で取れたのでまあそこまで悪くはない。しかし1プレイ100円のお菓子激取れ台で全然取れないのはどうかと思った。

他にはいろいろとアクシデントがあったためクレーンはしていない。(別に広島の駅店員に怒られたりバスに乗り遅れたわけではない)

最後に今日行ったお宝発見北神戸。

キングスライムのどんぶりをとりにいったがまだなかった…。

景品のラインナップはまあそれなりだが我の好みのものは少な目。コンテナについてはまあ一般的な倉庫系の感じだがやはり回遊館の方が取れやすい。ミニマスコットの設定金額は1500円で、確率は独立(確率無視の後上乗せがかからないタイプ)であり回遊館のように若干持ち運ぶ設定ではなくほぼ確率待ち。

上位倉庫系なら800円で取らせてくれると思っていたが1500円だったので少々疑問を感じた。ほかカービィのマスコット(タイトーではおおむね設定金額2000円)の確率は1800円で、明らかに倉庫系にしては高い。おそらく加古川のポップワールドなら1200円で取れている。ただここはラクチャレに入っておりシールドも低く確率無視が狙える台だった。ただ我は初見であまりうまくないのでそれは1回しか決まらず、4種そろえるのに7000円かかった。確率無視もそう簡単ではないので、倉庫系にしてはそこまで設定がよいとは言えない。

結局マスコット6個とコンテナ2個をとるのにかかった金額は12900円。駿河屋ならおよそ8000円程度のイメージなので、まあ普通というイメージ。

なお開店当初大量にあったトライポッドのコアラのマーチの密度は大幅に減少しており、そこらの都会のトライポッドのようになっていたのは残念。

結論として、明らかに回遊館長浜に天井金額の点で劣っていることが分かり、また景品の入荷も少々遅いようなのでここは今後近畿圏で優先して取りに行く候補から外れた。

よって狙うべき店舗は加古川のオタイチポップワールド、浪漫遊松阪、回遊館松阪となる。

マジカルマインのシミュレーション(4) ペイアウト率及び全消し率

 再度以下のカードを用いてペイアウト率および全消し率を計算する。

1~25の順列25P7通りすべてのパターンをチェックすればよい…のだがなぜかメモリ不足でできないので、ランダムに番号を生成してそれを複数回行い近似値を得ることにした。

ただ、100回回すのに42秒かかるという事態。となると10000回試行するだけでも4200秒と1時間以上かかってしまう。これはさすがにプログラムがしょぼいか…。

とりあえず翌朝まで回してどうなるかみたいので、翌朝7時までは12時間つまり43200秒あるので、100000回くらい試行することはできそうであるからやってみる。

途中経過

600回試行→

宝箱獲得率左から24%、45%、30%、21%、15%、15%

ペイアウト率107%

全消し率0.3%

結論として若干良いカードらしいことが分かる。このカードが出続ければ徐々にメダルが増えていくという理論になる…が100%そんなことはない。

なお我が作った即席の荒いプログラムは以下。全然きれいではないが、とりあえず正しい結果を返しているのでまあそれなりに役には立つ。

numtomat[x_] := {1 + QuotientRemainder[x - 1, 6][[1]], 

  1 + QuotientRemainder[x - 1, 6][[2]]}; group = Table[Table[0, 6], 9];

pos[number_] := 

  For[j = 1, j <= 1, j++, return = {}; 

   For[i = 1, i <= 54, i++, 

    If[num[[numtomat[i][[1]], numtomat[i][[2]]]] == number, 

     return = Append[return, i]]]; Return[return]];

fall[number_] := 

  For[l = 1, l <= 1, l++, eraselist = {}; 

   If[pos[number] != {}, 

    erasegroup = 

     group[[numtomat[pos[number][[1]]][[1]], 

       numtomat[pos[number][[1]]][[2]]]]; 

    For[k = 1, k <= 54, k++, 

     If[erasegroup == group[[numtomat[k][[1]], numtomat[k][[2]]]], 

      eraselist = Append[eraselist, k]]]; Return[eraselist]]];

erase[list_] := 

  For[r = 1, r <= 1, r++, 

   For[i = 1, i <= Length[list], i++, 

    If[list != {}, 

     block[[numtomat[list[[i]]][[1]], numtomat[list[[i]]][[2]]]] = 0; 

     num[[numtomat[list[[i]]][[1]], numtomat[list[[i]]][[2]]]] = 0]; 

    group[[numtomat[list[[i]]][[1]], numtomat[list[[i]]][[2]]]] = 0]; 

   renzoku = Length[list]; retu = RandomInteger[{1, 6}]; 

   Which[renzoku == 7, odds[[retu]] += 0.5, renzoku == 8, 

    odds[[retu]] += 1.5, renzoku == 9, odds[[retu]] += 4, 

    renzoku == 10, odds[[retu]] += 4, renzoku == 11, 

    odds[[retu]] += 9, renzoku == 12, odds[[retu]] += 11.5, 

    renzoku == 13, odds[[retu]] += 14, renzoku >= 14, 

    odds[[retu]] += 5*renzoku - 51]];

haitouall = 0; kakutokuall = {0, 0, 0, 0, 0, 0};

zenkesi = 0; For[times = 1, times <= 100000, times++, 

 in = RandomChoice[Table[i, {i, 1, 25}], 8];

 block = {{3, 1, 1, 1, 2, 2}, {3, 1, 1, 1, 2, 2}, {3, 2, 2, 4, 2, 

    3}, {3, 1, 2, 4, 2, 3}, {3, 1, 2, 4, 3, 3}, {3, 1, 2, 3, 3, 

    2}, {1, 1, 3, 4, 2, 2}, {1, 3, 3, 4, 2, 2}, {3, 3, 4, 4, 4, 4}};

 num = {{0, 0, 20, 2, 0, 0}, {0, 0, 0, 17, 19, 11}, {4, 12, 0, 0, 0, 

    10}, {16, 0, 22, 9, 6, 0}, {0, 0, 21, 23, 8, 0}, {0, 0, 0, 0, 0, 

    3}, {14, 13, 15, 7, 0, 0}, {0, 0, 18, 0, 5, 25}, {24, 0, 1, 0, 0, 

    0}};

 group = Table[Table[0, 6], 9];

 treasure = {5, 2, 2, 2, 2, 5}; odds = {1, 1, 1, 1, 1, 1}; 

 For[lotta = 1, lotta <= 5, lotta++, groupcount = 0; 

  group = Table[Table[0, 6], 9]; For[i = 1, i <= 54, i++,

   If[group[[numtomat[i][[1]], numtomat[i][[2]]]] == 0 && 

      block[[numtomat[i][[1]], numtomat[i][[2]]]] != 0, 

     groupcount += 1; 

     group[[numtomat[i][[1]], numtomat[i][[2]]]] = groupcount;

     pre = post = 0; first = 0; 

     color = block[[numtomat[i][[1]], numtomat[i][[2]]]];

     While[pre != post || first == 0, first = 1;

       pre = Sum[Count[group[[l]], groupcount], {l, 1, 9}];

       For[j = 1, j <= 54, j++, 

        If[group[[numtomat[j][[1]], numtomat[j][[2]]]] == 0, 

         hidari = migi = ue = sita = {0, 0}; 

         If[numtomat[j][[2]] >= 2, 

          hidari = {numtomat[j][[1]], numtomat[j][[2]] - 1}];

         If[numtomat[j][[2]] <= 5, 

          migi = {numtomat[j][[1]], numtomat[j][[2]] + 1}];

