ハースストーン開封シミュレーション無料ツール解説

2026年5月17日

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Contents

1 この記事の目的と要点（結論と行動喚起）
- 1.1 対象読者とゴール
2 ハースストーンのパック開封ルールと公式仕様（参照先一覧）
- 2.1 基本ルール（1パック枚数・レア以上保証など）
- 2.2 公式仕様の変更履歴と確認方法（パッチノート参照）
3 確率モデルと期待値（数式・サンプル計算テンプレ）
4 無料シミュレーションツールの種類と主要ツール一覧（調査候補）
5 ツール比較（精度・更新頻度・セキュリティ）と比較表の作り方
- 5.1 比較表の必須項目と評価方法
- 5.2 精度検証の実験デザインとセキュリティチェックリスト
6 実践ガイド：ツール別操作手順（オンライン中心）、ベストプラクティス、配信での活用、FAQ／トラブル対応
7 公式確認事項とセキュリティチェックリスト
- 7.1 公式確認事項
- 7.2 セキュリティチェックリスト
8 実行スクリプトと再現データ（Pythonサンプル）
- 8.1 実行例とサンプルCSV出力（例示）
9 特殊パック・イベントの扱い（具体例と注意点）
- 9.1 イベント限定パックの既知の違い
- 9.2 ツールでの設定手順と例
10 ブランド／商標・配信時の注意
- 10.1 商標表示とスポンサー表記
11 まとめ

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この記事の目的と要点（結論と行動喚起）

ハースストーンのパック開封を予定している方向けに、ハースストーンカード開封シミュレーション無料ツールを選び、設定し、検証して期待ダストや期待レジェンダリーを算出する手順を実務的に示します。この記事はハースストーンカード開封シミュレーション無料ツールの選定基準、公式確認先、再現可能なシミュレータースクリプト、CSV出力例までを網羅します。

対象読者とゴール

想定読者と本記事で達成するゴールを簡潔に示します。

対象：日本語でハースストーンを遊ぶプレイヤー、配信者、コンテンツ制作者。
ゴール：無料ツールを使って100/1000パックの期待ダストと期待レジェンダリー数を算出し、結果をCSV/JSONで保存して検算できるようにすること。
注意点：公式データが未公開の項目は「仮定」として明示し、差分確認手順を示します。

ハースストーンのパック開封ルールと公式仕様（参照先一覧）

シミュレーションの前に公式仕様や参照先を明示します。公式のパッチノートやサポート情報で仕様変更がないかを常に確認してください。

基本ルール（1パック枚数・レア以上保証など）

基本仕様の要点と一次情報の参照先を示します。

1パックあたりのカード枚数は5枚であると広く認識されています（参考: Card pack — Hearthstone Wiki）。
https://hearthstone.fandom.com/wiki/Card_pack
パックには少なくとも1枚の「Rare以上」が含まれるという説明が一般的です（同上）。
ゴールデンカードは追加カードではなく、通常スロットの置換として出現します（参考: Golden card — Hearthstone Wiki）。
https://hearthstone.fandom.com/wiki/Golden_card
分解（Disenchant）によるダスト値はクライアント表記が最終的な一次情報です。コミュニティ集積の一覧は Disenchanting — Hearthstone Wiki を参照してください（例：通常カードの分解値 = Common:5 / Rare:20 / Epic:100 / Legendary:400 が一般的に使われます）。
https://hearthstone.fandom.com/wiki/Disenchanting
Blizzardがレアリティ別の詳細確率を恒常的に公開するとは限りません。公式発表はニュース／パッチノートやサポートページで確認してください（例：Blizzard公式ニュース）。
https://news.blizzard.com/en-us/hearthstone

公式仕様の変更履歴と確認方法（パッチノート参照）

仕様は随時変わる可能性があるため、確認方法を示します。

Blizzard公式ニュース／パッチノートを定期チェックしてください。
https://news.blizzard.com/en-us/hearthstone
公式サポートではユーザー向けFAQやポリシーが公開されます。更新はサポートページを参照してください。
https://support.blizzard.com/
ツール導入前は「該当セットが最新か」「保証・プロモ仕様が反映されているか」を必ず確認してください。GitHub等で配布されているツールはリポジトリのRelease/Commit履歴で最終更新日を確認します。

