FGO ガチャ ピックアップ 確率比較 2024：期待値と石数目安

Fate/Grand Order ガチャ ピックアップ 確率 比較 2024 の目的と使い方

Fate/Grand Order ガチャ ピックアップ 確率 比較 2024 を探す方向けに、公式告知（JP/US）を一次ソースとして使う手順と、2024年の代表的なバナーを比較するための具体的な計算・シミュレーション手法を示します。例示の数値はすべて「例示値」と明記します。所持石数・天井・ステップ構成を入力してすぐ使えるスプレッドシート式と、ステップ型バナーの期待コスト算出例（解析＋モンテカルロ）を含みます。

• 公式告知を一次ソースにして、個別排出率が明記されているかを最優先で確認してください。
• 公式で個別率がない場合の「等分仮定」は最後の手段にとどめ、感度分析でレンジを示してください。
• ステップ型や天井付きバナーは解析式とモンテカルロで期待コストを評価し、最悪コストと期待コストを両方把握してください。

2024年の主要ピックアップ一覧（公式告知ベース）

以下では、2024年に実施されたバナーを比較する際に「どの情報をどのように一次ソースから取得するか」を示します。ここで示す一覧は作成手順と記入テンプレです。個別バナーの正式値は必ず公式告知ページで直接確認してください。

一次ソースの探し方（JP / US）

公式告知はまず公式ニュースページで探します。日本語公式ニュースは news.fate-go.jp を参照し、英語圏（北米）向けは fate-go.us のニュースページを確認してください。大手攻略サイト（補助参照）として GameWith や Kamigame は告知の補助に有用ですが、必ず公式告知にリンクされた場所を一次ソースとして記録してください。

• 日本公式ニュース（例）: https://news.fate-go.jp/
• 北米公式ニュース（例）: https://fate-go.us/news/ （英語版の告知一覧）
• 補助参照: GameWith（ガチャ確率まとめ）https://gamewith.jp/fgo/article/show/189843
  Kamigame（スケジュール）https://kamigame.jp/fgo/%E3%82%AC%E3%83%81%E3%83%A3/index.html

バナー一覧テンプレート（記入例を必ず公式URLで置き換える）

この表は調査用のテンプレートです。必ず公式告知ページのURLと告知日（公式文中の公開日）を記録してください。表中の数値は「例示」か「公式記載あり/なし」を明記します。

注：上表は記入テンプレです。必ず該当バナーの公式告知ページ（個別バナーのニュース記事）を直接貼り、該当記事中に「個別排出率」が明記されているかを確認してください。公式に個別値がない場合は「公式で内訳なし」と明示して等分仮定を使う場合は感度分析を必ず添えてください。

確率計算の基礎と等分仮定の扱い

この節では基本式の前提条件を明確にし、等分仮定を使う場合の誤差・感度を示します。定常確率と独立試行の前提が成り立つかをまず確認してください。

基本式と期待回数の前提

ここでは用いる主要な式と前提条件を示します。式を使う場合は、p_target が「1回あたりの（単発）成功確率」であり、各試行が独立でかつ p_target が一定であることが前提です。

• 累積当選確率（n 回の独立試行）: P(n) = 1 - (1 - p_target)^n

• 指定確率 P_goal に到達する最小試行回数: n = CEILING( LN(1 - P_goal) / LN(1 - p_target) , 1 )
  （Google スプレッドシート / Excel の LN を使用）

• 期待試行回数（幾何分布）: E[n] = 1 / p_target （p_target が定常で独立試行の前提がある場合のみ有効）

注：上の E[n] = 1 / p_target は「各試行の成功確率が常に同じ」ことが前提です。ステップアップや天井で p が段階的に変化する場合、この式は直接適用できません。

等分仮定と感度分析（例示）

公式が SSR 総合率のみを出していて個別率が示されない場合、総合率を対象数で等分する仮定は便宜的手段です。ただし配分が偏ると結果が大きく変わるため、必ず感度分析でレンジを示してください。以下は例示値による比較です（例示値：SSR 総合 = 0.70% = 0.007、単発コスト = 3 聖晶石）。

表は「50% に到達する必要単発回数（n50）」と石数の比較です。

上表のとおり、等分仮定と偏った配分では必要石数が大きく異なります。したがって等分は最終手段にし、可能であれば「公式で個別率あり」「公式で個別率なし（等分）」「偏りケース（上位優遇）」の3シナリオでレンジを示すことを推奨します。

公式が個別率を出している場合の扱い

公式に「★5 サーヴァントX：0.70%」のように個別値が明記されている場合は、その p_target を直接使って計算してください。個別値がある場合は等分仮定よりも遥かに精度が高くなります。

ステップアップ / 天井の扱いと計算例

ステップアップや天井があるバナーは「各ステップごとに成功確率・コストが異なる」ため、ステップ単位での解析やモンテカルロによる期待コスト算出が有効です。ここでは一般式と具体的な数値例（すべて例示値）を示します。

ステップ単位解析の考え方（一般式）

各ステップ i における「そのステップでの成功確率」を p_i（ステップ内で対象が得られる確率）と定義し、コストを C_i とします。ステップは順に実施され、途中で成功したら終了、最終ステップで対象確定の場合は p_last = 1 とします。

• k ステップまでに到達して初めて成功する確率（初回成功がステップ k）: (Π_{i=1}^{k-1} (1 - p_i)) * p_k
• 期待コスト（最終ステップが確定＝p_m = 1 の例）:
  ExpectedCost = Σ_{k=1..m} [ (Π_{i<k} (1 - p_i)) * p_k * (Σ_{j=1..k} C_j) ]