         If[numtomat[j][[1]] >= 2, 

          ue = {numtomat[j][[1]] - 1, numtomat[j][[2]]}];

         If[numtomat[j][[1]] <= 8, 

          sita = {numtomat[j][[1]] + 1, numtomat[j][[2]]}];

         If[

          hidari != {0, 0} && 

           block[[hidari[[1]], hidari[[2]]]] == 

            block[[numtomat[j][[1]], numtomat[j][[2]]]] && 

           group[[hidari[[1]], hidari[[2]]]] > 0, 

          group[[numtomat[j][[1]], numtomat[j][[2]]]] = 

           group[[hidari[[1]], hidari[[2]]]]];

         If[

          ue != {0, 0} && 

           block[[ue[[1]], ue[[2]]]] == 

            block[[numtomat[j][[1]], numtomat[j][[2]]]] && 

           group[[ue[[1]], ue[[2]]]] > 0, 

          group[[numtomat[j][[1]], numtomat[j][[2]]]] = 

           group[[ue[[1]], ue[[2]]]]];

         If[

          migi != {0, 0} && 

           block[[migi[[1]], migi[[2]]]] == 

            block[[numtomat[j][[1]], numtomat[j][[2]]]] && 

           group[[migi[[1]], migi[[2]]]] > 0, 

          group[[numtomat[j][[1]], numtomat[j][[2]]]] = 

           group[[migi[[1]], migi[[2]]]]];

         If[

          sita != {0, 0} && 

           block[[sita[[1]], sita[[2]]]] == 

            block[[numtomat[j][[1]], numtomat[j][[2]]]] && 

           group[[sita[[1]], sita[[2]]]] > 0, 

          group[[numtomat[j][[1]], numtomat[j][[2]]]] = 

           group[[sita[[1]], sita[[2]]]]];]]; 

       groupall = 

        Sum[If[group[[numtomat[k]]] == groupcount, Return[1], 

          Return[0]], {k, 1, 54}]; 

       post = Sum[Count[group[[l]], groupcount], {l, 1, 9}];;]];];

  Which[lotta == 1, erase[fall[in[[1]]]]; erase[fall[in[[2]]]]; 

   erase[fall[in[[3]]]], lotta == 2, erase[fall[in[[4]]]]; 

   erase[fall[in[[5]]]], lotta == 3, erase[fall[in[[6]]]], lotta == 4,

    erase[fall[in[[7]]]], lotta == 5, erase[fall[in[[8]]]]]; 

  onemore = 1;

  

  While[onemore == 1, nonmovelist = Table[Table[0, 6], 9]; first = 0; 

   pre = 0; post = 0;

   

   While[pre != post || first == 0, first = 1; 

    pre = Sum[Count[nonmovelist[[l]], 1], {l, 1, 9}]; 

    For[m = 54, m >= 1, m--, 

     If[group[[numtomat[m][[1]], numtomat[m][[2]]]] != 0 && m >= 49, 

      nonmovelist[[numtomat[m][[1]], numtomat[m][[2]]]] = 1]; 

     If[group[[numtomat[m][[1]], numtomat[m][[2]]]] != 0 && 

       numtomat[m][[1]] <= 8 && 

       nonmovelist[[numtomat[m][[1]] + 1, numtomat[m][[2]]]] == 1 && 

       group[[numtomat[m][[1]], numtomat[m][[2]]]] == 

        group[[numtomat[m][[1]] + 1, numtomat[m][[2]]]], 

      nonmovelist[[numtomat[m][[1]], numtomat[m][[2]]]] = 1];

     If[group[[numtomat[m][[1]], numtomat[m][[2]]]] != 0 && 

       numtomat[m][[1]] >= 2 && 

       nonmovelist[[numtomat[m][[1]] - 1, numtomat[m][[2]]]] == 1 && 

       group[[numtomat[m][[1]], numtomat[m][[2]]]] == 

        group[[numtomat[m][[1]] - 1, numtomat[m][[2]]]], 

      nonmovelist[[numtomat[m][[1]], numtomat[m][[2]]]] = 1];

     If[group[[numtomat[m][[1]], numtomat[m][[2]]]] != 0 && 

       numtomat[m][[2]] >= 2 && 

       nonmovelist[[numtomat[m][[1]], numtomat[m][[2]] - 1]] == 1 && 

       group[[numtomat[m][[1]], numtomat[m][[2]]]] == 

        group[[numtomat[m][[1]], numtomat[m][[2]] - 1]], 

      nonmovelist[[numtomat[m][[1]], numtomat[m][[2]]]] = 1];

     If[group[[numtomat[m][[1]], numtomat[m][[2]]]] != 0 && 

       numtomat[m][[2]] <= 5 && 

       nonmovelist[[numtomat[m][[1]], numtomat[m][[2]] + 1]] == 1 && 

       group[[numtomat[m][[1]], numtomat[m][[2]]]] == 

        group[[numtomat[m][[1]], numtomat[m][[2]] + 1]], 

      nonmovelist[[numtomat[m][[1]], numtomat[m][[2]]]] = 1];

     If[group[[numtomat[m][[1]], numtomat[m][[2]]]] != 0 && 

       numtomat[m][[1]] <= 8 && 

       nonmovelist[[numtomat[m][[1]] + 1, numtomat[m][[2]]]] == 1, 

      nonmovelist[[numtomat[m][[1]], numtomat[m][[2]]]] = 1];

     

     ]; post = Sum[Count[nonmovelist[[l]], 1], {l, 1, 9}];]; 

   For[m = 54, m >= 1, m--, 

    If[nonmovelist[[numtomat[m][[1]], numtomat[m][[2]]]] == 0 && 

      group[[numtomat[m][[1]], numtomat[m][[2]]]] > 0, 

     block[[numtomat[m][[1]] + 1, numtomat[m][[2]]]] = 

      block[[numtomat[m][[1]], numtomat[m][[2]]]];

     group[[numtomat[m][[1]] + 1, numtomat[m][[2]]]] = 

      group[[numtomat[m][[1]], numtomat[m][[2]]]];

     num[[numtomat[m][[1]] + 1, numtomat[m][[2]]]] = 

      num[[numtomat[m][[1]], numtomat[m][[2]]]];

     block[[numtomat[m][[1]], numtomat[m][[2]]]] = 0;

     group[[numtomat[m][[1]], numtomat[m][[2]]]] = 0;

     num[[numtomat[m][[1]], numtomat[m][[2]]]] = 0]]; onemore = 0;

   For[s = 1, s <= 54, s++, 

    If[nonmovelist[[numtomat[s][[1]], numtomat[s][[2]]]] == 0 && 

      group[[numtomat[s][[1]], numtomat[s][[2]]]] > 0, 

     onemore = 1]]];];

 groupwin = Table[Table[0, 6], 9]; groupcount = 0;

 For[i = 1, i <= 54, i++,

  If[groupwin[[numtomat[i][[1]], numtomat[i][[2]]]] == 0, 

    groupcount += 1; 

    groupwin[[numtomat[i][[1]], numtomat[i][[2]]]] = groupcount;

    pre = post = 0; first = 0; 

    color = block[[numtomat[i][[1]], numtomat[i][[2]]]];

    While[pre != post || first == 0, first = 1;

      pre = Sum[Count[groupwin[[l]], groupcount], {l, 1, 9}];

      For[j = 1, j <= 54, j++, 

       If[groupwin[[numtomat[j][[1]], numtomat[j][[2]]]] == 0, 

        hidari = migi = ue = sita = {0, 0}; 

