【Splatoon3】ナワバトラーのスペシャルマスの発火表を作る【part1 データ取得編】

要約

Splatoon3のナワバトラーの記事です。

スペシャルマスを発火させる2枚のカードの組み合わせを列挙する作業を自動化しました。

発火表を作り、以下スプレッドシートに格納しました。
https://docs.google.com/spreadsheets/d/1zdpuMJ0PXy19cIg5Uyk4SbHwGMSueR0okNOW7_7ds0g/edit#gid=0

はじめに

ナワバトラーとは

Nintendo Switch専用ソフト"Splatoon3"内でプレイできるミニゲームです。

公式紹介映像
スプラトゥーン3 Direct 2022.8.10

前提知識

スペシャルマス

ナワバトラーのカードに設定されているマスです。
(一部のカードを除き)、ほぼすべてのカードに1マス設定されています。

スペシャルマスの周囲8マスを全て塗ると、
スペシャルマスの所有プレイヤーにスぺシェルポイントが+1加算されます。
(以降これを発火と呼びます)

スペシャルアタック

スペシャルマス以外のマスを塗り返すことができる強力な行動です。

ただスペシャルアタックにはスペシャルポイントが1~6ポイント必要なため、
スペシャルポイントを多く溜められるデッキ、
即ちスペシャルマスを多く発火できるようなカードの組み合わせでデッキを組むことが重要です。

発火の例

スペシャルマスの発火の例として、トライストリンガーとLACT-450が組み合わせが有名です。

トライストリンガー (発火させる側)

LACT-450 (発火する側)

オレンジマス=スペシャルマス、黄色マス=通常マス
GameWith スプラトゥーン3攻略wiki より画像引用

トライストリンガーの中央に出っ張っている2マスと
LACT-450の左上を合わせるように置くことで、
LACT-450のスペシャルマスが発火します。

目的

全種類のカードから発火する組み合わせを列挙します。
得た情報は強いデッキを組むための判断材料に使います。

方法

組み合わせの列挙の具体的な流れは以下の通りです。
1. データのクローリング
2. データの成形
3. カード間で発火があるかどうか調査
4. 結果確認

1. データのクローリング

GameWith スプラトゥーン3攻略wiki
カード情報はこちらからクローリングします。

カード情報取得

import pandas as pd
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import time

# カード情報のテーブルを抜き出す
tables=pd.read_html("https://gamewith.jp/splatoon3/article/show/362713",encoding="utf-8")
df1=tables[1].assign(レアリティ="フレッシュ")
df2=tables[2].assign(レアリティ="レア")
df3=tables[3].assign(レアリティ="コモン")

# 3つのテーブルを1つにする
df_all=df1.append(df2, ignore_index=True).append(df3, ignore_index=True)

# カード画像のurlを取得する
response = requests.get('https://gamewith.jp/splatoon3/article/show/362713')
soup = BeautifulSoup(response.text,'lxml')
for table in soup.findAll("table")[1:4]:
    for tr in table.findAll("tr")[1:]: 
        time.sleep(0.01)
        card_name=tr.find("td").text
        img_url=tr.find("img").get("data-original")
        #pandasのテーブルにurl情報を新しい列として追加する
        df_all.loc[df_all['カード'] ==card_name, 'イメージ'] = img_url

# csvファイル書き出し
df_all.to_csv("./cardlist.csv")

display(df_all)

結果

	カード	マス	スペシャルポイント	レアリティ	イメージ
0	ヒーローシューター	12	5	フレッシュ	https://img.gamewith.jp/article_tools/splatoon3/gacha/card_1.png
1	コジャケ	3	1	フレッシュ	https://img.gamewith.jp/article_tools/splatoon3/gacha/card_93.png
2	アタリメ	14	5	フレッシュ	https://img.gamewith.jp/article_tools/splatoon3/gacha/card_94.png
...	...	...	...	...	...
195	スプラチャージャーコラボ	8	3	コモン	https://img.gamewith.jp/article_tools/splatoon3/gacha/card_185.png
196	スプラスコープコラボ	10	4	コモン	https://img.gamewith.jp/article_tools/splatoon3/gacha/card_186.png
197	ヒッセン・ヒュー	5	2	コモン	https://img.gamewith.jp/article_tools/splatoon3/gacha/card_187.png

