本記事では【スマスロ北斗の拳】において特定の履歴後に機械割１０８％overとなる狙い目について解説します。

以下、説明しやすいように該当の狙い目を【ケンシロウ覚醒モード】と呼称します。

■■■注意点■■■
【ケンシロウ覚醒モード】はあくまで本記事における説明用の呼称であり、公式用語ではありません。
よって、本記事は公式仕様の存在を保証するものではなく、『遊技履歴の統計データ上でそういうデータが存在する』というデータ上の事実を数値で公開するというだけの内容になるので、その点はご了承ください。

■概要

本記事では実践データを主体に算出した以下の狙い目について紹介します。

また上記の狙い目について、

などもまとめています。

以下、それぞれについて順を追って解説・紹介していきます。

■集計条件とサンプル数

現在（2023/12/12）の集計条件とサンプル数の詳細は以下の通りとなっています。

◆集計対象店舗の選別条件

集計対象店舗の選別する条件（これらを満たさないホールは集計対象店舗から除外する）が以下の通りです。

推定全リセ店に限定して集計し、明らかな履歴バグのない店舗に限定したというイメージです。

◆集計対象店舗の終日回転数

終日の平均回転数は上記となります。

◆集計対象店舗のホール割

ホール割の計算方法には複数あり、メーカーがどういう計算方法を採用しているかによっては、各自で算出したホール割が設定１の近似値だからといって設定１相当とは限りません。

具体的に計算方法に違いが出る要素に何があるかというと、

・リプレイやリアルボーナスを回転数に含めるのか
・リセットを含めるのか
・終日回転数は何回転を想定しているのか
・閉店欠損を考慮しているのか

あたりになります。

本記事のホール割算出では、まずリプレイに関しては３枚in３枚outとして計算しています。

リアルボーナスは遊技中に成立しないので関係がないです。

あとは、リセット・終日回転数・閉店欠損が問題になるのですが、この辺に関しては考慮するパターンと考慮しないパターンに分けて、複数の計算方法でホール割を出してみました。

具体的なパターンとしては、

・閉店欠損を含む×リセットを含む
・閉店欠損を含む×リセットを含まない
・閉店欠損を含まない×リセットを含む
・閉店欠損を含まない×リセットを含まない

の４通りです。

計算に必要な閉店欠損のデータは以下の通りです。

上記の閉店欠損データを元に、ホール割について上記４パターンの計算結果を表にしたものが以下となります。

まず、北斗の設定１における公表値の機械割は９８％です。

上記機械割表をみると４パターン中３パターンにおいては設定１の公表値の近似値以下の数値になっていますが、『閉店欠損を含まない×リセットを含む』の条件のみ９８.５１％と公表値を超えています。

が、この『閉店欠損を含まない×リセットを含む』という条件は『ホール割が最大限大きく出るような条件で算出した数値』になります。

終日回転数が約２８００Ｇであることを考慮すると、これは実際の設定状況よりも高めに出ているはずです。
（メーカーがリセット込みで２８００Ｇ以下の回転数で計算しているとは考えるのは不自然）

しかも、北斗は導入から半年以上が経ち、優遇区間冷遇区間の仕様も浸透しているので、冷遇区間ヤメされている比率が上がっているはずです。
（優遇区間の美味しい所だけを取り気ってヤメられている比率が高い）

なので、実際はオール設定１のホールでも、閉店欠損分を除外すれば設定１以上の数値になるはずです。

上記機械割表の最大値９８.５１％と公表値９８％の差は僅か０.５１％であり、この数値は冷遇区間ヤメによるホール割上昇分だと考えても違和感が無い数値です。

上記がホール割が最大となるの『閉店欠損を含まない×リセットを含む』条件における話ですが、ホール割として自然なのは『閉店欠損を含まない×リセットを含まない』条件だとは思います。

この『閉店欠損を含まない×リセットを含まない』条件というのは要は『リセットをかけずに無限に回し続けた場合に収束する機械割』というニュアンスになります。

数値的には９８.０２％であり、データ上分からない欠損（スイカ取りこぼし・ペナ・ベルこぼし）を考慮すると、９８％とほぼ一致するホール割の範囲内となっているとも解釈できます。