        If[numtomat[j][[2]] >= 2, 

         hidari = {numtomat[j][[1]], numtomat[j][[2]] - 1}];

        If[numtomat[j][[2]] <= 5, 

         migi = {numtomat[j][[1]], numtomat[j][[2]] + 1}];

        If[numtomat[j][[1]] >= 2, 

         ue = {numtomat[j][[1]] - 1, numtomat[j][[2]]}];

        If[numtomat[j][[1]] <= 8, 

         sita = {numtomat[j][[1]] + 1, numtomat[j][[2]]}];

        If[

         hidari != {0, 0} && 

          block[[hidari[[1]], hidari[[2]]]] == 

           block[[numtomat[j][[1]], numtomat[j][[2]]]] && 

          groupwin[[hidari[[1]], hidari[[2]]]] > 0, 

         groupwin[[numtomat[j][[1]], numtomat[j][[2]]]] = 

          groupwin[[hidari[[1]], hidari[[2]]]]];

        If[

         ue != {0, 0} && 

          block[[ue[[1]], ue[[2]]]] == 

           block[[numtomat[j][[1]], numtomat[j][[2]]]] && 

          groupwin[[ue[[1]], ue[[2]]]] > 0, 

         groupwin[[numtomat[j][[1]], numtomat[j][[2]]]] = 

          groupwin[[ue[[1]], ue[[2]]]]];

        If[

         migi != {0, 0} && 

          block[[migi[[1]], migi[[2]]]] == 

           block[[numtomat[j][[1]], numtomat[j][[2]]]] && 

          groupwin[[migi[[1]], migi[[2]]]] > 0, 

         groupwin[[numtomat[j][[1]], numtomat[j][[2]]]] = 

          groupwin[[migi[[1]], migi[[2]]]]];

        If[

         sita != {0, 0} && 

          block[[sita[[1]], sita[[2]]]] == 

           block[[numtomat[j][[1]], numtomat[j][[2]]]] && 

          groupwin[[sita[[1]], sita[[2]]]] > 0, 

         groupwin[[numtomat[j][[1]], numtomat[j][[2]]]] = 

          groupwin[[sita[[1]], sita[[2]]]]];]]; 

      groupall = 

       Sum[If[groupwin[[numtomat[k]]] == groupcount, Return[1], 

         Return[0]], {k, 1, 54}]; 

      post = Sum[Count[groupwin[[l]], groupcount], {l, 1, 9}];;]];];

 haitou = 0; kakutoku = {0, 0, 0, 0, 0, 0}; 

 For[i = 49, i <= 54, i++, flug = 0; 

  If[SubsetQ[

      groupwin[[1]], {groupwin[[numtomat[i][[1]], 

         numtomat[i][[2]]]]}] == True && 

    block[[numtomat[i][[1]], numtomat[i][[2]]]] == 0, 

   haitou += odds[[i - 48]]*treasure[[i - 48]]; 

   kakutoku[[i - 48]] = 1]]; 

 If[group == {{0, 0, 0, 0, 0, 0}, {0, 0, 0, 0, 0, 0}, {0, 0, 0, 0, 0, 

     0}, {0, 0, 0, 0, 0, 0}, {0, 0, 0, 0, 0, 0}, {0, 0, 0, 0, 0, 

     0}, {0, 0, 0, 0, 0, 0}, {0, 0, 0, 0, 0, 0}, {0, 0, 0, 0, 0, 0}}, 

  zenkesi += 1]; kakutokuall += kakutoku; haitouall += haitou; 

 If[QuotientRemainder[times, 100][[2]] == 0, 

  Print[{times, N[kakutokuall/times], N[haitouall/times], 

    N[zenkesi/times]}]]]; Print[{N[kakutokuall/times], 

  N[haitouall/times], N[zenkesi/times]}]

マジカルマインのシミュレーション(3) 宝箱獲得処理とオッズアップ

 宝箱のオッズアップはおそらく以下がほぼ正しいと思うのでそれを採用する。

オッズアップはランダムに、獲得済の宝箱にもつく可能性があり以下のテーブルに従う。

7個　+0.5倍

8個　+1.5倍

9個　+4倍

10個　+4倍

11個　+9倍

12個　+11.5倍

13個　+14倍

n個(n>=14)　5*n-51倍 例えばn=14ならば+19倍、n=21ならば54倍

宝箱は最上段の空白と開通しているときに入手できる。そしてオッズを{1,1,1,1,1,1}とし、配当を{5,2,2,2,2,5}などのようにしてそれぞれの宝箱の配当を計算することにする。

宝箱獲得処理については実はグループ分けのプログラムを流用すればよく、これまで空白マスは0としていたがこれをグループ分けすれば、そのグループが上と下でマスがつながっていれば配当獲得となるのである。

すなわち、宝箱の真上に存在するマスのグループが上まで通じている(=上の6マスに最低でも1つ同じグループのマスが存在する)ことを各宝箱でチェックすればよいのである。

よさそうな例は以下。参考youtubeのURL:アニマロッタ8／ロケテスト／マジカルマイン／ファンタジーワンダーチャンス (youtube.com)

これで入った番号は{14, 15, 4, 11, 2, 21, 16, 23}であるが、7球終了時点で以下の状態。

初期値を2つ上の画像のように設定して7球終了時点で番号7つを入れてシミュレートすると以下。当たり前だが完全に一致している。(オッズ配置はたまたま)

オッズアップについては1つが2.5倍、もう1つが12.5倍となっており、下図「オッズ」を見ると確かに場所は違うが、2.5と12.5の表記がある。そして獲得フラグは一番左の列だけちゃんと出ており、3,4,5列目が一見上が空いているようにみえても閉じ込められているので獲得判定になっていないことも確かめられる。なおここの判定には各宝箱の上のマスのグループ番号(空白もグループ化する)が、最上段のグループ番号の組(ここでは{1,1,1,1,1,1})の部分集合であるかどうかを用いている。

これをもって配当の計算ができたので、ペイアウト率及び全消し率も簡単に求めることができる。ペイアウト率はオッズアップがどこにつくかランダムなので完全な正確値ではないが、全消し率は正確に出る。次の記事ではそれについて記述する。

マジカルマインシミュレーション(2) HIT処理と落下処理

 先ほどグループ化の処理を行ったが、HIT処理と落下処理もマジカルマインを構成する重要な処理である。HIT処理についてはHITした番号と同じグループのブロックを消すだけなので実は非常に簡単。

これをグループ化して行列形式にしたものが以下。

1 2 2 2 3 3

1 2 2 2 3 3

1 4 4 5 3 6

1 7 4 5 3 6

1 7 4 5 6 6

1 7 4 6 6 8

7 7 9 10 8 8

7 9 9 10 8 8

9 9 10 10 10 10

確かにグループ分けができており、ここで例えば{13,14,1}にHITしたとするとどうなるか。

グループ7とグループ10のブロックが消えるのでプログラムを構築すると以下になる。

3 1 1 1 2 2

3 1 1 1 2 2

3 2 2 4 2 3

3 0 2 4 2 3

3 0 2 4 3 3

3 0 2 3 3 2

0 0 3 0 2 2

0 3 3 0 2 2

3 3 0 0 0 0

たしかにグループ7とグループ10が消えているのが分かる。

続いて落下処理であるが、これもチェーンボンバーと似たような方式。ただし各ブロックの下にマスがあるかの判定ではなく、各グループのすべてのマスの下にマスがないことが条件となる。

