育成ゲームのステータス設計術｜成長バランスが良くなる作り方

ステータス設計は、育成ゲームのバランスを決めます。

成長曲線と上限値が、ゲームの面白さを左右します。

この記事では、設計方法を詳しく解説します。

✨ この記事でわかること

ステータスの種類と役割
成長曲線の設計方法
上限値の決め方
バランス調整のテクニック
実装例とコード

ゲーム開発講師

ステータス設計は、最初に決めることが大切です。後から変更すると、既存のデータを修正する必要があります。

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ステータスの種類と役割
1. ステータスの実装
成長曲線の設計方法
上限値の決め方
1. 固定上限値
2. 動的上限値
バランス調整のテクニック
1. 成長速度の調整
2. ステータス間のバランス
実装例：完全なステータス設計システム
よくある質問（FAQ）
まとめ

ステータスの種類と役割

ステータスの種類は、ゲームの種類によって異なります。

基本的なステータスを紹介します。

ステータス	役割	育成ゲームでの用途	SRPGでの用途
体力	行動回数の制限	1日の行動回数	HP、行動可能回数
技術	能力の高さ	成功確率の向上	攻撃力、命中率
魅力	人気度	好感度の上昇	特殊効果の発動率
好感度	関係性	イベント発生条件	支援効果の強さ

ステータスは、ゲームの種類に応じて使い分けます。

基本的なステータスから始めましょう。

ステータスの実装

using UnityEngine;

[System.Serializable]
public class TrainingStats
{
    [Header("基本ステータス")]
    [Range(0, 100)]
    public int strength = 0;      // 筋力
    
    [Range(0, 100)]
    public int intelligence = 0;  // 知性
    
    [Range(0, 100)]
    public int charm = 0;         // 魅力
    
    [Range(0, 100)]
    public int stamina = 0;       // 体力
    
    [Range(0, 100)]
    public int luck = 0;          // 運
    
    [Header("派生ステータス")]
    public int maxHP;
    public int maxMP;
    public int attack;
    public int defense;
    
    public void CalculateDerivedStats()
    {
        // 派生ステータスを計算
        maxHP = 100 + strength * 10;
        maxMP = 50 + intelligence * 5;
        attack = 20 + strength * 2;
        defense = 15 + stamina * 1;
    }
    
    public int GetTotalStats()
    {
        return strength + intelligence + charm + stamina + luck;
    }
}

using UnityEngine;

[System.Serializable]

public class TrainingStats

{

[Header("基本ステータス")]

[Range(0, 100)]

public int strength = 0; // 筋力

[Range(0, 100)]

public int intelligence = 0; // 知性

[Range(0, 100)]

public int charm = 0; // 魅力

[Range(0, 100)]

public int stamina = 0; // 体力

[Range(0, 100)]

public int luck = 0; // 運

[Header("派生ステータス")]

public int maxHP;

public int maxMP;

public int attack;

public int defense;

public void CalculateDerivedStats()

{

// 派生ステータスを計算

maxHP = 100 + strength * 10;

maxMP = 50 + intelligence * 5;

attack = 20 + strength * 2;

defense = 15 + stamina * 1;

}

public int GetTotalStats()

{

return strength + intelligence + charm + stamina + luck;

}

このコードで、基本的なステータスが実装できます。

Range属性で、上限値を設定できます。

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成長曲線の設計方法

成長曲線は、ステータスの成長速度を決めます。

実装方法を紹介します。

線形成長曲線

public class LinearGrowthCurve
{
    public int CalculateGrowth(int currentValue, int baseGrowth)
    {
        // 線形成長：常に一定の成長
        return currentValue + baseGrowth;
    }
}

public class LinearGrowthCurve

{

public int CalculateGrowth(int currentValue, int baseGrowth)

{

// 線形成長：常に一定の成長

return currentValue + baseGrowth;

