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2）適性予想の実現

ストレスなく使える処理時間を考えると、ループ処理の回数は増やせません。
問題点を踏まえつつ無理矢理敢えて100回判定単発からの予想を行うなら、判断の決め手が無いグレーゾーンは不明領域として別扱いし、その他に可能性が高いと思われる結果を当てはめるしか無さそうです。

という事で、100回判定100サイクルの結果を図上に表したものを見ながら、100回判定中の成功回数0回から100回までを
に大雑把に区分けし、それぞれ「適性なし」「適性普通」「適性良好」「適性最高」が多い4つの領域と、その境界の3つのグレーゾーンに分けました。例えば、CW1.29で行った最近の調査結果では、次のような感じです。
（※灰色に塗った部分がグレーゾーン。その他は青＝「適性最高」が多い、緑＝「適性良好」が多い、橙＝「適性普通」が多い、赤＝「適性なし」が多い。）
[img:100回判定結果・個別（第2回調査/CW1.29）]

当サイトで配布している適性予想シナリオでは、100回判定の結果がこの区分けのどこに入ったかで予想を行っています。
なお、「4つの範囲＋グレーゾーン」という言い方をすると、グレーゾーン判定でなければ確実のように思われるかもしれませんが、そうではありません。本来はグレーゾーンや隣の領域に入るべきものが、
  1. 偶々いつもより特に成功数が多い（または少ない）特殊ケースの発生
  2. グレーゾーンの境界付近で良くある、通常の成功数バラつきによる予想結果の変動
によって越境してくる事があるからです。
グレーゾーンでない予想が出ても、ハズレはあるとお考えください。

※※※
予想の根拠を説明しているのか、信用できない事を主張しているのか分からない状態になってきました。
PCの能力によって何かを行う処理が能力判定分岐以外になく、その唯一の手がかりが仕様的に判読困難となると、シナリオでイベントを組んで適性アイコンの状態を予想するという発想自体に無理があるようです。
ただ、全く当たらないわけでもありません。目安ぐらいには使えます。

次のページは、上で言う大雑把区分けの具体的な値の資料です。
適性予想がどのように行われているかだけで良い方は、ここで終了してください。（→脱出）
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