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IBM Research Laboratory, San Jose, California Future users of large data banks must be protected from having to know how the data is organized in the machine (the internal representation). A prompting service which supplies such information is not a satisfactory solution. Activities of users at terminals and most application programs should remain unaffected when the internal representation of data is changed and even when some aspects of the external representation are changed. Changes in data representation will often be needed as a result of changes in query, update, and report traffic and natural growth in the types of stored information. Existing noninferential, formatted data systems provide users with tree-structured files or slightly more general network models of the data. In Section 1, inadequacies of these models are discussed. A model based on n-ary relations, a normal form for data base relations, and the concept of a universal data sublanguage are introduced. In Section 2, certain operations on relations (other than logical inference) are discussed and applied to the problems of redundancy and consistency in the user’s model. KEY WORDS AND PHRASES data bank, data base, data structure, data organization, hierarchies of data, networks of data, relations, derivability, redundancy, consistency, composition, join, retrieval language, predicate calculus, security, data integrity CR CATEGORIES 3.70, 3.73, 3.75, 4.20, 4.22, 4.29 1. Relational Model and Normal Form 1 .I. INTR~xJ~TI~N This paper is concerned with the application of elementary relation theory to systems which provide shared access to large banks of formatted data. Except for a paper by Childs [l], the principal application of relations to data systems has been to deductive question-answering systems. Levein and Maron [2] provide numerous references to work in this area. In contrast, the problems treated here are those of data independence-the independence of application programs and terminal activities from growth in data types and changes in data representation-and certain kinds of data inconsistency which are expected to become troublesome even in nondeductive systems. Volume 13 / Number 6 / June, 1970 The relational view (or model) of data described in Section 1 appears to be superior in several respects to the graph or network model [3,4] presently in vogue for noninferential systems. It provides a means of describing data with its natural structure only-that is, without superimposing any additional structure for machine representation purposes. Accordingly, it provides a basis for a high level data language which will yield maximal independence between programs on the one hand and machine representation and organization of data on the other. A further advantage of the relational view is that it forms a sound basis for treating derivability, redundancy, and consistency of relations-these are discussed in Section 2. The network model, on the other hand, has spawned a number of confusions, not the least of which is mistaking the derivation of connections for the derivation of relations (see remarks in Section 2 on the “connection trap”). Finally, the relational view permits a clearer evaluation of the scope and logical limitations of present formatted data systems, and also the relative merits (from a logical standpoint) of competing representations of data within a single system. Examples of this clearer perspective are cited in various parts of this paper. Implementations of systems to support the relational model are not discussed. 1.2. DATA DEPENDENCIESIN PRESENTS YSTEMS The provision of data description tables in recently developed information systems represents a major advance toward the goal of data independence [5,6,7]. Such tables facilitate changing certain characteristics of the data representation stored in a data bank. However, the variety of data representation characteristics which can be changed without logically impairing some application programs is still quite limited. Further, the model of data with which users interact is still cluttered with representational properties, particularly in regard to the representation of collections of data (as opposed to individual items). Three of the principal kinds of data dependencies which still need to be removed are ordering dependence, indexing dependence, and access path dependence. In some systems these dependencies are not clearly separable from one another. 1.2.1. Ordering Dependence. Elements of data in a data bank may be stored in a variety of ways, some involving no concern for ordering, some permitting each element to participate in one ordering only, others permitting each element to participate in several orderings. Let us consider those existing systems which either require or permit data elements to be stored in at least one total ordering which is closely associated with the hardware-determined ordering of addresses. For example, the records of a file concerning parts might be stored in ascending order by part serial number. Such systems normally permit application programs to assume that the order of presentation of records from such a file is identical to (or is a subordering of) the Communications of the ACM 377 stored ordering. Those application programs which take advantage of the stored ordering of a file are likely to fail to operate correctly if for some reason it becomes necessary to replace that ordering by a different one. Similar remarks hold for a stored ordering implemented by means of pointers. It is unnecessary to single out any system as an example, because all the well-known information systems that are marketed today fail to make a clear distinction between order of presentation on the one hand and stored ordering on the other. Significant implementation problems must be solved to provide this kind of independence. 1.2.2. Indexing Dependence. In the context of formatted data, an index is usually thought of as a purely performance-oriented component of the data representation. It tends to improve response to queries and updates and, at the same time, slow down response to insertions and deletions. From an informational standpoint, an index is a redundant component of the data representation. If a system uses indices at all and if it is to perform well in an environment with changing patterns of activity on the data bank, an ability to create and destroy indices from time to time will probably be necessary. The question then arises Can application programs and terminal activities remain invariant as indices come and go? Present formatted data systems take widely different approaches to indexing. TDMS [7] unconditionally provides indexing on all attributes. The presently released version of IMS [5] provides the user with a choice for each file a choice between no indexing at all (the hierarchic sequential organization) or indexing on the primary key only (the hierarchic indexed sequent,ial organization). In neither case is the user’s application logic dependent on the existence of the unconditionally provided indices. IDS [8], however, permits the fle designers to select attributes to be indexed and to incorporate indices into the file structure by means of additional chains. Application programs taking advantage of the performance benefit of these indexing chains must refer to those chains by name. Such programs do not operate correctly if these chains are later removed. 1.2.3. Access Path Dependence. Many of the existing formatted data systems provide users with tree-structured files or slightly more general network models of the data. Application programs developed to work with these systems tend to be logically impaired if the trees or networks are changed in structure. A simple example follows. Suppose the data bank contains information about parts and projects. For each part, the part number, part name, part description, quantity-on-hand, and quantity-on-order are recorded. For each project, the project number, project name, project description are recorded. Whenever a project makes use of a certain part, the quantity of that part committed to the given project is also recorded. Suppose that the system requires the user or file designer to declare or define the data in terms of tree structures. Then, any one of the hierarchical structures may be adopted for the information mentioned above (see Structures l-5). 378 Communications of the ACM Structure 1. Projects Subordinate to Parts File Segment Fields F PART part # part name part description quantity-on-hand quantity-on-order PROJECT project # project name project description quantity committed Structure 2. Parts Subordinate to Projects File Sqmeut Fields F PROJECT project # project name project description PART part # part name part description quantity-on-hand quantity-on-order quantity committed Structure 3. Parts and Projects as Peers Commitment Relationship Subordinate to Projects File Segment Fields F PART part # part name part description quantity-on-hand quantity-on-order G PROJECT project # project name project description PART part # quantity committed Structure 4. Parts and Projects as Peers Commitment Relationship Subordinate to Parts File Segnren1 Fields F PART part # part description quantity-on-hand quantity-on-order PROJECT project # quantity committed G PROJECT project # project name project description Structure 5. Parts, Projects, and Commitment Relationship as Peers FCZC .% -,,ZC,,t Ficlds F PART part # part name part description quantity-on-hand quantity-on-order G PROJECT project # project name project description H COMMIT part # project # quantity committed Volume 13 / Number 6 / June, 1970 Now, consider the problem of printing out the part number, part name, and quantity committed for every part used in the project whose project name is “alpha.” The following observations may be made regardless of which available tree-oriented information system is selected to tackle this problem. If a program P is developed for this problem assuming one of the five structures above-that is, P makes no test to determine which structure is in effect- then P will fail on at least three of the remaining structures. More specifically, if P succeeds with structure 5, it will fail with all the others; if P succeeds with structure 3 or 4, it will fail with at least 1,2, and 5; if P succeeds with 1 or 2, it will fail with at least 3, 4, and 5. The reason is simple in each case. In the absence of a test to determine which structure is in effect, P fails because an attempt is made to exceute a reference to a nonexistent file (available systems treat this as an error) or no attempt is made to execute a reference to a file containing needed information. The reader who is not convinced should develop sample programs for this simple problem. Since, in general, it is not practical to develop application programs which test for all tree structurings permitted by the system, these programs fail when a change in ructure becomes necessary. Systems which provide users with a network model of the data run into similar difficulties. In both the tree and network cases, the user (or his program) is required to exploit a collection of user access paths to the data. It does not matter whether these paths are in close correspondence with pointer-defined paths in the stored representation-in IDS the correspondence is extremely simple, in TDMS it is just the opposite. The consequence, regardless of the stored representation, is that terminal activities and programs become dependent on the continued existence of the user access paths. One solution to this is to adopt the policy that once a user access path is defined it will not be made obsolete until all application programs using that path have become obsolete. Such a policy is not practical, because the number of access paths in the total model for the community of users of a data bank would eventually become excessively large. 