SRPG経験値＆成長システム｜レベルアップが気持ちよくなる設計

経験値と成長システムは、SRPGの核心です。

適切に設計すれば、レベルアップの達成感が生まれます。

この記事では、実装方法を詳しく解説します。

✨ この記事でわかること

経験値獲得システムの実装
レベルアップ必要値の設計
ステータス上昇システムの実装
ランダム成長と固定成長の違い
実装例とコード

ゲーム開発講師

経験値システムは、獲得量のバランスが重要です。多すぎると簡単に、少なすぎると難しくなります。

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経験値獲得システムの実装
1. 経験値計算システム
2. 経験値獲得量のバランス
レベルアップ必要値の設計
1. 必要経験値の計算式
ステータス上昇システムの実装
1. ランダム成長システム
2. 固定成長システム
ランダム成長と固定成長の違い
1. ランダム成長の特徴
2. 固定成長の特徴
実装例：完全な経験値システム
よくある質問（FAQ）
まとめ

経験値獲得システムの実装

経験値獲得は、敵を倒した時に発生します。

実装方法を紹介します。

経験値計算システム

using UnityEngine;

public class ExperienceSystem : MonoBehaviour
{
    public int CalculateExpGain(Unit attacker, Unit target)
    {
        // 基本経験値
        int baseExp = target.level * 10;
        
        // レベル差による補正
        int levelDiff = attacker.level - target.level;
        
        if (levelDiff < -5)
        {
            // 5レベル以上低い敵を倒した場合、ボーナス
            baseExp = Mathf.RoundToInt(baseExp * 1.5f);
        }
        else if (levelDiff > 5)
        {
            // 5レベル以上高い敵を倒した場合、ペナルティ
            baseExp = Mathf.RoundToInt(baseExp * 0.5f);
        }
        
        // 最低経験値は1
        return Mathf.Max(baseExp, 1);
    }
    
    public void GainExperience(Unit unit, int exp)
    {
        unit.currentExp += exp;
        
        // レベルアップチェック
        while (unit.currentExp >= GetExpRequired(unit.level))
        {
            LevelUp(unit);
        }
    }
    
    public int GetExpRequired(int level)
    {
        // レベルアップ必要経験値の計算式
        // 例：100 * level^1.5
        return Mathf.RoundToInt(100 * Mathf.Pow(level, 1.5f));
    }
}

using UnityEngine;

public class ExperienceSystem : MonoBehaviour

{

public int CalculateExpGain(Unit attacker, Unit target)

{

// 基本経験値

int baseExp = target.level * 10;

// レベル差による補正

int levelDiff = attacker.level - target.level;

if (levelDiff < -5)

{

// 5レベル以上低い敵を倒した場合、ボーナス

baseExp = Mathf.RoundToInt(baseExp * 1.5f);

}

else if (levelDiff > 5)

{

// 5レベル以上高い敵を倒した場合、ペナルティ

baseExp = Mathf.RoundToInt(baseExp * 0.5f);

}

// 最低経験値は1

return Mathf.Max(baseExp, 1);

}

public void GainExperience(Unit unit, int exp)

{

unit.currentExp += exp;

// レベルアップチェック

while (unit.currentExp >= GetExpRequired(unit.level))

{

LevelUp(unit);

}

public int GetExpRequired(int level)

{

// レベルアップ必要経験値の計算式

// 例：100 * level^1.5

return Mathf.RoundToInt(100 * Mathf.Pow(level, 1.5f));

}

このコードで、経験値獲得システムが実装できます。

レベル差に応じて、経験値が調整されます。

経験値獲得量のバランス

✅ 経験値獲得量の目安

同レベル敵：レベル×10（例：レベル5なら50）
5レベル以上低い敵：基本値×0.5（ペナルティ）
5レベル以上高い敵：基本値×1.5（ボーナス）

このバランスで、適切な成長速度を保てます。

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レベルアップ必要値の設計

レベルアップ必要値は、成長のペースを決めます。

設計方法を紹介します。

必要経験値の計算式

public class LevelUpSystem : MonoBehaviour
{
    public ExpFormulaType formulaType = ExpFormulaType.Exponential;
    
    public int GetExpRequired(int level)
    {
        switch (formulaType)
        {
            case ExpFormulaType.Linear:
                // 線形：100 * level
                return 100 * level;
                
            case ExpFormulaType.Quadratic:
                // 二次：100 * level^2
                return Mathf.RoundToInt(100 * level * level);
                
            case ExpFormulaType.Exponential:
                // 指数：100 * level^1.5
                return Mathf.RoundToInt(100 * Mathf.Pow(level, 1.5f));
                
            default:
                return 100 * level;
        }
    }
    
    public int GetTotalExpToLevel(int targetLevel)
    {
        int totalExp = 0;
        for (int i = 1; i < targetLevel; i++)
        {
            totalExp += GetExpRequired(i);
        }
        return totalExp;
    }
}

public enum ExpFormulaType
{
    Linear,      // 線形
    Quadratic,   // 二次
    Exponential  // 指数
}

public class LevelUpSystem : MonoBehaviour

{

public ExpFormulaType formulaType = ExpFormulaType.Exponential;

public int GetExpRequired(int level)