よって、諸々するとほぼ設定１ホールでの集計ができていると思われます。

もちろん設定２以上が混ざっている可能性もゼロではありません。

しかし、最大限ホール割が大きくなるように計算して９８.５１％なので、他のホール割が高く出る要素を一切無視するとしても設定２以上が混ざっている影響は最大０.５１％程度しかないと思ってください。

以上が集計対象店舗のホール割についてです。

他の発信者の情報と比較する際、どういうホール割の計算方式を取っているかが一致していないと比較できなくなるので、上記のように複数パターンの数値を出しました。

特に他の発信者との比較の際に参考にしてください。

◆サンプル数

現在（2023/12/12）のサンプル数は以下となっています。

合計サンプル数は上記となりますが、条件別に細分化した期待値表なども掲載しており、それら細分化した条件のものについては上記の中のさらに一部のサンプル数となります。

一例として、

・約１０５％となる履歴のサンプル数：８４７件
・上記を除いた【ケンシロウ覚醒モード】の１０８％overとなるサンプル数：４１６５件

といった感じです。

※【ケンシロウ覚醒モード】をさらに細分化すると１０８～１１１％となる条件も現れますが、それら細分化した場合の機械割におけるサンプル数は４１６５件からさらに絞られると思ってください。

◆１Ｇ連の判定

１Ｇ連が挟まるとＲＢカウントが付くのですが、バトル準備Ｇ中が伸びるとその分データ履歴上のＧ数カウントがズレます。

よって、

という条件で集計しています。

またこれは同時に、

ということです。

◆集計方法

上記条件のサンプルの集計方法ですが今回は、

というかなり原始的な方法を取っています。

大量集計を行う場合はプログラムによる自動集計が主流ですが、今回は採用していません。

その理由としては、

①普段解析ベースの発信を行っているので、パチスロデータ集計用のプログラマーを雇っていない
②データサイトを用いたプログラム集計者との差別化

あたりになります。

個人的な理由としては①になるんですが、本記事のデータを解釈する上では②の方が重要になるかと思います。

②は後に余談部分で詳細を述べるので、一旦ここでは集計方法が上記の通りであるという記載にとどめます。

また、集計対象店舗の集計対象期間において、後に述べる『特定履歴』に当てはまるデータはすべて取得しているので、何か特別なフィルターでデータを選別しているとかいうことはありません。

集計対象店舗の集計対象期間においては、該当データをすべて取得しており、フィルターや取りこぼしによるデータ欠損は無いものと思ってください。

■算出条件

以下、算出に必要な各種数値について（解析に記載のないものを主に）記載します。

◆前兆

算出にあたって必要となる前兆Ｇ数は以下の数値を使用しました。

この数値がどこから来たのかという話ですが、算出の手順としては、

天井超えデータを集計
↓
天井到達後何Ｇ目に告知があったかを計算
（この時点では２２.５３Ｇ）
↓
天井到達時に既に前兆にいるケースの分を差し引く

という流れで算出しました。

結果、上記の『２３.１９Ｇ』という数値になったので、これを前兆Ｇ数として使用します。
（フリーズや弱チェ当選などは短い前兆Ｇ数が選ばれるので、実際は上記よりもう若干短くなるとは思います）

ちなみに『〇〇を前兆Ｇ数として使用』は実践値ベース計算でよくある『打ち出しから〇〇Ｇ間の当選分を除外』と同義です。

また、例外的にＡＴ直後（液晶１Ｇ）から打ち出した場合に限り、２３.１９Ｇ以内の当選も除外せずカウントしています。

ただし、先ほど述べたように１５Ｇ以内は１Ｇ連とカウントしているので、実際は６Ｇ以降の当選を初当たりとカウントしています。

ちなみに他の実践ベース期待値だと２５とかが仮定値で設定されていたりしがちだと思いますが、仮に前兆を２５Ｇに設定しても０.２％弱しか変わらないので誤差の範囲です。

◆バトル準備（ＡＴセット消化～バトル開始まで）について

この区間はメダルが減ります。（通常時と同じベース）

よってここのメダルの減りも期待枚数に組み込む為、以下の数値を想定し期待値計算をしています。

バトル準備Ｇ中は基本メダルが減りますが、例外的に宿命バトル中はナビが付きます。

その両者を計算に組み込んでいます。

シンプルに１Ｇ想定で期待値計算をしても結果がそんなにズレることはないんですが、一応詳細に計算して期待値に組み込みました。
（上記を加味した結果、約０.１％下がった程度なのでそのくらいの誤差のレベルです）