1.3. A RELATIONAL VIEW OF DATA The term relation is used here in its accepted mathematical sense. Given sets X1 , S, , . . . , S, (not necessarily distinct), R is a relation on these n sets if it is a set of ntuples each of which has its first element from S1, its second element from Sz , and so on.’ We shall refer to Si as the jth domain of R. As defined above, R is said to have degree n. Relations of degree 1 are often called unary, degree 2 binary, degree 3 ternary, and degree n n-ary. For expository reasons, we shall frequently make use of an array representation of relations, but it must be remembered that this particular representation is not an essential part of the relational view being expounded. An ar- 1 More concisely, R is a subset of the Cartesian product 81 X sz x *.* x 87%. ray which represents an n-ary relation R has the following properties (1) Each row represents an n-tuple of R. (2) The ordering of rows is immaterial. (3) All rows are distinct. (4) The ordering of columns is significant-it corresponds to the ordering S1, Sz , . . . , S, of the domains on which R is defined (see, however, remarks below on domain-ordered and domain-unordered relations ) . (5) The significance of each column is partially conveyed by labeling it with the name of the corresponding domain. The example in Figure 1 illustrates a relation of degree 4, called supply, which reflects the shipments-in-progress of parts from specified suppliers to specified projects in specified quantities. supply (supplier part project quantity) 1 2 5 17 1 3 5 23 2 3 7 9 2 7 5 4 4 1 1 12 FIG. 1. A relation of degree 4 One might ask If the columns are labeled by the name of corresponding domains, why should the ordering of columns matter? As the example in Figure 2 shows, two columns may have identical headings (indicating identical domains) but possessd istinct meanings with respect to the relation. The relation depicted is called component. It is a ternary relation, whose first two domains are called part and third domain is called quantity. The meaning of component (2, y, z) is that part x is an immediate component (or subassembly) of part y, and z units of part 5 are needed to assemble one unit of part y. It is a relation which plays a critical role in the parts explosion problem. component (part part quantity) 1 5 9 2 5 7 3 5 2 2 6 12 3 6 3 4 7 1 6 7 1 FIG. 2. A relation with-two identical domains It is a remarkable fact that several existing information systems (chiefly those based on tree-structured files) fail to provide data representations for relations which have two or more identical domains. The present version of IMS/360 [5] is an example of such a system. The totality of data in a data bank may be viewed as a collection of time-varying relations. These relations are of assorted degrees. As time progresses, each n-ary relation may be subject to insertion of additional n-tuples, deletion of existing ones, and alteration of components of any of its existing n-tuples. Volume 13 / Number 6 / June, 1970 Communications of the ACM 379 In many commercial, governmental, and scientific data banks, however, some of the relations are of quite high degree (a degree of 30 is not at all uncommon). Users should not normally be burdened with remembering the domain ordering of any relation (for example, the ordering supplier, then part, then project, then quantity in the relation supply). Accordingly, we propose that users deal, not with relations which are domain-ordered, but with relationships which are their domain-unordered counterparts.2 To accomplish this, domains must be uniquely identifiable at least within any given relation, without using position. Thus, where there are two or more identical domains, we require in each case that the domain name be qualified by a distinctive role name, which serves to identify the role played by that domain in the given relation. For example, in the relation component of Figure 2, the first domain part might be qualified by the role name sub, and the second by super, so that users could deal with the relationship component and its domains-sub.part super.part, quantity-without regard to any ordering between these domains. To sum up, it is proposed that most users should interact with a relational model of the data consisting of a collection of time-varying relationships (rather than relations). Each user need not know more about any relationship than its name together with the names of its domains (role qualified whenever necessary) Even this information might be offered in menu style by the system (subject to security and privacy constraints) upon request by the user. There are usually many alternative ways in which a relational model may be established for a data bank. In order to discuss a preferred way (or normal form), we must first introduce a few additional concepts (active domain, primary key, foreign key, nonsimple domain) and establish some links with terminology currently in use in information systems programming. In the remainder of this paper, we shall not bother to distinguish between relations and relationships except where it appears advantageous to be explicit. Consider an example of a data bank which includes relations concerning parts, projects, and suppliers. One relation called part is defined on the following domains (1) part number (2) part name (3) part color (4) part weight (5) quantity on hand (6) quantity on order and possibly other domains as well. Each of these domains is, in effect, a pool of values, some or all of which may be represented in the data bank at any instant. While it is conceivable that, at some instant, all part colors are present, it is unlikely that all possible part weights, part 2 In mathematical terms, a relationship is an equivalence class of those relations that are equivalent under permutation of domains (see Section 2.1.1). * Naturally, as with any data put into and retrieved from a computer system, the user will normally make far more effective use of the data if he is aware of its meaning. names, and part numbers are. We shall call the set of values represented at some instant the active domain at that instant. Normally, one domain (or combination of domains) of a given relation has values which uniquely identify each element (n-tuple) of that relation. Such a domain (or combination) is called a primary key. In the example above, part number would be a primary key, while part color would not be. A primary key is nonredundant if it is either a simple domain (not a combination) or a combination such that none of the participating simple domains is superfluous in uniquely identifying each element. A relation may possess more than one nonredundant primary key. This would be the case in the example if different parts were always given distinct names. Whenever a relation has two or more nonredundant primary keys, one of them is arbitrarily selected and called the primary key of that relation. A common requirement is for elements of a relation to cross-reference other elements of the same relation or elements of a different relation. Keys provide a user-oriented means (but not the only means) of expressing such crossreferences. We shall call a domain (or domain combmation) of relation R a foreign key if it is not the primary key of R but its elements are values of the primary key of some relation S (the possibility that S and R are identical is not excluded). In the relation supply of Figure 1, the combination of supplier, part, project is the primary key, while each of these three domains taken separately is a foreign key. In previous work there has been a strong tendency to treat the data in a data bank as consisting of two parts, one part consisting of entity descriptions (for example, descriptions of suppliers) and the other part consisting of relations between the various entities or types of entities (for example, the supply relation). This distinction is difficult to maintain when one may have foreign keys in any relation whatsoever. In the user’s relational model there appears to be no advantage to making such a distinction (there may be some advantage, however, when one applies relational concepts to machine representations of the user’s set of relationships). So far, we have discussed examples of relations which are defined on simple domains-domains whose elements are atomic (nondecomposable) values. Nonatomic values can be discussed within the relational framework. Thus, some domains may have relations as elements. These relations may, in turn, be defined on nonsimple domains, and so on. For example, one of the domains on which the relation employee is defined might be salary history. An element of the salary history domain is a binary relation defined on the domain date and the domain salary. The salary history domain is the set of all such binary relations. At any instant of time there are as many instances of the salary history relation in the data bank as there are employees. In contrast, there is only one instance of the employee relation. The terms attribute and repeating group in present data base terminology are roughly analogous to simple domain 380 Communications of the ACM Volume 13 / Number 6 / June, 1970 and nonsimple domain, respectively. Much of the confusion in present terminology is due to failure to distinguish between type and instance (as in “record”) and between components of a user model of the data on the one hand and their machine representation counterparts on the other hand (again, we cite “record” as an example). 