【ローモバ】【調査】ボックスギフトの中身・確率調査

この記事の内容は古くなってしまいました。
こちらを参照ください。

https://zenn.dev/lm_mh/articles/b58610a4c18af9

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はじめに

魔獣を倒したときに、ギルドメンバー全員に配られるギフトの調査です。

ギルドのためにどのランクの魔獣を倒すべきなのか、討伐会のノルマ選び、ファントムナイトとの比較など、重要な判断要素になります。
しかし、ボックスギフトのドロップ率はIGG公式の提示がありません。課金に関係ないならユーザに提示する義務はないですし、仕方がないですね。

調査は地道に行っています（今後も少しづつアップデートします）。
公式の提示が無いことから、今後サイレント修正される可能性はいくらでもあります。
参考程度にご覧になって下さい。

調査結果の考察は以下をご覧ください。

https://zenn.dev/lm_mh/articles/3f54ac269fdeeb

調査結果

Common

合計9785個の調査結果です。

• 確率は「出現回数」をもとに算出した値です（以下同様）。
• 「出現個数」は「x2」「x3」ドロップした個数を織り込んでいます（以下同様）。

カテゴリ別

カテゴリ	確率	出現回数	出現個数
Resources	46.20%	4530	4808
Gold	12.14%	1181	1263
MonsterMaterials	15.15%	1477	1577
Speed Up	6.08%	594	633
Speed Up Research	8.45%	822	879
Gems	1.82%	179	189
Shield	0.64%	62	67
Random Relocator	1.06%	108	110
HeroChest	8.46%	832	880
Total	100.00%	9785	10406

1箱あたりの期待値

誤差は95%信頼区間です（以下同様）。

• ジェム: 1.25±0.20ジェム
• 通常時短: 1.36±0.13分
• 研究時短: 1.79±0.15分

Uncommon

合計5515個の調査結果です。

カテゴリ別

カテゴリ	確率	出現回数	出現個数
Resources	40.67%	2259	3301
Gold	11.68%	640	948
MonsterMaterials	15.64%	870	1269
Speed Up	7.65%	420	621
Speed Up Research	11.52%	636	935
Gems	2.39%	130	194
Shield	1.59%	92	129
Random Relocator	1.86%	110	151
HeroChest	7.00%	358	568
Total	100.00%	5515	8116

1箱あたりの期待値

• ジェム: 9.39±1.74ジェム
• 通常時短: 4.61±0.75分
• 研究時短: 7.07±0.90分

Rare

合計1767個の調査結果です。

カテゴリ別

カテゴリ	確率	出現回数	出現個数
Resources	38.13%	698	1052
Gold	10.40%	186	287
MonsterMaterials	18.63%	332	514
Speed Up	7.03%	131	194
Speed Up Research	9.28%	179	256
Gems	2.39%	43	66
Shield	2.90%	49	80
Relocator	0.69%	14	19
Random Relocator	2.97%	54	82
HeroChest	7.58%	81	209
Total	100.00%	1767	2759

1箱あたりの期待値

• ジェム: 14.32±4.56ジェム
• 通常時短: 11.43±3.35分
• 研究時短: 12.76±3.33分

Epic

合計377個の調査結果です。

カテゴリ別

カテゴリ	確率	出現回数	出現個数
Resources	29.24%	116	150
Gold	7.99%	30	41
MonsterMaterials	24.37%	92	125
Speed Up	5.26%	21	27
Speed Up Research	11.70%	43	60
Gems	4.87%	17	25
Shield	5.46%	22	28
Relocator	1.36%	5	7
HeroChest	9.75%	31	50
Total	100.00%	377	513

1箱あたりの期待値

• ジェム: 37.67±18.85ジェム
• 通常時短: 18.54±12.58分
• 研究時短: 41.86±20.23分

Legendary

合計178個の調査結果です。

カテゴリ別

カテゴリ	確率	出現回数	出現個数
Resources	45.28%	83	115
Gold	10.24%	20	26
MonsterMaterials	13.39%	24	34
Speed Up	5.12%	8	13
Speed Up Research	7.09%	13	18
Gems	5.12%	8	13
Shield	2.36%	5	6
HeroChest	11.42%	17	29
Total	100.00%	178	254

1箱あたりの期待値

• ジェム: 44.94±33.29ジェム
• 通常時短: 16.18±15.23分
• 研究時短: 51.91±39.31分

調査方法について（蛇足）

有意な結果を出すためには十分なサンプル数が必要です。
人力で入力していては日が暮れるので、以下を利用しています。

• adb: 宝箱開封、スクリーンショットの自動化
• tesseract: スクリーンショットからの文字認識
• pillow: Pythonを使った画像処理

画像集め

実直に人間の操作を自動化しただけです。
adbを利用して以下を繰り返し、画像を集めました。

1. ギフトを3つ開ける
2. スクリーンショットを撮る
3. 消去ボタンを押す

以下はその例です。adbはワイヤレスで使えるようにしておくと、こまめに画像を集められて便利です。

ADB = "adb -s 192.168.x.x:5555"

def screencap(path: str):
    subprocess.run(
        f"{ADB} exec-out screencap -p > {path}",
        shell=True
    )

def touch(x: int, y: int):
    subprocess.run(
        f"{ADB} shell input touchscreen tap {x} {y}",
        shell=True
    )

def roll(path: str):
    touch(1590, 508)        # 1st chest
    touch(1590, 508+187*1)  # 2nd chest
    touch(1590, 508+187*2)  # 3rd chest
    time.sleep(3)
    screencap(path)
    touch(1413, 261) # delete opened chests
    time.sleep(0.5)

画像の読み取り

画像からtesseract等を利用して以下を読み取っています。
少しOCRしづらいフォントでしたが、今の所100%読み取れています。

• ギフトのランク
• 魔獣の名前
• アイテムの名前とその個数
• 魔獣素材の場合は素材のランク

ローモバスクショのOCRのコツを残しておきます。

• whitelistを使う（ゲームは表示される文字が限定されるので使って当然です）
• 大文字のGとCの識字率が悪い。2値化しても厳しいので、無理に画像処理せずtypoとして置き換えしました。