排出率と引く回数を設定すると、仮想の1万人が一斉にガチャを回し、「お目当てが出るまでに何連かかったか」の分布グラフが表示されるシミュレーターです。「1%なら100連で出るはず」という素朴な期待に対して、早々に引き当てた幸運な人の山と、平均を大きく超えても出ない少数の不運な人が、同じ画面に同時に映し出されます。平均という一言がどれだけ個々の結果のばらつきを覆い隠すか、目で確かめられます。
見るべきは平均値ではなく分布の右端、つまり裾の重さです。排出率1%の期待値はおよそ100連ですが、半数の人はそれより早く出る一方で、300連を超えても出ない人が確実に一定割合いる——ここがガチャの怖さの本体です。天井（一定回数での確定入手）のオン・オフや排出率をいろいろ変えて引き直してみると、どの条件が分布の裾を断ち切るのかが見えてきます。
「平均90連」という表現の裏には、必ず平均を超えて出ない人がいます。その振れ幅を隠さず見せて、確率を正しく怖がれるようになってほしい——そんな動機で確率教材シリーズの一本として作りました。内部はモンテカルロ法で、1万試行を毎回独立に引き直すため、実行のたびに分布が少しずつ変わります。特定のゲームの仕様とは無関係の抽象モデルで、計算はブラウザ内で完結し外部送信もありません。
もっと詳しい遊び方 → 1万人ガチャシミュレータの解説ページ
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このゲームについて
操作できる値は三つに絞ってあります。ピックアップの排出率は0.1%から5%まで0.1%刻み、天井は0連（＝なし）から300連まで10連刻み、1連の価格は100円から500円まで10円刻みです。スライダーを動かすたびに、1万人ぶんの試行を丸ごと引き直して分布を描き直します。あらかじめ用意した表を切り替えているのではなく、その場でサイコロを振り直しているので、同じ設定でも実行するたびに結果はわずかに変わります。値を戻して引き直したとき数字が完全には一致しないのは不具合ではなく、それ自体がこのページで見せたい「運のブレ」です。
画面には平均だけでなく、上位10%の幸運な人、真ん中の人、下位10%の不運な人、そして最も苦しんだ1%の結果を並べています。この形のばらつきは右へ長く尾を引くため、平均は「運のいい人」に引っ張られて、実際に多くの人が経験する回数より小さめの数字になります。排出率p%のガチャがN連までに出る確率は 1−(1−p)^N という式で計算でき、p=1%・N=100連なら約63%です。裏を返せば、100連引いても出ない人が3人に1人はいるということです。平均という一語がこの事実を覆い隠してしまうので、あえて分位点を横並びにしています。
天井を0にすると保証がなくなり、分布の右端がどこまで伸びるかが見えます。逆に天井を設定すると、その回数のところで分布がすっぱり断ち切られ、最悪ケースがそこで止まります。画面下には天井に到達した人数も表示されるので、「何%の人が保証に救われたのか」を数として確認できます。天井という仕組みが何をしているのかは、確率の説明を読むよりも、スライダーを左右に動かしてグラフの形が変わるのを見たほうが早い——そう考えてこの並びにしました。
ここで扱っているのは、実在するどのゲームの仕様とも無関係な抽象モデルです。1回ごとに独立に当たり外れを判定するだけの単純な設計で、複数のピックアップが同時に走る場合や、すり抜け、天井の引き継ぎ、期間限定の確率アップといった実際のゲームにある仕組みは一切入れていません。入れるほど「この数字はどの条件で成り立つのか」が説明しづらくなるためです。したがってここに出る回数や金額は、特定のタイトルでの見込みではなく、確率のばらつきそのものを見るための例だと受け取ってください。計算はすべてブラウザ内で完結し、入力も結果も外部へ送信していません。