MODEL / LOGIC / COVERAGE
「よくある形」を、どう定義しているか。
STANDARDは前回数字を軸にし、過去データと300万回シミュレーションから設定した 広い許容範囲の中で組み合わせを生成します。狙いは当選確率の変更ではなく、極端な形を外して選び方を整理することです。
1口の当選確率は変わらない
43個から6個を選ぶ組み合わせは全部で6,096,454通りです。 STANDARD、GEEKS、完全ランダムのどれで選んでも、特定の1口が1等になる確率は同じです。
前回数字を、1口にちょうど1個
各口は「軸1個＋前回数字以外の37個から5個」で作ります。 6口なら前回の本数字6個を1個ずつ軸に使用。7口以上は6数字を1巡ごとにシャッフルして、軸が偏りにくいように割り当てます。
ユーザーが選ぶのは3条件＋口数
| 項目 | 選択肢 | デフォルト | 判定 |
|---|---|---|---|
| 口数 | 1～20口 | 6口 | 軸の割り当てに使用 |
| 奇数 | おまかせ / 2 / 3 / 4個 | おまかせ | おまかせは2～4個 |
| 連番 | おまかせ / なし / 1組 | おまかせ | おまかせは0～1組 |
| 位置範囲 | 90% / 80% | 90% | 6数字すべてが範囲内 |
「おまかせ」は奇数3個などの目標値を先に決める方式ではありません。許容範囲内ならそのまま採用し、外れた場合だけ引き直します。
第1～第6数字の範囲
昇順に並べた6数字の位置ごとに、300万回シミュレーションのパーセンタイルから範囲を設定しています。
極端な形だけを自動で外す
軸以外の前回数字は入れない。
低い数字への極端な偏りを避ける。
6数字合計の極端な上下を除外。
数字帯が2種類以下に偏る形を外す。
同じ末尾への過度な集中を外す。
複数口が似すぎないようにする。
設定で候補領域がどう変わるか
「モデル候補領域」は、全6,096,454通りのうち、その設定条件に当てはまる組み合わせの割合です。 6口以上・すべておまかせ・90%範囲では19.5%、約119万通りです。 これは「6口で19.5%をカバーする」という意味ではありません。
| 奇数 | 連番 | 範囲 | 候補領域 | 候補組み合わせ |
|---|---|---|---|---|
| おまかせ | おまかせ | 90% | 19.5% | 約119万 |
| おまかせ | おまかせ | 80% | 15.2% | 約93万 |
| おまかせ | なし | 90% | 10.9% | 約67万 |
| おまかせ | なし | 80% | 9.0% | 約55万 |
| おまかせ | 1組 | 90% | 8.6% | 約52万 |
| おまかせ | 1組 | 80% | 6.2% | 約38万 |
| 2個 | おまかせ | 90% | 5.6% | 約34万 |
| 2個 | おまかせ | 80% | 4.3% | 約26万 |
| 2個 | なし | 90% | 3.2% | 約20万 |
| 2個 | なし | 80% | 2.6% | 約16万 |
| 2個 | 1組 | 90% | 2.4% | 約15万 |
| 2個 | 1組 | 80% | 1.7% | 約10万 |
| 3個 | おまかせ | 90% | 7.9% | 約48万 |
| 3個 | おまかせ | 80% | 6.2% | 約38万 |
| 3個 | なし | 90% | 4.3% | 約26万 |
| 3個 | なし | 80% | 3.5% | 約22万 |
| 3個 | 1組 | 90% | 3.6% | 約22万 |
| 3個 | 1組 | 80% | 2.6% | 約16万 |
| 4個 | おまかせ | 90% | 6.0% | 約36万 |
| 4個 | おまかせ | 80% | 4.7% | 約29万 |
| 4個 | なし | 90% | 3.4% | 約21万 |
| 4個 | なし | 80% | 2.9% | 約17万 |
| 4個 | 1組 | 90% | 2.6% | 約16万 |
| 4個 | 1組 | 80% | 1.9% | 約12万 |
1口を作る手順
- 1前回数字6個から軸を1個決める。
- 2前回数字以外の37個から5個を重複なしでランダムに選ぶ。
- 36数字を昇順に並べ、ユーザー設定を判定する。
- 4合計・数字帯・下1桁などの自動条件を判定する。
- 5既に作った口との重なりが3個以下か確認する。
- 6すべて合格なら採用。不合格なら引き直す。
「当たりやすさ」ではなく、「選び方」を標準化する。
条件を増やせば候補領域は狭くなりますが、1口の当選確率は変わりません。 STANDARDは、過去によく現れた形から大きく外れない範囲で、迷わず数字を作るための選択モデルです。