ロボの能力値をどのようにするか、という案で、
是非これは行いたい、と考えているのが、最も総合力が高い組み合わせは、すべての能力値が平均的な値の状態である、という案。

 強さを求めたときに、どこかが極端な値のロボが最も強い、となると、データの振り幅が大きかったり、極端な数値のロボばかりが持て囃される事態が発生し、堅実なデータというものが迷子になる可能性が高まる。
 なので、対応力の高い値こそが、もっとも生存力、総合力が高いロボになる。というバランスが、適切であるように思う。

 では、そのデータを、どのように再現するか?
 それには、基本となる値をまず用意し、それに対するプラスマイナスの修正で、ロボのデータを作成する、という方法が、最も上記案を再現するのに適切な方法かと考える。
 その方法は、ある固定値に対し、一定のマイナス修正を掛けると、ボーナスポイントが得られ、そのボーナスポイントを消費すると、別の固定値にプラスの修正を得られる。ただし、マイナス修正で得るポイントよりも、プラス修正のために消費するポイントの方が多いという、比例グラフのような曲線で、修正に必要なポイントが算出される。

例えば、固定値が10だとして、
固定値を10から11に上昇させるには、10P、12には、10+15=25P必要。
固定値を10から9に減少させると、5P、8にすると、5+10=15P得られる(バランスは、ガープス参照が吉か)
というように。

 難点は、現在、パーツを寄せ集めてロボのデータを作成する、ということを念頭に置いているため、固定値ありき、という形式を取辛いこと。
 パーツを集めてデータを作る仕組みは、加算によるデータの算出は容易だが、別に算出したデータに、パーツのデータを当てはめる、というのはとても大変。
 レーティングチャートを用いて、最終値を求める方法がある(スペオペヒーローズの能力値対応表などに見られる形)が、計算が大変面倒になる、という弊害が。
最終更新:2015年03月25日 02:33