(57)【要約】      （修正有）【課題】取り出された乱数値に偏よりが生じる事態が生じても、役抽選の結果に偏よりを生じさせることを効果的に防止することができるスロットマシンを提供する。【解決手段】乱数取得手段と、各々の役及びはずれ毎に当選確率に応じて定められ、その合計値が前記Ｎに一致する確率データに基づいて、確率データを分配した分配確率データと、この分配確率データを抽選判定で用いる順番（以下、「判定順番」という）と、を定める確率データ分配処理を行なう確率データ分配手段と、乱数取得手段により取り出された乱数に、判定順番で判定順番に対応する分配確率データに更新値Ｋを乗じた値を加算または減算していき、加算値がｎ２より大きいと判別したとき、または前記減算値がｎ１より小さいと判別したとき、最後に加算または減算した分配確率データに対応する役またははずれを当選と定める抽選判定を行なう抽選判定手段と、を備えたスロットマシンを提供する。【選択図】図２３
2008228920.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の図柄が表示された複数のリールを回転させて停止させるまでの工程を１回とする遊技を実施可能なスロットマシンであって、
抽選処理により複数の役の中から少なくとも１つの役またははずれを当選と定める役抽選を行なうための役抽選手段と、
複数の図柄が表示された複数のリールを回転させた後、前記役抽選の結果に応じて、回転させたリールの停止制御を行なうリール制御手段と、
前記役抽選で所定の役に当選したときにフラグを設定し、前記フラグが設定された状態で、該当選役に対応した図柄の組み合わせが停止して入賞したと判断したとき、該入賞役に対応した入賞処理を行なう入賞処理制御手段と、を備え、
前記役抽選手段が、
ｎ１からｎ２まで更新値Ｋずつ大きくなるＮ個（Ｎ＝（ｎ２−ｎ１）／Ｋ＋１）の乱数を発生させて１の乱数を取り出す乱数取得手段と、
各々の役及びはずれ毎に当選確率に応じて定められ、その合計値が前記Ｎに一致する確率データに基づいて、前記確率データを分配した分配確率データと、該分配確率データを抽選判定で用いる順番（以下、「判定順番」という）と、を定める確率データ分配処理を行なう確率データ分配手段と、
前記乱数取得手段により取り出された乱数に、前記判定順番で前記判定順番に対応する前記分配確率データに前記更新値Ｋを乗じた値を加算または減算していき、前記加算値がｎ２より大きいと判別したとき、または前記減算値がｎ１より小さいと判別したとき、最後に加算または減算した前記分配確率データに対応する役またははずれを当選と定める抽選判定を行なう抽選判定手段と、を備えたことを特徴とするスロットマシン。
【請求項２】
前記確率データ分配手段が、
前記確率データまたは前記確率データから所定の演算で求められた残存確率データの値が所定の値より大きい全ての役及びはずれの中から選択した１つの役またははずれ（以下、「選択役等」という）について、該選択役等に対応する前記確率データまたは前記残存確率データ（以下、「対応データ」という）を最大値とする値の中から１の値を選択し、
該選択した１の値に基づいて、前記選択役等の前記分配確率データを定め、
該分配確率データ及び前記対応データを用いて前記選択役等の新たな前記残存確率データを算出することを特徴とする請求項１に記載のスロットマシン。
【請求項３】
前記確率データ分配手段が、
前記確率データまたは前記確率データから所定の演算で求められた残存確率データの値が所定の値より大きい全ての役及びはずれの中から選択した１つの役またははずれ（以下、「選択役等」という）について、該選択役等に対応する前記確率データまたは前記残存確率データ（以下、「対応データ」という）を最大値とする値の中から１の値を選択し、
前記対応データから該選択した１の値を減算した値に基づいて、前記選択役等の前記分配確率データを定め、
該分配確率データ及び前記対応データを用いて前記選択役等の新たな前記残存確率データを算出することを特徴とする請求項１に記載のスロットマシン。
【請求項４】
新たな前記残存確率データの値が所定の値以上のとき、前記選択した１の値、または前記対応データから前記選択した１の値を減算した値を、前記選択役等の前記分配確率データとして定め、
前記新たな残存確率データの値が所定の値より小さいとき、前記対応データを前記選択役等の前記分配確率データとして定める前記確率データ分配処理を、
前記抽選判定の結果が出されるまで、または全ての役及びはずれの前記残存確率データの値が所定の値以下となるまで繰り返し行なうことを特徴とする請求項２または３に記載のスロットマシン。
【請求項５】