公式の p_i は「ステップ内で対象が出る確率」を意味します。ステップが 10 連単位か単発単位かで p_i の定義をそろえてください（例：各ステップは「1 回の 10 連」扱いに統一するなど）。

数値ワークスルー（例示）

例：5 ステップ（すべて例示値。単位は聖晶石、各ステップは 1 回の 10 連 と見なす。10 連 = 30 石）

• Step1: C1 = 30 石、p1 = 0.01
• Step2: C2 = 30 石、p2 = 0.02
• Step3: C3 = 30 石、p3 = 0.05
• Step4: C4 = 30 石、p4 = 0.10
• Step5: C5 = 60 石、p5 = 1.00（最終で対象確定）

まず各ステップで「初回成功となる確率」を計算します。

• 成功が Step1 で起こる確率 = p1 = 0.01
• 成功が Step2 で起こる確率 = (1 - p1) * p2 = 0.99 * 0.02 = 0.0198
• Success Step3 = (1 - p1)(1 - p2)p3 ≈ 0.04851
• Success Step4 ≈ 0.092169
• Success Step5 = 残り = 0.829521（最終確定）

期待コストは各ケースでの「累積コスト（そのステップまでに支払う合計）」に成功確率を掛けて合算します。計算の結果（例示）:

• ExpectedCost ≈ 166.23 石（解析的計算）

最悪コスト（最終まで行った場合） = Σ C_i = 180 石。

解析値とほぼ一致することを確認するためにモンテカルロシミュレーションでも検算します。

モンテカルロ（簡易）サンプル（JavaScript、ブラウザのコンソール等で実行）

以下は概念実装です。100 万回程度の試行で期待コストに収束します（例示値使用）。

注：本コードは例示値用です。公式の各ステップの p_i が明記されている場合は、その p_i を使って解析とシミュレーションを行ってください。

シミュレーターとスプレッドシート実装

ここでは、即使えるスプレッドシート式とステップアップテンプレの作り方を示します。テンプレは手で作るか、以下の CSV をコピーして Google スプレッドシートに貼り付けると初期表ができます（CSV は例示）。

単純計算（単体PU・複数PU 等分仮定）のシート式

セル配置例（Google スプレッドシート想定）：

• B1: p_target（例示: 0.007）
• B2: C_single（単発コスト、例: 3）
• B3: C_10（10連コスト、例: 30）
• B4: P_goal（目標確率、例: 0.8）

主要式（Google スプレッドシート）：

• n_needed（単発回数）: =CEILING( LN(1 - B4) / LN(1 - B1) , 1 )
• stones_needed（単発換算）: = n_needed * B2
• stones_needed_10unit（10連単位）: = CEILING(n_needed / 10, 1) * B3

上の式は p_target が単発単位の確率であることを前提とします。p_target が 10 連単位で与えられている場合は式を対応させてください。

ステップアップ用テンプレ（CSV例示）

以下を CSV としてシートに貼り付けるとテンプレが作れます（全て例示値）。

貼り付け後、列追加で以下を作ります（列 D 以降、行 2 から開始と仮定）。

• D2 (累積不成功率=前ステップまで不成功): =1
• D3 (以降): =D2 * (1 - C2) ← ここで C2 は p_step 列
• E2 (ステップで初回成功する確率): =D2 * C2
• F2 (累積コスト): =B2
• F3 (以降): =F2 + B3
• G2 (期待コスト寄与): =E2 * F2

最後に ExpectedCost = SUM(G2:G6)。

実際のシートでは列参照を正しく修正してください（上は説明用の簡易式です）。

実務的アドバイス・FAQ・注意点

この節では運用上の注意やよくある誤解、公式告知を扱う際の留意点をまとめます。

よくある誤解（短めのFAQ）

ここでは代表的な誤解を挙げます。短く回答します。

• 「10連は単発より有利か？」
  確率が独立で一定なら有利にはなりません。10連に特別な保証が付く場合を除き期待値は同じです。

• 「直近で出たから次は出にくい？」
  ギャンブラーの誤謬です。独立試行の前提がある限り短期の偏りは次回確率に影響しません。

• 「掲示板の統計で期待値は出るか？」
  個別報告は偏りが強いです。公式値で理論的な期待値を算出し、掲示板は事後の揺らぎを見る補助としてください。

• 「天井は必ずあるのか？」
  バナー毎に異なります。公式告知の「天井条件（回数・保証の範囲）」を必ず確認してください。

公式告知を引用・転載する際の注意（著作権・利用規約）

公式告知を扱う際は次に注意してください。

• 公式ページへのリンクを必ず付けること。引用は短い文・要点の転載に留め、全文転載は避ける。
• 公式画像やスクリーンショットを無断で転載すると権利侵害のリスクがある場合があります。画像の転載は公式が許可している場合に限るか、利用規約を確認してください。
• 計算例に公式の「発表日」「本文中の表記」を併記する際は、出典ページのリンクと告知内の該当箇所を明記してください。公式値が更新される可能性があるため、調査時の告知日（記事内の公開日）を併記することを推奨します。

課金方針・倫理面の注意

• 課金は自己責任です。期待値はあくまで確率上の平均であり、短期の結果は大きく変動します。
• 課金を助長する表現は避け、必要であれば予算管理（上限を決める等）を行ってください。

まとめ

公式告知（JP/US）を一次ソースとし、個別排出率が明記されているかを最初に確認することが最重要です。個別率がない場合の等分仮定は最終手段とし、偏りケースを含めた感度分析でレンジを示してください。ステップアップや天井がある場合は「最悪コスト」と「解析での期待コスト」を算出し、モンテカルロで検算すると実用性が高まります。例示値は必ず「例示値」と表記し、最終判断は公式告知の数値で行ってください。