◆純増

ＡＴ中の平均純増は以下としています。

その他、純増に関わる数値も羅列しておきます。

・増加区間（準備中・セット消化・宿命バトル）純増：４.１枚（解析）
・減算区間（バトル準備・バトル消化）時ベース：３４.７Ｇ（通常時と同様）
・準備中滞在Ｇ数：７.４Ｇ（＝７揃い確率）

◆打ち出し条件

打ち出し時の状態は以下を想定しています。

前兆滞在中を拾えるケースは除き、他は基本的には平均状態で算出していることになります。

前任者や客層レベルは考慮してボーダー調整してください。
（ボーダー調整要素については後に詳しくまとめます）

◆ヤメ条件

ヤメ条件は以下の通りです。

１Ｇ連が無かった時点で即ヤメを想定しています。

ただし、データカウンター上１５Ｇ以内の当選は１Ｇ連扱いで連荘の範囲内としています。

よって、例えばバトル準備で３Ｇくらい引っ張られた場合などは、データカウンター上は１３Ｇヤメになります。

また実際は１５Ｇ以内には、１Ｇ連ではなく当てた場合（前兆４Ｇ以内）も含まれているはずなので、通常画面１Ｇ目に強レア役を引いた場合、即前兆が走った場合、敗北画面で強スイカ（５０％で即前兆）を引いた場合などはフォローした方がいいでしょう。
（１５Ｇ以内を１Ｇ連扱いにしているため毎回固定で１Ｇヤメすると誤差レベルで期待値にズレが生じますが、ただ、上記のフォローを行うことで、１５Ｇ以内の当選の取りこぼしよりも、上記をフォローしたことによる上乗せの方がトータルで見ると大きいと思います。）

あとは算出には含まれていない期待値上乗せ要素として、ＡＴ後の優遇区間天国フォローなどで期待値上乗せが可能です。

■余談

この項目は余談パートになります。

期待値計算とは直接的に関係の無い補足を述べるパートなので、さっさと結果を見せろという方は、目次から『【ケンシロウ覚醒モード】実践データ』以降の欄まで飛ばしてください。