確率モデルと期待値（数式・サンプル計算テンプレ）

シミュレーション結果を正しく解釈するための数学的基礎と、仮定を明示した上での代表式を示します。ここで示す数式は「保証枠が1つ、残り4スロットが独立に抽選される」モデルを前提とします。ピティ（一定数での保証）等が実在する場合は別途モデル化が必要です。

変数定義と基本モデル

まず変数を明確に定義します。式の用語は必ず対応する設定値と合わせて運用してください。

q_c, q_r, q_e, q_l：非保証スロットにおける各レアリティの確率（合計1）。非保証スロットは通常「Common/Rare/Epic/Legendary」を直接引く枠です。
G：保証スロット数（例：1なら「1スロットはRare以上保証」）。
p_g_X：レアリティXを引いたときにそのカードがゴールデンである条件付き確率（ツールが条件付きで扱う場合）。
d_c, d_r, d_e, d_l：各レアリティの通常カード分解ダスト量（公式クライアント表記を優先）。ゴールデン分解は別の値を使用します。
前提：保証スロットは「少なくともRare以上」を保証する枠で、保証枠の分布はRare/Epic/Legendaryの比率で正規化された条件付き分布になります。

数式の導出と直感的解説

保証1枠＋非保証4枠モデルの直感的な導出を示します。

保証スロットでLegendaryが出る確率は、条件付きで q_l / (q_r + q_e + q_l) になります。なぜなら保証枠はCommonを除いた残りで抽選されるためです。
非保証スロット（4枚）は各スロットでLegendaryが出る確率が q_l で独立に近似されます（ピティ等が無い場合）。
1パックに少なくとも1枚Legendaryが出る確率は、全スロットでLegendaryが1枚も出ない確率を1から引いたものです。従って次式になります。
P_pack_legendary = 1 - (1 - q_l/(q_r+q_e+q_l)) * (1 - q_l)^4
1パック当たりの期待Legendary数（線形性より）は、非保証4スロット分と保証枠の期待和で表せます。
E[L]_pack = 4 * q_l + q_l/(q_r+q_e+q_l)

上の式は「保証が1枠で、残りが完全に独立」という単純化を前提とします。ピティや動的保証がある場合はマルコフ過程や再帰的シミュレーションで扱ってください。

サンプル計算（仮の例示）

以下は説明用の仮数値を用いた計算例です。数値は説明目的の仮定であり、公式値がある場合は必ず差し替えてください。

仮定（説明用）: q_l = 0.01, q_r = 0.10, q_e = 0.02, q_c = 0.87
保証枠のLegendary条件付き確率: 0.01 / (0.10+0.02+0.01) ≈ 0.076923
1パックあたりの期待Legendary数:
E[L]_pack = 4*0.01 + 0.076923 ≈ 0.116923（100パックで約11.69枚）
分解ダスト例（仮定）: d_c=5,d_r=20,d_e=100,d_l=400 の場合、1パックあたり期待ダストは約111（簡易計算：3.485 + 1.16920 + 0.2338100 + 0.1169400 ≈ 110.94）

上の数値はあくまで例です。公式の分解値やツールの設定値で再計算してください。

統計的不確実性と推奨試行回数

シミュレーション結果には乱数によるばらつきがあります。単一の二値事象（例：パックにLegendaryが出るか）の標準誤差は次の式で近似できます。
se = sqrt(p*(1-p)/n_sim)（pは事象確率、n_simは試行回数）

目安：

1,000回：結果傾向の把握。
10,000回：実用的な安定度。
100,000回：精度重視（計算資源と時間が必要）。

例：p ≈ 0.1169、n=10,000 のとき se ≈ sqrt(0.1169*0.8831/10000) ≈ 0.0032（約0.32%）。

無料シミュレーションツールの種類と主要ツール一覧（調査候補）

ツールは「オンライン」「ローカル実行」「ブラウザ拡張」「OSSライブラリ」などに分かれます。用途と安全性に応じて使い分けてください。

ツールの種類（オンライン／デスクトップ／ブラウザ拡張）

各種類の特徴と代表的な利点・欠点を示します。

オンライン（Webアプリ）：インストール不要で手軽。だが外部送信や広告に注意。
デスクトップ（ローカル実行）：ローカルで完結するためプライバシー面で有利。大規模シミュレーションに向く。
ブラウザ拡張：ゲーム画面と連携しやすい。過度な権限はリスク。
オープンソース（GitHub等）：コードを確認できる利点があるが、自分でビルドや検証が必要な場合が多い。

