能力判定分岐と適性アイコン＞適性予想への応用（1/3）
シナリオ作成の小ネタ
1）基本的考え方と問題点
ここでの最終目的は、能力判定分岐を用いて適性アイコンの状態を予想する事です。適性アイコンは、唯一「見える」適性情報です。実際にはアイコンが同じ中にも適性の高い低いがありますが、数値表示をことごとく排除しているゲームですから、アイコンの状態ぐらい予想できれば良しとします。
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基礎調査の結果から、能力判定分岐に対する有利性（＝適性アイコン表示を決定している数値）と、能力判定分岐100回繰り返しの成功回数平均には一定の関係性があることが分かりました。
基礎調査と同じように能力判定分岐100回を1サイクルとし、50サイクルかそれ以上行って成功回数平均を求めれば適性アイコン状態を予想できそうです。
試しに判定100回×100サイクルの想定で1万回のループ処理を組んでみました。
1万回ループの間に、15秒ほど時間がかかりました。（パソコンの能力次第ではもっと長いかもしれません。）
絶対待てない遅さではないものの、色々な技能について試すために何度もやるのは億劫に感じます。
そこで判定100回中の成功回数、つまり単発の結果からの予想を検討しました。
平均する前の個々のデータを使う場合、値のバラつきが問題となります。
判定100回中成功回数の最小から最大までの振れ幅を見ると、最もバラつきが小さいPCで10程度、最もバラつきが大きいPCでは30程度の差があります。能力による底上げ効果はそれより小さく、多少能力が違うぐらいでは明確な見分けがつきません。
また、稀に同条件の他よりも跳び抜けて成功数が大きい（または小さい）特異点も存在します。
↓単発の結果から適性予想を行う場合の問題点まとめ。
- 適性アイコンの表示境界辺りに、隣接する2状態が同程度に重なり合うグレーゾーンが生まれる。
（この付近では、予想が当たっているか隣接領域からの越境かの判断の決め手が無い） - 適性アイコンの表示境界辺りでは、結果のバラつきによって真の適性とは異なる予想が出やすい。
（真の結果から隣接領域への越境は珍しくない） - 特異点の存在により、真の適性とはかけ離れた予想をしてしまう場合がある。
（稀にではあるが、真の結果の隣の隣の領域まで越境することもある）
- 適性アイコンの表示境界からある程度離れた部分では値が多少バラついても隣接領域に越境する可能性が低く、それなりに予想が当たるかもしれない。
適性アイコン表示の境界付近では、特に予想が外れやすくなります。