具体的な例を挙げるとすると

〇〇　　△△〇

〇××　　　 〇

〇〇×　　〇〇

　　××　　 〇

　　　　　　〇

ーーーーーーーー

このような状態のとき、一番右の〇グループは動かない。△は1マスだけ落ちる。×は1マス落ち、一番左の〇は1マス落ちる。これをどう処理するか。

まず、グループのいずれかのマスの下に地面があればそのグループは確実に動かない。

それ以外のものは動く「可能性のある」ものとする。

その後、各グループに関してそれらのマスの中に一つでも下に「絶対に動かない」マスがあれば当たり前だがそのグループに属するマスは動かない。

それ以外のマスは1マス分落ちることとなるので

　　　　　　〇

〇〇　　△△〇

〇××　　 〇〇

〇〇×　　　〇

　　××　　 〇

ーーーーーーーー

のようになる。そして再度同じ処理を行うと、今度は×が絶対に動かないマスになり、左の〇と△はともに絶対に動かないマスの上に位置するマスがあるため、動かないこととなる。これで処理は終了する。

以上の考え方をプログラムに適用する。

すると、

1 2 2 2 3 3

1 2 2 2 3 3

1 4 4 5 3 6

1 0 4 5 3 6

1 0 4 5 6 6

1 0 4 6 6 8

0 0 9 0 8 8

0 9 9 0 8 8

9 9 0 0 0 0

のグループに対して(7と10グループは13,14,1番HITにより消えている)

0 1 1 1 0 0

0 1 1 1 0 0

0 1 1 0 0 0

0 0 1 0 0 0

0 0 1 0 0 0

0 0 1 0 0 0

0 0 1 0 0 0

0 1 1 0 0 0

1 1 0 0 0 0

となり(1=停止、0=落ちる)、確かに落ちるor落ちない判定ができている。

そして落ちるブロックをすべて1段ずらしてまた同じ処理を繰り返し、状態が変わらなくなるまで繰り返せば落下処理は確定する。これをプログラムで構築すると

0 1 1 1 0 0

0 1 1 1 0 0

0 1 1 0 0 0

0 0 1 0 0 0

0 0 1 0 0 0

0 0 1 0 0 0

0 0 1 0 0 0

0 1 1 0 0 0

1 1 0 0 0 0

上:1回目落ちるものと落ちないものの区別

下:1マス分落ちた後の状態

0 2 2 2 0 0

1 2 2 2 3 3

1 4 4 0 3 3

1 0 4 5 3 6

1 0 4 5 3 6

1 0 4 5 6 6

1 0 9 6 6 8

0 9 9 0 8 8

9 9 0 0 8 8

そしてその次の操作で

0 1 1 1 0 0

0 1 1 1 1 1

0 1 1 0 1 1

0 0 1 1 1 1

0 0 1 1 1 1

0 0 1 1 1 1

0 0 1 1 1 1

0 1 1 0 1 1

1 1 0 0 1 1

上:2回目落ちるものと落ちないものの区別

下:1マス分落ちた後の状態

0 2 2 2 0 0

0 2 2 2 3 3

1 4 4 0 3 3

1 0 4 5 3 6

1 0 4 5 3 6

1 0 4 5 6 6

1 0 9 6 6 8

1 9 9 0 8 8

9 9 0 0 8 8

確かに右ブロック群は1マス落ち、左ブロック群は2マス落ちていることが分かる。

これにより落下処理は完了したので、いよいよ入賞番号が与えられれば最終的なブロックの配置が確定することになるので、実際に確かめてみる。

ちなみに入賞した番号の順によって結果は変わることに注意する。

具体例として

2 2 1

1 1 2

1 1 2

2 2 3

のカラーであった場合、12マス目→4マス目が消えた場合

2 2 0

1 1 1

1 1 2

2 2 2

からの

0 0 0

0 0 0

2 2 2

2 2 2

になるのに対して、

4マス目→12マス目が消えた場合

0 0 1

0 0 2

2 2 2

2 2 3

からの

0 0 0

0 0 1

2 2 2

2 2 2

になるので違う。

なので最初3球同時消え+2球同時消え+順に1球ずつ3回、に分けなければならない点に注意する。実際の消滅例をいくつか動画のもので試せばプログラムの正確性は保証されてくるのでさっそくやりたい。

すると以下の結果になった。

残っているブロックの位置およびグループ分け、そして番号配置も完全に一致。これを持って我のマジカルマインのブロック関係のプログラムは正しいことがおそらく証明された。

となれば次は宝箱GET判定とオッズアップ判定、そしてオッズ処理を行って期待値計算や全消し確率の計算にもっていく。ここまで来ればほぼ完成に近い状態で、まもなくマジカルマインのペイアウト率が計算できるであろう。

マジカルマインシミュレーション(1) 初期配置データ化とグループ化

カジプロのブラックジャックでは勝てないことも分かったので、テキサスホールデムで他プレイヤーに勝ちまくる作戦を考える前に、少々息抜きでマジカルマインのペイアウト率のシミュレーションを行う。

プログラムなどはいずれ動画化してアップロードする可能性もある。アニマ8のロケテ動画を挙げるものは多く、我はわざわざ川崎まで新幹線で遠征したがあまりプレイしていないので撮れ高はそこまでない。全消しもなければファンタジーJPもない。(ファンタジーJPCは見れて他の人のJPCは結構見れてBGMも堪能できた。なお我はそこそこWCには行ったがJPCには一度も行かなかった)

なおここで注意すべきことは、初期配置とボール入賞番号が与えられたからといって一意に結果が決まるわけではないという点で、その理由はオッズアップがどこの宝箱につくかわからないからである。

しかしながら最終的な配置や全消し率は計算できるので、それらも計算しようと思う。

なおこのプログラムはビンゴガーデンやビンゴファームのようにそこまで簡単ではない。しかしアニマドロップほど難しくはない。かつてアニマ5の通常ゲームをことごとく再現した者にとってはマジカルマインのシミュレーションくらいはたやすい。はず。

ではまず初期配置をデータ化する。今回は赤=1、緑=2、青=3、紫=4として処理し、番号もあわせて格納した6*9*2=108個のデータを作成する。

そして肝心のグループ分けについては以下のモデルを考える。

〇〇〇△△

××〇△〇

×〇〇△〇

×△〇〇〇

これをグループ分けしたい場合どうすればよいか。以前アニマドロップのプログラム構築の際やったのだがだいぶん忘れたので考え直す。

まずグループごとにどこまで続くかをチェックする。

例えば左上に1とつけたならば、その周囲を探索していき隣り合っている番号をチェックする。すなわち1→2→3→8→13→12,18→23→24→25→20→15のように進展する。これを繰り返し、新しいグループ1の所属が増えなくなればグループ分け終了である。

すなわち

1 1 1 0 0

0 0 1 0 1

0 1 1 0 1

0 0 1 1 1

のようになる。

次にグループ1に所属していないもので最初のものを2とつけて探索。

1 1 1 2 2

0 0 1 2 1

0 1 1 2 1

0 0 1 1 1

となる。以下これを繰り返すのみ。これによりグループ分けが完了する。

なお初期配置のグループ分けおよび落下後のグループ分けで、その操作は非常に多く使う。

この手法を用いて上の画像をグループ分けしたものが以下。

{{1,2,2,2,3,3},{1,2,2,2,3,3},{1,4,4,5,3,6},{1,7,4,5,3,6},{1,7,4,5,6,6},{1,7,4,6,6,8},{7,7,9,10,8,8},{7,9,9,10,8,8},{9,9,10,10,10,10}}