1.4. NORMAL FORM A relation whose domains are all simple can be represented in storage by a two-dimensional column-homogeneous array of the kind discussed above. Some more complicated data structure is necessary for a relation with one or more nonsimple domains. For this reason (and others to be cited below) the possibility of eliminating nonsimple domains appears worth investigating! There is, in fact, a very simple elimination procedure, which we shall call normalization. Consider, for example, the collection of relations exhibited in Figure 3 (a). Job history and children are nonsimple domains of the relation employee. Salary history is a nonsimple domain of the relation job history. The tree in Figure 3 (a) shows just these interrelationships of the nonsimple domains. employee I jobhistory I salaryhistory children employee (man#, name, birthdate, jobhistory, children) jobhistory (jobdate, title, salaryhistory) salaryhistory (salarydate, salary) children (childname, birthyear) FIG. 3(a). Unnormalized set employee’ (man#, name, birthdate) jobhistory’ (man#, jobdate, title) salaryhistory’ (man#, jobdate, salarydate, salary) children’ (man#, childname, birthyear) FIG. 3(b). Normalized set Normalization proceeds as follows. Starting with the relation at the top of the tree, take its primary key and expand each of the immediately subordinate relations by inserting this primary key domain or domain combination. The primary key of each expanded relation consists of the primary key before expansion augmented by the primary key copied down from the parent relation. Now, strike out from the parent relation all nonsimple domains, remove the top node of the tree, and repeat the same sequence of operations on each remaining subtree. The result of normalizing the collection of relations in Figure 3 (a) is the collection in Figure 3 (b). The primary key of each relation is italicized to show how such keys are expanded by the normalization. 4 M. E. Sanko of IBM, San Jose, independently recognized the desirability of eliminating nonsimple domains. If normalization as described above is to be applicable, the unnormalized collection of relations must satisfy the following conditions (1) The graph of interrelationships of the nonsimple domains is a collection of trees. (2) No primary key has a component domain which is nonsimple. The writer knows of no application which would require any relaxation of these conditions. Further operations of a normalizing kind are possible. These are not discussed in this paper. The simplicity of the array representation which becomes feasible when all relations are cast in normal form is not only an advantage for storage purposes but also for communication of bulk data between systems which use widely different representations of the data. The communication form would be a suitably compressed version of the array representation and would have the following advantages (1) It would be devoid of pointers (address-valued or displacement-valued ) . (2) It would avoid all dependence on hash addressing schemes. (3) It would contain no indices or ordering lists. If the user’s relational model is set up in normal form, names of items of data in the data bank can take a simpler form than would otherwise be the case. A general name would take a form such as R (g).r.d where R is a relational name; g is a generation identifier (optional); r is a role name (optional); d is a domain name. Since g is needed only when several generations of a given relation exist, or are anticipated to exist, and r is needed only when the relation R has two or more domains named d, the simple form R.d will often be adequate. 1.5. SOME LINGUISTIC ASPECTS The adoption of a relational model of data, as described above, permits the development of a universal data sublanguage based on an applied predicate calculus. A firstorder predicate calculus s ices if the collection of relations is in normal form. Such a language would provide a yardstick of linguistic power for all other proposed data Ianguages, and would itself be a strong candidate for embedding (with appropriate syntactic modification) in a variety of host Ianguages (programming, command- or problemoriented). While it is not the purpose of this paper to describe such a language in detail, its salient features would be as follows. Let us denote the data sublanguage by R and the host language by H. R permits the declaration of relations and their domains. Each declaration of a relation identifies the primary key for that relation. Declared relations are added to the system catalog for use by any members of the user community who have appropriate authorization. H permits supporting declarations which indicate, perhaps less permanently, how these relations are represented in stor- Volume 13 / Number 6 / June, 1970 Communications of the ACM 381 age. R permits the specification for retrieval of any subset of data from the data bank. Action on such a retrieval request is subject to security constraints. The universality of the data sublanguage lies in its descriptive ability (not its computing ability). In a large data bank each subset of the data has a very large number of possible (and sensible) descriptions, even when we assume (as we do) that there is only a finite set of function subroutines to which the system has access for use in qualifying data for retrieval. Thus, the class of qualification expressions which can be used in a set specification must have the descriptive power of the class of well-formed formulas of an applied predicate calculus. It is well known that to preserve this descriptive power it is unnecessary to express (in whatever syntax is chosen) every formula of the selected predicate calculus. For example, just those in prenex normal form are adequate [9]. Arithmetic functions may be needed in the qualification or other parts of retrieval statements. Such functions can be defined in H and invoked in R. A set so specified may be fetched for query purposes only, or it may be held for possible changes. Insertions t,ake the form of adding new elements to declared relations without regard to any ordering that may be present in their machine representation. Deletions which are effective for the community (as opposed to the individual user or subcommunities) take the form of removing elements from declared relations. Some deletions and updates may be triggered by others, if deletion and update dependencies between specified relations are declared in R. One important effect that the view adopted toward data has on the language used to retrieve it is in the naming of data elements and sets. Some aspects of this have been discussed in the previous section. With the usual network view, users will often be burdened with coining and using more relat,ion names than are absolutely necessary, since names are associated with paths (or path types) rather than with relations. Once a user is aware that a certain relation is stored, he will expect to be able to exploit5 it using any combination of its arguments as “knowns” and the remaining arguments as “unknowns,” because the information (like Everest) is there. This is a system feature (missing from many current informat.ion systems) which we shall call (logically) symmetric expZoitation of relations. Naturally, symmetry in performance is not to be expected. To support symmetric exploitation of a single binary relation, two directed paths are needed. For a relation of degree n, the number of paths to be named and controlled is n factorial. Again, if a relational view is adopted in which every nary relation (n 2) has to be expressed by the user as a nested expression involving only binary relations (see Feldman’s LEAP System [lo], for example) then 2n - 1 names have to be coined instead of only n + 1 with direct n-ary notation as described in Section 1.2. For example, the 6 Exploiting a relation includes query, update, and delete. 4-ary relation supply of Figure 1, which entails 5 names in n-ary notation, would be represented in the form P (supplier, (part, R (project, quantity))) in nested binary notation and, thus, employ 7 names. -4 further disadvantage of this kind of expression is its asymmetry. Although this asymmetry does not prohibit symmetric exploitation, it certainly makes some bases of interrogation very awkward for the user to express (consider, for example, a query for those parts and quantities related to certain given projects via and R). 1.6. EXPRESSIBLE, NAMED, AND STORED RELATIONS Associated with a data bank are two collections of relations the named set and the expressible set. The named set is the collection of all those relations that the community of users can identify by means of a simple name (or identifier). A relation R acquires membership in the named set when a suitably authorized user declares R; it loses membership when a suitably authorized user cancels the declaration of R. The expressible set is the total collection of relations that can be designated by expressions in the data language. Such expressions are constructed from simple names of relations in the named set; names of generations, roles and domains; logical connectives; the quantifiers of the predicate calcu- 1~s;~ and certain constant relation symbols such as = , . The named set is a subset of the expressible set-usually a very small subset. Since some relations in the named set may be time-independent combinations of others in that set, it is useful to consider associating with the named set a collection of statements that define these time-independent constraints. We shall postpone further discussion of this until we have introduced several operations on relations (see Section 2). One of the major problems confronting the designer of a data system which is to support a relational model for its users is that of determining the class of stored representations to be supported. Ideally, the variety of permitted data representations should be just adequate to cover the spectrum of performance requirements of the total collection of installations. Too great a variety leads to unnecessary overhead in storage and continual reinterpretation of descriptions for the structures currently in effect. For any selected class of stored representations the data system must provide a means of translating user requests expressed in the data language of the relational model into corresponding-and elhcient-actions on the current stored representation. For a high level data language this presents a challenging design problem. Nevertheless, it is a problem which must be solved-as more users obtain concurrent access to a large data bank, responsibility for providing efficient response and throughput shifts from the individual user to the data system. 