まだ履歴はありません。
※履歴は機種ごとに最大20件、超えると古い履歴から削除されます
銀座（2009年3月導入）
| 設定 | BIG初当り | REG初当り | PAYOUT |
|---|---|---|---|
| 1 | 1/374.50 | 1/744.70 | 98.00% |
| 3 | 1/360.10 | 1/712.40 | 101.10% |
| 5 | 1/339.60 | 1/682.70 | 105.10% |
| F | 1/315.10 | 1/624.20 | 110.00% |
初当り確率から計算した、各設定で一定ゲーム数以上ハマる確率の理論値です。表の｢約N回に1回｣は、初当りN回につき1回の割合でそのハマリが発生するという意味です。初当り抽選は基本的に毎ゲーム独立で、ハマったからといって当たりやすくなるわけではありません（天井やモードによる救済・優遇がある機種では、その分だけ実際の深いハマリは理論値より起こりにくくなります）。初当りが軽い設定ほど深いハマリは起こりにくいため、極端なハマリの頻度は設定を推測する際の参考材料のひとつになります。
ボーナス合算(BIG+REG)間のハマリ発生率
| ハマリ | 1 | 3 | 5 | F |
|---|---|---|---|---|
| 確率 | 1/249.2 | 1/239.2 | 1/226.8 | 1/209.4 |
| 500G以上 | 13.4% 約7.5回に1回 | 12.3% 約8.1回に1回 | 11.0% 約9.1回に1回 | 9.1% 約11回に1回 |
| 1000G以上 | 1.8% 約56回に1回 | 1.5% 約66回に1回 | 1.2% 約83回に1回 | 0.83% 約120回に1回 |
| 1500G以上 | 0.24% 約416回に1回 | 0.19% 約536回に1回 | 0.13% 約757回に1回 | 0.076% 約1,314回に1回 |
| 2000G以上 | 0.032% 約3,110回に1回 | 0.023% 約4,354回に1回 | 0.015% 約6,893回に1回 | 0.0070% 約1.4万回に1回 |
| 3000G以上 | 0.001%未満 約17.3万回に1回 | 0.001%未満 約28.7万回に1回 | 0.001%未満 約57.2万回に1回 | 0.001%未満 約173万回に1回 |
REG初当り間のハマリ発生率
| ハマリ | 1 | 3 | 5 | F |
|---|---|---|---|---|
| 確率 | 1/744.7 | 1/712.4 | 1/682.7 | 1/624.2 |
| 500G以上 | 51.1% 約2.0回に1回 | 49.5% 約2.0回に1回 | 48.1% 約2.1回に1回 | 44.9% 約2.2回に1回 |
| 1000G以上 | 26.1% 約3.8回に1回 | 24.5% 約4.1回に1回 | 23.1% 約4.3回に1回 | 20.1% 約5.0回に1回 |
| 1500G以上 | 13.3% 約7.5回に1回 | 12.2% 約8.2回に1回 | 11.1% 約9.0回に1回 | 9.0% 約11回に1回 |
| 2000G以上 | 6.8% 約15回に1回 | 6.0% 約17回に1回 | 5.3% 約19回に1回 | 4.0% 約25回に1回 |
| 3000G以上 | 1.8% 約56回に1回 | 1.5% 約68回に1回 | 1.2% 約81回に1回 | 0.81% 約123回に1回 |
BIG初当り間のハマリ発生率
| ハマリ | 1 | 3 | 5 | F |
|---|---|---|---|---|
| 確率 | 1/374.5 | 1/360.1 | 1/339.6 | 1/315.1 |
| 500G以上 | 26.3% 約3.8回に1回 | 24.9% 約4.0回に1回 | 22.9% 約4.4回に1回 | 20.4% 約4.9回に1回 |
| 1000G以上 | 6.9% 約14回に1回 | 6.2% 約16回に1回 | 5.2% 約19回に1回 | 4.2% 約24回に1回 |
| 1500G以上 | 1.8% 約55回に1回 | 1.5% 約65回に1回 | 1.2% 約83回に1回 | 0.85% 約118回に1回 |
| 2000G以上 | 0.48% 約210回に1回 | 0.38% 約260回に1回 | 0.27% 約364回に1回 | 0.17% 約577回に1回 |
| 3000G以上 | 0.033% 約3,045回に1回 | 0.024% 約4,199回に1回 | 0.014% 約6,953回に1回 | 0.0072% 約1.4万回に1回 |
天井（約1,000G）到達率の目安：ボーナス合算(BIG+REG)間0Gからの理論値で、設定1なら1.8%（約56回に1回）、設定Fなら0.83%（約120回に1回）。