カード画像取得

import os
import time
import urllib.error
import urllib.request
import pandas as pd

# 画像をダウンロードする関数(引数=[画像url,保存先パス])
def download_file(url, dst_path):
    try:
        with urllib.request.urlopen(url) as web_file:
            data = web_file.read()
            with open(dst_path, mode='wb') as local_file:
                local_file.write(data)
    except urllib.error.URLError as e:
        print(e)

# カード情報テーブルを開く
df = pd.read_csv('cardlist.csv',index_col=0)

# 画像保存用ディレクトリ作成
DIR_NAME = 'img'
if not os.path.exists(DIR_NAME):
    os.mkdir(DIR_NAME)

# 画像保存用ディレクトリに画像をダウンロード
for card, img_url in zip(df['カード'],df['イメージ']):
    print(card, img_url)
    dst_path = 'img/'+card+'.png'
    download_file(img_url, dst_path)
    time.sleep(0.5)

結果

ダウンロードできました。次は各画像を数値データに変換します。
しかし、背景にイラスト入ってたり明るさが異なったり画素に統一感がないため、そこを注意する必要があります。

2. データの成形

カード画像は全ては8×8のマスなので、opencvでカード画像を8×8の数値配列に変換します。
以下になるように変換します。

• スペシャルマス(オレンジ)=2
• 通常マス(黄色)=1
• 空白マス(それ以外の色)=0

オレンジ/黄色/それ以外の色、でそれぞれ輝度が異なるため、グレースケール化した後に閾値を設けて色を分類します。

コード

from PIL import Image
import cv2
import os
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# opencv型 -> pillow型
def cv2pil(image):
    new_image = image.copy()
    if new_image.ndim == 2:  # モノクロ
        pass
    elif new_image.shape[2] == 3:  # カラー
        new_image = cv2.cvtColor(new_image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    elif new_image.shape[2] == 4:  # 透過
        new_image = cv2.cvtColor(new_image, cv2.COLOR_BGRA2RGBA)
    new_image = Image.fromarray(new_image)
    return new_image

# OpenCV型 -> OpenCV型(8×8のグレースケール)
def img2array88(img):
    # グレースケール変換
    img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)

    # 縦横8等分のドットに変換
    img_h=img_gray.shape[0]
    img_w=img_gray.shape[1]
    for i in range(8):
        for k in range(8):
            img_mini=img_gray[img_h//8*i:img_h//8*(i+1),img_w//8*k:img_w//8*(k+1)]
            #　最頻値を出す
            unique, freq = np.unique(img_mini, return_counts=True) #return_counts=Trueが肝
            mode = unique[np.argmax(freq)]
            # 最頻値でドット化
            img_mini[:]=mode

    # ピクセルサイズ8×8に縮小
    img_8_8=cv2.resize(img_gray, dsize=(8, 8),interpolation = cv2.INTER_LINEAR)
    
    return img_8_8

# OpenCV型 -> OpenCV型(要素{0,1,2}の8*8配列)
def img2array(img):
    array88=img2array88(img)
    max_int=np.max(array88)
    min_int=np.min(array88)

    card_array=np.zeros((8,8))

    for i in range(8):
        for k in range(8):
            # 輝度上位～12％を黄色扱い→1
            if max_int-((max_int-min_int)//10)*1.2 <= array88[i,k]:
                card_array[i,k]=1
            # 輝度上位12％～30％をオレンジ扱い→2
            elif max_int-((max_int-min_int)//10)*3 <= array88[i,k]:
                card_array[i,k]=2
            # 輝度上位30％～を黒扱い→0
            else:
                card_array[i,k]=0
    return card_array


# inputディレクトリ
path = "img/"

# outputディレクトリ
save_path1="img_mini/"
save_path2="img_plt/"
# ディレクトリが存在しなければ作成する
if not os.path.exists(save_path1):
    os.makedirs(save_path1)
if not os.path.exists(save_path2):
    os.makedirs(save_path2)

files = os.listdir(path)

# 全ての画像ファイルを要素{0,1,2}の8*8配列にする
for file in files:
    
    # 日本語読み込めないのでpillowを通して読み込み
    img = np.array(Image.open(path+file).convert("RGB"))  
    # カード画像を{黒=0, 通常マス=1, スペシャルマス=2} に変換
    card_array = img2array(img)
    