6 Because each relation in a practical data bank is a finite set at every instant of time, the existential and universal quantifiers can be expressed in terms of a function that counts the number of elements in any finite set. 382 Communications of the ACM Volume 13 / Number 6 / June, 1970 2. Redundancy and Consistency 2.1. OPERATIONS ON RELATIONS Since relations are sets, all of the usual set operations are applicable to them. Nevertheless, the result may not be a relation; for example, the union of a binary relation and a ternary relation is not a relation. The operations discussed below are specifically for relations. These operations are introduced because of their key role in deriving relations from other relations. Their principal application is in noninferential information systems- systems which do not provide logical inference services-although their applicability is not necessarily destroyed when such services are added. Most users would not be directly concerned with these operations. Information systems designers and people concerned with data bank control should, however, be thoroughly familiar with them. 2.1.1. Permutation. A binary relation has an array representation with two columns. Interchanging these columns yields the converse relation. More generally, if a permutation is applied to the columns of an n-ary relation, the resulting relation is said to be a permutation of the given relation. There are, for example, 4! = 24 permutations of the relation supply in Figure 1, if we include the identity permutation which leaves the ordering of columns unchanged. Since the user’s relational model consists of a collection of relationships (domain-unordered relations), permutation is not relevant to such a model considered in isolation. It is, however, relevant to the consideration of stored representations of the model. In a system which provides symmetric exploitation of relations, the set of queries answerable by a stored relation is identical to the set answerable by any permutation of that relation. Although it is logically unnecessary to store both a relation and some permutation of it, performance considerations could make it advisable. 2.1.2. Projection. Suppose now we select certain columns of a relation (striking out the others) and then remove from the resulting array any duplication in the rows. The final array represents a relation which is said to be a projection of the given relation. A selection operator ?r is used to obtain any desired permutation, projection, or combination of the two operations. Thus, if L is a list of lc indices7 L = i1, ii, - . - , ik and R is an n-ary relation (n 2 k ), then rrL (R ) is the k-ary relation whose jth column is column ii of R (j = 1,2, * * . ,k) except that duplication in resulting rows is removed. Consider the relation supply of Figure 1. A permuted projection of this relation is exhibited in Figure 4. Note that, in this particular case, the projection has fewer n-tuples than the relation from which it is derived. 2.1.3. Join. Suppose we are given two binary relations, which have some domain in common. Under what circumstances can we combine these relations to form a 7 When dealing with relationships, we use domain names (rolequalified whenever necessary) instead of domain positions. ternary relation which preserves all of the information in the given relations? The example in Figure 5 shows two relations R, S, which are joinable without loss of information, while Figure 6 shows a join of R with S. A binary relation R is joinable with a binary relation S if there exists a ternary relation U such that 7r1(2U ) = R and ‘1~23 (U) = S. Any such ternary relation is called a join of R with S. If R, S are binary relations such that ~2 (R) = ~1 (S), then R is joinable with S. One join that always exists in such a case is the natural join of R with S defined by R*S = {(a, b, c) R(a, b) A S(b, c)) where R (a, b) has the value true if (a, b) is a member of R and similarly for S(b, c). It is immediate that and TB(R*S) = R T33(R*S) = S. Note that the join shown in Figure 6 is the natural join of R with S from Figure 5. Another join is shown in Figure 7. II31 hPPb/) (project supplier) 5 1 5 2 1 4 7 2 FIG. 4. A permuted projection of the relation in Figure 1 R (supplier Part) S (part project) 1 1 1 1 2 1 1 2 2 2 2 1 FIG. 5. Two joinable relations R*S (supplier part project) 1 1 1 1 1 2 2 1 1 2 1 2 2 2 1 FIG. 6. The natural join of R with S (from Figure 5) U (supplier part project) 1 1 2 2 1 1 2 2 1 FIG. 7. Another join of R with S (from Figure 5) Inspection of these relations reveals an element (element 1) of the domain part (the domain on which the join is to be made) with the property that it possessesm ore than one relative under R and also under S. It is this ele- Volume 13 / Number 6 / June, 1970 Communications of the ACM 383 ment which gives rise to the plurality of joins. Such an element in the joining domain is called a point of ambiguity with respect to the joining of R with S. If either ~1 (R) or S is a function no point of ambiguity can occur in joining R with S. In such a case, the natural join of R with S is the only join of R with S. Note that the reiterated qualification “of R with S” is necessary, because S might be joinable with R (as well as R with S), and this join would be an entirely separate consideration. In Figure 5, none of the relations R, 7r21(R), S, ?rzl(S) is a function. Ambiguity in the joining of R with S can sometimes be resolved by means of other relations. Suppose we are given, or can derive from sources independent of R and S, a relation T on the domains project and supplier with the following properties (1) m(T) = m(S), (2) m(T) = al(R), (3) T(i s +~P(R( P A S(P,~))~ (4) R(s, P -+ 3j(Soj\,.i) * T(.A s)), (5) S@,.i) + 3s(T(.?, s A R(s, P , then we may form a three-way join of R, S, T; that is, a ternary relation such that mz(U) = R, 7r23(U) = s, ml(U) = T. Such a join will be called a cyclic 3-join to distinguish it from a linear S-join which would be a quaternary relation V such that m(V) = R, lr23W) = s, lr34(V) = T. While it is possible for more than one cyclic 3-join to exist (see Figures 8,9, for an example), the circumstances under which this can occur entail much more severe constraints R (s P) s (P 23 T 0’ s) 1 a a d d 1 2 a 2 b b Ii d 2 e 2 b e e 2 FIG. 8. Binary relations with a plurality of cyclic 3-joins u b P 8 TJ’ (s P i) 1 a d 1 a d 2 a e 2 a d 2 b d 2 a e 2 b e 2 b d 2 b e FIG. 9. Two cyclic 3-joins of the relations in Figure 8 than those for a plurality of 2-joins. To be specific, the relations R, S, T must possess points of ambiguity with respect to joining R with S (say point x), S with T (say 8 A function is a binary relation, which is one-one or many-one, but not one-many. y), and T with R (say a), and, furthermore, y must be a relative of x under S, z a relative of y under T, and x a relative of z under R. Note that in Figure 8 the points 2 = a; y = d; x = 2 have this property. The natural linear 3-join of three binary relations R, S, T is given by R*S*T = { (a, b, c, d) R (a, b) A S (b, c) A T (c, d)} where parentheses are not needed on the left-hand side because the natural 2-join (*) is associative. To obtain the cyclic counterpart, we introduce the operator y which produces a relation of degree n - 1 from a relation of degree n by tying its ends together. Thus, if R is an n-ary relation (n 2 2), the tie of R is defined by the equation r(R) = {(a~, a2, .-. , a,-l) R(ul, az, ... , a,-~, a,) A al = a,). We may now represent the natural cyclic S-join of R, S, T by the expression y (R*S*T). Extension of the notions of linear and cyclic S-join and their natural counterparts to the joining of n binary relations (where n 2 3) is obvious. A few words may be appropriate, however, regarding the joining of relations which are not necessarily binary. Consider the case of two relations R (degree r ), S (degree s) which are to be joined on p of their domains (p T, p s). For simplicity, suppose these p domains are the last p of the r domains of R, and the first p of the s domains of S. If this were not so, we could always apply appropriate permutations to make it so. Now, take the Cartesian product of the first r-p domains of R, and call this new domain A. Take the Cartesian product of the last p domains of R, and call this B. Take the Cartesian product of the last s-p domains of S and call this C. We can treat R as if it were a binary relation on the domains A, B. Similarly, we can treat S as if it were a binary relation on the domains B, C. The notions of linear and cyclic S-join are now directly applicable. A similar approach can be taken with the linear and cyclic n-joins of n relations of assorted degrees. 2.1.4. Composition. The reader is probably familiar with the notion of composition applied to functions. We shall discuss a generalization of that concept and apply it first to binary relations. Our definitions of composition and composability are based very directly on the definitions of join and joinability given above. Suppose we are given two relations R, S. T is a camposition of R with S if there exists a. join U of R with S such that T = aI3 (U) . Thus, two relations are composable if and only if they are joinable. However, the existence of more than one join of R with S does not imply the existence of more than one composition of R with S. Corresponding to the natural join of R with S is the 384 Communications of the ACM Volume 13 / Number 6 / June, 1970 ndural composition9 of R with S defined by R.S = TH(R*S). Taking the relations R, S from Figure 5, their natural composition is exhibited in Figure 10 and another composition is exhibited in Figure 11 (derived from the join exhibited in Figure 7). R. S (project supplier) 1 1 1 2 2 1 FIG. 10. The natural composition of R with S (from Figure 5) T (project supplier) 1 2 2 1 FIQ. 11. Another composition of R with S (from Figure 5) When two or more joins exist, the number of distinct compositions may be as few as one or as many as the number of distinct joins. Figure 12 shows an example of two relations which have several joins but only one composition. Note that the ambiguity of point c is lost in composing R with S, because of unambiguous associations made via the points a, b, d, e. R (supplier part) S (part project) 1 1 z ; ; 1 c c f 2 2 8 is 2 e e f FICA 12. Many joins, only one composition Extension of composition to pairs of relations which are not necessarily binary (and which may be of different degrees) follows the same pattern as extension of pairwise joining to such relations. A lack of understanding of relational composition has led several systems designers into what may be called the connection trap. This trap may be described in terms of the following example. Suppose each supplier description is linked by pointers to the descriptions of each part supplied by that supplier, and each part description is similarly linked to the descriptions of each project which uses that part. A conclusion is now drawn which is, in general, erroneous namely that, if all possible paths are followed from a given supplier via the parts he supplies to the projects using those parts, one will obtain a valid set of all projects supplied by that supplier. Such a conclusion is correct only in the very special case that the target relation between projects and suppliers is, in fact, the natural composition of the other two relations-and we must normally add the phrase “for all time,” because this is usually implied in claims concerning path-following techniques. 0 Other writers tend to ignore compositions other than the natural one, and accordingly refer to this particular composition as the composition-see, for example, Kelley’s “General Topology.” 