FAQ　- よくある質問 –

2枚目または3枚目のスクショから、出現モンスターの図鑑No.を読み取れなかったようです。
モンスターの図鑑番号が途中で切れていないか、スクショをもう一度チェックしてみてください。
※判定できた図鑑No.はエラーメッセージに出るので、参考にしてね。

同じモンスターが重複していたり、「見かけやすさ」の構成がおかしい可能性があります。
モンスターのスクショが正しく選べているか、もう一度確認してみてください。

地図生成時のスクショだとうまく判定できません。
また、特級職レベルが45以下だと、画面が切り替わるタイミングでうまく判定できないことがあります。
他にも、画像がぼやけていたり小さすぎると失敗することもあるので、できるだけキレイなスクショを使ってください。

宝の地図の開始画面、出現モンスター2枚の3画面を撮影してください。
順番は自由ですが、すべてそろっている必要があります。
※地図生成画面では判定できないのでご注意ください。

周回時の経験値効率や心珠Pの集めやすさなど、地図の「レベリング向き度」を数値化した指標です。
高いほどレベリングに向いている可能性が高くなります。
（詳細はこちらをご覧ください）

一概にそうとは言えません。
各評価項目を個別に見た場合、基本的にスコアがより高い方がより良い地図と言えますが、良地図かどうかは各評価項目のバランス（レーダーチャート）を見た上で総合的な判断が必要となります。

はい、個人でのご利用であれば、判定結果のスクリーンショットをSNSなどでシェアしていただいて構いません。
また、判定結果のURLをそのまま共有することも可能です。

ただし、YouTubeなどの営利目的での使用については、以下のガイドラインを守ってください：

• 概要欄や説明文に「クランベリーBotの宝の地図判定」からの引用であることを明記
• 当サイトのURL（https://cranberrybot.com/）を掲載

詳細はプライバシーポリシーをご確認ください。

地図名の読み取りにはOCR（画像から文字を読み取る技術）を使っていますが、一部の文字はうまく認識できないことがあります。

とくに、小さい「ゃゅょ」や「ァィゥ」などの小文字、旧字（ゑ、ヱなど）、そして濁点や半濁点（ば↔︎ぱ など）は読み取りミスが起きやすいです。

クランベリーボットでは Microsoft Azure のOCRを使っていますが、これらの文字の判別は現時点のOCR技術でも難しいことがあります。
ご不便をおかけしますが、これはシステム側の限界によるものなので、どうかご容赦ください。

なお、地図名の認識ミスがあっても、スコア判定や出現モンスターの情報には影響ありませんので、そのままご利用いただけます！

消失パターンは、ときどき枠以下に経験値倍率1.0のモンスターがいないパターンです。

この場合、クランベリー置換先のモンスターが存在しないことになり、敵モンスターがほぼ3体構成となります。（メタルモンスターを含む場合のみ4体構成）

えるめり現象は、ときどき枠の2体がともに経験値倍率1.0のモンスターとなるパターンです。

この場合、クランベリー置換先のモンスターが2種類存在することになり、両方のモンスターが大量発生することになります。
ただし、クランベリー置換率の半分の割合で出現するので、1種類が大量発生する通常のパターンの方が効率は高いです。

クランベリーBotの判定結果は、Discordの”埋め込み”(embed)を使用しています。

Discord内の「設定→チャット→埋め込みとリンクのプレビュー」をONにしてみてください。

2024年12月時点で、Discord以外で地図判定の機能を実装する予定はありません。

宝の地図で、敵の合計サイズ（経験値倍率）が4.3を超える場合に、出現モンスターの中でサイズの小さいモンスターに置換されることを「クランベリー置換」と呼んでいます。
この置換の法則を、Discord検証班によって解析しまとめたものが「クランベリー理論」と呼ばれています。

100戦闘あたりのクランベリー置換が発生する割合を「クランベリー置換率」と呼んでいます。

例えば、バアルゼブブのクランベリー置換率が50％の地図の場合、通常よりも100戦闘あたり50体多くのバアルゼブブが出現することになります。

クランベリー置換が発生する現象が最初に確認されたのが、「【A】神奈川のクランベリーのあやうき地図[上51](メラ+50%)」だったことに由来します。

2024年12月時点で、メタル・めったに枠・あまり枠が大量発生するパターンは見つかっていません。

クランベリー理論の範囲では、ときどき枠までが大量発生することが確認されています。
メタル・めったに枠・あまり枠が大量発生するパターンが存在する場合、もしかしたらクランベリー理論とは全く異なる条件かもしれません。

クランベリー理論の確立する前の最初期に「クランベリー置換率の高いケースは4体出現率が下がるのではないか」という仮説がありましたが、数万戦闘の検証の結果、正しくないことが判明しました。

結論としては、クランベリー置換率が高い方が経験値効率が高いです。

クランベリー置換率によって4体出現の割合は変化しませんが、3体以下の場合の合計経験値倍率が高くなるため、クランベリー置換率が高い方が経験値効率も高くなります。