主要データソースと確認すべきポイント

ツール選定時に必ず確認する項目を列挙します。

データソース（例：HearthstoneJSON、HearthSim、公式APIの有無）を確認する。
https://hearthstonejson.com/
https://github.com/HearthSim
対応セット（最新拡張まで反映されているか）をチェックする。
最終更新日やリポジトリの最終コミットを確認する（GitHubのRelease/Commit参照）。
確率や保証の扱いがドキュメント化されているかを必ず確認する。
出力形式（CSV/JSONのエクスポート）とシード指定の可否を確認する。

具体的な無料ツール例（候補）

代表的なデータソースや検討候補を示します。実際の最終更新日は各サイト／GitHubで確認してください。

ツール名／資源	URL	備考（確認事項）
HearthstoneJSON（カードデータ）	https://hearthstonejson.com/	カードプール取得に有用。GitHubで最終更新を確認可能。
HearthSim（GitHub org）	https://github.com/HearthSim	シミュレーション系ライブラリ／研究リポジトリ。各リポジトリの更新履歴を確認。
HSReplay（統計参照）	https://hsreplay.net/	実プレイ統計の参照に有用。パック確率は直接公開されない場合あり。
GitHub検索（コミュニティ製パックシミュレータ）	https://github.com/search?q=hearthstone+pack+simulator	検索結果で最終更新日・READMEを必ず確認。
自作Pythonスクリプト（本文掲載）	（下記コード参照）	ローカルで完結。シード指定・CSV出力が可能。実験再現性が高い。

注：外部ツールを使う場合は必ず「最終更新日」「対応セット」「権限」「利用規約」を確認してください。未知のバイナリ実行は避け、OSSなら主要部分をレビューしてください。

ツール比較（精度・更新頻度・セキュリティ）と比較表の作り方

同一条件で各ツールを比較する方法を示します。比較は「同じセット」「同じ保証設定」「同じ試行回数」で行ってください。

比較表の必須項目と評価方法

比較表で最低限揃える列と評価手順です。

ツール名	種類	対応セット	最終更新	データソース	精度（誤差）	出力	カスタマイズ性	セキュリティ

評価手順（簡潔）: 同一条件で各ツールを10k〜100k回実行し、レアリティ別出現率・期待ダスト・期待レジェ数を取得。解析は解析モデル（上記数式）と比較し、絶対誤差／相対誤差を計算します。

精度検証の実験デザインとセキュリティチェックリスト

実験の具体手順とセキュリティ項目です。

実験条件例：最新拡張のみ／レア以上保証あり／試行回数：10,000回・100,000回。出力はCSVで保存。
検証手順：1) 各ツールで同一シード（可能なら）を設定。2) 同一設定で複数回実行。3) 平均値と標準誤差を比較。
セキュリティチェックリスト（最低限）：
アカウント情報を要求しないかを確認する。
ブラウザ拡張の権限を精査する（“すべてのサイトを読み取る”は危険）。
Web版はHTTPSで配信されているか確認する。
ダウンロード型はファイル署名や配布元の信頼性を確認する。
OSSなら乱数生成や外部通信部分を重点的にレビューする。
メモリ読み取りやクライアントフックを行うツールはToS違反の恐れがあるため使用しない（後述の法的リスク参照）。

実践ガイド：ツール別操作手順（オンライン中心）、ベストプラクティス、配信での活用、FAQ／トラブル対応

実運用に即した手順と配信時の注意点を示します。まずはオンライン版の一般的な操作手順から。

オンライン版のステップバイステップ（インストール不要の例）

オンラインシミュレーターを使う際の基本手順です。

Webシミュレーターを開き、配布元の信頼性とHTTPSを確認する。
対象セットを選択する（例：最新拡張のみ、Standardのみ）。
モードを選ぶ（Standard/Wild、プロモパック等）。
試行回数を指定（例：1〜100,000）。目的に応じて選ぶ。
ゴールデンの扱い、シード（再現性）などのオプションを設定する。
実行して結果（期待ダスト、期待レジェンダリー、分布）を確認し、CSV/JSONでエクスポートする。

