手持ちのデータを分析してみたところ、Lv51の到達経験値(聖職者)は以下の範囲に絞られた。
6300021〜6300025

元にしたデータは、修道士：6930024〜6930027　である。

しかし少しだけ問題がある。
この修道士のデータを職業倍率(修道士は1.10)で割ったとき、範囲内の数値で割り切れたものが1つもないことである。

自分で取ったデータで、SSも確保してある。
データに問題はない。
(経験値1のモンスターがいないので誤差が4ある。ビーチスプリントマップのマニアックコースまで試したが、どこも経験値を得られなかったのでこれが最良のデータと思われる)

データに問題がないとしたら、職業倍率の概念自体に間違いがあるのではないか？
実際に確かめてみた。
まず、職業倍率が正しいと仮定する。
他の職業の51到達経験値の範囲を全てそれぞれの職業倍率で割ってみた。
すると、最初に提示した範囲を、それぞれの範囲内に含めた。
よって、職業倍率自体は間違いではないか、近い値であることがわかる。
(もしここでそれぞれの範囲に、修道士から求めた範囲を含まなければ、職業倍率自体が間違いであるといえる)

考えられるのは、聖職者を1.00とし、他の職業を〜倍とあらわすことが間違いである場合だ。
2〜40においてキレイに〜倍になったのはたまたまで、他のレベルでは近い値になるものの、実際の計算式ではその倍率は使われていないのだ。
どういうことか簡単に書くと、2〜40のときの計算式のように、基本式に職業係数(聖職者なら30など)を掛けたたのが実際の計算式なのではないだろうか。

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確定値のデータを取るのは困難ということで、推測するための考察を行った。
だが、低レベルのうちはそう困難でもないことに気付き、実際に確定値を取ってみた。

そこで導かれた基本式は、　Lv*(Lv+1)*(Lv+1)　である。
基本式と書いたのは、実際の到達経験値は、これに職業ごとに係数をかける必要があるからだ。
　　聖職者：30　(1.00)
　　　戦士：21.5(1.05)
　　　盗賊：28.5(0.95)
　　修道士：33　(1.10)
　　魔術師：34.5(1.15)
吟遊詩人と騎士のデータは、残念ながら取れなかったが、おそらく以下のようになる。
　　　騎士：39　(1.30)
　　　詩人：37.5(1.25)

ここまで書いたが、これはバージョンアップ前と同じ式であることがわかる。
データがLv40までのしかないので、とりあえず2-40の式としたが、調査が出来次第確定する。
(レベル50の表示パーセントがマイナスであるキャラがいることから、50レベル到達経験値は押し上げられている。つまり、ヘル入りが遅くなっているので、41-50は別計算式であると思われる。)

まず最初に前回の記事で、一部記述に不足があったので追記しておく。

パーセント逆算法で求められるのは、そのレベル(次のレベル)の到達経験値の予測値である。
つまり0付近の値を求めるものであり、誤差を含む。
計算式に直結するわけではない。
しかし、いくつか集まれば、グラフから傾向を把握し、解析できる。

ではそのどの程度の誤差を含むのだろうか。

まずは下準備をする。
パーセント逆算法で用いる式は、　x=(100N-p*y)/(100-p)　であった。
同じレベルで異なるパーセントのデータを2つ入手できたとする。
片方のパーセントをpA%で経験値はNAで、もう一方をpB%で経験値がNBだったとする。
2つの式をあわせ、yについて整理すると、
　y = ( (100-pB)*NA - (100-pA)*NB )/(pA - pB)　…(1)
と、なる。
誤差がなかった場合、これが次のレベルの到達経験値である。

ここで表示されているパーセントが極端に当てにならない場合を考える。
たとえば表示上は5%だが、実際は5.9999･･･のような場合だ(わかりやすくするために0.9999…のような誤差は1%と考える)。
誤差が最大になるのは、2つのデータのうち片方(I)は%誤差が皆無で、もう一方(J)はおよそ1%の誤差の状態である。

先の例を使って例えてみる。
あるレベルの6%経験値NAであるとする。
経験値がNA-1の場合は表示上5%だが、本当は5.9999…であり、ほぼ6%である。
ここで NA と NA-1 を比較すると、 -1 はほぼ無視できる。
すると、表示上1%違うのに、現在の経験値は一緒とみなせる。

誤差があれば、計算して出てくる到達経験値は変わってくる。

到達経験値を求めるためのデータが2つともパーセントが表示どおりの場合の式を(1)より
　yI = ( (pA-100)*NB - (pB-100)*NA )/(pA - pB)　…(I)
とし、片方(A)に1%誤差がある場合を同様に以下のようにする。
　yJ = ( (pA-1 -100)*NB - (pB-100)*NA )/(pA-1 - pB)　…(J)
どの程度誤差があるかは、(J)から(I)を引いたり、(J)を(I)で割るとわかる。

先にも書いたとおり、誤差があってもグラフにプロットし傾向を把握できれば、大体見当をつけることができる。
が、やはり、前回も書いたとおり数の勝負である。
自キャラのデータが約40ほどあり、また提供されたデータもあわせて200ほどになった。
少しずつ計算していくつもりだ。

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Ver2.625より、レベルアップの経験値テーブルが変わった。

さて、新しい計算式を作ろうと思うのだが、自キャラのデータではどうしても足りない。
都合20キャラほどいるが、まったくと言って良いほど足りない。
計算式を作るための早道は、同じレベル帯の到達経験値を複数見つけることだ。
だが、自分でそれをやるのはなかなか大変である。
なんせどこで計算式が切り替わるかも不明(おそらく前と一緒だが)なのだから、いろんなレベルのものが必要になる。
また職業によってテーブルが違ってくる(おそらく基本式は一緒だろうが)。
とっても一人ではやってられない。
もちろん情報提供だけでも大変だ。

他のアプローチも考えてみる。
レベル と 現在パーセント と 経験値 の3つから逆算する方法だ。

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