【決定版】1万円分の回転率の信頼度を、423万円分の実戦データを元に分析してみた

本記事を読めば、

はじめの1万円の回転率が
どれほど信用できるのか

が分かるようになります。

これが分かれば、
「負ける台」に無駄に投資する
可能性をかなり下げられるように
なるでしょう。

こんなときも、
ある程度根拠をもって
続けるかやめるかの
判断ができるようになります。

本記事は、以下2記事の続きであり決定版。

1万円分の回転率の信頼度を、113万円分の実戦データを元に分析してみた
【続報】1万円分の回転率の信頼度を、241万円分の実戦データを元に分析してみた

またあとで話しますが、
今回はよりデータの精度を高めるために
抽出するデータを厳選しています。

ぜひ稼働にお役立ていただき、
勝率アップにつなげてください！

【結論】1万円分の回転率の信頼度

信頼度92%

「本来の回転率」と比較した時
「-2回転以上回る」信頼度

これが約92%とわかりました。

言葉の定義や集計データについて
次章から細かく解説していきます。

【実践値詳細】1万円分の回転率の信頼度

算出条件

本来の回転率

あらためて、
その台の「本来の回転率」を
どのように定義しているか。

最も正しいのは、
釘師（店長）に聞くこと。

「1,000円あたり
　何回転で調整していますか？」

ですが、そんなことは無理。

ということで、ここでは
以下のように定義しています。

6万円以上回せばある程度その台の
「本来の回転率」に近づくだろう

という前提です。

したがって
私の実践データのうち、

6万円以上使っていない
台のデータは対象外としています。

1万円ごとの乖離

「本来の回転率」と
比較して、

1万円分の回転率は
何回転分の差があるか。

これを集計していきます。

例えば次の表は、
2022/4/23「とある科学の超電磁砲」の
実践データです。

#	回転数	投資（千円）
①	236	10
②	206	10
③	261	10
④	204	10
⑤	195	10
⑥	225	10
⑦	211	10
⑧	200	10
合計	1,738	80
平均	21.73	1

終日うって
合計8万円使っているので、

最終の回転率（21.73回/千円）は
「本来の回転率」に
かなり近いはず。
（と仮定する）

この21.73回/千円を基準に、
1万円ごとの回転率が

どれほど乖離しているのか
まとめた表が以下の通り。

#	回転数	投資 （千円）	回転率	乖離
①	236	10	23.6	1.88
②	206	10	20.6	-1.13
③	261	10	26.1	4.38
④	204	10	20.4	-1.33
⑤	195	10	19.5	-2.23
⑥	225	10	22.5	0.77
⑦	211	10	21.1	-0.63
⑧	200	10	20.0	-1.73
合計	1,738	80
平均	21.73	1

「本来の回転率」より
4回転以上回ったこともあれば、

2回転以上回らなかったことも
ありますね。

さて、この「乖離」の値を
実践データを元に
423万円分集計していきました。

1万円ごとの乖離の分布

乖離の分布	件数	割合（%）
6 〜 6.5	1	0.24
5.5 〜 6	0	0
5 〜 5.5	0	0
4.5 〜 5	0	0
4 〜 4.5	2	0.47
3.5 〜 4	4	0.95
3 〜 3.5	5	1.18
2.5 〜 3	10	2.36
2 〜 2.5	13	3.07
1.5 〜 2	26	6.15
1 〜 1.5	38	8.98
0.5 〜 1	43	10.17
0 〜 0.5	65	15.37
-0.5 〜 0	66	15.6
-1 〜 -0.5	55	13
-1.5 〜 -1	33	7.8
-2 〜 -1.5	30	7.09
-2.5 〜 -2	18	4.26
-3 〜 -2.5	9	2.13
-3.5 〜 -3	2	0.47
-4 〜 -3.5	1	0.24
-4.5 〜 -4	0	0
-5 〜 -4.5	0	0
-5.5 〜 -5	1	0.24
-6 〜 -5.5	0	0
-6.5 〜 -6	0	0
-7 〜 -6.5	1	0.24
	423	100