}

線形成長は、常に一定の成長です。

シンプルですが、後半が単調になります。

指数関数的成長曲線

public class ExponentialGrowthCurve
{
    public float growthRate = 1.1f; // 成長率
    
    public int CalculateGrowth(int currentValue, int baseGrowth)
    {
        // 指数関数的成長：後半で急激に成長
        float growth = baseGrowth * Mathf.Pow(growthRate, currentValue / 10f);
        return currentValue + Mathf.RoundToInt(growth);
    }
}

public class ExponentialGrowthCurve

{

public float growthRate = 1.1f; // 成長率

public int CalculateGrowth(int currentValue, int baseGrowth)

{

// 指数関数的成長：後半で急激に成長

float growth = baseGrowth * Mathf.Pow(growthRate, currentValue / 10f);

return currentValue + Mathf.RoundToInt(growth);

}

指数関数的成長は、後半で急激に成長します。

やり込み要素が強いゲームに適しています。

対数関数的成長曲線

public class LogarithmicGrowthCurve
{
    public int CalculateGrowth(int currentValue, int baseGrowth)
    {
        // 対数関数的成長：後半で成長が鈍化
        float growth = baseGrowth / (1f + currentValue * 0.1f);
        return currentValue + Mathf.RoundToInt(growth);
    }
}

public class LogarithmicGrowthCurve

{

public int CalculateGrowth(int currentValue, int baseGrowth)

{

// 対数関数的成長：後半で成長が鈍化

float growth = baseGrowth / (1f + currentValue * 0.1f);

return currentValue + Mathf.RoundToInt(growth);

}

対数関数的成長は、後半で成長が鈍化します。

バランスが取りやすいです。

✅ 成長曲線の選び方

線形：シンプルなゲーム、初心者向け
指数関数的：やり込み要素が強いゲーム
対数関数的：バランス重視のゲーム

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上限値の決め方

上限値は、ゲームのバランスを決めます。

決め方を紹介します。

固定上限値

public class FixedMaxStats
{
    public const int MAX_STRENGTH = 100;
    public const int MAX_INTELLIGENCE = 100;
    public const int MAX_CHARM = 100;
    
    public int ClampStat(int value, int maxValue)
    {
        return Mathf.Clamp(value, 0, maxValue);
    }
}

public class FixedMaxStats

{

public const int MAX_STRENGTH = 100;

public const int MAX_INTELLIGENCE = 100;

public const int MAX_CHARM = 100;

public int ClampStat(int value, int maxValue)

{

return Mathf.Clamp(value, 0, maxValue);

}

固定上限値は、明確で分かりやすいです。

100が標準です。

動的上限値

public class DynamicMaxStats
{
    public int baseMax = 100;
    public int bonusMax = 0;
    
    public int GetMaxValue()
    {
        return baseMax + bonusMax;
    }
    
    public void IncreaseMax(int amount)
    {
        bonusMax += amount;
    }
}

public class DynamicMaxStats

{

public int baseMax = 100;

public int bonusMax = 0;

public int GetMaxValue()

{

return baseMax + bonusMax;

}

public void IncreaseMax(int amount)

{

bonusMax += amount;

}

動的上限値は、ゲームの進行に応じて増加します。

やり込み要素が強いゲームに適しています。

ゲーム開発講師

上限値は、最初から決めておきましょう。後から変更すると、既存のデータを修正する必要があります。

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バランス調整のテクニック

バランス調整は、テストプレイで行います。

テクニックを紹介します。

成長速度の調整

public class GrowthBalance
{
    public float growthMultiplier = 1.0f;
    
    public int CalculateAdjustedGrowth(int baseGrowth)
    {
        return Mathf.RoundToInt(baseGrowth * growthMultiplier);
    }
    
    public void AdjustGrowthSpeed(float multiplier)
    {
        growthMultiplier = multiplier;
    }
}

public class GrowthBalance

{

public float growthMultiplier = 1.0f;

public int CalculateAdjustedGrowth(int baseGrowth)