確かに10個のグループに分けられていることが分かる。

なお例えば適当に、かなり複雑なグループ分けをしてみると…

〇〇△△××

〇△×△△×

〇×〇〇△×

〇〇〇△△×

〇×△△×〇

〇××××〇

〇×△△×〇

〇×△〇×〇

〇〇〇〇〇〇

上は通常の配置規則を逸脱しているがややこしい例を出すには最適。これを先ほどのプログラムに従ってグループ分けさせると

{{1,1,2,2,3,3},

{1,4,5,2,2,3},

{1,6,1,1,2,3},

{1,1,1,2,2,3},

{1,7,2,2,7,1},

{1,7,7,7,7,1},

{1,7,8,8,7,1},

{1,7,8,1,7,1},

{1,1,1,1,1,1}}

となり、入り組んだ形でも確かにグループ分けできていることが分かる。

カジプロブラックジャック攻略(3) 各見せカードによる期待値

降りるは期待値0.5、倍掛けは1枚分引くが期待値としては変わらず1枚引いた後の枚数の確率分布をディーラーの見せカードに対する確率分布と対応させればよいので簡単。

ただし次々にカードを引いて行くものは、例えば{6,7}という組み合わせが初期の場合、2を引いたら{6,7,2}で合計15、8を引けば{6,7,8}で合計21、とさらにその先のパターンまで読まなければならない。すなわち合計13での期待値には合計14,15…21の期待値が必要で、エースが絡むものとそうでないものに分けて21の期待値から帰納的に計算しなければならないことが分かった。

具体的には「Aを含む19」の状態では、1を引けば「Aを含む20」の期待値、2を引けば「Aを含む21」の期待値、3を引けば「Aを"含まない"12」の期待値…10を引けば「Aを"含まない"19」の期待値が必要となる。

「Aを含む20」の期待値はまたそれに付随してその上位の期待値が必要になり、結局の大本は「21」の期待値に行きつく。

このようにして計算できるものから順次計算していき、降順で(実際はもう少し複雑だが)それぞれのAを含むまたは含まない状態の期待値を順次算出していくスタイルになる。

簡単な例は「Aを含まない20」での状態で、1/13の確率で21となる。それ以外12/13の確率でバーストとなるので、期待値はあらかじめ計算されたディーラーの見せカードの確率分布に従いそれぞれのパターンで勝率を計算して、例えばディーラーのある見せカードnでのBJ率が0.05としてバースト率0.50と仮定すると21の数値では、ディーラーに勝てる確率は0.95で通常の21では2倍のオッズなので期待値1.9、引き分けの確率は0.05でオッズは1なので0.05ということで期待値は1.95となり、100BETに対して平均195WINが期待できる計算となる。ただし確率1/13なので実際は1.95/13=0.15程度になりそのまま(=ステイ)の方が期待値は高い(これも確率分布に照らし合わせれば求められる)結論を得る。

次に「Aを含まない19」での状態では1/13の確率で「Aを含まない20」になり、1/13の確率で「Aを含まない21」、それ以外でバースト。

そして「Aを含まない20」での期待値最大は、先ほど求めた「ステイ」であり、「Aを含まない21」は明確に「ステイ」である。このように前に計算した期待値を順に使用していく形となるのがこの計算の特徴である。いわば高校の漸化式。

ここでそのさらなる詳細な原理を書くには結構ややこしいので割愛するが、とりあえず結果はそれっぽいのが出た。確実に計算があっている保証はないが、予想通りの値は出ているし内部におかしな点もないはず。

実はカジプロの攻略wikiにも同じ考察がされているのだが、我の手法とせっかくなので比較しようと思っている。ただ1日足らずで作った即席プログラムなのでこっちの方が間違っている可能性も否めないが、期待値の数値つきで出来上がったので確認する。

そしてその総合の期待値が1を超えればこのゲームは「勝てる」という結論を得、無限にチップを理論上は増やせてRMTで金を稼ぐ1手法となる。

そして結果は以下。wikiのものと勝負か降りるかあたりはほぼ完全に一致した。

なお倍掛けに関してはトータルで増える枚数(差分)ではなく期待値(割合)で計算している。そのため倍掛けの結果が若干異なっているものかと思われる。

参考:ブラックジャック - カジプロ攻略wiki | Gamerch

この計算は漸化式などを用いてそれなりに煩雑な計算だったため、朝からちょこちょこやって丸1日近くかかってしまった。しかしとりあえずおそらく最適解っぽいものを探し出せたのでこの手法に従ってプレイを自動化すればよい…といいたいのだが。

期待値は0.972(97.2%)

ということでこの最適化の手法でもやはり負けるように設定されている。なおルーレットは単純に36/37=0.97297なので97.3%となり、ルーレットとほぼ同じ期待値になってしまう。

結論として、プログラム構築化によりwikiの最適解を自ら再発見した…がやはり勝てないゲームだということが確定したのでブラックジャックRMT作戦は失敗ということになる。

Q.E.D

なお我が購入しているRMT業者はテキサスホールデムで勝っているようである。テキサスホールデムについては我はあまり仕様を知らないが、なんか手元のカードと中央のカードとあわせてポーカーのように強い役を作るとかいう雰囲気のゲームらしい。

このゲームはプレイヤーとの勝負なので、ディーラーが絡まないゲームなのでもしかすると勝てるのかもしれない。

ということでまた暇なときにテキサスホールデムの場面別最適化プログラムを構築してそれで勝てるのならばエミュレーター上での自動化まで落とし込むところまでは行きたい。

プレイヤーとの勝負ということになるが我はカジプロ初心者なので圧倒的に経験は不足しているが、データと戦術で(どこかできいたような)勝負する。

ちなみに現時点であのRMTを行うために稼働させているPCは最大で19台。カジプロで必勝法を見つければただちにエミュレーター複数×19台を起動させて無限量産体制に入りたいのだが…。(ただし過疎っているとお互いがお互いのアルゴリズムで勝負する意味のない戦いになる可能性がある)

リバーシもほとんどのパターンで負けることが多いので、カジプロ上級者に勝つにはやはりコンピューターなのである。

現在のRMTがくたばったときの万が一の場合を考慮して一応カジプロで早めに対策を考えているが、当面の間は大丈夫そうなので安心。月100万円ももはや間近。

余談だが2日前は岩国の錦帯橋(激すき)と宮島(ほとんど外国人&激混み)に行った。同級生は金曜日から大学にショッキングピンクのスーツケースを持ってきていて博多に行っていたようであるが、当然ながら我は博多には何度も行ったことがあり、博多のカービィカフェで3回食っている。今日博多通りもんの袋をかかえて近くの仲の良い女子とシェアしていたとみられる。旅行自慢をしているようだがそのはるか格上の(=試験周辺以外ほぼ毎週旅行している)存在を忘れているようだが

なお我のおすすめの博多土産は苺フロマージュである。スペースワールドはなくなったので残念。ただし最近は博多はあまりレアではないのであまりお土産は買わないと思われる。買うならやはり佐賀(みかん、佐賀錦)や長崎(カステラ)のお土産。

しかし我も近日中に博多に行くことを忘れてはならない。というのもみぞしょくチャンネルやもっかいチャンネルでおなじみの荒尾のグリーンランドおよびサープラ荒尾、そして佐賀も探索して佐賀錦を喰い、長崎も見て佐世保バーガーを喰ったりハウステンボスに行ったりしながらご当地ベアを回収しようと考えているからである。ただし休みが全然取れないので夏休みに行かざるを得ない。夏休みは九州を見て回り、さらに北海道からの東北再訪も考えている。