各々の役及びはずれが所定の順番で前記選択役等として選択されて前記確率データ分配処理が行なわれる工程が、前記抽選判定の結果が出されるまで、または全ての役及びはずれの前記処理時確率データの値が所定の値以下となるまで繰り返し実施されることを特徴とする請求項４に記載のスロットマシン。
【請求項６】
前記確率データ分配処理において、前記確率データまたは前記残存確率データを最大値とする乱数を発生させ、取り出した１の乱数の値に基づいて、前記選択した１の値を定めることを特徴とする請求項２から５の何れか1項に記載のスロットマシン。
【請求項７】
前記確率データ分配処理において、前記確率データまたは前記残存確率データを最大値とする乱数を発生させ、取り出した１の乱数の値が前記確率データの所定の割合より小さいとき、該乱数の値に所定の上乗せ値を加えた値を、前記選択した１の値として定めることを特徴とする請求項６に記載のスロットマシン。
【請求項８】
前記確率データ分配処理において、前記確率データまたは前記残存確率データを最大値とし、更に前記確率データまたは前記残存確率データの所定の割合を最小値とする乱数を発生させ、取り出した１の乱数の値に基づいて、前記選択した１の値を定めることを特徴とする請求項６に記載のスロットマシン。
【請求項９】
前記確率データ分配手段により、全ての役及びはずれの前記残存確率データの値が所定の値以下となる前に、前記抽選判定手段が前記抽選判定を開始することを特徴とする請求項２から８の何れか1項に記載のスロットマシン。
【請求項１０】
前記確率データ分配手段により、１つの前記選択役等の前記分配確率データ及び前記判定順番が定められる毎に、前記抽選判定手段が、該分配確率データ及び該判定順番を用いて前記抽選判定を行なうことを特徴とする請求項９に記載のスロットマシン。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の図柄が表示された複数のリールを回転させた後、役抽選の結果に応じて回転させたリールを停止させ、停止時における図柄の組み合わせによって遊技結果を定めるスロットマシンに関し、特に、各遊技毎に実施される役抽選に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
遊技者が遊技媒体を投入して、遊技者の操作に基づいて、複数の図柄が表示された複数のリールを回転させて停止させ、停止時における図柄の組み合わせによって遊技結果を定めるスロットマシンが、遊技機の１つとして広く用いられている。このスロットマシンでは、遊技毎に役抽選を行なって、役抽選で当選した役に対応した図柄が停止して入賞したとき、当選した役に対応した入賞処理を行なう。この入賞処理としては、例えば、遊技媒体の払い出しや、遊技が遊技者にとって有利な状態で進行する当たり遊技への移行等が挙げられ、役抽選の結果は、遊技者が最も高い関心を示す事項である。
従って、故意に役抽選の結果に偏りを生じさせる、つまり特定の役が偏って当選するようにするような行為が行なわれる恐れがある。
【０００３】
このような人為的行為としては、例えば、クロックパルス毎に加算して発生させる乱数を用いて役抽選を行なう場合に、同じ乱数値が周期的に発生することを利用して、この発生周期を何らかの手段で認識することによって、特定の乱数を取り出して、役抽選で一定の役が当選するようにする行為が挙げられる  。
このような特定の乱数を取り出す行為を防止するため、乱数発生器によって発生させた乱数に、更にソフトウエアを用いて発生させた乱数を加えるようにしたスロットマシンが提案されている。（例えば、特許文献１参照。）
【特許文献１】特開２００３−１２６３３３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許許文献１に提案されたスロットマシンでは、乱数発生器によって発生させた乱数に、ソフトウエアを用いて発生させた乱数を加えることによって、乱数発生器によって発生した乱数の周期性を排除しようとしている。しかし、ソフトウエアを用いた場合の乱数の更新速度は、乱数発生器による更新速度に比べて遅く、乱数発生の周期性を排除するのには十分ではなく、上記のような特定の乱数を取り出す行為を防止するのには不十分である。
【０００５】
従って、本発明の目的は上記の問題を解決し、故意に役抽選の結果に偏よりを生じさせる人為的行為を防止することができ、特に、取り出された乱数に偏よりが生じる事態が発生したとしても、役抽選の結果に偏よりが生じることを効果的に防止することができるスロットマシンを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