◆余談①：『他の発信者の数値と違う』という問い合わせについて

これは本記事に限らずあらゆる期待値表についてよくいただく問い合わせです。

これについて先んじてこの場で回答しておきます。

大前提として、期待値というものは同じ狙い目であっても条件次第で結果が変わります。

まず、その要因として考えられるものを列挙し、解説します。

◇可能性１：サンプル数によるブレ

これは説明せずとも分かりやすいと思います。

シンプルにサンプルが少ない方がブレやすいです。

よって、他が全く同じ条件であればサンプルが多ければ多いほど信頼度が高いです。

しかし、他の条件が異なれば話は全く変わってきます。

本記事では（2023/12/12）現在で５０１２件（２９９万Ｇ）のサンプルがありますが、これだけ取れば３～５％ものブレがある確率はかなり低いです。

前後１％程度ならありえなくはないですが、それ以上のブレはかなり非現実的です。

仮に本来打てないライン（１０３～４％）がサンプルのブレで上振れて１０８～１１１％になっているとすると、５～７％のブレが必要です。

これがどれくらい非現実的なのかを設定狙いに例えると、

くらいのレベルということです。

期待値１００万積んでマイナスになることすら稀なのに、このレベルはまずありえないです。

可能性がゼロではないですが、かなり非現実的なレベルではないでしょうか。

もちろん実践集計値である以上、大きくブレる可能性がゼロではないですが、他の発信者と大きく機械割がズレている場合は流石に他も要因である可能性の方が高いです。

他の発信者と違うからサンプル不足でヲ猿が間違い！と断定される方が多いですが、これは流石に短絡的すぎます。

集計やデータを普段扱わない方、もしくは扱う方でも発想力が乏しく頭の固い方であれば、そうなってしまうのも仕方ないです。

しかし、今のスマスロ環境は実践値の解釈や扱い方が立ち回りの質に直結するので、情報を発信する側も情報を受け取る側も柔軟な思考を持つようにしましょう。

とはいえ寄せられた声の中には「偶然の万枚連打などによる平均枚数の上振れもあるんじゃないか」というものもあります。

これについても数字で検証してみました。

◇可能性１-２：ＡＴ一撃枚数によるブレ

『ＡＴ一撃枚数による平均枚数の上振れ』がどの程度あるのか、その目安の数値を検証してみます。

ただ、大前提としてケンシロウ覚醒モードは平均枚数が多いというデータはデータとしては事実なので、そもそもそういう仕様であるという可能性を示します。

よって、こういう検証をすること自体がデータの解釈の仕方として無粋です。

要はデータをありのまま捉えるのではなく、あえてネガティブに解釈する見方であり、検証手段として合理的なものとは言えません。
（無理矢理に上振れに解釈する為に、あえて普段行わないようなおかしい計算を行っており、もはや自主的なネガティブキャンペーンです）

なので、以下は合理的な計算をするものではなく、ＡＴ一撃枚数によるブレが心配な方への目安を示すというだけの検証になるので、その点を踏まえた上で見てください。

という訳で目安の検証に移りますが、まず以下のケンシロウ覚醒モードの集計サンプルの最大獲得枚数と４００１枚以上獲得確率を見てください。

もう最大枚数が８４０１枚の時点で万枚連打とかコンプリート連打によるふざけたレベルの期待枚数の上昇は無いと分かります。

それでも一応数値で影響度の目安を計ってみます。
（以下、強引に影響度を計る為の無理矢理計算になります）

ここで測りたいのは上記が上振れなのか？仮に上振れだとすると期待値＆機械割の算出結果への影響度はどれくらいなのか？です。

そこの比較用に、今回無料公開されている差枚数分布を参考にしてみます。

以下は『たられば』氏が無料公開している北斗の全体サンプル（優遇冷遇混合）の出玉分布です。
（本来は優遇区間限定の出玉分布があればよいのですが、無料記事では見当たらなかったので、優遇冷遇混合のものを参照）

この全体サンプル（優遇冷遇混合）によると４００１枚以上獲得確率は０.５７％です。

ケンシロウ覚醒モードの４００１枚以上獲得確率と比較して０.３１～０.４２％高いです。

そもそもケンシロウ覚醒モードに該当しない優遇区間の期待枚数も全体サンプル（優遇冷遇混合）よりも多いので、履歴によって期待枚数が変動するという仕様は存在するのでここの比率が多いの自体は問題ないです。（そういう狙い目ということ）

で、肝心の検証したい部分は『ＡＴ一撃枚数によるブレ』です。

その目安の数値を検証する為に、『ケンシロウ覚醒モードの４００１枚以上獲得確率が、たられば氏集計の差枚数分布データより超過する枚数分を除外した場合の影響度』を表にしてみました。

それが以下の表になります。

期待枚数への影響はシンプルに『４００１枚を超える枚数×４００１枚以上獲得率のたられば氏集計超過分』を計算したものになります。

見てみると、ケンシロウ覚醒モードサンプル全体で３.７枚程度（期待値にすると７４円）、１０３％未満条件を除外したサンプルでも約５枚程度（期待値にすると約１００円）の影響です。

これば機械割に直すと、０.２３～０.３２％の影響とかなり誤差です。

更に極端な比較として『たられば氏集計の差枚数分布データより超過するサンプルそのものを除外した場合（超過する分のＡＴ獲得枚数を０枚として扱う）』についても表にしてみました。

ここまでありえない下方修正を加えても、期待値への影響は２９０～３９０円、機械割への影響は０.９～１.２％程度です。

よって、ＡＴ一撃枚数による上振れで機械割が何％も上がっているということはありえないです。

重ねて言いますが、上記はデータをありのままではなくネガティブに捉えた上で行った非合理的な計算の上での数値であり、『あえてネガティブに捉えるなら（無理矢理に自主的なネガキャンをするなら）マックスでもこれくらいの影響度になる』って数値です。（上記のブレがありますよと断定するものではない）