2.1.5. Restriction. A subset of a relation is a relation. One way in which a relation S may act on a relation R to generate a subset of R is through the operation restriction of R by S. This operation is a generalization of the restriction of a function to a subset of its domain, and is defined as follows. Let L, M be equal-length lists of indices such that L = iI, ., *** ,ik,M = jI,j2, e-s , jk where k 5 degree of R and k 6 degree of S. Then the L, M restriction of R by S denoted RLIMS is the maximal subset R’ of R such that ?rL(R’) = TM(S). The operation is defined only if equality is applicable between elements of ?T+(,R ) on the one hand and rjh (S) on the other for all h = 1, 2, . . . , k. The three relations R, S, R’ of Figure 13 satisfy the equation R = Rw~wsS. R (8 P ~3 s (P 8 R (8 P 3 1aA a A 1aA 2 a A c B 2 a A 2 a B b B 2 b B 2bA 2 b B FIG. 13. Example of restriction We are now in a position to consider various applications of these operations on relations. 2.2. REDUNDANCY Redundancy in the named set of relations must be distinguished from redundancy in the stored set of representations. We are primarily concerned here with the former. To begin with, we need a precise notion of derivability for relations. Suppose 0 is a collection of operations on relations and each operation has the property that from its operands it yields a unique relation (thus natural join is eligible, but join is not ). A relation R is O-derivable from a set S of relations if there exists a sequence of operations from the collection 0 which, for all time, yields R from members of S. The phrase “for all time” is present, because we are dealing with time-varying relations, and our interest is in derivability which holds over a significant period of time. For the named set of relationships in noninferential systems, it appears that an adequate collection contains the following operations projection, natural join, tie, and restriction. Permutation is irrelevant and natural composition need not be included, because it is obtainable by taking a natural join and then a projection. For the stored set of representations, an adequate collection e2 of operations would include permutation and additional operations concerned with subsetting and merging relations, and ordering and connecting their elements. 2.2.1. Strong Redundancy. A set of relations is strongly redundant if it contains at least one relation that possesses a projection which is derivable from other projections of relations in the set. The following two examples are intended to explain why strong redundancy is defined this way, and to demonstrate its practical use. In the first ex- Volume 13 / Number 6 / June, 1970 Communications of the ACM 385 ample the collection of relations consists of just the following relation employee (serial #, name, manager#, managername) with serial# as the primary key and manager# as a foreign key. Let us denote the active domain by A,, and suppose that A, (munuger#) c A, (serial#) and At (managername) C At (name) for all time t. In this case the redundancy is obvious the domain managername is unnecessary. To see that it is a strong redundancy as defined above, we observe that m4 (employee) = ~12 (empZoyee) r3 (employee). In the second example the collection of relations includes a relation S describing suppliers with primary key s#, a relation D describing departments with primary key d#, a relation J describing projects with primary key j#, and the following relations lJ (s#, d#, - * * t Q(s#,j#, .-- , R(d#,j#, **- , where in each case - - - denotes domains other than s#, d#, j#. Let us suppose the following condition C is known to hold independent of time supplier s supplies department d (relation P ) if and only if supplier s supplies some project j (relation Q) to which d is assigned (relation R). Then, we can write the equation m(P) = m(Q)-w(R) and thereby exhibit a strong redundancy. An important reason for the existence of strong redundancies in the named set of relationships is user convenience. A particular case of this is the retention of semiobsolete relationships in the named set so that old programs that refer to them by name can continue to run correctly. Knowledge of the existence of strong redundancies in the named set enables a system or data base administrator greater freedom in the selection of stored representations to cope more efficiently with current traffic. If the strong redundancies in the named set are directly reflected in strong redundancies in the stored set (or if other strong redundancies are introduced into the stored set), then, generally speaking, extra storage space and update time are consumed with a potential drop in query time for some queries and in load on the central processing units. 2.2.2. Weak Redundancy. A second type of redundancy may exist. In contrast to strong redundancy it is not characterized by an equation. A colIection of relations is weakly redundant if it contains a relation that has a projection which is not derivable from other members but is at all times a projection of some join of other projections of relations in the collection. We can exhibit a weak redundancy by taking the second example (cited above) for a strong redundancy, and assuming now that condition C does not hold at all times. The relations al2 (P), 7r1(2Q ), 7r1(2R ) are complexlo relations with the possibility of points of ambiguity occurring from time to time in the potential joining of any two. Under these circumstances, none of them is derivable from the other two. However, constraints do exist between them, since each is a projection of some cyclic join of the three of them. One of the weak redundancies can be characterized by the statement for all time, 1r1(2P ) is somec omposition of ~12(Q ) with ‘~~1(R ). The composition in question might be the natural one at some instant and a nonnatural one at another instant. Generally speaking, weak redundancies are inherent in the logical needs of the community of users. They are not removable by the system or data base administrator. If they appear at all, they appear in both the named set and the stored set of representations. 2.3. CONSISTENCY Whenever the named set of relations is redundant in either sense, we shall associate with that set a collection of statements which define all of the redundancies which hold independent of time between the member relations. If the information system lacks-and it most probably will-detailed semantic information about each named relation, it cannot deduce the redundancies applicable to the named set. It might, over a period of time, make attempts to induce the redundancies, but such attempts would be fallible. Given a collection C of time-varying relations, an associated set Z of constraint statements and an instantaneous value V for C, we shall call the state (C, 2, V) consistent or inconsistent according as V does or does not satisfy 2. For example, given stored relations R, S, T together with the constraint statement “nlz(T) is a composition of 5~1(R2 ) with ~12(X )“, we may check from time to time that the values stored for R, S, T satisfy this constraint. An algorithm for making this check would examine the first two columns of each of R, S, T (in whatever way they are represented in the system) and determine whether (1) ?rl(T) = rl(R), (2) ?rz(T) = 7r2@), (3) for every element pair (a, c) in the relation al2 (T) there is an element b such that (a, b) is in a12(R) and (b, c) is in 7r12(S). There are practica1 problems (which we shall not discuss here) in taking an instantaneous snapshot of a collection of relations, some of which may be very large and highly variable. It is important to note that consistency as defined above is a property of the instantaneous state of a data bank, and is independent of how that state came about. Thus, in particular, there is no distinction made on the basis of whether a user generated an inconsistency due to an act of omission or an act of commission. Examination of a simple IO A binary relation is complex if neither it nor its converse is a function. 386 Communications of the AMC Volume 13 / Number 6 / June, 1970 example will show the reasonableness of this (possibly unconventional) approach to consistency. Suppose the named set C includes the relations S, J, D, P, Q, R of the example in Section 2.2 and that P, Q, R possess either the strong or weak redundancies described therein (in the particular case now under consideration, it does not matter which kind of redundancy occurs). Further, suppose that at some time t the data bank state is consistent and contains no project j such that supplier 2 supplies project j and j is assigned to department 5. Accordingly, there is no element (2,5) in ~12 (P). Now, a user introduces the element (2, 5) into 7~1(2P ) by inserting some appropriate element into P. The data bank state is now inconsistent. The inconsistency could have arisen from an act of omission, if the input (2, 5) is correct, and there does exist a project j such that supplier 2 supplies j and j is assigned to department 5. In this case, it is very likely that the user intends in the near future to insert elements into Q and R which will have the effect of introducing (2, j) into al2 (Q) and (5, j) in W(R). On the other hand, the input (2, 5) might have been faulty. It could be the case that the user intended to insert some other element into P-an element whose insertion would transform a consistent state into a consistent state. The point is that the system will normally have no way of resolving this question without interrogating its environment (perhaps the user who created the inconsistency ). There are, of course, several possible ways in which a system can detect inconsistencies and respond to them. In one approach the system checks for possible inconsistency whenever an insertion, deletion, or key update occurs. Naturally, such checking will slow these operations down. If an inconsistency has been generated, details are logged internally, and if it is not remedied within some reasonable time interval, either the user or someone responsible for the security and integrity of the data is notified. Another approach is to conduct consistency checking as a batch operation once a day or less frequently. Inputs causing the inconsistencies which remain in the data bank state at checking time can be tracked down if the system maintains a journal of all state-changing transactions. This latter approach would certainly be superior if few nontransitory inconsistencies occurred. 2.4. SUMMARY In Section 1 a relational model of data is proposed as a basis for protecting users of formatted data systems from the potentially disruptive changes in data representation caused by growth in the data bank and changes in traffic. A normal form for the time-varying collection of relationships is introduced. In Section 2 operations on relations and two types of redundancy are defined and applied to the problem of maintaining the data in a consistent state. This is bound to become a serious practical problem as more and more different types of data are integrated together into common data banks. Many questions are raised and left unanswered. For example, only a few of the more important properties of the data sublanguage in Section 1.4 are mentioned. Neither the purely linguistic details of such a language nor the implementation problems are discussed. Nevertheless, the material presented should be adequate for experienced systems programmers to visualize several approaches. It is also hoped that this paper can contribute to greater precision in work on formatted data systems. Acknowledgment. It was C. T. Davies of IBM Poughkeepsie who convinced the author of the need for data independence in future information systems. The author wishes to thank him and also F. P. Palermo, C. P. Wang, E. B. Altman, and M. E. Senko of the IBM San Jose Research Laboratory for helpful discussions. RECEIVED SEPTEMBER, 1969; REVISED FEBRUARY, 1970 REFERENCES 1. CHILDS, D. L. Feasibility of a set-theoretical data structure -a general structure based on a reconstituted definition of relation. Proc. IFIP Cong., 1968, North Holland Pub. Co., Amsterdam, p. 162-172. 2. LEVEIN, R. E., AND MARON, M. E. A computer system for inference execution and data retrieval. Comm. ACM 10, 11 (Nov. 1967), 715-721. 3. BACHMAN, C. W. Software for random access processing. 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https://w.atwiki.jp/cod_advancedwarfare/pages/88.html