以上のような目的を達成するため、本発明に係るスロットマシンとして、複数の図柄が表示された複数のリールを回転させて停止させるまでの工程を１回とする遊技を実施可能なスロットマシンであって、抽選処理により複数の役の中から少なくとも１つの役またははずれを当選と定める役抽選を行なうための役抽選手段と、複数の図柄が表示された複数のリールを回転させた後、前記役抽選の結果に応じて、回転させたリールの停止制御を行なうリール制御手段と、前記役抽選で所定の役に当選したときにフラグを設定し、前記フラグが設定された状態で、該当選役に対応した図柄の組み合わせが停止して入賞したと判断したとき、該入賞役に対応した入賞処理を行なう入賞処理制御手段と、を備え、前記役抽選手段が、ｎ１からｎ２まで更新値Ｋずつ大きくなるＮ個（Ｎ＝（ｎ２−ｎ１）／Ｋ＋１）の乱数を発生させて１の乱数を取り出す乱数取得手段と、各々の役及びはずれ毎に当選確率に応じて定められ、その合計値が前記Ｎに一致する確率データに基づいて、前記確率データを分配した分配確率データと、該分配確率データを抽選判定で用いる順番（以下、「判定順番」という）と、を定める確率データ分配処理を行なう確率データ分配手段と、前記乱数取得手段により取り出された乱数に、前記判定順番で前記判定順番に対応する前記分配確率データに前記更新値Ｋを乗じた値を加算または減算していき、前記加算値がｎ２より大きいと判別したとき、または前記減算値がｎ１より小さいと判別したとき、最後に加算または減算した前記分配確率データに対応する役またははずれを当選と定める抽選判定を行なう抽選判定手段と、を備えたことが考えられる。
【０００７】
本実施態様のスロットマシンでは、通常、遊技媒体を投入して、複数の図柄が表示された複数のリールを回転させて停止させ、遊技媒体の払い出しを含む停止図柄に応じた入賞処理を行なう工程を1回とする遊技を、繰り返し行なうことができる。ここで遊技媒体とは、遊技を行なうためにスロットマシンに投入する媒体であり、例えば、コイン、メダル、チップのようなものが考えられる。また、この目的を達成できるものであれば、物品には限られず、例えば、磁気カードのような電磁的に作用させるものも適用可能である。
また、遊技媒体を投入するとは、実際に遊技者がスロットマシンに設けられた遊技媒体投入口等から、遊技媒体を投入することも含まれるし、スロットマシンの記憶媒体に記憶させることにより、予めクレジットした所定数の遊技媒体を用いることも含まれる。
【０００８】
ここで、「役」には、一般的に、遊技を遊技者にとって有利に進行させる「当たり遊技」を行なうための「当たり役」と、遊技媒体を投入しないで遊技を再実施できる「再遊技」のための「再遊技役」と、入賞すると予め定められた数の遊技媒体の払い出しを行なう「一般役」とが含まれる。
【０００９】
「当たり役」とは、抽選で当たり役に当選し、その当たり役に対応した図柄が停止して入賞したときに、遊技が遊技者にとって有利な態様で進行する「当たり遊技」を行なうことができる役である。また、当たり役には、レギュラーボーナス役（以下、ＲＢ役と称する。）、及びビックボーナス役（以下、ＢＢ役と称する。）がある。
ＲＢ役は、当たり遊技の１つであるＲＢ遊技に移行させる役であり、このＲＢ遊技は、所定役が高確率で当選する遊技を、一定条件下で所定回数行なうことができる。また、ＢＢ役は、当たり遊技の１つであるＢＢ遊技に移行させる役であり、このＢＢ遊技は、一般遊技を行なうとともに、この一般遊技中に一定条件下でＲＢ遊技に移行できるようにした遊技であり、予め定められた遊技媒体の払い出し数に達するまで、一般遊技とＲＢ遊技とを繰り返し行なえる遊技である。
【００１０】
「再遊技役」とは、抽選で再遊技役に当選し、再遊技役に対応した図柄が停止して入賞したときに、遊技媒体を投入することなく遊技を再実施できる「再遊技」（リプレイとも称する）を実施することができる役である。また、再遊技役が当選し入賞したときには、再遊技役に当選したときの規定枚数と同じ規定枚数で再遊技を行なうこともできるし、異なる規定枚数で再遊技を行なうこともできる。この規定枚数としては、任意の枚数を用いることができる。また、複数種類の再遊技役を設定することもできる。
「一般役」とは、抽選で一般役に当選し、その一般役に応じた図柄が揃って入賞すると、予め定められた数の遊技媒体の払い出しが行なわれる役である。また、１つの役抽選で複数の役（例えば、当たり役と一般役）が同時当選となる場合も、役の１つと考えることができる。
【００１１】
少なくとも１の役またははずれを定める「役抽選」は、例えば、乱数を発生させてその値によって、１つの当選役を定めることが望ましい。乱数の発生については、ハード乱数発生器を用いることも考えられるし、ソフトウエア上で発生させるソフト乱数発生器を用いることも考えられる。
【００１２】
