こんにちはー!
今回も新ガチャ発表ということで、期待が膨らむ発表日!
今回なんと!新育成ウマ娘に「ケイエスミラクル」ミラクルちゃんが実装予定となりました!
タップダンスシチーちゃんも噂されていましたが、
ケイエスミラクル、ミラクルちゃん実装ということになります!
新サポートカードにはSSRヒシアマゾン、ヒシアマ姐さんと
SRサポートカードにタイキシャトル、タイキちゃん実装予定となります!
新育成ウマ娘<ケイエスミラクル>ミラクルちゃん実装予定!
新サポートカードにSSRヒシアマゾンとSRタイキシャトル!
![](https://kawaken177.com/wp-content/uploads/2023/09/スクリーンショット-21861-1024x574.jpg)
新育成ウマ娘<ケイエスミラクル>ミラクルちゃんご紹介!
ウマ娘としてのケイエスミラクル・プロフィール
ウマ娘 公式より
ケイエスミラクル | ウマ娘 プリティーダービー 公式ポータルサイト|Cygames (umamusume.jp)
![](https://kawaken177.com/wp-content/uploads/2023/09/スクリーンショット-21871.jpg)
おれ、いつか絶対、”奇跡”を起こします。
見ていてください、どうか
K.S.Miracle ケイエスミラクル
CV: 佐藤日向
- 誕生日 3月16日
- 身長 156cm
- 体重 スマート
- スリーサイズ B79 W51・H77
穏やかで爽やかな印象の心優しいウマ娘。
かつて2度も生死の境をさまよいながら“奇跡的に一命を とりとめた経験からか 『自分を助けてくれた人々に恩を返し 「たい」という想いが非常に強い。
そのためならば文字通り“自分の全て” を懸ける覚悟で日々 走っている。
競走馬のケイエスミラクル・ミラクルちゃんもそうだが、
病弱だった体質から奇跡の復活劇を果たしたウマ娘。
大復活劇を果たしたミラクル・奇跡のウマ娘といっていい覚悟を持ったウマ娘ちゃん。
ルックスも男性的で、女性トレーナーからも人気がありそうだ。
競走馬としてのケイエスミラクル
Wikipedia様より
ケイエスミラクル プロフィール
![](https://kawaken177.com/wp-content/uploads/2023/09/image.png)
父スタッツブラックホークは有名ではない競走馬だったが、
ミスタープロスペクター系競走馬の1頭であるケイエスミラクルは
成功を治めた競走馬だといえる。
病弱な体質だったことからだろうか、その生涯は4年と短かった。
競争成績
![](https://kawaken177.com/wp-content/uploads/2023/09/image-1.png)
少ない出場レースながらも勝ち鞍を多く上げている。
長年生きていればその軌跡の走りをまだ多く見れたはず・・・。
血統表
![](https://kawaken177.com/wp-content/uploads/2023/09/image-2.png)
血統はアメリカ産が多い。
先に言ったクラフティプロスペクター系の競走馬となっている。
ケイエスミラクル 徹底<予想ステータス>!
ネット競馬様からの情報とサポートカードの情報をもとに
ケイエスミラクルちゃんの予想ステータスを考察していこうと思います!
![](https://kawaken177.com/wp-content/uploads/2023/09/スクリーンショット-21921.jpg)
適正は?
バ場適正
ダートはあまり向いていないっぽく
芝がメインになりそうです。
距離適性
距離適性は、先の競走馬の競争成績から見てもわかるように、
短距離・マイル路線で来るだろう。
中距離・長距離ウマ娘ではないみたいです。
脚質適正
脚質が、先行系か差し系になると思われる。
若干、逃げ寄りや追い込みも可能になりそう??
初期ステータス値は??
初期ステータス値は不明だが、
後述のように根性に特化したウマ娘ちゃんであるため、
根性ステータスに初期値が多く盛られる可能性が高い。
スキルはどうな感じ??
スキルはサポートカードから予想したい。
![](https://kawaken177.com/wp-content/uploads/2023/09/スクリーンショット-21881.jpg)
- SSRケイエスミラクル<根性>より
![](https://kawaken177.com/wp-content/uploads/2023/09/スクリーンショット-21911.jpg)
![](https://kawaken177.com/wp-content/uploads/2023/09/スクリーンショット-21891.jpg)
根性のサポートカード、SSRケイエスミラクルからみると、
先行系の鍔迫り合いがあるので、これがミラクルちゃんの既存の覚醒スキルとなりそう。
もう1つが何になるのかは不明だが、かなり強い、金スキルを引っ提げてくることも予想できる。
ミラクルちゃんは奇跡のウマ娘としても名高かいので、
かなり強い金スキルが実装されることも予想できる。
新・SSRサポートカード<SSRヒシアマゾン>!
SRサポートカードには<タイキシャトル>実装予定!