    # クイックボムは1マスのせいか、輝度の差で色分けすると通常マス扱いになってしまう
    # 対策として後で1から2に置換する
    if (file=="クイックボム.png"):
        card_array = np.array(np.where(card_array == 1,2,0), dtype=np.uint8)
    
    # 画像で保存(opencvだと日本語保存できないからpillowを使う)
    card_pil=cv2pil(card_array).convert('RGB')
    card_pil.save(save_path1+file)
    
    # 出力用
    print(file)
    print(card_array)
    fig = plt.figure(figsize=(4, 3)) # 幅4インチ、高さ3インチの図を作成
    plt.imshow(card_array,vmax=2)
    plt.axis("off")  # 余白を削除
    plt.savefig(save_path2+file,bbox_inches="tight", pad_inches=0.0)
    plt.show()

結果

うまく数値化できました。
matplotlibで出力しているのでわかりづらいですが、黄色が2、青が1、紫が0です。
全カード画像が正しく数値化できたのかは目視で確認しました。

3-カード間で発火があるかどうか調査

ここからが本題です。
先ほど得たカードの数値配列を使って、2組のカード間で発火があるか調査します。

import pandas as pd
import numpy as np
import itertools
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image

df = pd.read_csv('cardlist.csv',index_col=0)
# カードの組み合わせのdataframeを作成する
df_combo = pd.DataFrame(list(itertools.product(df["カード"].tolist(),df["カード"].tolist())),columns=["発火するカード","発火させるカード"])
df_combo = df_combo[df_combo["発火するカード"]!=df_combo["発火させるカード"]].reset_index(drop=True)

# ナワバトラーのルールでカードが置けるか2値化画像で判定する
def judge_card_put_rule(bin_img_played, bin_img_put, h, w):
    
    # 置くカードの高さと幅を取得
    put_h=bin_img_put.shape[0]
    put_w=bin_img_put.shape[1]

    # 発火するカード上に発火させるカードを置く
    bin_img_played_c=bin_img_played.copy()
    bin_img_played_c[0+h:put_h+h,0+w:put_w+w]+=bin_img_put

    
    # マスが重なったところがある場合処理対象外
    if (bin_img_played_c.max() > 1):
        return False

    # 輪郭を抽出する
    contours, hierarchy = cv2.findContours(bin_img_played_c, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)  
    # 輪郭抽出で1つになっていない場合は接地していないため、処理対象外
    if (len(contours)!=1):
        return False
    
    return True
    
# カードが発火するか判定する (戻り値 0: 発火しない, 1:発火する)
def judge_card_fire_rule(img_played, img_put, h, w):
    # 置くカードの高さと幅を取得
    put_h=img_put.shape[0]
    put_w=img_put.shape[1] 
    
    # 発火するカード上に発火させるカードを置く
    img_played_c=img_played.copy()
    img_played_c[0+h:put_h+h,0+w:put_w+w]+=img_put
    
    # 3x3配列でスペシャルマスの周りが囲まれていると「208」を出力する畳込フィルタ要素を用意
    kernel = np.array(([[1,1,1],
                        [1,100,1],
                        [1,1,1]]))

    # スペシャルマス発火判定
    img_played_conved = cv2.filter2D(img_played_c, -1, kernel)
    if (img_played_conved.max()==208):
        return True
    else:
        return False

# カードの組み合わせの数だけループさせる
for ind in range(len(df_combo)):
    # 発火する/させるカードの名前を取得
    card_fire_name=df_combo.loc[ind,"発火するカード"]
    card_trigger_name=df_combo.loc[ind,"発火させるカード"]
    # 求める値の初期値を入力
    df_combo.loc[ind,'発火パターン']=0
    df_combo.loc[ind,'発火成立']=False
    df_combo.loc[ind,'発火同時成立']=False
    
    # 4方向に回転して精査するため4回繰り返す
    for rotate in range(4):
        # 日本語読み込めないのでpillowを通して読み込み
        card_fire_img = np.array(Image.open('img_mini/'+card_fire_name+'.png').convert("L"))
        card_trigger_img = np.array(Image.open('img_mini/'+card_trigger_name+'.png').convert("L"))