{

return Mathf.RoundToInt(baseGrowth * growthMultiplier);

}

public void AdjustGrowthSpeed(float multiplier)

{

growthMultiplier = multiplier;

}

成長速度を調整するには、倍率を変更します。

テストプレイで、適切な倍率を見つけましょう。

ステータス間のバランス

全ステータス均等：すべてのステータスが同じ価値
特定ステータス優位：特定のステータスが重要
相補的設計：ステータス同士が補完し合う

ステータス間のバランスは、ゲームの種類によって異なります。

テストプレイで、適切なバランスを見つけましょう。

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実装例：完全なステータス設計システム

実際に使える、完全なステータス設計システムの実装例を紹介します。

using UnityEngine;

public class CompleteStatusDesignSystem : MonoBehaviour
{
    [Header("ステータス")]
    public TrainingStats stats = new TrainingStats();
    
    [Header("成長設定")]
    public GrowthCurveType growthCurve = GrowthCurveType.Logarithmic;
    public float growthMultiplier = 1.0f;
    
    [Header("上限設定")]
    public int maxStatValue = 100;
    public bool useDynamicMax = false;
    
    public void GrowStat(StatType statType, int baseGrowth)
    {
        int currentValue = GetStatValue(statType);
        int growth = CalculateGrowth(currentValue, baseGrowth);
        int newValue = currentValue + growth;
        
        // 上限チェック
        if (useDynamicMax)
        {
            newValue = Mathf.Clamp(newValue, 0, GetDynamicMax());
        }
        else
        {
            newValue = Mathf.Clamp(newValue, 0, maxStatValue);
        }
        
        SetStatValue(statType, newValue);
        stats.CalculateDerivedStats();
    }
    
    int CalculateGrowth(int currentValue, int baseGrowth)
    {
        float adjustedGrowth = baseGrowth * growthMultiplier;
        
        switch (growthCurve)
        {
            case GrowthCurveType.Linear:
                return Mathf.RoundToInt(adjustedGrowth);
                
            case GrowthCurveType.Exponential:
                float expGrowth = adjustedGrowth * Mathf.Pow(1.1f, currentValue / 10f);
                return Mathf.RoundToInt(expGrowth);
                
            case GrowthCurveType.Logarithmic:
                float logGrowth = adjustedGrowth / (1f + currentValue * 0.1f);
                return Mathf.RoundToInt(logGrowth);
                
            default:
                return Mathf.RoundToInt(adjustedGrowth);
        }
    }
    
    int GetStatValue(StatType statType)
    {
        switch (statType)
        {
            case StatType.Strength: return stats.strength;
            case StatType.Intelligence: return stats.intelligence;
            case StatType.Charm: return stats.charm;
            case StatType.Stamina: return stats.stamina;
            case StatType.Luck: return stats.luck;
            default: return 0;
        }
    }
    
    void SetStatValue(StatType statType, int value)
    {
        switch (statType)
        {
            case StatType.Strength: stats.strength = value; break;
            case StatType.Intelligence: stats.intelligence = value; break;
            case StatType.Charm: stats.charm = value; break;
            case StatType.Stamina: stats.stamina = value; break;
            case StatType.Luck: stats.luck = value; break;
        }
    }
    
    int GetDynamicMax()
    {
        return maxStatValue + (stats.GetTotalStats() / 10);
    }
}

public enum GrowthCurveType
{
    Linear,
    Exponential,
    Logarithmic
}

public enum StatType
{
    Strength,
    Intelligence,
    Charm,
    Stamina,
    Luck
}

100

101

102

103

104

using UnityEngine;

public class CompleteStatusDesignSystem : MonoBehaviour

{

[Header("ステータス")]

public TrainingStats stats = new TrainingStats();