MORS ゲーム内説明 クラス最高のハンドリング ゲーム内説明(英語) Best in class handling. 性能 分類 スナイパーライフル 解除条件 Level 8 ダメージ 98(HS倍率×1.5 手足以外倍率×1.1) 射撃方式 シングルショット 弾数 1/23 レート 47（次弾装填速度 1.2秒） アタッチメント アタッチメント 解除条件 ACOGスコープ 20kill 可変ズームスコープ 40kill サーマル 60kill バリスティックCPU 80kill ストック HS10kill トラッカー HS20kill パラボラマイク HS30kill アイアンサイト HS40kill サプライドロップ 名前(Name) 分類(Tier) ダメージ(Damage) 精度(Accuracy) レート(Fire Rate) 射程(Range) 操縦性(Handling) 機動性(Mobility) その他 Silver Bullet Elite +2 +1 -2 -1 The Doctor Elite -1 -1 +2 +1 -1 Ransacker Professional +1 +1 -1 -1 Penetrator Professional +1 -1 -1 +1 Tumbler Enlisted +1 -1 Long Rifle Enlisted +1 -1 Quick Bolt Enlisted +1 -1 Slung Enlisted -1 +1 Pummeler Marksman -1 -1 +1 +1 Lullaby -1 +1 バリスティックCPU(キャンペーンでEXO最終強化で入手?) 特徴、考察、補足 単発式だが、装填速度は非常に早くボルトアクション並の連射が可能。 膝から上は即死だが、かすりだとHPを削りきれない為過信は禁物。 胴体即死、かつスコープの換装が可能なのでAtlas 20mmよりかはいくらか扱いやすいものの、単発式故に外した時のカバーがしづらいので正確に狙うこと。 コメント 某ブログ情報だけどサイトでADS速度が変わるらしい。DefaultScope0.4,ThermalScope0.375,IronSite+ACOGScope0.35 可変スコープは分からない - 2015-02-26 01 05 43 お、おう - 2015-02-26 13 15 27 BS分で差が出てるだけじゃね？ - 2015-03-13 18 32 31 皆バリスティックCPU付けてる？ - 2015-02-28 14 15 57 標準スコープを使ってるからCPUつけてるぜよ。 - 2015-02-28 15 37 17 MORSの最強バリアントはThe Doctor Pummeler Quick Bolt - 2015-03-05 13 06 23 異議なし - 2015-03-05 13 17 00 ぼくはクイックボルトが好きです。 - 2015-03-06 21 47 37 ドクターよりレート低く、スプリント硬直遅いのに？ - 2015-03-11 05 04 50 おう - 2015-03-18 17 24 28 今更だが、レートは劣るけど手ぶれ気にするならクイックボルトでいいかもな - 2015-03-18 19 13 20 結局どれも一発目しっかり当てれば同じって言うね。最強もクソもない - 2015-03-13 18 42 19 毎回1発目を必ず当てるとか誰にも無理だし、外れた外したときの性能は大事でしょ。それが言えるのはゴルゴくらいだわ。 - 2015-03-15 17 40 28 SRで1発目外したら大体やられるって考えるのが普通じゃない？外れたときのことを言うならHGなり他武器持つのがベストでしょ。それでもSRのみで戦うって言うならなおさら一撃で倒せるかどうかが重要になってくるでしょ。そもそもで最強の定義って何？伏せて覗いて撃ってもSRだし、腰撃ちで撃ってもSRだとしたら最強って？個人の好みを覆すほどドクターのレート上昇とかが強い、最強とは思わないどれも同じだろう最強もクソもないよねって話。 - 2015-03-16 19 17 58 至近距離は厳しいしけど、二発目のチャンス結構あるよ。たしかにこれが圧倒的に最強というのは決められないくらいの性能差だけど。シルバレとドクターのレートは全然違うけど、両者を同列に比べるのはなんか違う気がするし - 2015-03-18 12 31 56 まず初めに俺は最強と言った人ではない。最強とは言わないけど、間違いなく全て同じはないよ。そこに優劣はある。上記の件以外でも一人キルして次戦への装填時間や他にも色々と特になる部分はある。それが有効かどうかではないんだよ。価値観によって重要視するところは違うだろうからね。一発目で倒せたら全て同じなんてのは全くもって関係ない。それで言うなら最強武器はＳＲだよ。デメリットなしで操舵性が＋１のやつがあったとする、ノーマルと比べてどこがどう有能になったかなんて実感できないけど、でも間違いなく操舵性＋１の方が上なんよ。 - 2015-03-18 13 20 44 SR使うならHGをくらい持つのは普通でしょ。誰もSR縛りで戦う話しはしてないし、HG持つこと前提で話してると思うけど。伏せても腰内でもSRってさ、ゲーム中ずっとそれで戦うわけじゃないから、もし最強を定義付けるとするならそんな例外的なことまで要件として考慮する必要はないと思うよ。たしかにこれが圧倒的に最強というものは決められない性能差だし、好みのレベルだよね。 - 2015-03-18 13 28 26 例外として除いて最強って定義づけるのもありだろうし、むしろ例外まで加えて総合的に最強って考えるのもありだと思うけど、どっちにしろSRに関しては他武器に比べて好みを押しのけるほどのバリアントごとの性能差はないって俺は思う。ただそれだけだけ。HG～についてはある程度蛇足だっな、持つって書いたところは使うって意味で言いたかったんだよ。 - 2015-03-18 23 05 26 まあすまんね - 2015-03-18 23 06 07 ぼ く は P e n e t r a t o r が い い と 思う - 2015-03-15 11 34 55 ちなみにpamajはクイックボルトがお気に入りとのこと - 2015-03-21 10 32 13 自分はSilver Bulletがいい - 2015-03-16 11 30 27 追記見た目かっこいいいいし、性能BO2のDSRみたいだから - 2015-03-16 11 31 14 リロードボタンを押しながら - 2015-03-18 15 27 56 打つと撃つとレートが若干早くなるお(´･ω･｀)みんなも試していい(´･ω･｀) - 2015-03-18 15 30 21 誤字脱字が酷いことになってしまった(´･ω･｀) - 2015-03-18 15 34 49 サーマルって絶対エイムアシスト弱くなってると思う。引っかかりが違う。 - 2015-03-19 02 21 47 シルバーバレットで壁抜きしてる人いる？あれ絶対いらないステータスだと思うんだけど - 2015-03-19 10 39 36 俺もそう思う。今作は壁抜きできる所少ないうえに、砂自体積極的に壁抜き狙って行くもんじゃないしな。 - 2015-03-26 22 15 45 逆にあって何か不便かって言う分けでもないんだからいいじゃん。ただ他強化して個人的に好きな武器を強くしてくれって話でしょ - 2015-03-27 15 10 17 鼻息荒いけどどうした？ - 2015-03-27 15 16 10 そういえば、こいつのアタッチメント解除ってACOGが最初だけどなんでだろうな？普通、可変スコープかCPUじゃね？凸れや、クソ芋という公式からのメッセージか？ - 2015-03-27 21 15 46 すぐ可変スコープが欲しいんだけどな - 2015-04-19 21 02 32 これR2（PS4版）押しっぱなしで連射できるよね。過去作だったら、押しっぱなしにしてもコッキングしたら止まったんだけど。これじゃフルオートだよ！ - 2015-04-27 01 36 44 可変スコープがバグってる十字が表示されない時があるふざけんな - 2015-05-02 14 53 53 レートは+1+2どちらも変わりないらしい。 最強はTheDocterではなく,PummelerかQuickBoltかも知れない。 - 2015-05-05 10 17 05 前まで可変スコープ使ってて最近ノーマルスコープに変えたら全くキル出来なくなったんだけど、、、可変スコープのときは感度10でやっててノーマルスコープは除いたときのエイム遅いから13でやってるんだけどまだ低い感じがする。ノーマルスコープの感度いくらがやり易いのかな？感度はそれぞれの好みあるけど皆の感度知りたいから教えてくれない？ノーマルスコープ以外でもいいから使ってるスコープと感度教えて - 2015-05-30 22 08 31 スナイパー全然やらないんで参考になるかわからんけど、可変とアイアンサイト使ってるよ。感度はどっちも10。 - 2015-05-30 22 46 16 可変スコープは14でノーマルスコープは16くらいかな。アイアンサイトは11。 - 2015-06-01 11 58 50 アイアンサイトも試してみたけど結構低感度の方がやりやすかった気がするな - 2015-05-31 12 23 41 Mors強化万歳。別に今のままでも良いけど強くなるならそれでええわ。 - 2015-06-01 21 57 13 みんなは使いやすいらしいけど、SRで一番使いにくいわ - 2015-06-11 01 44 39 というかまともなSRがmorsしかない - 2015-06-13 12 09 38 Atlas「は？」(威圧) - 2015-06-13 22 00 27 Lynxも慣れたら非常に強力ｯｽ。 - 2015-06-14 01 37 00 NAもデンクロつければ結構戦えるんですけど - 2015-06-14 16 10 03 まともって普通のSRって意味ね。もう一つくらいボルトアクションのSRが欲しかった。 - 2015-06-15 16 22 47 ああ、そう（無関心） - 2015-06-15 17 27 45 は？煽ってるつもりなのか - 2015-06-17 01 52 42 おっ、そうだな（適当） - 2015-06-17 12 32 32 え、うん、そうだよな - 2015-06-17 19 55 54 分かるっちゃ分かる LynxとNaが特殊過ぎてSRと言って良いのやら - 2015-06-18 04 13 18 NAはともかくLynxみたいな連射前提のSRは毎回出てないか？ - 2015-06-25 03 18 30 Gのリンクスは一撃だぞ - 2015-07-01 07 47 12 Lynxそのものの存在を言ってるんじゃなくてAWのLynxみたいなセミスナイパー全般の事を言ってるんだと思うが - 2015-07-01 21 19 23 現在標準のスコープは着弾点が右下にズレているバグがある。←これってまだあるんですか？ - 2015-07-27 18 23 28 ぶっちゃけ気にならないし、もう仕様で通しても大丈夫な気がする - 2015-08-12 17 15 49 二月ごろのアップデートパッチにスナイパースコープの中心点を調整って項目があるな。これじゃないか？ - 2015-08-12 22 08 20 シルバレが威力上がっていると思っていた頃が私にもありました - 2015-08-23 00 28 59 MORSにACOGつけるならどのバリアントがええんかね？The Doctorにつけてやってたら反証(字あってるかな？)多かったんだが - 2015-10-26 10 34 04
https://w.atwiki.jp/cod5zombies/pages/4.html
ニュース @wikiのwikiモードでは #news(興味のある単語) と入力することで、あるキーワードに関連するニュース一覧を表示することができます 詳しくはこちらをご覧ください。 ＝＞http //atwiki.jp/guide/17_174_ja.html たとえば、#news(wiki)と入力すると以下のように表示されます。 SlackからWikiへ！シームレスな文章作成・共有が可能な「GROWIBot」リリース - アットプレス（プレスリリース） 【グランサガ】リセマラ当たりランキング - グランサガ攻略wiki - Gamerch(ゲーマチ) ポケモンBDSP(ダイパリメイク)攻略wiki - AppMedia(アップメディア) 【ひなこい】最強ひな写ランキング - ひなこい攻略Wiki - Gamerch(ゲーマチ) モンハンライズ攻略Wiki｜MHRise - AppMedia(アップメディア) ノンスタ石田 自身Wikiに困惑 - auone.jp 【スタオケ】カード一覧【金色のコルダスターライトオーケストラ】 - Gamerch(ゲーマチ) 【スマブラSP】ソラのコンボと評価【スマブラスペシャル】 - Gamerch(ゲーマチ) 【ブレフロレゾナ】リセマラ当たりランキング【ブレイブフロンティアレゾナ】 - ブレフロR攻略Wiki - Gamerch(ゲーマチ) 【ポケモンユナイト】サーナイトの評価と性能詳細【UNITE】 - Gamerch(ゲーマチ) 【ウインドボーイズ】リセマラ当たりランキング（最新版） - ウインドボーイズ攻略Wiki - Gamerch(ゲーマチ) 仲村トオル、共演者は事前に“Wiki調べ”（オリコン） - Yahoo!ニュース - Yahoo!ニュース 【ENDER LILIES】攻略チャートと全体マップ【エンダーリリィズ】 - Gamerch(ゲーマチ) 【ウマ娘】あんしん笹針師の選択肢はどれを選ぶべき？ - Gamerch(ゲーマチ) 【ポケモンユナイト】アップデート情報・キャラ調整まとめ - ポケモンユナイト攻略Wiki - Gamerch(ゲーマチ) 【Apex】シーズン11の新要素と最新情報まとめ【エーペックス】 - Gamerch(ゲーマチ) ロストジャッジメント攻略Wiki - Gamerch(ゲーマチ) 【Among us】新マップThe Airship（エアシップ）の解説【アモングアス】 - 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https://w.atwiki.jp/cbah/pages/14.html
インスタグラムプラグイン 人気の画像共有サービス、Instagram(インスタグラム）の画像をアットウィキに貼れるプラグインです。 #ig_user(ユーザー名) と記載することで、特定ユーザーのInstagramのフィードを表示することができます。 例）@dogoftheday #ig_user #ig_tags(タグ名) と記載することで、特定タグのInstagramのフィードを表示することができます。 #dogofthedayjp タグ #ig_tag #ig_popular と記載することで、Instagramのpopularフィードを表示することができます。 詳しい使い方は以下のページを参考にしてください！ ＝＞http //www1.atwiki.jp/guide/pages/935.html
https://w.atwiki.jp/maguroxz/
クランBHLのHPです。 明るく！（Brightly） 楽しく！（Happily） 賑やかに！（Lively） をモットーにしたホモクランです。入隊条件は以下の通り。 ①マナーを守れる方。 ②ネタをネタと分かってくれる方。 VCやスカイプなどはなくても構いません。クランの掛け持ち、脱退の際は言ってもらえれば基本承知します。 ホモは大歓迎です。 ※このクランはホモが多いです。ノンケの方は気を付けましょう。
https://w.atwiki.jp/eyesofice/
PS3 Call of Duty Black Ops を中心に活動している FPS CLAN PFK のオフシャルサイトです 現在メンバー強化募集中です この大会の参加を検討しています 大会用サイト 興味のある方はクラン規約へお願いします Black Ops news! サッカー解説のレジェンド松木安太郎が『CoD』ゲーム実況で名言（迷言）連発 - KAI-YOU 『CoD Warzone』：プロアスリート用ゲーミングPCセットアップ！ - Red Bull 『CoD ヴァンガード』シーズン1が12月9日より登場！『CoD：Warzone PACIFIC』の新拠点も公開 - 電撃オンライン Activision Blizzard従業員、今年3度目のスト敢行。『CoD』開発子会社での12人解雇に抗議 - Engadget日本版 CoDファンが語る『コール オブ デューティ ヴァンガード』を買わなかった理由 - IGN Japan 『CoD ヴァンガード』『CoD Warzone Pacific』シーズン1が12月8日へ延期―『CoD ヴァンガード』は11月23日までマルチ無料アクセス（Game Spark） - Yahoo!ニュース - Yahoo!ニュース 『Call of Duty Vanguard』障がい者向けに設計されたコントローラーレイアウトに関わった人物のクレジットを15年の時を経て掲載 - Game*Spark 『CoD：Vanguard』英国での初週売上が前作比40％減―『BF 2042』『Halo Infinite』との競合などが原因か（Game Spark） - Yahoo!ニュース - Yahoo!ニュース 『CoD：Warzone』が12月3日より『CoD：Warzone Pacific』へ変更に。11月19日より期間限定イベント“フラッシュバック”が開催 - ファミ通.com 『CoD ヴァンガード』で“霜降り明星せいやのCoD Bootcamp”第3弾が公開！ - 電撃オンライン 『Call of Duty』『Battlefield』『Halo』……それぞれの最新作からわかる、FPSシーンの現在地とは（リアルサウンド） - Yahoo!ニュース - Yahoo!ニュース 「CoD」シリーズ最新作「Call of Duty Vanguard」本日発売 - 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ニュース @wikiのwikiモードでは #news(興味のある単語) と入力することで、あるキーワードに関連するニュース一覧を表示することができます 詳しくはこちらをご覧ください。 ＝＞http //atwiki.jp/guide/17_174_ja.html たとえば、#news(wiki)と入力すると以下のように表示されます。 白夜極光攻略wiki - AppMedia(アップメディア) 【カウンターサイド】リセマラ当たりランキング - カウサイ攻略Wiki - Gamerch(ゲーマチ) ウィキペディアを作ったiMacが箱付きで競売に登場。予想落札価格は約96万円！（ギズモード・ジャパン） - Yahoo!ニュース - Yahoo!ニュース メトロイド ドレッド攻略Wiki - Gamerch(ゲーマチ) 【グランサガ】リセマラ当たりランキング - グランサガ攻略wiki - Gamerch(ゲーマチ) マニュアル作成に便利な「画像編集」機能を提供開始！ - ナレッジ共有・社内wikiツール「NotePM」：時事ドットコム - 時事通信 マニュアル作成に便利な「画像編集」機能を提供開始！ - ナレッジ共有・社内wikiツール「NotePM」 - PR TIMES 篠原悠希×田中芳樹が明かす「歴史ファンタジー小説ならではの悩み」（現代ビジネス） - Yahoo!ニュース - Yahoo!ニュース 【Apex Legends】ヴァルキリーの能力と評価【エーペックス】 - Gamerch(ゲーマチ) モンハンライズ攻略Wiki｜MHRise - AppMedia(アップメディア) 【ウインドボーイズ】リセマラ当たりランキング（最新版） - ウインドボーイズ攻略Wiki - Gamerch(ゲーマチ) ポケモンBDSP(ダイパリメイク)攻略wiki - AppMedia(アップメディア) SlackからWikiへ！シームレスな文章作成・共有が可能な「GROWIBot」リリース - アットプレス（プレスリリース） 【ウマ娘】ナリタブライアンの育成論｜URAシナリオ - Gamerch(ゲーマチ) 【ウマ娘】ヒシアケボノの育成論｜URAシナリオ - Gamerch(ゲーマチ) 【ウマ娘】フジキセキの育成論｜URAシナリオ - Gamerch(ゲーマチ) ドラゴンクエストけしケシ攻略Wiki - 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https://w.atwiki.jp/cod_advancedwarfare/pages/184.html