        # 発火するカード：走査のために8×8→24×24になるようにパディングしてコピー
        card_fire_img_pad = cv2.copyMakeBorder(card_fire_img, 8, 8, 8, 8, cv2.BORDER_CONSTANT, (0,)).copy()

        # 発火させるカード：回転処理
        if rotate == 0:
            # 1回目は何もしない
            pass
        elif rotate in (1, 2, 3):
            # 2回目以降は発火させるカードを回転する
            card_trigger_img = np.rot90(card_trigger_img, rotate)

        # 画像の2値化
        _, card_fire_img_pad_bin = cv2.threshold(card_fire_img_pad.copy(), 0, 1, cv2.THRESH_BINARY)
        _, card_trigger_img_bin = cv2.threshold(card_trigger_img.copy(), 0, 1, cv2.THRESH_BINARY)

        # 高さ・幅取得
        h_fire_img_pad = card_fire_img_pad.shape[0]
        w_fire_img_pad = card_fire_img_pad.shape[1]
        h_trigger_img = card_trigger_img.shape[0]
        w_trigger_img = card_trigger_img.shape[1] 

        # 発火するカード上に発火させるカードを1ピクセルずつ走査するように置き、コンボがあるか判定する
        for i in range(h_fire_img_pad):
            # 縦方向の走査が終了したら次のカードの走査を行う
            if (h_trigger_img + i > h_fire_img_pad):
                break
            # 横方法方向に1ピクセルをずらす
            for k in range(w_fire_img_pad):
                # 横方向の走査が終了したら縦方向の操作を行う
                if (w_trigger_img + k > w_fire_img_pad):
                    break

                # カードが置けるか判定
                if not judge_card_put_rule(card_fire_img_pad_bin, card_trigger_img_bin, i, k):
                    continue

                # 発火するカード側が発火するか判定
                if judge_card_fire_rule(card_fire_img_pad ,card_trigger_img_bin, i, k):
                    # 発火した場合、結果列を書き換える
                    df_combo.loc[ind,'発火パターン']+=1
                    df_combo.loc[ind,'発火成立']=True
                    # 発火させるカード側が発火するか判定
                    if judge_card_fire_rule(card_fire_img_pad_bin ,card_trigger_img, i, k):
                        # 発火した場合、結果列を書き換える
                        df_combo.loc[ind,'発火同時成立']=True

# csvファイル書き出し
df_combo.to_csv("cardcombo.csv")
display(df_combo)

(思ってたよりコードが長くなってしまいました。)

結果

	発火するカード	発火させるカード	発火パターン	発火成立	発火同時成立
0	ヒーローシューター	コジャケ	0	False	False
1	ヒーローシューター	アタリメ	0	False	False
2	ヒーローシューター	司令	1	True	False
3	ヒーローシューター	アオリ	0	False	False
4	ヒーローシューター	ホタル	0	False	False
...	...	...	...	...	...
39001	ヒッセン・ヒュー	ラピッドブラスターデコ	1	True	False
39002	ヒッセン・ヒュー	L3リールガンD	1	True	False
39003	ヒッセン・ヒュー	スプラローラーコラボ	1	True	False
39004	ヒッセン・ヒュー	スプラチャージャーコラボ	1	True	False
39005	ヒッセン・ヒュー	スプラスコープコラボ	2	True	False

デッキに入れられる同名カードは1枚までの制約があるため、同名カード同士の比較はスキップしています。
以下列の説明。

• 発火するカード
  • スペシャルマスが発火する側のカード名
• 発火させるカード
  • スペシャルマスを発火させる側のカード名。
• 発火パターン
  • 発火のパターン数。1以上の場合は発火パターンが存在する。2以上の場合は置き方によっては複数の発火パターンがあることを表す。
• 発火成立
  • True：発火パターンが存在する
  • False：〃が存在しない
• 同時発火成立
  • True：発火するカードと発火させるカードの両方のスペシャルマスが同時に発火するパターンが存在する
  • False：〃が存在しない

スプレッドシートで見れるようにしてみる

もろもろの結果は以下に格納しました。
https://docs.google.com/spreadsheets/d/1zdpuMJ0PXy19cIg5Uyk4SbHwGMSueR0okNOW7_7ds0g/edit#gid=0