カジプロブラックジャック攻略(2) 見せカード毎のディーラーの目期待値

 先ほど初期カードをランダムにして(無限デッキと仮定する)ディーラーの数値分布を行ったが、これの1枚目とその場合の目分布の関係を確認すれば各カード毎の期待値が分かる。

ただしここで注意すべきは、例えば見せカードが1~9と10の数値は明らかに10の方が発生する可能性が高いため、サンプル数では10の方が多く集まるということであるが、1~9を十分な数サンプリングすればおのずと10も十分な数になるのでそれでいく。

その結果、それぞれ見せカードが1~10それぞれの場合でのディーラーの目分布は以下。

やはりA(1)が見せカードの場合はBJの可能性がずば抜けて高い。というのもブラックジャックになるためには10~13の4/13で成立し、かつそうでなくてもまだ特定のカードでBJの確率が加算されるからである。そしてバーストの可能性も明らかに低い。

他には20になる可能性が高いのはやはりもともと10が見せカードであるというのも理にかなっている。

このグラフを見ても明らかに相手の見せ札がA(1)ならば他のパターンより厳しいことが分かり、見せカードが6のときに最も期待値が高そうな雰囲気があるのもわかる。(17以上で止めるため、6の場合は実際は16の可能性が高くその場合のバースト率は8/13とかなり高率だからである)

ディーラーのカードを引くパターンはプレイヤーの数値にかかわらず(無限デッキを仮定しているので)、最初の見せカードの時点でディーラーの目の確率分布は確定する。

すなわち、あらかじめここの確率をより詳細に計算しておくことで以後の確率計算や統計で正確な値が出やすいということになる。

100000回で6秒かかったので、1億回でおそらく6000秒。現実的な回数としては1億回シミュレーションではないかと思われる。

そしてこれを計算させている間に、プレイヤー側の戦略で結果がどう変わってくるかのプログラムを構成していくことにする。

カジプロブラックジャック攻略(1) ディーラーの目分布

 アニマのマジカルマインのシミュレーションは本稼働まで特に急ぐ必要もないので後回しにする。それより現在はカジプロでチップをRMTで数千万購入しているので、なんとか自力で増やせないかと考える。継続的に売れるのならばおそらく必勝法があるのではないかと思ったためである。

そこで我はブラックジャックに目を付けた。他はルーレットなどはペイアウト率100%未満に収束するのは明らかであるし、リバーシは過疎かつ勝利チップが少なく割に合わない。ポーカーなどはやはり長く見て勝てないようになっている。

しかしブラックジャックはプレイヤーが倍掛けや降りたり、相手の手札が見えたりなどこちらの介入要素が大きく、しかもディーラーは16まではカードを引くが17以上ではカードを引かないことが分かっている

それで攻略サイトを見てみると我の考えていることはすでに実践されていたようで、どのときにどんな行為をとれば期待値を最大化できるかが書かれている。

ただ我としては実際に自分でチェックしてみないと気が済まないうえ、手作業でやるのは考えられないのでもしペイアウト率が100%を超えるならば自動化も組む。

しかし自動化前にペイアウト率がどうなるのかを判定しなければならないので、やはりmathematicaでこれを行う。アニマロッタに比べてかなり簡単なプログラムで出来るとみている。

というわけでまずディーラーが例えば初期カード{1,4}でどのような最終結果になるかを確率分布で表記してみた。

16以下は起こらない、というのは16以下なら引くというディーラーの特性による。27以上が起こらないのは16でどれだけ大きい数を引いても最大10なので26以下で、また17以上ではそれ以上ひかないためやはり27にはならないからである。

例えばこの状態だとディーラーは32.7%の確率でバーストすることもわかる。

またちょうど21になる確率は13.5%と案外高め。

ここから、最初に配られるカードをランダム化すればディーラーのカード数値の分布が得られる。

この中でブラックジャックの確率を最大化するカットオフ値は21ではあるものの、その分バーストする確率は最も高くなる。すると一見どれが最適かはわかりづらい。

そこでバーストする確率で見てみると(試行10000なのでそこまで正確ではない)

12以上で終了…0%

13以上で終了…3%

14以上で終了…8%

15以上で終了…13%

16以上で終了…21%

17以上で終了…28%

18以上で終了…38%

19以上で終了…48%

20以上で終了…62%

21以上で終了…82%

となり、まだ17が最適とする理由が不明。

なのでどういう基準をもって17とカットオフ値としているかは不明だが、この話は本質的ではないので流すとして、次にプレイヤーの戦略とディーラーのカードの大小を比較する話にうつる。

アニマロッタ8 マジカルマインのシミュレーション(2)

しょしん氏が提供する以下の動画によりルールを修正。

https://www.youtube.com/watch?v=YO7E7RdXzwE

まさかのブロックまとまりが1個で出現する場合もあるらしい。

①基本赤青緑紫の4色のブロックで構成される(3色の場合もある)

②それぞれのブロックの個数に規定はない(多いと20個、少ないと4個など)

③各まとまりのブロックの個数は最小1個、最大6個

⑤オッズアップテーブルは同時に消えたクリスタルの数で決まりまだ確定ではないがほぼ以下の規則に従う可能性が高い

7個　+0.5倍

8個　+1.5倍

9個　+4倍

10個　+4倍

11個　+9倍

12個　+11.5倍

13個　+14倍

n個(n>=14)　5*n-51倍 例えばn=14ならば+19倍、n=21ならば54倍

オッズアップ対象はすでにオッズアップ済の宝箱にも、獲得済みの宝箱にもランダムに付与されるものとする。ここでは例として、2WINの宝箱で9個クリスタルによるオッズアップでは2WIN→2+8WIN=10WINとなり、さらに11個消えて同一個所にオッズアップした場合10WIN+(2*9)WIN=28WINになるとする。動画で書かれていた黄色オッズアップ(10個以上すなわち+4倍以上)でも5倍にならないというのはこのことを言っているのではないかと思われる。ただし確定情報ではないので注意。

上記の仮定を満たせば、各配置のペイアウト率はかなり正確に計算できることになる。ただしオッズアップ位置が不明なので数字入賞と配当が1対1対応するわけではなく理論値は出てこない点に留意。

さてここまで仮定が進めばいよいよプログラミングに取り掛かることができる。

分かりやすいようにまずは各ブロックの状況を視覚化できるプログラムなどから作成していき、このゲームの真の特性を暴こうと思う。

なんばOIOIにあるクレーンコーナー「PALO」

 いつの間にかなんばのOIOIにクレーンゲームコーナーができていた。

そしてどれくらいとれるかと両替をしてスウィートランドをプレイしたり確率機をやってみると…。

まさかのスウィートランドではなん百円使っても何一つつかめず(シャベルの角度がかなり反時計回りにしめられているので滑り落ちる)、しかも手前には反り返った透明のシールド、確率機に至ってはつかむ云々の話ではなくほぼ1mmも持ち上がらない。要するに景品をやさしくなでるのを見つけるゲームである。

700円使ったがあまりのカオスさに笑いすら出てしまうレベルで、即座に退散した。当たり前だがもう二度と行くことはない。

そもそもPALO自体がモーリー系列なのでこういう結果になるのは想像に難くないが…。

それにしてもここまでひどいゲームコーナーはなかなかない。350店舗くらいで景品を取っているがここはあのナムコやGIGOより渋く悪質である。ただし、絶対に取れないというイメージがつかみやすいので無駄な散財は防げる。その点ではある意味いい店舗。