EXOゾンビ EXOゾンビとは？ ゾンビモードのルール 今作のゾンビモードの特徴EXOスーツ 3Dプリンター(ランダム武器) 武器アップグレード 救援物資 トゥームストーン 武器・アイテム一覧銃火器 EXOランチャー 登場するクリーチャーゾンビ EXOゾンビ チャージャー EMZ エクスプローダー セキュリティドッグ パワーアップアイテム一覧ハイパーダメージ DNAボム フルリロード マルチプライヤー セキュリティ パワーサージ 炸裂タッチ(Carrier以降) オープンファイア(Carrier以降) EXOアップグレード一覧EXOヘルス EXOメディック EXOリロード EXOソルジャー EXOスラム プレイする際のポイント途中抜けについて 序盤のポイント稼ぎ ポイントを消費するドア 高ラウンドを狙う 謎解き複数人の場合 謎解き（その他要素）一覧(ソロ) EXOゾンビとは？ DLC1「Havoc」を購入することで実装される新モードで、Cod BOシリーズの『ゾンビモード』の再来。 数多の銃火器やトラップを駆使してゾンビの群れを殲滅し、可能な限り長く生き残ることを目指すモード。 ソロプレイはもちろん、4人まで協力してCo-opができる。 基本的にゴールの概念はなく、プレイヤーが全滅した時点でゲーム終了となる。 ゾンビモードのルール ラウンド制となっており、規定数のゾンビを倒すことで次のラウンドへと進む。 ラウンドを重ねるごとにゾンビの体力と数が増えていく。 また、一定ラウンドごとにボスラウンドとなり、特殊な手強いクリーチャーが登場する。 厳密なゴールではないが『ゾンビモード』の伝統として、30ラウンドが山場として広く認識されている。 これを突破できればそのマップを制したと言っても過言ではない(謎解きは別として)。 30ラウンドを越えると敵も相当な硬さになり、テクニックというより根気との戦いになる。 長く持てば一時間以上の長丁場となるので、オンラインでプレイする際はしっかりと気を引き締めてトイレは済ませてから挑戦しよう。 敵を攻撃して倒すごとに得られるポイントは通貨としても機能しており、武器やアイテムの入手や各種アップグレードの購入に利用できる。 逆に言えばポイントが無いと何も出来ないので、所持ポイントが少ない内はとにかく節約して多く貯蓄できるよう心がけよう。 今作のゾンビモードの特徴 EXOスーツ マルチプレイと同様にプレイヤーがEXOによる高機動が得られる。 囲まれてもジャンプで一気に逃げ出したり、階を跨ぐ豪快な立ち回りが可能となっている。 ただしゲーム開始時点では所持しておらず、マップ内から探す必要がある。 EXOがなければ各種アップグレードも利用できない為、EXOの入手は過去のゾンビモードで言う『電源』にあたる最優先任務となる。 ダウンし昇天してしまうとEXOが失われてしまうので、次のラウンドで復帰したらまずEXOの入手場所へ急ぎ、他の仲間は可能であれば援護してあげよう。 EXOアップグレードは従来のゾンビモードの『自販機』と同じシステムで、体力上昇やリロード速度アップなどの恩恵を得ることが出来る。 ダウンすると時間と共にアップグレードが順番に失われていくので、なるべく早く蘇生してあげたいところ。 3Dプリンター(ランダム武器) ゾンビモードの『ミステリーボックス』にあたるシステムだが、今回は「ランダムではない」のが大きな特徴。 表示されている武器が短時間で切り替わっていくが、購入ボタンを押した時点で表示されていた武器を獲得出来る。 これは目押しのテクニックがあれば目当ての武器を入手できるということだが、逆を言えば苦手なら欲しい武器を非常に獲得しにくいということだ。 また、切り替わり順はランダムなので、いくらテクニックがあっても目当ての武器が出るまで注視していたらゾンビに囲まれかねない。 BO2と比較してさほど性能差は甚大ではないため、気にせず気分で引いてしまうのもいい。 クロスボウやRW1などクセが強いものも少なくないため、厳しい戦いに備えて自分に馴染む武器を選んでおこう。 Carrier以降のマップは3Dプリンターに「何も表示されていないとランダム」になった。 そのため、表示されているならそれを目押しで当てることが可能。 しかし武器切り替わり時間が圧倒的に短くなり、目押しで当てるのは困難。ほぼランダムと言っていいだろう。 また、切り替わり速度はランダムで変わる模様。欲しい武器があるならばもたもたせずに武器切り替えが遅いときに狙おう。 武器アップグレード 過去のゾンビモードでは一度アップグレード改造したらそれきりだったが、今回は20段階まで改造を重ねることが出来る。 改造するごとに武器の末尾に「Mk.○(改造した段階数)」と表示され、武器の威力や所持弾数が向上しアタッチメントが装備されることもある。 またアップグレードするごとに弾が満タンに補充されるので、従来では補充しにくかったランダム武器でも安定して戦力を維持できるようになった。 ポイントさえあれば一気にフルアップグレードすることも可能だが、ランダム武器の場合は弾の任意補充手段を失うことになるのであまり推奨しない。 逆に、壁からいつでも購入できる武器は、弾の補充には困らないが初期では心許ない性能なのでどんどん改造していく方がいい。 謎解きをクリアするとMk.25まで改造可能になる。高ラウンドを目指すならぜひとも謎を解いておこう。ただ、Carrierでは謎解きクリアと同時にゲームクリアしてしまう。そのため、Carrierでは25まで改造できないと思われる。 救援物資 ラウンドの合間、ランダムでマップ内に救援物資が投下される。 キャッシュの他、セントリーガンやドローンなどの強力な支援物資も獲得できる。 入手に制限はないが、獲得までに時間が掛かるのでゾンビに追われている状態での入手は危険。 トゥームストーン ダウンして観戦モードになると死亡した場所にトゥームストーン(墓石)アイコンが残る。 復活後は初期装備に戻されてしまうが、一定時間内にトゥームストーンを回収すると、ダウンした際に所持していた武器を一つ回収することができる。 体勢を立て直す為に活用しよう。 武器・アイテム一覧 銃火器 今作では、アップグレードをした武器を新武器購入などで手放してしまっても、再度入手すれば同じ段階まで改造された武器を手に出来る。 逆に言えば、一度行ったアップグレードを戻す方法はなく、弾切れの最大強化武器をわざと放棄してアップグレードをリセットするようなテクニックは使えないので注意。 壁武器で高ラウンドを目指すならそのコストを維持できるぐらいまでに強化した方がいいだろう。 武器名 分類 初期装弾数/予備弾数 入手法 Atlas 45 HG 10/65 初期装備 初期に装備しているピストルで、『ゾンビモード』のM1911とほぼ同じ扱い。威力は貧弱で格闘とセットで使わないと苦しい。3ラウンドも過ぎれば貧弱さを露骨に感じるようになるだろう。前作のような強力なアップグレードも存在しない為、所持し続ける理由はほぼ無く、さっさと別の武器に変えてしまおう。ちなみにダウンした時にサブウェポンを持っていない場合にこの武器を取り出すが、アップグレードしてあった場合、その改造が適用された状態で取り出される。アップグレードでターゲットエンハンサー、クイックドロー、拡張マガジンが付く。 RW1 HG 1/52 3Dプリンター 当てづらい、単発式のためポイントが稼ぎにくい＆数相手に使いづらい・・・と、上級者向けの武器。EXOリロードと改造の積み重ねで相当化け、タフなゾンビが密集する高ラウンドでも持ち前の威力で的確に数を減らすことができる。射程や取り回しも優秀な上、サブウェポンなのでダウン時にも撃てる。強化していくとターゲットエンハンサー、クイックドローが付き、予備弾数が78発に増える。射撃ボタンとリロードボタンを押しっぱなしにすると通常より早い連射が行える。オープンファイア入手時は弾込めのモーションがカットされるため、壮絶な連射が可能。 PDW HG 28/175 3Dプリンター 低威力だが連射力が高く、マルチよりも装弾数も多くADS時の反動も上方向のみとかなり使いやすくなっている。他の武器と比較すると微妙だが、低ラウンドの一時的なポイント稼ぎ用としては適している。強化で意外な攻撃力を発揮し、ダウン時にも撃てるので余裕があるなら使い続ける選択肢もアリ。強化するとドットサイト、クイックドロー、拡張マガジンが付く。 MP11 SMG 35/220 1000pt 連射速度が高く高ラウンドでも敵を倒し易いが、頻繁なリロードと弾の補充頻度の高さに悩まされやすい。入手場所の近くで長いことトレインで戦っていくなら入手を検討しよう。強化していくことでドットサイト、レーザーサイト、クイックドローが付く。 SN6 SMG 30/200 3Dプリンター MP5を思わせる安定性を発揮するSMG。クセがなく使いやすいが、逆を言えば尖った性能もないので他の武器に少々見劣りする。序盤から15ラウンド程度までが一般的な活躍期間。強化していくことでハイブリッドサイト、ラピッドファイア、拡張マガジンが付く。 ASM1 SMG 50/250 3Dプリンター 威力が高めで装弾数も多く、強化していくと軽量LMG感覚でかなり使いものになるので、高ラウンドでも機動力を損ねずオススメ。強化していくことでドットサイト、レーザーサイト、クイックドローが付く。 SAC3 SMG 32 32/256 3Dプリンター 最初からデュアルのため、使っていて愉快な武器。実際の性能は、無駄撃ちが多くなりがちであまり燃費はよろしくない。近接攻撃も織り交ぜながら、弾の節約とポイント稼ぎをしていこう。機動性と攻撃力を高水準で両立できるのが長所であるため、使うのならばEXOソルジャーはほぼ必須。強化することでレーザーサイト、ラピッドファイア、拡張マガジンという実用的なアタッチメントが付く。 AMR9 SMG 35/200 1000pt 5点バーストで威力は並だが、トレインしやすい場所に設置されていることが多いため、立ち回り方によっては長くお世話になる。常設武器全般に言えることだが、高ランクまで改造を重ねてしまうと弾補充費用で赤字になってしまうため、最大でもMk10程度までで改造はストップしておき、あとは弾数で敵を押すといい。強化していくことでサーマル、レーザーサイト、拡張マガジンが付く。グレネードランチャーは残念ながら使用できない。 Mk14 AR 20/120 500pt ゾンビモードお馴染みの初期部屋武器。格安だがもちろん威力も低い。装弾数が増えたので、従来のシリーズよりは多少使いやすくなっている。低威力セミオート武器なので、ラウンドが上昇すると掃討に相当な指連射を要求される為、よほどの愛着が無ければ腕の健康の為にも使用し続けるのは推奨しない。余談だが、名前が名前なのでアップグレードを重ねると「Mk14 Mk14」と不思議な名前になる。 AK-12 AR 35/210 3Dプリンター レートが少々低いが平均的な威力と優れた集弾性を持ち、総合的な使い勝手は良い。ただ、20ラウンドあたりになってくると、改造を重ねても瞬間火力の低さから突破力に劣り始めるので注意。強化していくことでオートフォーカス、レーザーサイト、ストックが付く。 Bal-27 AR 30/245 3Dプリンター マルチ同様、実弾武器の中では上位クラスの使い勝手の良さを誇る。高レートで突破力に優れ、リロードもそこそこ早く、所持弾数も豊富で、欠点らしい欠点がない。弾の浪費さえ自制できれば、20ラウンドを超えても有効な戦力となる。強化していくことでハイブリッドサイト、レーザーサイト、ストックが付く。 IMR AR 36/148 3Dプリンター 高威力の4点バースト。マルチではイマイチ役に立たなかった予備弾の自己回復機能によって、かなり有用な武器となっている。寝かせておきさえすれば弾が補充されるため、毒ガス放出などで物理的に3Dプリンターやアップグレードに長時間アクセスできない状況下では、脅威の持久力を発揮する。弾の心配が圧倒的に少ないので、早めに細大まで改造しておくと非常に役に立つ。 ARX-160 AR 30/200 1250pt 常設武器ながら高い威力を持つ。3点バーストの運用に慣れさえすれば、20ラウンド以降でも有用な戦力となる。ただし、現状マップでは戦いやすい場所に設置されていないのがネックで、弾の補充には注意を払う必要がある。強化していくことでハイブリッドサイト、レーザーサイト、ストックが付く。 HBRa3 AR 30/180 1250pt 安定性の高いAR。連射が遅いので、高ラウンドでは火力不足を感じることも。前作のゾンビモードで言うMP5に近い性質で、安定性は魅力なものの所持弾数が少なく、アップグレードを重ねると補充費用で赤字になりやすいので注意。強化していくことでオートフォーカス、レーザーサイト、クイックドローが付く。他のARと違いストックが付かないため、そちらに慣れている人は注意。 AE4 AR 70/140 3Dプリンター 装弾数が非常に多く、リロードもかなり早い光学ライフル。使いやすいが、問題は瞬間火力の低さと所持弾数の少なさで、15ラウンド以降は強化を重ねてもポイント赤字が厳しい。強化することでオートフォーカス、ストックに加え拡張マガジンが付き、装弾数が更に増える。 Bulldog SG 4/38 500pt ゾンビモードで言う『オリンピア』枠。マルチでのSG最高威力はゾンビモードでも強力で、初心者の序盤の生存率アップに繋がるが、装填数の都合10ラウンド程度になると強化を重ねないともう辛くなる。強化に強化を重ねると、高ラウンドでも戦い抜けるハイスペックさを見せつける。長く使うつもりならポイントが貯まり次第どんどん強化していくと捗る。付くアタッチメントもドットサイトにレーザーサイト、拡張マガジンと悪くないものが揃う。強化までが辛いが、強化できれば心強い武器。 Tac-19 SG 6/52 1500pt ショットガンなので近距離では高威力を発揮でき、閉所では強い。しかしながら敵の機動力が大幅に強化された今作との相性は最悪で、有効な威力を発揮できる距離が短い為に、反撃を受けるリスクが非常に高い。リロードが一発ずつなので、強化しても時間がかなり掛かるのが特に痛い。他のSGと違って集団戦に使いづらく、武器設置場所も微妙なので進んで入手したい性能とは言えない。強化していくことでドットサイト、レーザーサイト、拡張マガジンが付く。 S-12 SG 10/80 3Dプリンター ゾンビモード専用武器でもいいと思ってしまうほど、産廃扱いだったマルチに比べて超有能ぶりを発揮するフルオートショットガン。これを引き当てたらアタリと考えて差し支えない。威力が高いうえに連射が効くので、ゾンビの群れを一気にミンチ肉の山に変える性能を見せつける。30ラウンドを越えても威力不足を感じない高性能だが、消費が早いため弾数管理には他の武器より気を使う必要がある。Mk20まで改造してしまった時がこの銃の「寿命」となってしまうので、この武器に限っては改造を少々ケチった方が結果として生還率が高まるだろう。付くアタッチメントはターゲットエンハンサー、レーザーサイト、拡張マガジン。 LYNX SR 8/48 3Dプリンター 一発の威力が非常に高く、長いこと一撃必殺で過ごすことができる。初期のスコープは使いづらいが、アップグレードでACOGに変わるのである程度の近距離戦にも対応しやすくなる。取り回しが重めで腰だめの精度は劣悪なので、緊急時への対応力を高める為にもEXOソルジャーは早めに入手したい。弾数が少ない為、集団戦では可能な限り敵を一まとめにしてから貫通力任せでなぎ倒すと節約になる。強化していくことでACOGサイト、クイックドロー、拡張マガジンが付く。 Pytaek LMG 125/300 3Dプリンター 低レート、高威力のLMG。過去のゾンビモードではLMGは大当たり武器であったが、ゾンビの機動力が大幅強化された今作では取り回しの重さによるデメリットが目立つので、立ち回りに要注意。特にリロード中にEMP攻撃を喰らうような状況は非常にきついので、セカンダリもよく吟味しよう。瞬間火力に劣るので、強化はこまめにしていきたいところ。総合的に、トレイン戦法には不向き。強化していくことでターゲットエンハンサー、ストック、クイックドローが付く。 Ameli LMG 100/350 3Dプリンター 取り回しは重いがそれ以外は優秀。威力・弾数・連射力に特に優れる為、Pytaekよりはトレイン戦法に対応しやすい。マルチ同様に高性能だが、アップグレードで付く光学アタッチメントがサーマルとなっているのが最大のデメリット。遠距離狙撃にはいいが、視界の見難さと狭さが本モードと相性が非常に悪い。一応、さらにアップグレードするとレーザーサイトが付いて腰だめ射撃でも戦いやすくなるとはいえ、事実上、エイム射撃をほとんど奪われることに近い為、扱いが難しいと感じたなら適度なところで別の武器に乗り換えるのも一考。 EM1 LMG / 3Dプリンター 低威力のレーザー兵器。移動しながらの射撃にうってつけで、EXOジャンプ中でも敵を攻撃しやすい。敵を貫通しない上ダメージも少ないが、その分ポイントが稼ぎやすい。弾数表示はパーセントとなり、射撃時間によって減っていくが、標準状態でも弾の減りがかなり緩やかなので長持ちする。また、リロードの必要がないので、いつフルリロードが来ても問題ないのがポイント。高ラウンドでは敵の数・機動力・タフさ故にジリ貧になりやすい。リロードが存在しないので、ハイパーダメージ取得時は最強の無双兵器となり、発射したままグルグル高速回転し続けるだけでも一帯の敵を駆逐できる。 MAHEM LC 1/ 3Dプリンター 高い威力を持つランチャー。弾数が少ない・ポイントが稼げないので敵がそう多くない低ラウンドではほぼ活躍できない。が、高ラウンドでタフな敵が大量に出てくる状況ではランチャーならではの豪快な破壊力を発揮。高ラウンド向けだが、高ラウンドではEMZも多く出現するのでジャンプ潰しには要注意。マルチプレイ時と違い、腰だめ射撃可能。オープンファイア取得時の最強候補のひとつで、リロード不要の連発が可能になるので一帯が大変なことになる。 クロスボウ SP 1/16 3Dプリンター 強化すると爆破範囲と威力が上がり、トレイン中などゾンビの集団に射し込むとマルチキル可能。またEXOソルジャーと併用すれば、トレイン中にわざわざ振り向かずとも自身の足元に撃つだけで追ってくるゾンビをキルできる。とはいえ弾数も連射も微妙なので、やはり集団に射し込んできっちりマルチキルを狙う運用が無駄がない。強化していくことでハイブリッドサイト、予備弾数増加（24発になる）、クイックドローが付く。どちらかというとMAHEM同様に高ラウンド向け。ラウンドに応じてきっちり強化はしておこう。オープンファイア取得時はMAHEM同様の最強連射兵器に……残念ながらならず、一発ごとに通常通りリロードが入ってしまう。誠に残念である。 M1 Irons SP 6-6/ 3Dプリンター 標準でデュアル。一撃の威力が非常に高いうえ、レートと射程にも優れている為、実弾銃器最強候補だったS-12と双璧を成す高性能武器となっている。装弾数は左右合わせて12発だが、リロードが早めで威力も威力なので不足を感じることはない。エイム射撃はできないが、アップグレードに加えEXOソルジャーも使用することでかなりクロスヘアを絞ることができるので、中距離も対応できる。S-12と同様、自制しないと弾の消費が激しくなりがちなので、残弾管理には要注意。オープンファイア取得時は発砲煙で画面がひどく煙るほど超連射無双が可能で楽しい。銃を取り出す度に回転モーションが入るので、武器切り替えを続けて早く行うと、連続でガンスピンを行う(ように見える)のでテンションが上がるかもしれない。 OHM LMG / 3Dプリンター マルチ同様、LMGモードとSGモードを切り替え可能な武器。切り替えると弾数表示が変わるため別枠としてカウントされていると初見は誤解するであろうが、実際はSGモード1発につきLMGモードの弾数を4発消費しており、片方のモードが弾切れするともう片方も使用できなくなる。ポイント稼ぎのLMGモードと突破力のSGモードを切り替えられるのは便利だが、本銃特有の独特の弾薬管理には注意。射撃能力以外の性能はLMG準拠で全体的に取り回しが重い為、立ち回りには工夫が必要。 CEL-3 EX 16/80 3Dプリンター ゾンビモード専用武器で、前作の「レイガン」にあたる大アタリ武器。全てのマップに登場。小爆発を起こすエナジー弾を複数発射する。可変フルオートで、連射を続けるほど連射速度が上昇していく。15ラウンドくらいまでなら未強化でも充分なほど威力が高く、射程距離が長い。単射の場合、若干ディレイがあるのと可変フルオートの性質上、乱戦時には注意したい。また、リロード時に画面が大きく上下に揺れることにも要注意。強化することでターゲットエンハンサー、ストック、拡張マガジンが付く。ダウン時にも使用することができるので、蘇生をサポートしやすく心強い。 Magnetron EX / 3Dプリンター Infectionに登場。マイクロウェーブを発射し、敵の動きを封じ込め爆殺する。エネルギー兵器でEM1のように弾数がパーセント表示となるが、威力の割に弾の消費がかなり早い。おまけにしばらく連射するとオーバーヒートとなり冷却動作が入るので、多数相手では押し負けやすい。効力を受けている敵の動きが遅くなる効果も、オーバーヒート問題のせいで高ラウンドでは有効活用しづらい。手強いゴリアテゾンビを封じ込めたり、イースターエッグ攻略に必要など活躍の場はあるが、レア武器のわりには使い勝手はさほど良いとは言えない。BO2のゾンビに登場した『PALARYZER』に近い。 LZ-52 Limbo EX / 3Dプリンター Carrierに登場。レーザーを発射する兵器で貫通性能があり、レーザー射出機が壁や障害物に衝突するまで射程内のゾンビにまとめて切断ダメージを与える。見栄えは中々のものだが、弾数が少なく威力もあまり高くないので、活用するには慣れが必要。弾丸系の武器を腰だめで撃つと弾が散るように、腰だめだとレーザーが水平ではなくランダムに傾く。運が悪いと集団にほとんどダメージを与えられないまま床に当たって消滅したりすることもある。しっかりサイトで狙おう。貫通で一気にダメージを与えられるといっても、まだEXOランチャーやクロスボウの方が確殺力が高いので、上手に運用しなければ戦果を上げるのは少々きつい。 KL-03 Trident EX / 3Dプリンター Descentに登場。反射する弾を撃つ。弾はゾンビを貫通する。攻撃力はそこそこあり、無強化でも18Rほどまで3ヒットで倒せる。しかし跳ね返る為、ゾンビが複数いてなおかつ閉所でないと効果を発揮しずらい。性質上、Ozにはあまり効かないと思われる。 EXOランチャー 今作は怯むだけで、自爆ダメージはない。 武器名 最大所持数 入手法 解説 フラグ 4 初期装備 通常のグレネード。リーサル枠。ラウンド終了ごとに1個自動補充される。投擲後もよくコロコロ転がるので、カウントを調整しないとあまり頼りにはならない。今作では銃火器でも這いずりゾンビを作れるので、相対的に価値は下がった。ポイントに余裕があれば上位互換のインパクトグレネードにすぐ買い換えたい。EXO非所持状態だと、弾を手で投擲する珍しい光景が見られる。 インパクトグレネード 4 750pt 投擲して接触の瞬間に爆発する。リーサル枠。一度入手するとラウンド終了ごとに1個自動補充される。タイムラグなしに爆発するのでグレネードランチャーのように使用でき、咄嗟にダメージを稼げるので特に理由がなければ交換しておこう。また、囲まれた時に足元を爆破して生還する芸当もできる。任意での補充も可能だが、1個につき500ptと割高なので買いすぎに注意。 ブラストドローン 2 1000pt 過去ゾンビモードのクレイモアに相当するアイテム。タクティカル枠に所持。一度入手するとラウンド終了ごとに1個自動補充される。マルチ同様に追尾機能が備わっているので確殺力は高くなっている。ただ、コストの割に殲滅力は微妙で、後述のタクティカルグレネードが強力なため、わざわざ買う必要もないと言えばない ナノスウォーム 2 3Dプリンター タクティカル枠。球状のエリア内にナノスウォームを展開し、発動時間中は攻撃エリアに入ったゾンビを鈍足化させ、ダメージを与え続ける。ゾンビを多く集めてから発動すると非常に効果が高く、ポイントもかなり稼げる。通路に設置して有利に戦闘を運んだり、味方の蘇生の時に展開するのも一手。高ラウンドの場合、ナノスウォームだけで敵を殺すのは困難なので、ゾンビの侵攻を一時的に阻む防護壁として、地形も利用した効果的な運用が求められる。テクニックがあれば、様々な局面で役立つ武器。ちなみに、ハイパーダメージと組み合わせると入ってきた瞬間敵がミンチになるため、ドーム内で少しばかり休憩がとれる。 混乱ドローン 2 3Dプリンター タクティカル枠。ブザー音でゾンビを引き寄せ、一定時間後に大爆発を起こす。過去作の『モンキーボム』に相当。ダウンした仲間の蘇生時間を稼いだり、自分が瀕死の時にピンチを脱せたりと非常に便利。ただしかなり広範囲のゾンビを誘引する為、Co-opプレイ時は他のチームメイトが戦っていた分まで自分の下に敵集団を引き寄せてしまい、効果終了後に一転ピンチになってしまう場合もあるので注意。 テレポートグレネード 2 750pt タクティカル枠。投擲した場所にテレポートする。回廊の端から端まで瞬間移動するなど、高速移動の手段として非常に使い勝手が広い。蘇生や爆弾解除にいち早く対応でき、ガスも最低限のダメージで突破可能、地形によってはガスエリア自体をパスして向かいの部屋に無害で到達することもできる。また、混乱ドローンほど確実とは言えないが、瞬間的に絶体絶命の包囲から脱することも可能。ポイントがあればいつでも任意に補給できるのが大きなメリット。なお、空中にテレポートすることは出来ず、必ず床に瞬間移動するため、トラップや即死エリアの上にテレポートしないよう注意。 登場するクリーチャー ゾンビ 通常のゾンビ。打撃攻撃を仕掛けてくる。 最初は徒歩だが、ラウンドを重ねるとダッシュのゾンビが増え、最終的に全員が全力疾走でプレイヤーを追ってくる。 ラウンドが増えるごとに体力が高まっていき、30ラウンドあたりでは並の兵器では倒せなくなってくる。 最もベーシックな敵とはいえ物量で攻めてくるので、油断しないように。 銃撃や爆弾で脚を破壊すると這いずり状態となり、攻撃性が大きく落ちる。 這いずりゾンビをわざと1、2匹残しておくことで装備調達の時間を稼ぐのは定番のテクニック。 EXOゾンビ EXOスーツを着たまま変異したゾンビで、プレイヤーと同等の機動力で襲ってくる難敵。 高いところを瞬時に登ってくるのはもちろん、離れた距離を一気に詰めて突進攻撃を仕掛けてきたりする。 脚を破壊しても高スピードで飛び掛ってきたりするので油断ならない。 ラウンドが高くなるとほとんどがこのタイプのゾンビになる。 チャージャー 赤いEXOスーツを着たゾンビ。 通常のゾンビよりも移動速度と攻撃力が高い。通常の三倍かどうかは要検証。 EMZ 電気を纏ったゾンビで、今作で最も要注意の敵。 このゾンビの付近でEXOブーストを使用すると範囲型EMP攻撃を放つ。 殴られるかEMP攻撃を喰らうかすると一定時間EXOスーツが使用できなくなりHUDも消失してしまう。 EMPの範囲は広く、ジャンプ中でも喰らって撃墜されることもしばしば。 視界も不良になる為、高ラウンドでの死亡原因第一位。 見かけたら出来る限り優先的に排除したい。 また、接近されたらなるべくEXOブーストの仕様を控えると良い。 エクスプローダー 緑に光るゾンビで、倒すと爆発する。 近くで喰らうと大きなダメージを受け視界不良になってしまうので、乱戦時には注意したい。 