カスタムプール設定例

ツールでカスタムプールを設定する場合の例示と注意点です。

例1：最新拡張のみ、100パックを10,000回シミュレーションして期待ダストを比較する。
例2：イベント限定で旧カードを含めない設定（Standard-only）。
例3：プロモパックで「1スロットが特定プールから固定選出」の場合はそのスロットを固定扱いに設定する。

設定時は「カードプールのIDやセット名」がツールと一致しているかを確認してください（HearthstoneJSONのカードIDが便利です）。

ベストプラクティス

ツール利用時の実務的な留意点です。

試行回数は目的に合わせて増やす（1k/10k/100kの目安）。
シードを指定できる場合は記録して再現性を担保する。
出力（CSV/JSON）は必ず保存し、同一条件で他ツールと比較する。
ツール設定（対応セット、保証の扱い）をテキストで残す。
アカウント認証を求めるツールは避ける。

配信・コンテンツ制作での活用法

配信時にシミュレーションを見せる際の実務案です。

OBSのBrowser SourceでWebシミュレーターを表示する際は個人情報や外部リンクが映らないように調整する。
視聴者参加型：視聴者に「100パックでレジェ何枚？」を予想させ、結果をCSVで示すと説得力が増す。
シードを公開すれば視聴者が同条件を再現でき、信頼性が上がる。

よくある疑問と回答（FAQ）

代表的な質問と簡潔な回答を示します。

ピティタイマーはあるか？
公式が明示していない場合は「公表なし」と扱う。ツールの実装を確認すること。
短期的に確率が偏るのはおかしいか？
小サンプルでは偏りが出るのが自然です。大規模試行で安定性を確認してください。
ゴールデンの扱いは？
多くのツールはゴールデンを置換扱いにします。条件付き確率が明示されているか確認してください。
アカウント情報を要求されたら？
入力しないでください。アカウントを要求するツールは避け、代替を探してください。

トラブルシューティングと公式更新の確認方法

正常動作しない場合の対処法と更新監視方法です。

動作しない：ブラウザキャッシュを消去、拡張機能をオフ、別ブラウザで試す。
結果が想定と大きく異なる：設定（セット・保証・ゴールデン）を再確認し、CSVで検算する。
セキュリティ警告：使用を中止し、配布元とリポジトリを確認する。
公式アップデートの監視：Blizzard公式ニュースと、利用するツールのGitHub Release/Commit履歴を定期確認する。

公式確認事項とセキュリティチェックリスト

公式確認事項とセキュリティの最低チェック項目を集約します。重複を避け、ここで一度だけ確実に確認してください。

公式確認事項

導入前に公式とツール側で必ず整合を取る項目です。

該当セットのカードプールが公式と一致しているか。カードIDやセット名で確認する（HearthstoneJSONを活用）。
保証仕様（Rare以上保証、イベント固有の保証等）がツールに正しく実装されているか。ツールのドキュメントで明示されているか確認。
分解ダスト値・ゴールデンの分解値はクライアント内表記または公式サポートで確認する。参考: Disenchanting — Hearthstone Wiki。
https://hearthstone.fandom.com/wiki/Disenchanting

セキュリティチェックリスト

ツール導入時の必須セキュリティチェックを列挙します。

アカウント情報やパスワードを要求しないこと。要求されたら使用を中止する。
ブラウザ拡張は要求する権限を精査する。広範な権限は避ける。
実行ファイルは配布元と署名を確認する。疑わしい場合は実行しない。
メモリ読み取り、クライアントフック、パケット操作を行うツールはBlizzardの利用規約違反の可能性が高い。使用しない。
Blizzardの利用規約（Terms of Use）を確認する。違反するとアカウント停止のリスクがあります。
https://www.blizzard.com/en-us/legal/terms-of-use/

実行スクリプトと再現データ（Pythonサンプル）

再現性の高い検証のため、ローカルで完結するPythonシミュレーターの例を示します。種（seed）を指定すれば同じ乱数列が再現できます。以下はシンプルな実装例です。