そういえば阿倍野の地下にも同じPALOが最近できたとのことだが、なんばのこの惨状を見て察した。

鳥取のPALOなどはまだちゃんと取れる設定のものがあったのだが…。さすが都会。そのためか土曜日なのに閑散としていた。倉庫系などは東北の田舎でも大盛況で景品を袋いっぱいに持つ人ばかり。逆に景品が取れない方が珍しいのにこの差。

結論: PALOは金を捨てる場所

直近に行ったわくわくアミーゴ尾崎と合わせて、やはり府内で設定の良いゲームセンターはもはや結屋、わくわくアミーゴ尾崎の結屋系列しかない。トップランも取りにくくなったし、アミパラ大東もヨッシーが青天井と信じられない(松山や光明池は定価とほぼ同じ設定だった)。日本橋やなんばのタイトーも渋いが、さすがにナムコやGIGOほどではない。

なおOIOIに行った目的はPCの購入であり、例のアレを行うためのPCは15台から17台へとパワーアップ。同級生の時給4000円や半月19万のアルバイトごときに負けないためにさらなるパワーアップを行っている。

わくわくアミーゴ尾崎とハピピランドピタゴラス和歌山

 それぞれクソガキサラリーマンともっかいちゃんねるが行っていたのでついに行った。

わくわくアミーゴ尾崎はオークワ内にある結屋と関連していると思われるゲームセンター。結屋系列なのでショッピングセンターにありがちなニコパだのモーリーだのソユーとは違い、明らかに取りやすい。個人的なイメージとしては、昔の簡単な時代のベネクスという感じ。倉庫系に比べると少々古びている感がベネクスを彷彿とさせるが、取りやすさでは現在のベネクスよりもよく、倉庫系に匹敵するレベル。フック設定に至っては神ゴリフィギュア金銀が2つ合わせて500円以内に取れるという設定の良さで、確率機のぬいぐるみもパワーが若干保持されるので確率無視しやすい。動画でやはり取れやすいのが強調されていたが、確かに昔のベネクス並みに取れやすかった。ただ難点としてはやはり規模が小さいので景品のラインナップが豊富ではない。その点では倉庫系にどうしても劣ってしまうが…。10000円足らずで大きな袋2ついっぱいになったのは予想外で、まさかの荷物発想を最初からかますという事態に(1階の旅行会社で発送サービスを承っている)なる。もし5種類くらいあるほしい景品があれば候補にここを選ぶのもあり。近くの激渋タイトーGIGOに行くくらいなら往復5000~10000円かけても取れやすい店舗に行くのは我にとっては当たり前の話である。例えばビッグクリアフィギュアが1200円で取れる倉庫系と3600円くらいかかるナムコやタイトー(渋い店舗)では5種類とるのにそれぞれ6000円、18000円となり交通費を入れても遠征する方が得だからである。

よく動画で出ているがまだ行ったことのない店舗として回遊館洲本とお宝発見一宮があり、これらも近日中に行くことが予想される。以前は貯金や小遣い(月数万円)でやりくりしていたが、例のアレのおかげでお小遣いは月x万(金額公表してチクられても困るので伏せておくがおそらく計算が得意でどういう手法でやっているか知っているならある程度把握はできるはず)になったし、遠征頻度と行動範囲が一気に増えた。もはや上位3名が毎年選ばれる年60万の奨学金よりはるかにコスパええわこれ。(惜しくも4位となり60万を逃した我のひそかな恨み。上位3名には絶対この稼ぎ方法は教えない。入学時首席で入ったからといってずっとトップなわけではない。一応上位10%にはほぼ入っているが)

その後はナムコパームシティ和歌山に行きコンテナを1個確保した後(ミルキーのやつで、アミパラ橿原で以前入手したことがある。なおその後だぶるあっぷ氏が動画でだしていたブック245に行った)ハピピランドピタゴラス和歌山に行った。

ハピピランドピタゴラス和歌山は全体的に見てあまり我好みの景品はないが、コストコのような箱設定が多く、動画で出ていたアポロのやつもあったがあれは取れなかった。動画を見たのが行った後なので遅かった模様。手前を狙って3000円沼ったとshortsであったが、まさに我も完全にそれと同じ状態に陥った。ただ見切ってすぐやめたが…。何が言いたいかというと、1か月たっても設定や景品がそのままという点。そして取れないから残っているというわけでもない。おそらく人気なのだと思われる。

ここにねるねるねるねのコンテナがあったが、我はコンテナの覇者()なので500円かかるかかからないくらいで入手。コンテナはゆうぷら二本松でえらい目にあってゆうぷら系列を嫌うようになったきっかけであるが、あれ以降コンテナは完全に得意分野となった。ただしラウンドワン松山のように移動制限がちがち、下降制限もあり途中停止不可などの激渋設定だと無理だが、普通の店舗ではすでにレジャラン呉羽(富山)や回遊館長浜(滋賀)などで乱獲しまくっている。そのため相当の種類のコンテナが倉庫にある。

他はブラックサンダーの車も入手。うまい棒バージョンは先日秋田の湯沢ビフレでBCで入手したがブラックサンダーの方はあそこでは難しい設定だったのでついに確保。おそらく阿倍野のGIGOにもありそうな気はするが、GIGOなどあてにしていないので関係ない。

あとはネイルステージのような筐体があったはこれは取れない。アミュージアム枚方やスマイルパーク多度津や、それこそわくわくクレーンゲーム王国新横浜でこれを見たことがあるがそちらのほうがまし。この筐体は開閉度がすさまじく大きいので注意。

いちごみるくの素もあったので確保。たこ焼き台だが台が傾いており、明らかにしたから埋めて行って徐々に穴まで埋めて行って物量で押すという方法でしか取れないと簡単に判断できたが欲しい(食べたい)ので継続し、2100円で入手。お得かどうかは知らないがその後百貨店で似たようなものが500円くらいで売っておりおそらく赤字と知る。それなら2週前の千葉鑑定団にもあった気がしたのでそっちでやっとけばよかった。

総合評価として、ハピピランドの系列によくある、可もなく不可もなくという感じで、近場にこういう店舗があったら少なくとも都会のゲームセンターよりははるかに良いので通ってもよい、というレベル。南海東松江(島根ではない)から徒歩か和歌山大学前あたりからバスで延時下車。倉庫系に比べればまだ立地はましな方。

今回は3店舗しか行っていないのと日帰りなのでクレーン金額は15000円と少な目。ただい来週から重い試験が連発してくるので余裕はない。なので日帰りなら遠征はできるが試験前はさすがに行けないし行く気も起きない。東京に再度行くのは7月中旬以降となると思われる。

またPCの増台も考えている。すでに業務用PC15台と学校用1台、ほか3台程度を所有しているがさらに拡大する可能性あり。

夏休みは北海道にの札幌以降にもいき、ついでにハウステンボスなども行こうと考えている。近場ではそろそろ最近行ってないナガシマとスペイン村、とれとれ市場あたりが候補にあがってくる。ナガシマはジェットコースターは今はまあそこまで興味もないのでご当地ベア目的で行く予定。スペイン村は最近とあるVtuber(さんご)や謎のTシャツ販売者?のライブかなにかのせいで大混雑しておりとてもではないが行けなかったが、ようやく静かになってきたので我の時代が来た。とれとれ市場はそもそも客が大量にはいない立地なのでいつでも狙える。もちろんお盆などは絶対に避けるが。

那須どうぶつ王国なども我の気に入っているほうのVtuber(名取さな)とコラボしていたが、こちらはさすがに空いていることが期待できる…が我はドラクエやカービィとコラボしない限り一個人のイベントのためにはわざわざ行かない。あの非常に気に入っているもっかいちゃんねるやユウヤ師のイベントがあったとしても混雑が予想されるために行く気が起きない。結局のところイベントなく激すきの場所で一人静かで優雅なときを過ごすことこそが至高。

