どうもこんちは。あるいは、はじめまして。
普段はグラなんとかブルファンタジーの記事を書いてるんですが、最近ぼくがハマっているゲーム、ウマ娘！プリティダービーに関する長文やらを置く場所が無いのでこっちに書くことにします。
今日のテーマは、得意率とトレーニング配置率！
まーこれ色々と言われてるんでもう既出かもしれないんですけど、とりあえず下記のトゥイートを見てください。
得意率の調査をしたので生データをはっておきます。
— ゆんぼ (@JungerCH) 2021年4月19日
外れ値を除外するといったことは一切していないデータになります。#ウマ娘 pic.twitter.com/RkA708zWDs
これこれ！こういうデータが欲しかった！
サンプル数がなんと各1327！これはなかなか信頼できる資料です。手集計のためミスがあるかもとのことですが、それを加味しても貴重なデータです。
ゆんぼさん、ありがとうございます！
さて本題にいきます。
まずここを見て欲しいんですけれども。
このデータを穴が開くくらい眺めてみてとりあえず言えることは、
・不在率ってのはどうやら他のトレーニング配置率の半分くらい
・得意率を上げると他のトレーニング（不在含む）への配置率は下がる
・ニシノ無凸みたいに得意率アップがない場合、平均的な配置率になる
このあたりですかね。どれも重要な情報です。
で、僕はこれ見たときピンときたんですよ。ああこれ、敵対心と同じ仕様なんじゃないの？って。
敵対心っていうのは某グラなんとかファンタジーの仕様なんですけれども、あのゲームをプレイしたことがない人にもわかるように、簡単に説明します。
仲間4人（A・B・C・Dとする）はそれぞれ、敵対心の基礎値10を持っています。
敵対心＝A10、B10、C10、D10（合計40）
このとき、Aが狙われる確率 10/40＝25％
（B・C・Dが狙われる確率も同じ）
Aが「自分の敵対心アップ20」を使用した。
敵対心＝A30、B10、C10、D10（合計60）
このとき、Aが狙われる確率 30/60＝50％
（B・C・Dが狙われる確率 10/60＝16.67％）
こういう計算をやっているんですね。
で、ウマ娘の話に戻りますけれども。
もし、得意率およびトレーニング配置の仕様が、上記の敵対心と同じような仕様なのだとしたら。（まあ同じ会社のゲームですし）
例えばこういう計算になります。
＜トレーニング配置・基礎値＞
スピ100、スタ100、パワ100、根性100、賢さ100、不在50（合計550）
スピ等5種類の配置率 100/550＝18.18％
トレーニング不在率 50/550＝9.09％
最初に紹介したゆんぼさんのデータとも近い数値になっているように思います。
次にキタサンブラック完凸（得意率アップ100）の補正を加えた場合の計算。
＜トレーニング配置・補正後＞
スピ200、スタ100、パワ100、根性100、賢さ100、不在50（合計650）
スピ配置率 200/650＝30.77％
他4種配置率 100/650＝15.38％
トレ不在率 50/650＝7.69％
かなりいい感じの数値になってる気がしませんか？
同様に、ヒシアマゾン完凸（得意率アップ50）も計算してみます。
＜トレーニング配置・補正後＞
スピ100、スタ100、パワ150、根性100、賢さ100、不在50（合計600）
パワ配置率 150/600＝25.00％
他4種配置率 100/600＝16.67％
トレ不在率 50/600＝8.33％
うーん、ちょっとブレましたね。
パワ配置率の理論上25.00％、実測22.83％では誤差が大きいように見えますが、サンプル数1327、母比率25％という条件においては想定内の誤差ではあります。
ただし！問題なのは1凸ウオッカ（得意率73）です。
理論上はパワ配置率27.77％になるはずなのですが、実際の調査結果は31.12％となっており、3％以上の誤差が出ています。
サンプル1327、母比率28％の条件で3％以上の誤差が出る可能性はなんと100分の1以下になりますので、この理論は間違っているかもしれません。
（※2021/4/23追記）
ゆんぼさんの動画（下記）を見ていて、「友情ボーナスと固有の友情ボーナスは加算ではなく乗算」という情報から、得意率も加算ではなく乗算ではないか？という可能性に思い至りました。
ウオッカ1凸の場合、得意率53と固有得意率20なのでこれまでは基礎値100に加算して173と考えていましたが、実際は153×1.2＝183.6かもしれません。
この場合、理論上のパワ配置率は29％となり、実測値31.12％は起こりうる誤差の範囲内となります。
↓参考動画
【ウマ娘】ついに判明した確度の高いトレーニング計算式をしっかり解説 - YouTube
はい。
というわけでね。
なんか考察？仮説？とか書いてみましたけど。
得意率の仕様については、何もわかりませんでした！
途中から統計の話とかも混ざって非常にややこしくなったので、今日はこのへんで終わります。
そりでは～
（もし数字とか好きでヒマな人がいたら下記の記事でも読んでみてください）