4-結果確認

結果を見ていきます。

発火するカードで発火成立が多いものTop10

順位	発火するカード	発火成立数	画像
1	ヒーローシューター	131
2	アジオ	112
3	ふしぎせいぶつマンタロー	110
4	バトロイカ	106
5	ガチホコ	103
6	スプラマニューバー	98
7	アナアキ	84
8	エンペリー	73
9	タココマンダー	69
10	ヒッセン・ヒュー	65
10	クラーゲス	65
10	ヒッセン	65
10	タコストライク	65

発火するカードは「ヒーローシューター」が1位でした。
10位以下から2倍近く差があるため非常に発火させやすいカードであることがわかります。
次いで、アップデートで追加された「アジオ」と「ふしぎせいぶつマンタロー」もランクインしています。
特徴としては、やはりスペシャルマスの周りにすでにマスがあるカード群は発火しやすいようです。

個人的に注目してるのは、「ヒーローシューター」「スプラマニューバー」「ヒッセン」「ヒッセン・ヒュー」です。
必要なスペシャルポイントが少ないカードであるため、デッキに入れやすい汎用的なカードだと思います。

発火させるカードで発火成立が多いものTop10

順位	発火させるカード	発火成立数	画像
1	クマサン	49
2	ウツホ	45
2	DJタコワサ将軍	45
3	ヤシガニさん	42
4	タココマンダー	41
4	フウカ	41
4	タコスナイパー	41
5	サメ使いのフウカ	38
6	ガチヤグラ	37
6	ダイバー	37
7	アメフラシ	36
8	ガチホコ	35
8	ジャッジくん	35
9	タコミラーボール	34
10	サメライド	33

クマサンが1位でした。10位以内もかなりの接戦です。
共通点としては「 の形のマスが外側にある点でしょうか。
ただどれもマスが多く重いカードなので、デッキ構築は慎重に行う必要がありそうです。