{

switch (formulaType)

{

case ExpFormulaType.Linear:

// 線形：100 * level

return 100 * level;

case ExpFormulaType.Quadratic:

// 二次：100 * level^2

return Mathf.RoundToInt(100 * level * level);

case ExpFormulaType.Exponential:

// 指数：100 * level^1.5

return Mathf.RoundToInt(100 * Mathf.Pow(level, 1.5f));

default:

return 100 * level;

}

public int GetTotalExpToLevel(int targetLevel)

{

int totalExp = 0;

for (int i = 1; i < targetLevel; i++)

{

totalExp += GetExpRequired(i);

}

return totalExp;

}

public enum ExpFormulaType

{

Linear, // 線形

Quadratic, // 二次

Exponential // 指数

}

このコードで、レベルアップ必要値が計算できます。

計算式の種類を選べば、成長のペースを調整できます。

ゲーム開発講師

指数関数（level^1.5）がおすすめです。序盤は早く、後半は遅く成長する自然なペースになります。

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ステータス上昇システムの実装

ステータス上昇は、レベルアップ時に発生します。

実装方法を紹介します。

ランダム成長システム

public class RandomGrowthSystem : MonoBehaviour
{
    public void LevelUp(Unit unit, ClassData classData)
    {
        // HP成長
        if (Random.Range(0f, 1f) < classData.hpGrowth)
        {
            int gain = Random.Range(1, 4);
            unit.maxHP += gain;
            unit.currentHP = unit.maxHP;
            Debug.Log($"HP +{gain}");
        }
        
        // 攻撃成長
        if (Random.Range(0f, 1f) < classData.attackGrowth)
        {
            int gain = Random.Range(1, 3);
            unit.attack += gain;
            Debug.Log($"攻撃 +{gain}");
        }
        
        // 防御成長
        if (Random.Range(0f, 1f) < classData.defenseGrowth)
        {
            int gain = Random.Range(1, 3);
            unit.defense += gain;
            Debug.Log($"防御 +{gain}");
        }
        
        // 速度成長
        if (Random.Range(0f, 1f) < classData.speedGrowth)
        {
            int gain = Random.Range(1, 3);
            unit.speed += gain;
            Debug.Log($"速度 +{gain}");
        }
        
        unit.level++;
    }
}

public class RandomGrowthSystem : MonoBehaviour

{

public void LevelUp(Unit unit, ClassData classData)

{

// HP成長

if (Random.Range(0f, 1f) < classData.hpGrowth)

{

int gain = Random.Range(1, 4);

unit.maxHP += gain;

unit.currentHP = unit.maxHP;

Debug.Log($"HP +{gain}");

}

// 攻撃成長

if (Random.Range(0f, 1f) < classData.attackGrowth)

{

int gain = Random.Range(1, 3);

unit.attack += gain;

Debug.Log($"攻撃 +{gain}");

}

// 防御成長

if (Random.Range(0f, 1f) < classData.defenseGrowth)

{

int gain = Random.Range(1, 3);

unit.defense += gain;

Debug.Log($"防御 +{gain}");

}

// 速度成長

if (Random.Range(0f, 1f) < classData.speedGrowth)

{

int gain = Random.Range(1, 3);

unit.speed += gain;

Debug.Log($"速度 +{gain}");

}

unit.level++;

}

このコードで、ランダム成長システムが実装できます。

成長率に応じて、ランダムにステータスが上昇します。

固定成長システム

public class FixedGrowthSystem : MonoBehaviour
{
    public void LevelUp(Unit unit, ClassData classData)
    {
        // 固定値で成長
        unit.maxHP += Mathf.RoundToInt(classData.hpGrowth * 10);
        unit.currentHP = unit.maxHP;
        
        unit.attack += Mathf.RoundToInt(classData.attackGrowth * 10);
        unit.defense += Mathf.RoundToInt(classData.defenseGrowth * 10);
        unit.speed += Mathf.RoundToInt(classData.speedGrowth * 10);
        unit.magic += Mathf.RoundToInt(classData.magicGrowth * 10);
        
        unit.level++;
    }
}

public class FixedGrowthSystem : MonoBehaviour

{

public void LevelUp(Unit unit, ClassData classData)

