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第4次スーパーロボット大戦 合体式複数パイロット乗り機体用特殊台詞の設定アイデア

 第4次スーパーロボット大戦ではコン・バトラーVダンクーガ、ザンボット3といった合体後に複数パイロットが乗るようになる機体のサブパイロットの台詞を反映させる機能はありませんが、以前作成したゲッターチームの仕様変更のシステムを応用すれば「F」以降のコン・バトラーVのように合体後専用の特殊台詞を反映させる事が可能であると判明しました。  具体的な手法は「特定のパイロットが特定の機体に搭乗している場合はSRAM上のパイロットIDを保持したままRAM上のパイロットIDを入れ替える」というもので、これは以前にも少し触れたハイパーモードや暴走システムの手法と同じものですが、これを応用すれば、例えばバトルジェット搭乗時の豹馬とコン・バトラーV搭乗時の豹馬のパイロットIDを個別に用意する事で異なる台詞パターンを適用できるという事も可能になります。また、同時に複数精神コマンドのサブパイロット適用パターンも変更できるため、非分離型のコン・バトラーVを用意するといった必要もなくなります。但しこの方法には欠点もあり、例えば敗北条件に豹馬の撃墜が設定されている場合にこのパイロットIDが合体前と合体後で別々であると、パイロットIDが合致しなくなってしまった途端に敗北条件を満たしてゲームオーバーとなってしまいます(これはハイパーモードや暴走の再現時にも当てはまる問題です)。そのため、台詞の変更のみに留めるのであれば特殊サブルーチンを組んで特定のパイロットが特定の機体に搭乗している場合は台詞の参照IDを変更(例えば、豹馬がコン・バトラーV搭乗の場合は通常の台詞IDではなく専用の台詞IDを参照)するという手法の方がいいのかもしれません。もっとも、シナリオ上での敗北条件を設定する際にそれら両方のパイロットIDを全て確認できなかった場合にのみ敗北とすれば問題はないので、あくまで好みの問題とも言えそうです。

第4次スーパーロボット大戦 RAM拡張による登録メンバー増加実験と進捗状況

 SRAMを大型化して外付けRAMに見立て読み込みデータや書き込みデータの容量を増やす試みを行っていますが、現状ではあまり上手くいっていません。とりあえず武器の個別改造とそれに付随するセーブデータを削除する事でパイロット・機体共に96体まで登録できるようにRAM内容を書き換え、当初の予定にあったインターミッション限定ではなくマップ上でもSRAMを96体まで参照できるように変更(これによって理論上はマップ上に自軍・敵軍を合わせて96体まで展開可能)、更にRAMの読み込みや書き込みの数量制限(64体までの制御)に関わるプログラムを調べられる限り調べて書き換えてみたのですが、主に強制出撃イベントを中心に不具合を起こしてしまいます。

 SRAM上には参入した機体やパイロットがきちんと登録されているのですが65体目以降の機体に乗っているパイロットが出撃不能になったり、65人目以降のパイロットが登録されても出撃不能になったりする(インターミッションではパラメーター参照や乗り換え、機体改造やパーツ変更はできるのですが…)他、敵軍のデータをRAMに書き込む際に関しても一部できちんと書き込まれなかったり読み込まれなかったり、設定ルーチン通りの行動をしないなどの異常が見られます。また、外付けRAM領域に書き込まれる内容はどういうわけかメモリビューワーから確認する事ができず、いちいちバイナリエディタや外部のプロセスエディタでSRAMのファイルを見て確認する必要があります(一応SRAMには指定した場所にデータが書き込まれているのが確認できました)。単純にプログラム部分の書き換えミスだと思うのですが、やはり修正・改変しなければならない箇所があまりにも膨大なので厳しい状態であるのは事実です。また、予想通り中断データをセーブした後で最初から、あるいは通常のシナリオセーブデータをロードするとSRAMの内容が上書きされてしまい中断データの内容がおかしくなってしまいます。中断データに関してはエミュレーターであればステートセーブを利用する、実機のプレイであれば中断データのセーブ、または中断データのロードをできないようにする(一応これは解析によって可能となりました)しかないのが現状です。余談ですが三國志英傑伝は戦闘マップ上での中断セーブができない、SUPER三國志は一騎討ちモードでのセーブデータと通常セーブデータがリンクしていて一つしか保持できない(シナリオモードを最初からプレイすると一騎討ちモードのセーブデータが初期化されてしまう)のですが、これらの作品も同じ原理でSRAMを外付けRAM化しているようで、不具合回避のためにそうした処理や仕様を組み込んでいるのだと思います。制作しているデベロッパーは違いますが、こうした作品の処理方法を参考にしてデータの処理方法を研究する必要性を感じています。まだまだ実現への道のりは遠そうです。

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