今回の分布もきれいな山なりになりました。

過去記事で紹介した
113万円分データ、
241万円分データも
のせておきます。

過去データのグラフでは
どうしても凸凹ができていましたが、

今回の423万円分データでは
凸凹のないほぼ左右対称の
きれいな山なりになりましたね。

ではもう少し深掘りします。

ケース1）信頼度92%

1万円分の回転率が
「本来の回転率」と比較した時、

「-2回転以上回る」場合の信頼度が
約92%です。

乖離の分布	件数	割合（%）
6 〜 6.5	1	0.24	92.43
5.5 〜 6	0	0
5 〜 5.5	0	0
4.5 〜 5	0	0
4 〜 4.5	2	0.47
3.5 〜 4	4	0.95
3 〜 3.5	5	1.18
2.5 〜 3	10	2.36
2 〜 2.5	13	3.07
1.5 〜 2	26	6.15
1 〜 1.5	38	8.98
0.5 〜 1	43	10.17
0 〜 0.5	65	15.37
-0.5 〜 0	66	15.6
-1 〜 -0.5	55	13
-1.5 〜 -1	33	7.8
-2 〜 -1.5	30	7.09
-2.5 〜 -2	18	4.26	7.57
-3 〜 -2.5	9	2.13
-3.5 〜 -3	2	0.47
-4 〜 -3.5	1	0.24
-4.5 〜 -4	0	0
-5 〜 -4.5	0	0
-5.5 〜 -5	1	0.24
-6 〜 -5.5	0	0
-6.5 〜 -6	0	0
-7 〜 -6.5	1	0.24
	423	100

これが、冒頭に話した
信頼度です。

例えば、
「本来の回転率」が
22回/千円だとしたら、

10回に9回は
1万円で20回以上回るということに。

ケース2）信頼度78%

次は、
「本来の回転率」と比較した時

「-1回転以上回る」場合の信頼度を
見てみましょう。

乖離の分布	件数	割合（%）
6 〜 6.5	1	0.24	77.54
5.5 〜 6	0	0
5 〜 5.5	0	0
4.5 〜 5	0	0
4 〜 4.5	2	0.47
3.5 〜 4	4	0.95
3 〜 3.5	5	1.18
2.5 〜 3	10	2.36
2 〜 2.5	13	3.07
1.5 〜 2	26	6.15
1 〜 1.5	38	8.98
0.5 〜 1	43	10.17
0 〜 0.5	65	15.37
-0.5 〜 0	66	15.6
-1 〜 -0.5	55	13
-1.5 〜 -1	33	7.8	22.46
-2 〜 -1.5	30	7.09
-2.5 〜 -2	18	4.26
-3 〜 -2.5	9	2.13
-3.5 〜 -3	2	0.47
-4 〜 -3.5	1	0.24
-4.5 〜 -4	0	0
-5 〜 -4.5	0	0
-5.5 〜 -5	1	0.24
-6 〜 -5.5	0	0
-6.5 〜 -6	0	0
-7 〜 -6.5	1	0.24
	423	100

上記の通り、信頼度は約78%。

「本来の回転率」が
22回/千円だとしたら、

5回に4回は
1万円で21回以上回る計算。

ケース3）信頼度49%

最後に、
「本来の回転率以上回る」場合の
信頼度を見てみましょう。

乖離の分布	件数	割合（%）
6 〜 6.5	1	0.24	48.94
5.5 〜 6	0	0
5 〜 5.5	0	0
4.5 〜 5	0	0
4 〜 4.5	2	0.47
3.5 〜 4	4	0.95
3 〜 3.5	5	1.18
2.5 〜 3	10	2.36
2 〜 2.5	13	3.07
1.5 〜 2	26	6.15
1 〜 1.5	38	8.98
0.5 〜 1	43	10.17
0 〜 0.5	65	15.37
-0.5 〜 0	66	15.6	51.06
-1 〜 -0.5	55	13
-1.5 〜 -1	33	7.8
-2 〜 -1.5	30	7.09
-2.5 〜 -2	18	4.26
-3 〜 -2.5	9	2.13
-3.5 〜 -3	2	0.47
-4 〜 -3.5	1	0.24
-4.5 〜 -4	0	0
-5 〜 -4.5	0	0
-5.5 〜 -5	1	0.24
-6 〜 -5.5	0	0
-6.5 〜 -6	0	0
-7 〜 -6.5	1	0.24
	423	100

当たり前と言えば当たり前ですが、
ほぼ50%の数値に落ち着きました。

過去データとの比較まとめ

	113万円分 データ	241万円分 データ	423万円分 データ
「本来の回転率-2回転以上回る」信頼度	90%	93%	92%
「本来の回転率-1回転以上回る」信頼度	76%	78%	78%
「本来の回転率以上回る」信頼度	47%	46%	49%