{

// 固定値で成長

unit.maxHP += Mathf.RoundToInt(classData.hpGrowth * 10);

unit.currentHP = unit.maxHP;

unit.attack += Mathf.RoundToInt(classData.attackGrowth * 10);

unit.defense += Mathf.RoundToInt(classData.defenseGrowth * 10);

unit.speed += Mathf.RoundToInt(classData.speedGrowth * 10);

unit.magic += Mathf.RoundToInt(classData.magicGrowth * 10);

unit.level++;

}

このコードで、固定成長システムが実装できます。

成長率に応じて、固定値でステータスが上昇します。

ランダム成長：運要素があり、リプレイ性が高い
固定成長：安定しており、戦略性が高い

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ランダム成長と固定成長の違い

ランダム成長と固定成長は、それぞれ特徴があります。

違いを説明します。

ランダム成長の特徴

✅ ランダム成長のメリット・デメリット

メリット：リプレイ性が高い、運要素で楽しさが増す
デメリット：バランス調整が難しい、運が悪いと弱くなる

固定成長の特徴

✅ 固定成長のメリット・デメリット

メリット：バランス調整が簡単、安定している
デメリット：リプレイ性が低い、予測可能

ゲームの方向性に応じて、選択しましょう。

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実装例：完全な経験値システム

実際に使える、完全な経験値システムの実装例を紹介します。

using UnityEngine;

public class CompleteExpSystem : MonoBehaviour
{
    [Header("システム")]
    public ExperienceSystem expSystem;
    public LevelUpSystem levelUpSystem;
    public RandomGrowthSystem growthSystem;
    
    public void OnEnemyDefeated(Unit attacker, Unit target)
    {
        // 経験値を獲得
        int expGain = expSystem.CalculateExpGain(attacker, target);
        expSystem.GainExperience(attacker, expGain);
        
        Debug.Log($"{attacker.unitName}は{expGain}の経験値を獲得しました");
    }
    
    public void LevelUp(Unit unit)
    {
        // レベルアップ処理
        int oldLevel = unit.level;
        unit.currentExp -= levelUpSystem.GetExpRequired(unit.level);
        
        // ステータス上昇
        growthSystem.LevelUp(unit, unit.currentClass);
        
        Debug.Log($"{unit.unitName}がレベル{oldLevel}からレベル{unit.level}に上がりました！");
    }
}

using UnityEngine;

public class CompleteExpSystem : MonoBehaviour

{

[Header("システム")]

public ExperienceSystem expSystem;

public LevelUpSystem levelUpSystem;

public RandomGrowthSystem growthSystem;

public void OnEnemyDefeated(Unit attacker, Unit target)

{

// 経験値を獲得

int expGain = expSystem.CalculateExpGain(attacker, target);

expSystem.GainExperience(attacker, expGain);

Debug.Log($"{attacker.unitName}は{expGain}の経験値を獲得しました");

}

public void LevelUp(Unit unit)

{

// レベルアップ処理

int oldLevel = unit.level;

unit.currentExp -= levelUpSystem.GetExpRequired(unit.level);

// ステータス上昇

growthSystem.LevelUp(unit, unit.currentClass);

Debug.Log($"{unit.unitName}がレベル{oldLevel}からレベル{unit.level}に上がりました！");

}

このコードで、完全な経験値システムが実装できます。

経験値獲得、レベルアップ、ステータス上昇を統合しています。

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よくある質問（FAQ）

Q: 経験値獲得量はどう設定すればいいですか？
A: 同レベル敵を倒して、5〜10回でレベルアップできる量が標準です。多すぎると簡単に、少なすぎると難しくなります。

Q: レベルアップ必要値はどう計算すればいいですか？
A: 指数関数（level^1.5）がおすすめです。序盤は早く、後半は遅く成長する自然なペースになります。

Q: ランダム成長と固定成長、どちらがいいですか？
A: ゲームの方向性によります。リプレイ性を重視するならランダム、戦略性を重視するなら固定がおすすめです。

Q: 成長率はどう設定すればいいですか？
A: 0.3〜0.6の範囲が標準です。高すぎると強すぎ、低すぎると弱すぎになります。

Q: 経験値システムのバランスは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。レベルアップの頻度と、ステータス上昇のバランスを取ります。

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まとめ

経験値システムは、獲得量のバランスが重要です。

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✅ 今日から始める3ステップ

ステップ1：経験値獲得システムを実装する（所要2時間）
ステップ2：レベルアップ必要値の計算式を実装する（所要1時間）
ステップ3：ステータス上昇システムを実装する（所要2時間）

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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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