#!/usr/bin/env python3
# simple_pack_sim.py
# 使い方例: python simple_pack_sim.py --packs 100 --trials 10000 --seed 42 --out out.csv

import argparse, random, csv, json
from collections import Counter

def simulate_trial(rng, packs, q, p_g, d_values):
    counts = Counter()
    total_dust = 0
    q_c, q_r, q_e, q_l = q
    denom = q_r + q_e + q_l
    for _ in range(packs):
        # 非保証4スロット
        for _ in range(4):
            x = rng.random()
            if x &lt; q_c:
                rarity = 'C'
            elif x &lt; q_c + q_r:
                rarity = 'R'
            elif x &lt; q_c + q_r + q_e:
                rarity = 'E'
            else:
                rarity = 'L'
            is_golden = rng.random() &lt; p_g.get(rarity, 0.0)
            counts[rarity] += 1
            if is_golden:
                counts['g_' + rarity] += 1
                total_dust += d_values.get('g_' + rarity, d_values[rarity])
            else:
                total_dust += d_values[rarity]
        # 保証1スロット（Rare以上）
        y = rng.random()
        # 正規化された確率でR/E/Lを選ぶ
        if y &lt; q_r / denom:
            rarity = 'R'
        elif y &lt; (q_r + q_e) / denom:
            rarity = 'E'
        else:
            rarity = 'L'
        is_golden = rng.random() &lt; p_g.get(rarity, 0.0)
        counts[rarity] += 1
        if is_golden:
            counts['g_' + rarity] += 1
            total_dust += d_values.get('g_' + rarity, d_values[rarity])
        else:
            total_dust += d_values[rarity]
    return counts, total_dust

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument('--packs', type=int, default=100)
    parser.add_argument('--trials', type=int, default=10000)
    parser.add_argument('--seed', type=int, default=42)
    parser.add_argument('--out', type=str, default='sim_out.csv')
    args = parser.parse_args()

    # 仮定の確率（例示）
    q = (0.87, 0.10, 0.02, 0.01)  # q_c, q_r, q_e, q_l
    p_g = {'C': 0.001, 'R': 0.001, 'E': 0.001, 'L': 0.001}  # 仮のゴールデン確率
    d_values = {'C':5, 'R':20, 'E':100, 'L':400,
                'g_C':50, 'g_R':100, 'g_E':400, 'g_L':1600}

    rng = random.Random(args.seed)
    with open(args.out, 'w', newline='') as f:
        w = csv.writer(f)
        w.writerow(['trial', 'packs', 'C','R','E','L','g_C','g_R','g_E','g_L','dust_total'])
        for t in range(args.trials):
            counts, dust = simulate_trial(rng, args.packs, q, p_g, d_values)
            row = [
                t+1, args.packs,
                counts.get('C',0), counts.get('R',0),
                counts.get('E',0), counts.get('L',0),
                counts.get('g_C',0), counts.get('g_R',0),
                counts.get('g_E',0), counts.get('g_L',0),
                int(dust)
            ]
            w.writerow(row)

if __name__ == '__main__':
    main()

#!/usr/bin/env python3

# simple_pack_sim.py

# 使い方例: python simple_pack_sim.py --packs 100 --trials 10000 --seed 42 --out out.csv

import argparse, random, csv, json

from collections import Counter

def simulate_trial(rng, packs, q, p_g, d_values):

counts = Counter()

total_dust = 0

q_c, q_r, q_e, q_l = q

denom = q_r + q_e + q_l

for _ in range(packs):

# 非保証4スロット

for _ in range(4):

x = rng.random()

if x < q_c:

rarity = 'C'

elif x < q_c + q_r:

rarity = 'R'

elif x < q_c + q_r + q_e:

rarity = 'E'

else:

rarity = 'L'

is_golden = rng.random() < p_g.get(rarity, 0.0)

counts[rarity] += 1

if is_golden:

counts['g_' + rarity] += 1

total_dust += d_values.get('g_' + rarity, d_values[rarity])

else:

total_dust += d_values[rarity]

# 保証1スロット（Rare以上）

y = rng.random()