[Header("成長設定")]

public GrowthCurveType growthCurve = GrowthCurveType.Logarithmic;

public float growthMultiplier = 1.0f;

[Header("上限設定")]

public int maxStatValue = 100;

public bool useDynamicMax = false;

public void GrowStat(StatType statType, int baseGrowth)

{

int currentValue = GetStatValue(statType);

int growth = CalculateGrowth(currentValue, baseGrowth);

int newValue = currentValue + growth;

// 上限チェック

if (useDynamicMax)

{

newValue = Mathf.Clamp(newValue, 0, GetDynamicMax());

}

else

{

newValue = Mathf.Clamp(newValue, 0, maxStatValue);

}

SetStatValue(statType, newValue);

stats.CalculateDerivedStats();

}

int CalculateGrowth(int currentValue, int baseGrowth)

{

float adjustedGrowth = baseGrowth * growthMultiplier;

switch (growthCurve)

{

case GrowthCurveType.Linear:

return Mathf.RoundToInt(adjustedGrowth);

case GrowthCurveType.Exponential:

float expGrowth = adjustedGrowth * Mathf.Pow(1.1f, currentValue / 10f);

return Mathf.RoundToInt(expGrowth);

case GrowthCurveType.Logarithmic:

float logGrowth = adjustedGrowth / (1f + currentValue * 0.1f);

return Mathf.RoundToInt(logGrowth);

default:

return Mathf.RoundToInt(adjustedGrowth);

}

int GetStatValue(StatType statType)

{

switch (statType)

{

case StatType.Strength: return stats.strength;

case StatType.Intelligence: return stats.intelligence;

case StatType.Charm: return stats.charm;

case StatType.Stamina: return stats.stamina;

case StatType.Luck: return stats.luck;

default: return 0;

}

void SetStatValue(StatType statType, int value)

{

switch (statType)

{

case StatType.Strength: stats.strength = value; break;

case StatType.Intelligence: stats.intelligence = value; break;

case StatType.Charm: stats.charm = value; break;

case StatType.Stamina: stats.stamina = value; break;

case StatType.Luck: stats.luck = value; break;

}

int GetDynamicMax()

{

return maxStatValue + (stats.GetTotalStats() / 10);

}

public enum GrowthCurveType

{

Linear,

Exponential,

Logarithmic

}

public enum StatType

{

Strength,

Intelligence,

Charm,

Stamina,

Luck

}

このコードで、完全なステータス設計システムが実装できます。

成長曲線、上限値、バランス調整を統合しています。

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よくある質問（FAQ）

Q: ステータスの種類はいくつ用意すればいいですか？
A: 最初は5種類がおすすめです。多すぎると、管理が複雑になります。少なすぎると、戦略性が失われます。

Q: 成長曲線はどれを選べばいいですか？
A: 対数関数的成長がおすすめです。バランスが取りやすく、初心者でも理解しやすいです。

Q: 上限値はどう決めればいいですか？
A: 100が標準です。これにより、パーセンテージで理解しやすくなります。やり込み要素が強いゲームなら、動的上限値も検討しましょう。

Q: ステータスのバランスが悪いです。どう調整すればいいですか？
A: テストプレイで調整しましょう。成長速度の倍率を変更するか、ステータス間の価値を再評価します。

Q: SRPGにも応用できますか？
A: はい、可能です。ステータスを攻撃力、防御力、速度などに置き換えれば、SRPGにも応用できます。

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まとめ

ステータス設計は、最初に決めることが大切です。

成長曲線と上限値を適切に設定すれば、バランスの良いゲームが完成します。

✅ 今日から始める3ステップ

ステップ1：ステータスの種類を決める（所要30分）
ステップ2：成長曲線を実装する（所要2時間）
ステップ3：上限値システムを実装する（所要1時間）

本格的にUnityを学びたい方は、Unity入門の森で実践的なスキルを身につけましょう。

あなたのペースで、少しずつ進めていけば大丈夫です。

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