※天井G数は「天井・ヤメ時」テキストから自動抽出した目安です。ゾーン・モード・有利区間の仕様により実際の到達率は変わります。
パチンコ・他機種向けには汎用ハマリ確率計算機もあります。
使い方
回転数や各項目を入力して「設定を推測する」を押すと、設定ごとの期待度を推測します。
＋－ボタンは長押しで連続して増減できます。
未入力の項目は判別に使われません。「0」は「出現していない」というデータとして判別に影響します。
青背景の項目は「回転数300以上＋どれか1つ以上の入力」で判別できます。緑背景の項目は試行回数と結果回数のセット入力で、その項目だけでも判別できます。
入力する項目が多いほど、少ないサンプルでも信頼度の高い推測になります。
設定状況
営業状況を切り替えると設定配分（事前確率）が変わり、その前提で推測します。
通常営業は低設定が多い前提のため、サンプルが少ないうちは設定⑥を超える数値でも「設定①の上振れ」の可能性が残り、高設定寄りにはなりにくい仕様です。サンプルが増えるほど実データが優先されます。
「高設定確定」は低設定帯を除外して推測します（456確定イベントなど向け）。
自動保存
ONの間は入力を変更するたびに自動保存され、ページを切り替えたり閉じたりしても12時間は入力値が復元されます。
OFFにするとその場で保存値が削除され、ページを離れると入力値は消えます。
操作バイブ
対応端末ではページ上部に「バイブON/OFF」ボタンが表示されます。ONにすると＋ボタンで短く1回、－ボタンや「0にする」「空にする」で2回振動し、画面を見なくても操作の確認ができます。
iPhoneはOSの制限でWebページから振動を出せないため、ボタンは表示されません。
推測履歴
「設定を推測する」を押すたびに履歴へ保存されます。機種ごとに最大20件で、超えると古い履歴から削除されます。
「これに戻す」を押すと、入力値がその履歴の状態に戻ります。
自分で推測した履歴は「自分」、共有URLから開いた履歴は「共有」と表示されます。
同じ台で回転数を増やしながら推測を重ねると、結果に「設定推測の推移」グラフが自動で表示されます。
お気に入り機種
ページ上部の「☆」でお気に入り登録できます（登録中は★）。登録した機種は下の「お気に入り機種」一覧から開けます。
最大20機種で、超えると古いお気に入りから自動で削除されます。
データの保存について
自動保存・推測履歴・お気に入りは、お使いの端末のブラウザ内に保存されます。端末やブラウザを変えると引き継がれません。
X（Twitter）やLINEなどアプリ内のリンクから開くと、普段と別のブラウザ扱いになることが多く、履歴やお気に入りが表示されない場合があります。いつものブラウザで開き直すと表示されます。
※履歴は機種ごとに最大20件、超えると古い履歴から削除されます
※お気に入りは最大20機種、超えると古い機種から削除されます
ver.8.9
設定判別のポイントpickup!
Q1スクールウォーズは設定判別しやすい？
設定判別には「設定6など最高設定だけを見抜く」見方と「設定5・6の高設定かを見抜く」見方があります。主力項目を数えると、最高設定は約24,400回転〜、高設定は約57,100回転〜が信頼度5（高低の目安）の到達回転です。高設定の見極めの方が回転数がかかります。
Q2まず何を数えればいい？
判別力の高い順に、数える優先順位をまとめました。上から数えていくのが効率的です。
設定1(1/374.5)から設定F(1/315.1)まで段階的な設定差がある。 設定1とFで約1.19倍と差は小さめだが、REGと併用して設定推測する。
設定1(1/744.7)から設定F(1/624.2)まで段階的な設定差がある。 分母が重く展開に左右されやすいため、BIGと合わせて判断する補助寄りの項目。
Q3何回転で信頼度が上がる？
下のグラフは回転数ごとの信頼度の伸びです。最高設定判別（6など）と高設定判別（5・6）の2軸を並べました。右にあるカーブほど見極めに回転数がかかります。丸印が信頼度5・6の到達点です。
丸印＝到達回転の目安。信頼度5＝設定の高低の目安／信頼度6＝ある程度絞り込めるレベル。
※ この目安は設定1〜6の理論値からの概算です。実際のツールは入力した生データで計算するため結果は前後します（はっきり差が出ている台では、より早く信頼度が上がります）。
Q4設定判別の考え方・設定6の見抜き方は？
本機は4段階設定(1・3・5・F)で、BIG初当りとREG初当りに段階的な設定差がある。
どちらも設定1とFで約1.19倍と差は大きくないため、BIGを軸にREGを合わせて長めのサンプルで設定推測する。
BIG・REGはデータ表示機の数値をそのまま使えるため、入力ミスが起きにくい。
ボーナスの成立役別では判別効果が小さいため、BIG・REGの総回数で見る。