ディズニーは北海道や九州よりはるかに行きやすいが興味がそもそもない。ディズニーに行くくらいなら隣の千葉鑑定団湾岸習志野一択。

北海道ではロイズタウン、ハピピランド旭川、ラウワン旭川、白い恋人パーク、ノーザンホースパーク、登別温泉、ルスツリゾートあたりに行こうと考えている。税金で半分近く我のRMT収入が持っていかれるとはいえど夏休みになれば相応の金がたまっていることが期待されている。しかし夏休み前半は研究発表のための準備が必要で、後半はCBTに向けての相当な勉強が要求される。明らかに成績ではクラス上位といえど、油断したらやられるので気を抜くわけにはいかないのである。日々の友達との会話の多さで言うとワーストレベルに入るが前のおとなしい女子もほぼしゃべらない(しかし我もお互い意見を言うときはいうし必要に応じて会話、協力し楽しくやっていけてはいる)

東京遠征(n回目)

 やはり東京に行き、ディズニーに行く…わけもなく、以前言っていた店舗と観光名所に突撃。もちろん1泊しかできないので当然ながら始発の新幹線である。

行った店舗および観光地は以下

1日目

シルクハット川崎→ベネクス川崎→タイトー川崎ラチッタデッラ→ルイーダ→イオン幕張新都心→千葉鑑定団湾岸習志野→宇都宮宿泊

2日目

おたちゅう日立南→日立オリジンパーク(小平記念館)→国営ひたち海浜公園→ダイレクト帰宅

では各店舗の印象および紹介。

シルクハット川崎…谷尾年が渋すぎて5000円でも取れない。結局サポートしてもらうことになるが店員の好意で2個取らせてもらえた。ここは設定が近くのモアーズと同様ありえないほど渋いが、実は店員の声は店内にあえて漏らしており、サポートなどが行き届いているということを店中にアピールする効果がある。すなわち我にかなり良いサポートをしてくれた=この店では積極的にサポートをしているというアピールになり、まさに店も客も我もwin-win-winなのである。これに関して文句はない。まあそれでも1個景品2500円なので相当食われているが、取れればもう別に何でもよい。

で肝心のアニマはどうかというと、朝イチにいけばさすがの土曜日でも普通にあいていた。そして我はJPCに一度も行かなかったが他の人は何回か行っていたのでネタには尽きなかった。ロケテストなので自分がJPを取るかというよりもJPCの動画を収めることに意味があるのである。3000円で3時間弱プレイできたので、少なくともコナステよりは設定はよい。

ベネクス川崎…東京えの遠征での入試前日にあそびツナガビンゴトレジャーオールラインというすさまじい運を使ったが入試も当然受かった伝説の店舗。ベネクス系列よろしく取れないというとちゃんと店員はプレイしてくれるし、取れなさそうならサポートもかなりはやい段階でしてくれるのは系列共通。ただやはり最近どこのベネクスでも感じるが、詰みの形になることが多く自力GETはかなり難しい印象。どの景品もサポートありで基本2000円くらいかかり、安く取れたものはほぼない。こういうことが何回も多発するので最近ベネクスには行かなくなったが、それでもサポート体制が良いのでそこらでプレイするよりはよほどまし。あと一番うれしいのは景品の配送サービスを行っているところ。段ボールはプライズのロットの梱包箱のあまりを使うので段ボール代がかからないのが良い。ただし着払いだけだが。これでぬいぐるみなどの大きいぬいぐるみや大きなお菓子セットを配送できる。この点とサポート体制に関してはベネクスが最高。取れやすさ単体で言うなら微妙ではあるが。なおユウヤ師が取ろうとしていたいぶりがっこチーズタルタル(秋田で非常によくみかけるチーズディップとは異なる)はここで見かけたので取った。

タイトー川崎ラチッタデッラ…川崎のラチッタデッラという商業施設でどでかくあるタイトーなので絶対あかんやつやと思ったがそうではなく、タイトーにしてはパワーが入っており昔のベネクスのようなやさしさを感じた。ただ徳島のGIGO、岩手のマッハランドの前例があるのでこの1回だけで野放しに取れる店舗、と断定はできない。何しろ大手なので。

千葉鑑定団湾岸習志野…ユウヤ師のジュースやいぶりがっこチーズタルタルの店。しかしベネクスでいぶりがっこを取っていたのでここではとらなかった。あおさバターはさすがになんかあまりおいしそうな気がしないような。ここはやはり景品が取れやすく、橋渡しも優しい。やはり安心の倉庫系の雰囲気で非常に楽しんだ。なお楽しく遊びすぎて宇都宮に行くための最終新幹線がもう間に合わないことに気づき、在来線最終に乗ることになる…がそれも人身事故で90分遅延して宇都宮着が2時半になるという異例の事態発生。

おたちゅう日立南…JINstudioで紹介されていたので行った。残念ながらほしい景品が少なかった。フルーチェ6個はフック設定で1700円で取れたが原価以上。ただ平均的にはもうちょっと安く取れそう。これは朝食のためにとったが6個で1.2kgなのでそれをもって600km移動するのは重かった。ほかの確率機はまあそれなりの設定で、普通に倉庫系としてまあいい感じの印象を受けた。都会のGIGOやナムコは立地の恩恵があってもかなり閑散としているがこのあたりは田舎なのに大盛況。客はみんな袋いっぱいの景品を持っていることが多い。自宅周辺にもこのような倉庫系があればどれだけうれしいか…。しかし最寄りで北神戸、加古川や長浜となり行くのに2時間はかかるのが残念過ぎる。

国営ひたち海浜公園…ここのゲームコーナーは想像に反してちゃんと取れる設定。基本遊園地のクレーンは渋い印象だが、マリーナシティも生駒山上も、あしかがフラワーパークも東武動物公園もここも案外そこらのゲームセンターよりはちゃんと取れる。ただラインナップは期待してはいけないが。ひよこのようなぬいぐるみを3個GET。去年あたりにドミー知立(愛知)やアピタ蒲郡、ハピピランド日向で手に入れたやつとたぶん同じタイプのもの。スウィートランドもちゃんとおもりは動き、どこぞの落とし口付近に姑息にも滑り止めをつけたりして延々動かない店舗に比べると良心的。

今回のクレーン使用金額は40000円弱。まあ使ってないこともないし使いすぎたわけでもない。なんか毎週試験前以外は遠征している気がするが、それもこれもアレのおかげである。

景品を獲得した店舗もついに340店舗となり、もはや遠征レベルで言うとユウヤ師に並んでいるレベル。技能と知名度はお察しだが…。

来週はディズニー新エリア発生なので東京は混雑が見込まれて危険。というよりまた試験前になるので来週はおとなしくしており、またその後1泊で博多やハウステンボスあたりの西側や日立再訪および千葉東側開拓なども順次行っていく。カービィカフェもそろそろ行きたいが東京のカービィカフェがあかなさすぎる。まあ博多に行けばいいだけの話なのであまり気にしてない。

小平記念館もついでに行き、ここは日立製作所の歴史が見られる場所。個人的にはエスカレーターやエレベーター、医療機器(僧帽弁逆流症などでよく出てくるやつすなわちカラードプラ、重粒子線治療などの機械)、券売機システムMALS、アナログ計算機などとやはりすばらしい発明品ばかりであった。埼玉で展示されていたお召列車も「日立」とあったのでやはり日立の名はだてではない。