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ヒット&ブロー オンライン対戦ゲーム [iPhone]

Lisfee, Inc.が配信するiPhoneアプリ「ヒット&ブロー オンライン対戦ゲーム」の評価や口コミやランキング推移情報です。このアプリには「エンターテインメント」「トリビアゲーム」「カードゲーム」などのジャンルで分類しています。APPLIONでは「ヒット&ブロー オンライン対戦ゲーム」の他にもあなたにおすすめのアプリのレビューやみんなの評価や世界ランキングなどから探すことができます。

ヒット&ブロー オンライン対戦ゲームのおすすめ画像1
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参戦せよ!頭を使う数字パズルゲーム

「ヒット&ブロー オンライン対戦ゲーム」は、Lisfee, Inc.が配信するカードゲームです。

エンターテインメント トリビアゲーム カードゲーム

このアプリの話題とニュース

  • 新バージョン1.0.4が配信開始。新機能や改善アップデートがされています。


  • 2019年3月2日(土)にiPhone版がリリース!


このレビュアーのおすすめコメント

まだユーザー少ないのでこれからに期待です!
まだユーザー少ないのでこれから... - ★★★★★
やっぱり過疎ゲーになるのは仕方ないね
やっぱり過疎ゲーになるのは仕方... - ★★★★★
持ち時間があと少し長いと嬉しい。
持ち時間があと少し長いと嬉しい... - ★★★★★

最新更新情報

version1.0.4が、2019年3月7日(木)にリリース

今回は以下の修正をいたしました。
・ゲーム進行時の不具合修正

使い方や遊び方

◆ヒット&ブローのルール◆
ルールはとても簡単です。



相手があらかじめ指定した3ケタの数字を予想します。
数字と位置が一致すれば"ヒット(H)"、数字のみ一致すれば"ブロー(B)"として計算され、それぞれの個数だけわかります。



例えば、相手があらかじめ指定した数字"820"だったとしましょう。



こちらが予想した数字が、



①"230"の場合は、"1ヒット 1ブロー(1H1B)"
※"0"は数字と位置が一致しているので"1ヒット"、"2"は数字のみ一致しているので"1ブロー"



②"870"の場合は、"2ヒット(2H)"
※"8"と"0"は数字と位置が一致しているので"2ヒット"



などとなります。



交互に数字を予想しながら、3ケタの数字を早く言い当てた方が勝ちとなります。
慣れるまでは少し時間がかかるかもしれませんが、慣れると奥が深い、そんなゲームです。



ちょっとした空き時間や休憩時間に脳トレをお楽しみください!



◆その他、個別ルール◆
◎オンラインマッチについて
対戦相手が見つからなかった場合、自動的に1人プレイモードとなり、対戦相手とマッチするまでの間、一人でプレイすることができます。



◎持ち時間について
各ターンごとの持ち時間は毎回30秒と設定しています。
30秒をすぎるとタイムオーバーとなり、相手の勝ちとなりますのでご注意ください。



◎ペナルティについて
基本的にオンライン対戦は決着がつくまで行うようにしてください。一方的にゲームを退出されるケースが続いた場合、最終的にゲームに参加できなくなることがあります。



◆ルール事例説明(初心者の方向け)◆
◎1ヒットが出ると、3ケタの数字のうちどれか1つは位置が正しいということになります。



◎1ブローが出ると、3ケタの数字のうちどれか1つは数字が正しい(位置が違う)ということになります。



◎3ブローが出ると、3つの数字は特定でき、あとは順番を変えればいいだけとなります。



◎最終的に3ヒットになれば勝ちになります。(3ケタの数字と位置が一致することになります。)

カスタマーレビュー・評価

3.0
5つ星
 
9
4つ星
 
1
3つ星
 
2
2つ星
 
2
1つ星
 
8

おすすめ口コミ

有名になるといいですね!...

有名になるといいですね!

★★★★★ 2019-03-03

最新ストアランキングと月間ランキング推移

ヒット&ブロー オンライン対戦ゲームのiPhoneアプリランキングや、利用者のリアルな声や国内や海外のSNSやインターネットでの人気状況を分析しています。

基本情報

仕様・スペック

対応OS
10.0 以降
容量
32.9 M
推奨年齢
全年齢
アプリ内課金
なし
更新日
2019/03/07

リリース日
2019/03/02

集客動向・アクティブユーザー分析

オーガニック流入

 

アクティブ率

 

※この結果はヒット&ブロー オンライン対戦ゲームのユーザー解析データに基づいています。

利用者の属性・世代

アプリ解析デモグラフィックデータ(男女年代比率52%)

犯人はこの中にいる!

デモグラフィックデータを元にユーザー層の性別や年齢分布などを考慮して推定しています。

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