また逆に、影響度の目安の数値でありブレの可能性を完全否定するものではないことはご了承ください。

あくまで参考までに。

◇可能性２：集計対象店舗のホール割（設定の混ざり方）

これも分かりやすいです。

基本的にはホール割が高い店舗で集計した方が甘く出ます。

ただし、集計対象店舗のホール割が高いからといって絶対甘くなる訳ではないです。

設定差によっては高ベースの方が辛くなる狙い目も一部ありますし、

ホール割が対象機種のホール割なのか店舗全体のホール割なのか、

仮にホール割９９％のホールがあったとして２ベースなのか１ベースに３以上を混ぜる店舗なのか、

リセット恩恵分を含めるか除外するかの判断がメーカーの想定と一致しているか、

設定Ｌが混ざってないか、

あたりが影響することで計算結果が変わってきます。

特定の狙い目だけを集計して実践値ベースで計算するということは、そういう細かい要因にも左右されるってことです。

ちょっとこの辺の設定絡みの話は有料範囲の情報にも触れるので、記事後半の『ボーダー調整要素』の欄でも詳しく述べます。

◇可能性３：集計対象店舗の客層

これはホール割に近い話なのですが、

・設定１ベースだが客層のレベルが高くヤメ時がいいのでホール割は設定２相当
（逆に設定２ベースだがヤメ時が悪くホール割が１相当）

・閉店直前まで粘る人が多くハマりヤメ、ＡＴ取り切れずの影響がある

・延々とペナ打ちする高齢者がいる

などの要因でホール割と実際の設定が一致しない店舗もあります。

ここの差が一方向に偏ると、発信者間で期待値が大きく違うということもでてきます。

◇可能性４：１日の平均回転数

６～６.５号機であれば有利区間があるのであまり関係ないのですが、スマスロの場合はこれが大きく影響する可能性があります。

例えばですが、

リセット～４０００Ｇと４０００～８０００Ｇで直近が同じ履歴でも出率が大きく違う
（例えば、総回転数が浅いと天井狙いは辛いがゾーンは甘い、総回転数が深いと典座湯狙いは甘いがゾーンは辛いとか）

みたいな仕様があってもおかしくないということです。

もしこういった仕様のある機種であれば１日の平均回転数が大きく違えば計算結果も違ってきます。

本記事の集計は現在２０２３年１０月第三週～１１月末までのものですが、導入初期は現在より平均回転数が遥かに多いはずです。

なので、導入初期のデータと現在のデータでは同じ条件で集計しても、上記理由で甘さに差が生じる可能性は否定できません。

また、同じ平均回転数でもバラつきがあるか（０回転の台もあれば８０００回転の台もある）と、バラつきがないか（大体４０００Ｇ以内）の違いで結果が変わってくる可能性もあります。

本記事の【ケンシロウ覚醒モード】でこれが影響してるかは現状判明していませんが、可能性としては否定できないということです。

◇可能性５：算出条件における特殊なフィルター

発信者によっては集計データ自体は甘いデータになっているが、そこからの計算段階で特殊なフィルターをかけることで辛く出す人がいます。

例えば、

・打ち出し時は地獄スタート想定にする
・前兆を極端に長くする（最大前兆に設定したり、あえてそれをも超えるＧ数に設定するなど）
・外れ値を除外する（ＡＴ５０連以上はカウントしないなど）
etc…

などです。

なぜか期待値発信というのは甘く出している側の人間が叩かれやすいので、その対策としてこれらの辛く出す為のフィルターをかけているということです。

そういったフィルターは基本的に算出条件に記載があるはずですが、中には記載しない人もいます。

なので、算出条件に書いてあればいいのですが、うっかり書いてなかったりすると見えない所で上記のようなフィルターの影響で計算結果に差が出ているということもありえます。

◇可能性６：集計ミス

これは文字通りです。

集計データが意図していた通りに集計できていないが、それに気付いていないってパターンです。

ただ、一概に集計ミスって言っても色んな要因があります。

・ヒューマンエラー
・プログラムの問題
・データサイト側の問題
・アルバイトが管理者の想定を超えて適当にやった

など色々です。

これは下記の『余談②：集計方法について』にも関わってくるので、そちらで詳細を述べます。

◇可能性７：タイマー

このご時世まずありえないと思いますが、可能性ゼロではないです。

タイマーとは、俗に導入から一定期間経つと出率が変わるようなプログラムが組み込まれているという設計を指して言います。
（５号機以降であればハーデスとかにタイマー疑惑があった）