本実施形態では、乱数取得手段が、ｎ１からｎ２まで更新値Ｋずつ大きくなるＮ個（Ｎ＝（ｎ２−ｎ１）／Ｋ＋１）の乱数を発生させて、１つの乱数を取り出し、取り出した乱数を用いて役抽選を行なう。ここで、Ｋの値としては、任意の値を用いることができ、更新値K＝１の場合には乱数は１ずつ増加する整数となり、更新値Kの値が２以上の場合には、一定間隔を置いて連続する整数となる。また乱数の最小値ｎ１、及び最大値ｎ２についても、任意の値を用いることができる。従って、例えば０〜６５，５３５の整数だけでなく、より多様な乱数を用いることができるので、人的行為により、一定の乱数値が偏って取り出される事態の防止に貢献できる。
【００１３】
また、各々の役及びはずれ毎に役抽選における当選確率に応じて確率データが定められており、これらの確率データの合計値は、発生させる乱数の総個数Ｎに一致する。つまり、各々の役及びはずれに設定された確率データを乱数の総個数Ｎで割った値が、各々の役及びはずれの当選確率となる。また、確率データ分配手段は、任意の方法でこの確率データを分配処理して、分配確率データと、この分配確率データを抽選判定で用いる順番である判定順番とを定める確率データ分配処理を行なう。
確率データを分配する方法として、例えば、各々の確率データを予め定められた値に分配していくことも考えられるし、分配する値が予め定められた複数の分配確率データテーブルの中から、１のテーブルを選択することによって定めることも考えられるし、乱数を用いて分配する値を定めることも考えられる。更に、終了した１または複数の遊技で生じた事象に基づいて定めることも考えられ、例えば、遊技状態、リールの回転ステップ数、信号の発信状態等を用いて定めることもできる。更に、その他のあらゆる要件に基づいて、確率データを分配する値を定めることができる。
【００１４】
分配確率データを抽選判定で用いる判定順番についても、同様に、分配確率データに予め定められた順番を設定していくことも考えられるし、判定順番が予め定められた複数の判定順番テーブルの中から、１のテーブルを選択することによって定めることも考えられるし、乱数を用いて定めることも考えられる。更に、終了した１または複数の遊技で生じた事象に基づいて定めることも考えられ、例えば、遊技状態、リールの回転ステップ数、信号の発信状態等を用いて定めることもできる。更に、その他のあらゆる要件に基づいて、判定順番を定めることができる。
何れの場合においても、人為的行為を行なう者が判別することが困難な態様で、分配確率データの値及び判定順番を定める確率データ分配処理を行なうことが望ましい。なお、確率データ分配処理は、遊技毎に行なうこともできるし、複数の遊技を消化する毎に行なうこともできるし、その他の任意のタイミングで行なうことができる。
【００１５】
抽選判定処理のやり方については、抽選判定手段が、乱数取得手段により取り出された乱数に、判定順番に応じて判定順番に対応する分配確率データに更新値Ｋを乗じた値を加算していき、加算値がｎ２より大きいと判別したとき、最後に加算した分配確率データに対応する役またははずれを当選と定める抽選判定（「加算式抽選判定」という）、または、乱数取得手段により取り出された乱数から、判定順番に応じて判定順番に対応する分配確率データに更新値Ｋを乗じた値を減算していき、減算値がｎ１より小さいと判別したとき、最後に減算した分配確率データに対応する役またははずれを当選と定める抽選判定（「減算式抽選判定」という）、を行なって、１の役またははずれを定める。
なお、抽選判定は、１つの分配確率データが定められた時点で開始することも考えられるし、全ての分配確率データが定められた後、開始することも考えられるし、その他の任意のタイミングで開始することが考えられる。
【００１６】
従って、確率データ分配手段によって、確率データが様々な値に分配され、対応する判定順番も様々な値が設定されるので、仮に、乱数取得手段によって同じ乱数が取り出されたとしても、異なる役及びはずれが当選と判定されるようになる。また、仮に、同じ乱数が取り出され、同じ確率データと同じ判定順番が定められたとしても、加算式抽選判定を用いて抽選判定処理を行なう場合と、減算式抽選判定を用いて抽選判定処理を行なう場合において、異なる役及びはずれが当選と判定されるようになる。なお、加算式抽選判定を用いるか、または減算式抽選判定を用いるかについては、判定順番を定める場合と同様に、遊技毎に、乱数を用いることを始めとする様々な要件に基づいて定めることができる。この場合、判定順番を定める場合と同様に、人為的行為を行なう者が判別することが困難な方法で、定めることが望ましい。
【００１７】