セキュリティドッグ 警備犬がゾンビ化したもので、動きが素早く体が小さいので倒しにくい。 囲まれると一気に倒されてしまうので、逃げて包囲されないようにしながら戦おう。 当たり判定の広いショットガンが迎撃しやすい。 後半になると、EMP属性や自爆属性を持ったゾンビ犬も登場し、より厄介になる。 パワーアップアイテム一覧 ゾンビを倒すと時折、緑に光るアイテムを落とす。 獲得すると各種ボーナスを得られる。 取らないと一定時間で消滅する。 ハイパーダメージ 一定時間、敵を一撃キルできる。 近接攻撃を多用するとポイントがどんどん溜まってオトクだが、敵の攻撃力が減るわけではないので高ラウンドでの欲張りは危険。ゾンビモードの『Instant-kill』と同じ。 DNAボム フィールド上の敵を全滅させる。ゾンビモードの『Nuke』とほぼ同じ。 フルリロード 所持弾が満タンまで補充される。 目の前に出現したら、あえて強力な火器を惜しみなく使ってから獲得すると無駄がない。 ちなみにEXOランチャーも満タン補充されるため、これが出たらナノスウォームなども惜しみなく使おう。ゾンビモードの『Max ammo』と同じ。 マルチプライヤー 一定時間、全ての獲得ポイントが2倍になる。ゾンビモードの『Dowble points』と同じ。 セキュリティ マップ上のトラップをフル稼動させる。 当然だが、味方もセキュリティに引っかかると大ダメージを受けるので注意。 場合によっては移動が制限されかなり邪魔なので、あえて取らない方が良い事も。 パワーサージ 一定時間、全ての3Dプリンターを10ptで利用できるようになる。ゾンビモードの『Fire sale』と同じ。 炸裂タッチ(Carrier以降) 一定時間、自分に触れてきたゾンビを倒すことができる。 オープンファイア(Carrier以降) 一定時間、リロード不要で無限に弾を撃てる。前作のExtinctionにあった『ウェポンスペシャリストアップグレード』に近い。 EXOアップグレード一覧 今回は所持数に上限が無いので、ポイントが溜まり次第購入していって問題ない。 ダウンすると順番にアップグレードが消えるため、必要度が高いものを序盤に、低いものは後半に持っていくといくらか時間稼ぎになる。 EXOヘルス コスト 2500pt 体力が向上し、ゾンビの攻撃により多く耐えられるようになる。 ゾンビモードの『ジャガーノグ』同様、必須アップグレード。 EXOを入手したらすぐ購入しよう。 EXOメディック コスト 1500pt(ソロでは500pt) ダウンした仲間の蘇生速度が上昇する。 ソロプレイではダウンした際に自力蘇生が可能になる。 ゾンビモードの『リバイブソーダ』に相当する。 EXOリロード コスト：2000pt リロード速度が向上する。 隙が減るので必要度は高く、特にLMGなどには必須。 ゾンビモードでは『スピードコーラ』に相当。値下げしたので入手しやすくなった。 EXOソルジャー コスト：1750pt 武器の取り回しが向上。 マークがゾンビモードの『デッドショットダイキリ』に似ている。腰だめ撃ち精度アップ、エイム速度高速化、スプリント後の構え移行速度の短縮化、そしてガンホーと同等の効果がある。 EXOスラム コスト：2000pt EXOによる滑空からダイブアタックする『ブーストスラム』が使えるようになる。 ゾンビモードの『PHDフロッパー』のダイブアタックに近い強力な範囲攻撃で、20ラウンド程度までなら有効な破壊力を発揮する。 ただし敵に自ら接近していく都合上、仕留め損ねて反撃されたり、EMPを喰らってEXO使用不能にされると一気に窮地になることには注意。優先度低めのEXO プレイする際のポイント 途中抜けについて システム上、Co-op中でも途中抜けが可能になっているが、特別な事情がない限り控えるべきである。 確かに真っ先に死んでしまってずっと観戦モードというのは寂しいものであるが、途中抜けされて残された仲間はもっと寂しいのである。 どうかゲームオーバーまで全員で諦めず戦い抜いてほしい。 序盤のポイント稼ぎ 敵をキルする以外に、弾を当ててもポイントが入る。そのため単発高威力のRW1などはポイントを稼ぎづらい。 銃弾キルより格闘キルのほうがポイントが入るので、死ぬ寸前まで銃ヒット＋格闘キルが最も効率が良い。 中～高ラウンドからはそこまで考えていると死ぬ。 ポイントを消費するドア ポイントにバラツキがなければ１人に負担させず、全員で万遍なくドアを開けるようにしたい。 ポイントにバラツキがあった場合はその時のポイントで考慮しよう。 ポイントを持っているのにEXOまでの必須ドアを開けないのは印象が良くない。 開けないとゾンビが入ってこないが、こちらも移動しづらくなる。 高ラウンドを狙う 利便性の極めて高い混乱ドローンは欲しい。一見、ナノスウォームは混乱ドローンよりも劣るように感じるかもしれないが、 一概にはどちらが劣っていて優れているとは言い難い。混乱ドローンを複数のプレイヤーが所持している場合、出し惜しみしたり、 ドローンを出すタイミングが被ってしまう状況に陥りがちになるため、一人か二人ナノスウォームを選択するのも有効な手だろう。侵入経路をふさぐようにして置いて敵を処理しやすくなるし、ハイパーダメージとの相性も良い。 さらに火力が高めなCEL-3、S-12や、範囲攻撃が可能な爆発物系の武器など、強力な武器を揃えておきたい。 その他の武器に関しては序盤の内はポイント稼ぎに使えるが、20ラウンド以降から火力面でやや不足に感じてくるので、 最初に挙げた武器のいずれかは所持しておいたほうが無難だろう。 奥まった場所で戦うとゾンビに引っかかりやすく、回避や蘇生が難しい。場合によっては一瞬で押しつぶされる。 戦うだけなら最初のエリア（中庭）か螺旋階段エリア（メインハブ）が最も安定する。 EXO部屋～ファストリロード部屋も広くて段差とセキュリティがあり戦いやすいが、高ラウンドで多く出現するEMZに EXOを潰されると一瞬で詰むこともある。とっさの回避手段であるダストシュートも有効活用すると良い。 謎解き （複数人でする場合は特殊な手順を踏まないといけないのでソロの方がかなり楽） 特殊な手順については下に考察をまとめています、誰か検証してくれると助かります １ 箱を取る 初期地点の墜落現場左の壁との間 ２ 箱をパソコンにセットする ガラスが割れる部屋の電源から見て左側の壁 ※３〜６は好きな順番でok ３ EM1を撃ちながらプリンターの起動するとカードが出るので取る ４ 下に挟まっている鉄パイプを打ち抜き真ん中のボックスにブーストスラムをし、出てきたボックスからカードを取る Exoヘルスが売ってる部屋 ５ 焼却炉に入り地面を打ち、隠れているカードを取り出し回収する 焼却炉に入るには1Rにつき1回、どちらかのダストシュートを500ポイントの時に入ると行ける （100ポイント払って離れると500ポイントになる） 複数人の場合、2ヶ所のダストシュートから2人同時に入る必要がある ６ 感染ゾンビの攻撃をくらい感染中にボタンを４カ所押す、押すと緑色に光る 感染を直す機械の手前の受付横 機械の次の部屋に行く途中の左 MP11部屋のダストシュートから左に向いたところ MP11部屋から次の部屋に行く扉から右に向いてジャンプした上 ７ 四枚カードを集めるとゾンビがカードを落とすようになるので、49枚回収する 回収した枚数は、左下にあるキャラクターカードの数字で確認できる。 格闘のみ使用して全てのカードを集めるとウォーバードが撃墜されずに脱出できる。 ８ ４つある指紋認証パッドを人数分押し最後のカードを手に入れる（ソロだと1箇所だけでOK、正しく反応すると緑色になる） Exoルームの奥の階段の途中 Exoヘルスの隣 MP11が売っている部屋 パソコンをセットした次の部屋の途中 ９ ２で起動したパソコンの前でアクションボタンを押した後、Exoルームの中央の機械（スーツが置いてる機械）に触れる １０ ヘリの音が聞こえたら初期部屋へ行く 複数人の場合 3人でしようとした場合、手順通りしたのに上手く作動しない仕掛けがあったので考察してみました （ソロではクリア済み） 1、各カードは対当するキャラクターしか取れない この考察だと2人以上でやる場合は必ず4人必要ということになる、スラムの仕掛けをおっさん3人でやった所誰も反応しなかった。でも女のカードはEM1の手順で出るはず・・・ 女のカードは女が取るとは限らないかもしれない （感染で出るカードはデコが出ているおっさんで取得できた、他のキャラでは取れなかったらしい） ２、仕掛けは皆で同時に スラムをしたら上記の通り誰も反応しないので、3人同時にしてみた所これまた反応しなかった。できるだけ同タイミングでスラムしたので、タイミングがかなりシビアか必ず4人必要なのか・・・ もしくは１の通り女でしか反応しないかもしれない 謎解き（その他要素）一覧(ソロ) ※ネタばれ注意 +... Outbreak Infection Carrier Descent(英語でわからないのでどなたか詳しい説明お願いします) Descent DOUBLE FEATUREモード Descentトロフィー、Outbeak生還、Carrierゴールド報酬 コメント ゾンビモードは吹き替えのほうがいいな キャラの喋りはともかく謎解きとかのヒントが何言ってるか分からん - 2015-04-09 06 11 26 最近CEL3の発射レートが低いままな時があるんだけど、コレって元々こんなもん？ - 2015-04-09 22 27 12 謎解きの箱って何処なんだ…とりあえずぐるりと初期部屋一周したがわからん - 2015-04-12 23 24 00 ブルドッグから電源が無い方の突当りまでいって右90°？むいて真っ直ぐ行ったとこ。 - 2015-04-13 17 56 31 ヒント：MAP外 - 2015-04-13 23 46 50 墜落したヘリの内一機（左）の一番左下の隅 - 2015-04-19 18 36 30 墜落したヘリの内一機（左）の一番左下の隅 - 2015-04-19 18 36 32 武器って交互に改造するか、ひとつだけ改造しつづけるのどっちがいいんだ？ - 2015-04-14 20 35 42 強化しても弾がなくなれば意味ないので、弾少ないほう改造してる - 2015-04-15 23 59 28 これをやるとき操作する奴がOZ(頭にはちまきのおじいちゃん)だと何故かやる気が出る - 2015-04-26 14 37 47 悪ぃおれもだわ - 2015-04-27 23 14 52 俺も。勝手に主役だと思ってる。 - 2015-04-30 04 00 04 ※Carrierでゾンビ化します - 2015-06-21 20 57 23 これをやるとき操作する奴がOZ(頭にはちまきのおじいちゃん)だと何故かやる気が出る - 2015-04-26 14 37 47 俺は女になって仲間のとこに高いとこから飛んで喘ぎ声を聞かせて振り向かすのが好きw - 2015-05-21 00 59 22 メガトロンの詳細なしかな？ - 2015-05-30 00 25 35 マグネトロンじゃないかな - 2015-06-10 11 29 30 感染ゾンビがない気がする・・・？個人的にEMZと二強なぐらい厄介なやつだと思うのだけど - 2015-06-29 11 23 19 LZ-52 Limboは腰だめで撃っちゃだめだね エイムして撃つことで真っ直ぐレーザーも水平に進むのを確認しました（PC版） - 2015-07-11 23 14 56 3Dプリンターについて。Carrierのロード画面で「完全にランダムで目押しできない」というような事が書かれていました。 - 2015-07-12 14 29 22 Openfireの時にMAHEM乱射してるとMW2のバグを思い出す - 2015-07-16 09 41 21 Gディスポの謎解きでの小ネタ。青ランプ点灯させるフラグのマークでリーサル投げ入れる時、二人同時に投入すると、ブラストやナノスォームのマークで投入する手間が省ける。(例)三段目でブラナノブラフラグ(ブラナノブラ)の手順が必要だが、フラグの時点で二人同時に投入すると( )内の手順無しで青ランプが点灯する。ただしタイミングはシビア。 - 2015-07-23 14 18 35 壁武器の弾薬は5回強化するごとに値上げされるから、意図的に強化を止めるなら4回、9回、14回、19回のどれかがいいと思う。既出だったらごめんなさい。 - 2015-08-09 00 15 33 追記 4回目、7回目、10回目の強化でアタッチメントがそれぞれ一個ずつ付きます。 - 2015-08-17 15 45 05 壁武器改造は経済性からMk.14で止めておいた方が良いです。それ以降はほぼ赤字になると思います。 - 2015-08-31 13 24 07 最後のDLCのマップでBlunderbussっていうSGのような武器でたんだけど なにこれ - 2015-09-09 01 01 15 続き、MORSのように一発撃ったらリロード、かなり長い 威力がめっちゃ高くて射程も長い SGだから範囲も広かった アタッチメントはクイドロ、ストック、拡マガ 拡マガは1/60 - 2015-09-09 02 06 09 途中で送信しちゃった 拡マガはストックありで1/60から1/90になった - 2015-09-09 02 07 10 ちょっと前にマルチに追加された銃の一つでしょ？今更なにこれって言うような物じゃないと思うけども…？ - 2015-09-10 13 42 01 ソロでメディックを買おうとしたら、「全て使用中です」って出て買えなかったんだけど、メディックって数限定されてるとか？ - 2015-09-10 10 50 50 二回だったか三回だったか買うとその後は買えなくなる。BO2のリバイブソーダと同じ仕様。 - 2015-09-10 13 35 43 Outbreakは謎解きしても武器レベル25まであがらない？ - 2015-09-14 06 01 19 そういやキャリアのマップってC4置く前にMK25にできるんだね。 - 2015-09-14 16 54 10 ランキングにもある”w feautuer”って何ですか？ - 2015-09-29 00 15 35 DescentのDOUBLE FEATUREモードのことだと思う。詳しくはこちらhttps //www.youtube.com/watch?v=QsvB8IjR1Cs - 2015-09-29 22 01 49 AW買う人は多少高くても絶対吹き替えの方が良い。ゾンビとサバイバルは面白いけど字幕が無くて何かぐちゃぐちゃ言ってる印象。 - 2015-10-14 17 40 21
https://w.atwiki.jp/cod_advancedwarfare/pages/189.html
Ohm imageプラグインエラー ご指定のファイルが見つかりません。ファイル名を確認して、再度指定してください。 (Ohm.png) ゲーム内説明 可変チョークで射程を切替可能な指向性エネルギー兵器 ゲーム内説明(英語) 性能 分類 ヘビーウェポン 解除条件 DLC「Ascendance」 ダメージ(最大-最小) 35-35-33(HS倍率×1.1) 射撃方式 フルオート 装弾数(拡張マガジン装備時) 40/120(60/120) 射程 3発 ～1400(～約35.6m) 最大威力距離3発 ～8000(～約203m) 4発 8000～(約203m～) レート（ラピッドファイア装備時） 666（833） アタッチメント アタッチメント 解除条件 レッドドットサイト 20kill ハイブリッドサイト 40kill オートフォーカスサイト 60kill ターゲットエンハンサー 80kill サーマル 100kill ACOGスコープ 120kill レーザーサイト 腰撃ち10kill ストック 腰撃ち20kill 拡張マガジン 腰撃ち40kill トラッカー 腰撃ち60kill クイックドロー ADS10kill パラボラマイク ADS20kill アドバンスドライフル ADS40kill ラピッドファイア ADS60kill サプライドロップ 名前(Name) 分類(Tier) ダメージ(Damage) 精度(Accuracy) レート(Fire Rate) 射程(Range) 操縦性(Handling) 機動性(Mobility) その他 Unending Elite -1 -1 -1 装弾数増加(60発) Restless Elite -1 +3 装弾数減少 Heart Seeker Professional +2 -1 -1 レーザーサイト標準装備 Watcher Professional +2 -2 Bloodletter Professional +2 -1 予備弾数減少 Lycanthrope Enlisted +1 -1 Lunacy Enlisted +1 -1 Blood Moon Enlisted -1 +1 Enlisted Revamp Marksman +2 装弾数減少(30発) Werewolf -1 +1 特徴、考察、補足 当然だがLMGモードとSGモードでは特性が大きくことなる。 LMGモード時は高めの威力設定によりかなりの距離まで3発キルできる。また、エネルギー兵器だが壁抜きが可能。 ヘビーウェポン特有の動作の遅さはあるが、クイックドローの解除は非常に簡単なので苦労するのは最初のみだろう。 また、上・左右方向共に反動が大きく、グリップも装着できないため遠距離以遠の戦闘は難しい。 SGモード時では連射速度を犠牲に最低威力が上昇したS-12といった性能。 装弾数が40発とSGとしては非常に多いため、S-12以上に無茶な運用が可能。 ただし連射速度では劣るので無茶は禁物。また、少しでも離れるとSGモードよりLMGモードを使ったほうが早い。 共通する欠点として、エネルギー兵器故にサプレッサーが装備不可能。 また、弾薬がLMGとSGモードで共通な点にも注意。 コメント 要望した者です、ありがとうございました。 - 2015-05-05 10 00 38 S12の上位互換だな。 S12いらなくね？ - 2015-05-05 10 03 18 連射速度が段違いなんだよなぁ… - 2015-05-05 12 58 23 機動力が段違いなんだよなぁ…。 - 2015-05-20 20 22 47 全距離3発の物、レート750の物があるらしい… - 2015-05-05 10 09 13 とりあえず、わかる範囲でヴァリアント編集しました。 - 2015-05-05 10 16 54 編集のしかたがよくわからないのでここに知ってる範囲内のバリアント書きます。参考までにどうぞ。エリート「Unending」 装弾数アップ×３ 精度、レート、射程ダウン×１ 「Restless」精度アップ×３ ダメージダウン×１、装弾数ダウン×２ PRO 「Heart Seeker」精度アップ×２ レート、射程ダウン×１ レーザーサイト付き 「Watcher」精度アップ×２ レートダウン×２ エンリ 「Lycanthrope」ダメージアップ×１ レートダウン×１ 「Lunacy」レートアップ×１ 機動性ダウン×１ 以上になります。どれも持っていませんので、装弾数の増減についてはどのくらいなのか分かりません。編集できる方は申し訳ありませんが編集をお願いします。 - 2015-05-05 15 16 55 ↑追記 PRO 「Bloodletter」操縦性アップ×２ 機動性ダウン×１、予備弾ダウン×１ エンリ 「Blood Moon」操縦性アップ×１ 射程ダウン×１ 以上です。海外のサイトなどからの情報ですので間違っている箇所かあるかもしれませんが参考にどうぞ。 - 2015-05-05 17 46 58 装弾数にモノをいわせた中距離からSG乱射で敵陣に突っ込むのすげぇ楽しい(生き残れるとは言ってない - 2015-05-06 14 56 39 Ohmのエリート「Unending」出たので使ってみました。 - 2015-05-08 23 38 12 使ってみた感想としては、1マガの弾数が大幅に増えたのはいいですけど、命中率下がってるのでブレが余計にひどくてLMGでは運用しないほうがいいと思いました。 - 2015-05-08 23 43 05 どのくらい弾数増えてましたか？ - 2015-05-09 00 03 58 確か、元々40発ぐらいでしたっけ？60発に増えてましたね。大幅に増量したのは言い過ぎでしたすいませんorz - 2015-05-09 09 51 13 あと連射速度、射程もさがってるので、アドライ、ラピファつけたほうがいいです。といっても、マイナス部分が相殺か少し伸びる程度なのでその辺は微妙です。 - 2015-05-09 10 03 43 上の方々の情報で編集しました。他に正確な情報が入りましたら御協力の程、宜しくお願い致します。 - 2015-05-13 01 50 55 正直、使ってみたいバリアントがHeart SeekerとLunacyくらいしかないんだよな～ なんか全部微妙。 - 2015-05-13 16 40 58 Lycanthorpe当たったので、報告します。威力+1、レート-1で確定。使ってみた感想は威力+1により3発キルの距離がかなり伸びたと感じました。以前全距離3発のバリアントがあるらしいとおっしゃっていた方がいましたが、おそらくこれがそれに相当するものと思われます。SGモード時の火力も上がっているように感じました。ただ、レートが下がってしまっているので、よりLMGとSGの使い分けが重要になると感じました。長文失礼しました。 - 2015-05-14 20 59 04 ブレの制御も一層重要になってきそうですね。フォアグリップ付けれないので - 2015-05-15 10 07 15 Lunacy当たったので、報告します。レート+1、機動性-1で確定。感想はレート上昇による恩恵が大きいですね。特にLMGモードでですが。レートが上がったことでLMGモードでの近距離戦能力がある程度上がっていると感じました。中距離以降もレートでごり押しできないこともないですが、無理は禁物です。SGモードはちょこっとだけレートがあがったかな？という感じです。正直、ノーマルと大差ないです。レートはLMGモードでの影響が大きいですね。あと、機動性が下がっているので人にもよると思いますが、クイドロつけたほうがいいかもです。以上、長文失礼しました。 - 2015-05-20 00 13 51 追記。レートが上がったことで弾の消費が激しくなっているので、その点も注意です。 - 2015-05-20 00 18 40 SGModeは性能固定かも？ - 2015-05-21 00 16 38 確かにSGモードはそうかもしれませんね。SGモードの時だけ体感に違いを感じませんでしたし。あと、Ohmはアドラ、レーザー、ラピファでSG凸するとけっこう強いですね。何だろう、このオマケが本体感…。 - 2015-05-21 01 59 42 KF5の初弾5発,XMGのロックダウンのスペックは固定でアタッチメント,バリアントの影響を受けないから多分Ohmも固定だと思う。 - 2015-05-29 03 14 45 Restlessは装弾数３０発だと思われる、拾い物のため不明 - 2015-05-24 14 12 27 海外のサイトで見てきましたが、そこには30発とあったので、その可能性は高いですね。あと、SGモードの性能は全バリアント一緒みたいですね。 - 2015-05-24 17 45 42 SGモードは、ダメージ20-15-10 、レンジ225-600、レート500で固定だと思います。ソースhttps //docs.google.com/spreadsheets/d/1z3-syTEbrn5J2FKt_2yAEuHjsQ3DXtzbW_tTdCvAyo4/edit#gid=383776988 - 2015-05-29 15 15 34 SGモードは、ダメージ20-15-10 、レンジ225-600、レート500で固定だと思います。ソースhttps //docs.google.com/spreadsheets/d/1z3-syTEbrn5J2FKt_2yAEuHjsQ3DXtzbW_tTdCvAyo4/edit#gid=383776988 - 2015-05-29 15 15 35 Ohmの射程って、結局アメリペイテイクと同じ1400で決まりなの？ - 2015-05-31 00 00 56 Heart Seeker出たので報告します。やはり精度+2の恩恵はでかいですね。欠点である、ブレが大分小さくなってます。ただ、射程とレートが下がっているので、まずアドラは必須ですね。ラピファはお好みでという感じです。 - 2015-06-04 00 12 05 Lycanthropeがパッと見強いかと思ってたけど、中間威力が8000まであるから全マップ全距離3発ぽい - 2015-06-09 09 58 23 結論：ノ基本Ohm - 2015-06-09 10 05 33 誤爆 結論：基本ノーマルが一番強い。ただしLunacyだけはノーマルよりも強い - 2015-06-09 10 07 03 Lunacy Unending BloodMoon Lunacyはデメリットが皆無、ステータスでレートが上がってる為精度に影響が出ない。 Unendingはレートが下がってるとは言え、20発増加はデカい、射程は下がっても影響なし。BloodMoonはUnendingと同じで射程は意味がない、ただ腰だめ1上がったお得なバリアント。 - 2015-07-25 22 59 45 Restlessに拡マガ・クイドロ・ラピファで使ったら結構強かった。ラピつけても中・遠距離狙えるしSGモードもレート上がってゴリ押せた。 - 2015-09-21 21 22 19