もしこれがあれば、導入直後と現在のサンプルで同じ集計条件でも結果が違ってくることはありえます。

ただ、最近では報告も疑惑も無いですし、今の保通協の監視ガチガチの情報社会においてまず無いとは思いますので、あくまで極端な可能性の１つとして。

◇可能性まとめ

以上のように、発信者によって期待値が異なる理由には様々な可能性があり、これが要因だ！と一概に断定はできません。

さらにいえば、これらの複数の要因が少しずつ重なって大きなズレになっている可能性もあります。（というかそう考える方が自然）

例えば極端な話、上記６つの要因がすべて影響し、それぞれ０.５％ずつ影響すればそれだけで合計３％のブレになる訳です。

いずれか２つにおいて＋２％＋１％＝＋３％かもしれないし、いずれか３つにおいて＋１％＋０.５％＋０.５％で合計２％かもしれないし、どんな可能性だってあります。

そんな感じでとりあえず言えることはブレの要因は容易には断定不可能だってことです。

◆余談②：集計方法について

さきほど、本記事の実践データの集計はプログラム集計を行っていないと述べました。

プログラム集計は人間にはできないスピードで大量の実践値を集計することが可能で非常に効率的なのですが、その反面デメリットもあります。

ここでプログラム集計の欠点を少し述べます。

プログラム集計は目視で行っていては設置期間が終わってしまうレベルの量のサンプル数を集計できます。

しかしそれは裏を返せば、すべてのデータを人間の目で確認はしていないということです。

よって、集計データにミスがあったとしても機械割９５～１１０％程度の自然なデータの範囲内に収まっている限り、人間の目で目視すれば発見できたはずのミスが発見できないことがあります。

また、僕の知る限り世の中のすべてのデータサイトはデータの自動集計を規約で禁止しています。

同時に自動集計対策を講じているデータサイトも多いです。

大手のデータサイトでやってみれば分かると思いますが、高速でページを閲覧しまくると、すぐにロボット判定（よくあるチェック入れるやつとか、写真のパネル選ぶやつ）やアクセス制限が入ります。

プログラム集計をするということはそれらを突破できる複雑なプログラムを組むということで、そうなるとその突破過程で正常な集計動作が働いていない可能性が高まります。

これは一例ですが、他にもデータサイト側の問題による集計ミスの可能性は存在し、目視では見逃さないようなミスが混ざる可能性を０にすることはできません。

目視でも絶対に集計ミスが無い訳ではないですが、プログラム集計だからこそのミスの可能性というのもあります。

トータルで見た場合にどちらが上かは人それぞれの判断によると思いますが、とりあえず本記事のデータはプログラム集計ではないのでそれを考慮して各々で価値を計ってください。

◆余談③：誹謗中傷・返金請求・営業妨害行為について

本記事がヲ猿の想定を超えて拡散された為に、『誹謗中傷・返金請求・営業妨害行為』も多発しています。

これは本記事の更新前の構成が分かり辛く、詳細の記載を欠いたものになっていたことも要因の１つにはなっていると思いますが、あまりにも多いので少しだけ対応します。

この中の誹謗中傷は無視するとして、『返金請求・営業妨害行為』についてはここでヲ猿側からの回答を述べます。

回答をどうまとめるか迷いましたが、とある特定の件に関する問い合わせが非常に多かったので、その件についてまとめるという形で回答することにしました。

ちょっと長くなるので、別記事にまとめています。

その辺に対する回答に興味のある方は以下のリンクからご覧ください。

＊

以上、余談となりました。

■発見の経緯

次に【ケンシロウ覚醒モード】の発見に至った経緯について記載しようと思うのですが、ここも期待値計算と直接的な関係はないので、考察に繋がる完全な読み物パートです。

さっさと結果を見せろという方は、目次から『【ケンシロウ覚醒モード】実践データ』以降の欄までスキップしてもらって大丈夫です。

というとで【ケンシロウ覚醒モード】の発見に至った経緯を単刀直入に言うと、