発火同時成立

スペシャルマスが同時に発火できるカードの組み合わせ一覧です。
相性が良いため、この組み合わせを軸にデッキを構築するといいかもしれません。

発火するカード	発火させるカード
.96ガロン	エゾッコリー
4Kスコープ	スプラスコープ
4Kスコープ	プロモデラーMG
H3リールガン	踊るギャングスターウツホ
L3リールガン	踊るギャングスターウツホ
LACT-450	ふしぎせいぶつマンタロー
LACT-450	インクリーナー
LACT-450	パラシューター
LACT-450	司令
N-ZAP85	踊るギャングスターウツホ
R-PEN5H	踊るギャングスターウツホ
Rブラスターエリート	ダイバー
Rブラスターエリート	プロモデラーRG
ふしぎせいぶつマンタロー	LACT-450
ふしぎせいぶつマンタロー	エチゼン
ふしぎせいぶつマンタロー	タコッペリン号
ふしぎせいぶつマンタロー	バケットスロッシャー
ふしぎせいぶつマンタロー	ヒッセン・ヒュー
ふしぎせいぶつマンタロー	プロモデラーMG
ふしぎせいぶつマンタロー	ホクサイ
わかばシューター	踊るギャングスターウツホ
アイロニック	キンシャケ
アオリ	エチゼン
アオリ	ソイチューバー
アオリ	バケットスロッシャー
アオリ	ホタル
アジオ	アナアキ
アタリメ	キャンピングシェルター
アナアキ	アジオ
アナアキ	ソイチューバー
アネモ	スパイキー
アネモ	ダウニー
インクリーナー	LACT-450
インクリーナー	エンペリー
ウツホ	ホタル
エゾッコ	タコスナイパー
エゾッコ	ボールドマーカー
エゾッコ	ボールドマーカーネオ
エゾッコ	ヤコ
エゾッコリー	.96ガロン
エゾッコリー	スプラッシュシールド
エゾッコリー	スプラマニューバー
エゾッコリー	ハイドラント
エチゼン	ふしぎせいぶつマンタロー
エチゼン	アオリ
エチゼン	バケットスロッシャーデコ
エンペリー	インクリーナー
エンペリー	バトロイカ
オーバーフロッシャー	ガチホコ
オームラ	ガチホコ
カーリングボム	タココマンダー
ガチアサリ	スプラマニューバー
ガチアサリ	ヒーローシューター
ガチホコ	オーバーフロッシャー
ガチホコ	オームラ
ガチホコ	ジャッジくん
ガチホコ	フウカ
ガチホコ	ラビットブラスター
キャンピングシェルター	アタリメ
キャンピングシェルター	タコゾネス
キャンピングシェルター	ブキチ
キューバンボム	ドロシャケ
キンシャケ	アイロニック
キンシャケ	クマサン
キンシャケ	パル子
キンシャケ	マンタロー
クマサン	キンシャケ
クラーゲス	スプラマニューバー
グリル	タテタコトルーパー
ケルビン525	タココマンダー
ケルビン525	ボールドマーカー
ケルビン525	ヤコ
コウモリ	ホタックス
サメ使いのフウカ	タコスナイパー
サメ使いのフウカ	ボールドマーカー
サメ使いのフウカ	ボールドマーカーネオ
サメ使いのフウカ	ヤコ
シャケ	タココマンダー
シャープマーカー	タココマンダー
シャープマーカーネオ	タココマンダー
ジムワイパー	踊るギャングスターウツホ
ジャッジくん	ガチホコ
ジャンプビーコン	ハナガサ
ジャンプビーコン	ロッケンベルグ
ジャンプビーコン	大容量タコポッド
スクイックリンα	スプラスコープコラボ
スクイックリンα	プロモデラーRG
スタコラー	パル子
スパイキー	アネモ
スパイキー	ダウニー
スパイキー	ビートタコスタンプ
スプラシューターコラボ	スプラマニューバー
スプラシューターコラボ	ヒーローシューター
スプラスコープ	4Kスコープ
スプラスコープ	プロモデラーMG
スプラスコープコラボ	スクイックリンα
スプラスコープコラボ	プロモデラーRG
スプラスピナー	踊るギャングスターウツホ
スプラチャージャー	タコスナイパー
スプラチャージャー	ボールドマーカー
スプラチャージャー	ボールドマーカーネオ
スプラチャージャー	ヤコ
スプラチャージャーコラボ	タコスナイパー
スプラチャージャーコラボ	ボールドマーカー
スプラチャージャーコラボ	ボールドマーカーネオ
スプラチャージャーコラボ	ヤコ
スプラッシュシールド	エゾッコリー
スプラマニューバー	エゾッコリー
スプラマニューバー	ガチアサリ
スプラマニューバー	クラーゲス
スプラマニューバー	スプラシューターコラボ
スプラマニューバー	タコストライク
スプラマニューバー	ダイバー
スプラマニューバー	バトロイカ
スプラマニューバー	ヒッセン
スプラマニューバー	プライムシューターコラボ
スプラローラーコラボ	踊るギャングスターウツホ
ソイチューバー	アオリ
ソイチューバー	アナアキ
ソイチューバー	バケットスロッシャーデコ
タココマンダー	カーリングボム
タココマンダー	ケルビン525
タココマンダー	シャケ
タココマンダー	シャープマーカー
タココマンダー	シャープマーカーネオ
タココマンダー	ドスコイ
タココマンダー	バクダン
タココマンダー	バトロイカ
タココマンダー	ホタックス
タココマンダー	リッター4K