# 正規化された確率でR/E/Lを選ぶ

if y < q_r / denom:

rarity = 'R'

elif y < (q_r + q_e) / denom:

rarity = 'E'

else:

rarity = 'L'

is_golden = rng.random() < p_g.get(rarity, 0.0)

counts[rarity] += 1

if is_golden:

counts['g_' + rarity] += 1

total_dust += d_values.get('g_' + rarity, d_values[rarity])

else:

total_dust += d_values[rarity]

return counts, total_dust

def main():

parser = argparse.ArgumentParser()

parser.add_argument('--packs', type=int, default=100)

parser.add_argument('--trials', type=int, default=10000)

parser.add_argument('--seed', type=int, default=42)

parser.add_argument('--out', type=str, default='sim_out.csv')

args = parser.parse_args()

# 仮定の確率（例示）

q = (0.87, 0.10, 0.02, 0.01) # q_c, q_r, q_e, q_l

p_g = {'C': 0.001, 'R': 0.001, 'E': 0.001, 'L': 0.001} # 仮のゴールデン確率

d_values = {'C':5, 'R':20, 'E':100, 'L':400,

'g_C':50, 'g_R':100, 'g_E':400, 'g_L':1600}

rng = random.Random(args.seed)

with open(args.out, 'w', newline='') as f:

w = csv.writer(f)

w.writerow(['trial', 'packs', 'C','R','E','L','g_C','g_R','g_E','g_L','dust_total'])

for t in range(args.trials):

counts, dust = simulate_trial(rng, args.packs, q, p_g, d_values)

row = [

t+1, args.packs,

counts.get('C',0), counts.get('R',0),

counts.get('E',0), counts.get('L',0),

counts.get('g_C',0), counts.get('g_R',0),

counts.get('g_E',0), counts.get('g_L',0),

int(dust)

]

w.writerow(row)

if __name__ == '__main__':

main()

実行例とサンプルCSV出力（例示）

上のスクリプトを --packs 100 --trials 10000 --seed 42 で実行した場合の「平均的な期待値の算出方法」として、解析結果（代表値）を示します。以下は「例示」であり実行環境により変わります。

CSVのヘッダー例（出力例の一部）:

trial,packs,C,R,E,L,g_C,g_R,g_E,g_L,dust_total
1,100,348,117,24,12,0,0,0,0,11123
2,100,350,116,23,11,0,0,0,0,11020
...
10000,100,349,117,24,12,0,0,0,0,11088

trial,packs,C,R,E,L,g_C,g_R,g_E,g_L,dust_total

1,100,348,117,24,12,0,0,0,0,11123

2,100,350,116,23,11,0,0,0,0,11020

...

10000,100,349,117,24,12,0,0,0,0,11088

上の数値は説明用のサンプルです。解析では全試行の平均と標準偏差を算出し、解析モデル（上節の式）と比較してください。

特殊パック・イベントの扱い（具体例と注意点）

イベント限定パックやプロモパックは通常パックと仕様が異なることがあります。ここでは設定手順と注意点を示します。

イベント限定パックの既知の違い

イベントやプロモには次のような差異があり得ます。

カードプールが限定される（特定セットのみ、あるいは特定カードのみ）。
固定カードや排出上限が設けられる場合がある（例：バンドルの特典カード）。
ゴールデン率や保証仕様が通常パックと異なることがある。

これらはイベントの告知ページや配布条件に明記されます。必ずイベント告知を参照してください。

ツールでの設定手順と例

特殊仕様をツールで再現する一般的な方法を示します。

カードプール指定：HearthstoneJSON等で対象カードリストを取得し、ツールにインポートする。
固定スロットの扱い：「1スロット固定で特定プールから選ぶ」なら、シミュレータでそのスロットを専用ルーチンで処理する。
ゴールデン確率の変化：ツールのゴールデン設定を上書きして再実行する。
注意点：イベントページの「注意書き（terms）」で明記された保証や上限を見落とさない。

ブランド／商標・配信時の注意

配信や記事でBlizzardやHearthstoneの名称を使う際の最低限の注意点を示します。

商標表示とスポンサー表記

配信での商標利用は一般に許容されていますが、次の点に注意してください。

「Blizzard Entertainment」「Hearthstone」はBlizzardの商標です。商標に関する詳細はBlizzardの法務ページで確認してください。
https://www.blizzard.com/en-us/legal/trademarks
配信でBlizzardのゲーム名を使う際に「公式スポンサー」と誤解させる表現は避ける（スポンサー表記がある場合は正確に示す）。
商用での素材利用やロゴ使用はBlizzardのガイドラインに従ってください。