![](https://kawaken177.com/wp-content/uploads/2023/09/スクリーンショット-2186111.jpg)
新・SSRサポートカード<SSRヒシアマゾン>
![](https://kawaken177.com/wp-content/uploads/2023/09/スクリーンショット-21861111.jpg)
汗光る真剣なまなざしで駆けるヒシアマ姐さんの魅力が詰まった
イラストのSSRヒシアマゾン!
タイプは何になるのか??
![](https://kawaken177.com/wp-content/uploads/2023/09/スクリーンショット-21931.jpg)
パワー系と予想 スキルは追い込み系か??
既存のサポートカードからSSRヒシアマ姐さんはパワー系と予想する。
ケイエスちゃんに合わせた根性系も予想できるが、
明日の発表を楽しみに待ちたい。
スキルは追い込み系の金スキルになることも予想できるがわからない。
とにかく明日の発表を待ちたい。
セクシー系で素敵なヒシアマ姐さん♪
![](https://kawaken177.com/wp-content/uploads/2023/09/スクリーンショット-21951.jpg)
![](https://kawaken177.com/wp-content/uploads/2023/09/スクリーンショット-21961.jpg)
ヒシアマ姐さんはやはり年上の女性、ウマ娘でもあり、
衣装もセクシー系が多く、魅せるウマ娘としても有名☆彡
今回のサポートカードのイラストも素敵で、
サポートカードの性能としても十二分に発揮してくれるはずだ!
新・SRサポートカード<SRタイキシャトル>
![](https://kawaken177.com/wp-content/uploads/2023/09/スクリーンショット-218611111.jpg)
SRタイキちゃんはスピードかパワーか!?
![](https://kawaken177.com/wp-content/uploads/2023/09/スクリーンショット-21971.jpg)
スピードのSSRタイキシャトルがすでに実装されているが、
スピード系か、はたまた、タイキちゃんらしくパワー系になることも予想できる。
スキルに関してはSRサポカなので、金スキルはないが、
サポート効果、練習性能がいかほどになるのかも注目だ!
タイキシャトル役の大坪由佳ちゃん出産おめでとう!
![](https://kawaken177.com/wp-content/uploads/2023/09/スクリーンショット-21981.jpg)
タイキシャトル役の大坪由佳ちゃん!
双子の男児出産おめでとう!
これからも母子共に頑張ってね!☆彡
大坪由佳|出産のご報告|Media (earlywing.co.jp)
そんなわけで明日のガチャも楽しみです!
ウマ娘の新ガチャ発表が1番の楽しみでもあるわたくしですが、
トレーナーの皆さんも発表日はいつもワクワクドキドキしながら
お昼の12:00を待っていることかと思います。
今回もケイエスミラクルちゃんやSSRヒシアマ姐さんといった
楽しみなガチャが待っているので、待ち遠しく、楽しみながら
明日のガチャ、皆さんでまた盛り上げて楽しみましょう!
それでは、皆様!
良きウマ娘ライフをー!!!
特別付録
ウマ娘のヒシアマ姐さんのボディラインを表現できる AIコード Python
(Pythonコード)
Pythonを使用して、ウマ娘のヒシアマ姐さんのボディラインを表現するAIモデルを作成することは可能ですが、いくつかのポイントに留意する必要があります。
- データ収集と前処理: まず、ヒシアマ姐さんのボディラインを表現するためのデータを収集し、前処理する必要があります。これには、ヒシアマ姐さんの画像データが必要です。多くのデータが必要で、それぞれの画像に対してボディラインが正確にアノテーションされている必要があります。
- ディープラーニングモデルの構築: データを使用して、ボディラインを検出または表現するためのディープラーニングモデルを構築する必要があります。一般的なアプローチは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を使用することです。このモデルは、画像データから特定の特徴を抽出し、ボディラインを予測します。
- トレーニングと評価: モデルをトレーニングし、予測精度を評価する必要があります。トレーニングデータとテストデータを適切に分割し、モデルの過学習を防ぐために調整が必要です。
以下は、簡単なステップでPythonでボディライン検出AIモデルを構築する一般的なプロセスの例です:
# 必要なライブラリのインポート
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
# モデルの構築
model = keras.Sequential([
layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', input_shape=(image_height, image_width, 3)),
layers.MaxPooling2D((2, 2)),
layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'),
layers.MaxPooling2D((2, 2)),
# 他の層も追加
layers.Flatten(),
layers.Dense(128, activation='relu'),
layers.Dense(output_classes, activation='softmax')
])
# モデルのコンパイル
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
# モデルのトレーニング
model.fit(train_images, train_labels, epochs=5, validation_data=(test_images, test_labels))
ただし、ウマ娘のキャラクターに関するデータを収集し、ボディラインを正確にアノテーションすることは法的および倫理的な問題が発生する可能性があります。キャラクターのイメージ使用に関する権利を確認し、適切な許可を取得することが重要です。