やめるか続けるかの判断に生かす

このデータを、
実際の稼働でどう生かすかは
あなた次第。

本章では、
今回のデータの生かし方の例を
私なりに考えてみました。

目標回転率「-2回」以上回らなかったら…

「本来の回転率」と比べて
「-2回」以上下ブレることは
約7.6%でした。

乖離の分布	件数	割合（%）
-2.5 〜 -2	18	4.26	7.57
-3 〜 -2.5	9	2.13
-3.5 〜 -3	2	0.47
-4 〜 -3.5	1	0.24
-4.5 〜 -4	0	0
-5 〜 -4.5	0	0
-5.5 〜 -5	1	0.24
-6 〜 -5.5	0	0
-6.5 〜 -6	0	0
-7 〜 -6.5	1	0.24

7.6%をどうとらえるかは
人それぞれですが、

一般的に決して
高い確率ではありません。

最初の1万円で
目標回転率より「-2回」以上
下回っていたら見切る。

この基準をもって立ち回るのは
1つの方法と言えるでしょう。

ちなみに私の場合、目標回転率は
「最低でもボーダー+2回転」と
しています。

つまり、

「最初の1万円で
　ボーダーを下回ったらやめ」

これが基本的な考え方です。

2回連続で目標回転率を下回ったら…

「本来の回転率」を下回る確率は
約51%でした。

乖離の分布	件数	割合（%）
-0.5 〜 0	66	15.6	51.06
-1 〜 -0.5	55	13
-1.5 〜 -1	33	7.8
-2 〜 -1.5	30	7.09
-2.5 〜 -2	18	4.26
-3 〜 -2.5	9	2.13
-3.5 〜 -3	2	0.47
-4 〜 -3.5	1	0.24
-4.5 〜 -4	0	0
-5 〜 -4.5	0	0
-5.5 〜 -5	1	0.24
-6 〜 -5.5	0	0
-6.5 〜 -6	0	0
-7 〜 -6.5	1	0.24

およそ50%とみなしましょう。

2分の1となると、
さすがに1回では判別できない。

ただ、悪い方の2分の1を
2回連続で引く確率は25%。
（1/2 × 1/2 = 1/4）

裏を返すと、
2万円使った時に、

75%で少なくともどちらかの1万は
目標回転率に届くということ。

2万円使って
どちらも目標回転率に
届かなかったらヤメ

こういう判断も
1つの方法です。

もちろん、
75%を高いと見るか
低いと見るかは、

意見が割れるところかとは
思いますが…

参考程度にご覧ください

過去の記事でもお伝えしていますが、
今一度。

実践値を元にしているので、
データ自体は正確です。

しかし、あくまで
参考程度に見ていただきたいです。

というのも、今回紹介した
データにはある欠点が。

それが、

全ての機種が混ざっている

ということ。

本当のベストは
機種ごとに集計することです。

機種が混ざっていると
条件がそろっていないからですね。

パチンコには
どうしても「回転ムラ」が
あります。

そしてこの「回転ムラ」の度合いは、
機種ごとに変わると感じます。

こういったものに
影響されてくるのでしょう。

少し具体的に
見てみます。

例えば、
次の表は「ヤマト2202」の
実践データ。

#	回転数	投資	回転率	乖離
①	211	10	21.1	1.1
②	190	10	19.0	-1.0
③	202	10	20.2	0.2
④	188	10	18.8	-1.2
⑤	200	10	20.0	0.0
⑥	204	10	20.4	0.4
⑦	105	5	21.0	1.0
合計	1,300	65
平均	20.0	1

「本来の回転率」から
ほとんど乖離していません。

「回転ムラ」が小さい機種と
言えるでしょう。

もし、「ヤマト2202」の
実践データだけで乖離の分布を作った場合、

「本来の回転率」付近に
多く集まることが
予想できます。

（統計用語で「分散」が小さい）

一方、次の表は
「ガンダムユニコーン」の
実践データ。

#	回転数	投資	回転率	乖離
①	188	10	18.8	-2.11
②	208	10	20.8	-0.11
③	233	10	23.3	2.39
④	210	10	21.0	0.09
⑤	186	10	18.6	-2.31
⑥	230	10	23.0	2.09
⑦	209	10	20.9	-0.01
合計	1,464	70
平均	20.91	1

「本来の回転率」から、
「-2回」以上の下ブレ、
「2回」以上の上ブレが
何度も確認できます。

「回転ムラ」が
大きい機種と言えそうです。

もし、「ガンダムユニコーン」の
実践データだけで乖離の分布を作った場合、

「本来の回転率」から
下にも上にも離れたところに
分布が多く存在するでしょう。

（統計用語で「分散」が大きい）

こういった具合に、
機種ごとに回転ムラの度合いが
大きく違うと考えられる。

それらの機種を全て
合算して集計している点を
ご容赦ください。

おわりに

最後に本記事のおさらい。

423万円分の実践データを元に
分析したところ、

あなたの期待値稼働の
お役に立てれば幸いです。

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