タコストライク	スプラマニューバー
タコスナイパー	エゾッコ
タコスナイパー	サメ使いのフウカ
タコスナイパー	スプラチャージャー
タコスナイパー	スプラチャージャーコラボ
タコスナイパー	ナベブタ
タコゾネス	キャンピングシェルター
タコッペリン号	ふしぎせいぶつマンタロー
タコポッド	ドロシャケ
タテタコトルーパー	グリル
タマヒロイ	ロッケンベルグ
タンサンボム	ドロシャケ
ダイバー	Rブラスターエリート
ダイバー	スプラマニューバー
ダウニー	アネモ
ダウニー	スパイキー
ダウニー	ビートタコスタンプ
ドスコイ	タココマンダー
ドライブワイパー	踊るギャングスターウツホ
ドロシャケ	キューバンボム
ドロシャケ	タコポッド
ドロシャケ	タンサンボム
ナベブタ	タコスナイパー
ナベブタ	ボールドマーカー
ナベブタ	ボールドマーカーネオ
ナベブタ	ヤコ
ハイドラント	エゾッコリー
ハシラ	踊るギャングスターウツホ
ハナガサ	ジャンプビーコン
ハナガサ	大容量タコポッド
バクダン	タココマンダー
バケットスロッシャー	ふしぎせいぶつマンタロー
バケットスロッシャー	アオリ
バケットスロッシャー	バケットスロッシャーデコ
バケットスロッシャーデコ	エチゼン
バケットスロッシャーデコ	ソイチューバー
バケットスロッシャーデコ	バケットスロッシャー
バケットスロッシャーデコ	ホタル
バトロイカ	エンペリー
バトロイカ	スプラマニューバー
バトロイカ	タココマンダー
パラシューター	LACT-450
パル子	キンシャケ
パル子	スタコラー
パル子	ポイズンミスト
ヒッセン	スプラマニューバー
ヒッセン・ヒュー	ふしぎせいぶつマンタロー
ヒーローシューター	ガチアサリ
ヒーローシューター	スプラシューターコラボ
ビートタコスタンプ	スパイキー
ビートタコスタンプ	ダウニー
フウカ	ガチホコ
ブキチ	キャンピングシェルター
プライムシューターコラボ	スプラマニューバー
プロモデラーMG	4Kスコープ
プロモデラーMG	ふしぎせいぶつマンタロー
プロモデラーMG	スプラスコープ
プロモデラーRG	Rブラスターエリート
プロモデラーRG	スクイックリンα
プロモデラーRG	スプラスコープコラボ
ホクサイ	ふしぎせいぶつマンタロー
ホタックス	コウモリ
ホタックス	タココマンダー
ホタル	アオリ
ホタル	ウツホ
ホタル	バケットスロッシャーデコ
ボールドマーカー	エゾッコ
ボールドマーカー	ケルビン525
ボールドマーカー	サメ使いのフウカ
ボールドマーカー	スプラチャージャー
ボールドマーカー	スプラチャージャーコラボ
ボールドマーカー	ナベブタ
ボールドマーカー	リッター4K
ボールドマーカーネオ	エゾッコ
ボールドマーカーネオ	サメ使いのフウカ
ボールドマーカーネオ	スプラチャージャー
ボールドマーカーネオ	スプラチャージャーコラボ
ボールドマーカーネオ	ナベブタ
ポイズンミスト	パル子
マンタロー	キンシャケ
ヤコ	エゾッコ
ヤコ	ケルビン525
ヤコ	サメ使いのフウカ
ヤコ	スプラチャージャー
ヤコ	スプラチャージャーコラボ
ヤコ	ナベブタ
ラビットブラスター	ガチホコ
リッター4K	タココマンダー
リッター4K	ボールドマーカー
ロッケンベルグ	ジャンプビーコン
ロッケンベルグ	タマヒロイ
ロッケンベルグ	大容量タコポッド
ワイドローラー	踊るギャングスターウツホ
司令	LACT-450
大容量タコポッド	ジャンプビーコン
大容量タコポッド	ハナガサ
大容量タコポッド	ロッケンベルグ
踊るギャングスターウツホ	H3リールガン
踊るギャングスターウツホ	L3リールガン
踊るギャングスターウツホ	N-ZAP85
踊るギャングスターウツホ	R-PEN5H
踊るギャングスターウツホ	わかばシューター
踊るギャングスターウツホ	ジムワイパー
踊るギャングスターウツホ	スプラスピナー
踊るギャングスターウツホ	スプラローラーコラボ
踊るギャングスターウツホ	ドライブワイパー
踊るギャングスターウツホ	ハシラ
踊るギャングスターウツホ	ワイドローラー

ちなみに頻出順は
「踊るギャングスターウツホ」11
「タココマンダー」10
「スプラマニューバー」9
「ふしぎせいぶつマンタロー」7
「ボールドマーカー」7
「ヤコ」6
・・・
といったようになっています。

おわりに

今回スペシャルマスの発火表を作りました。
これを参考にデッキを考えてみたいと思います。

時間があればトリプル発火、壁を組み合わせた発火なども考えたいですね。

追記

【2023/03/26】
壁の発火について調査しました。
https://qiita.com/gigi/items/4ef836727d007c329eda

【2023/03/07】
「クイックボム」の画像を数値化した際にスペシャルマス扱いではなく通常マス扱いになってしまうバグを修正しました。
これによる結果の影響はありません。(「クイックボム」はどのカードと組み合わせても発火しないため)