「図柄が表示されたリール」については、モータ等によって物理的に回転、停止が行なわれるリールも含まれるし、表示装置に表示され、画像上で回転、停止が行なわれる画像上のリールも含まれる。「リール制御手段」は、遊技者のスタート操作に基づいて発信された信号を受信したときリールの回転を開始させ、遊技者の停止操作に基づいて発信された停止信号を受信したときに、回転しているリールの停止制御を行なう。
この場合、１つのスタート操作で、全てのリールの回転を開始させる設定も可能であるし、各々のリールに対応した操作に基づいて、スタート操作されたリールだけ、回転を開始させるように設定することも可能である。同様に、１つの停止操作で、全てのリールの回転を停止させる設定も可能であるし、各々のリールに対応した操作に基づいて、停止操作されたリールだけを停止させるように設定することも可能である。
【００１８】
「対応する図柄の組み合わせが停止する」とは、例えば、各リールについて役に対応して定められた図柄が、所定の有効ライン上に停止して、予め定められた図柄が揃うことを意味する。この場合、全てのリールで停止すべき図柄が定められている場合も含まれるし、一部のリールで停止すべき図柄が定められている場合も含まれる。また、停止すべき図柄は、全てのリールで同一の図柄に設定することもできるし、リールによって異なる図柄を設定することもできる。
逆に「対応する図柄の組み合わせが停止しない」場合とは、上記の「対応する図柄の組み合わせが停止する」に該当するための要件を、満たさないようにすることを意味する。従って、例えば、要件とされているリールのうち、一部のリールで停止すべき図柄が停止しないときでも、「停止しない」ことになる。もちろん、要件とされた全てのリールで停止すべき図柄が停止しないときも、「停止しない」ことになる。
【００１９】
「フラグを設定する」とは、役抽選で所定の役に当選したときに、対応する図柄の組み合わせが停止して入賞すれば、所定の入賞処理を行なうことができる遊技状態に設定することを意味し、制御的には、フラグを制御手段の記憶装置（ＲＡＭ）に記憶させておく。
【００２０】
以上のように、本実施態様においては、確率データ分配手段により、確率データを分配した分配確率データと、この分配確率データを抽選判定で用いる判定順番とを定める確率データ分配処理を行なうことによって、分配確率データ及び判定順番を様々な値に変化させることが可能であり、仮に、同じ乱数が続けて取り出されたとしても、同一の役が続けて当選することを防止することができる。従って、仮に、人為的行為により、一定の乱数値が偏って取り出されるような事態が生じたとしても、役抽選の結果が偏る、つまり、役抽選で一定の役が偏って当選する事態を防止することができる。特に、分配確率データ及び対応する判定順番を定める確率データ分配処理を、人為的行為を行なう者が判別できないような態様で行なうことによって、役抽選の結果に偏りを生じさせることをより効果的に防止することができる。
また、同じ分配確率データ及び判定順番であっても、加算式抽選判定を用いる場合と、減算式抽選判定を用いる場合によって、当選となる役及びはずれは異なるので、役抽選の結果が偏る事態を更に効果的に防止することができる。
【００２１】
本発明に係るスロットマシンとして、更に、前記確率データ分配手段が、前記確率データまたは前記確率データから所定の演算で定められた残存確率データの値が所定の値より大きい全ての役及びはずれの中から選択した１つの役またははずれ（以下、「選択役等」という）について、該選択役等に対応する前記確率データまたは前記残存確率データ（以下、「対応データ」という）を最大値とする値の中から１の値を選択し、該選択した１の値に基づいて、前記選択役等の前記分配確率データを定め、該分配確率データ及び前記対応データを用いて前記選択役等の新たな前記残存確率データを算出することが考えられる。
【００２２】
ここで、「確率データから所定の演算で定められた残存確率データ」とは、ある確率データにおいて、最初に確率データ分配処理を行なう場合には、確率データ（対応データ）及び確率データを分配した値である分配確率データを用いて所定の演算を行なって、残存確率データを求め、２回目以降の確率データ分配処理を行なう場合には、前の確率データ分配処理で算出された残存データ（対応データ）及び今回の確率データ分配処理で定められた分配確率データを用いて演算を行ない、新たな残存確率データを求めることを意味する。
また、「分配確率データ及び対応データを用いて新たな残存確率データを算出すること」としては、例えば、対応データから分配確率データを減じた値を新たな残存確率データとすることが考えられるし、その他、分配確率データ及び対応データを用いて四則演算を始めとするあらゆる種類の演算を行なうことによって新たな残存確率データとすることが考えられる。
【００２３】
確率データまたは分配確率データが所定の値より大きい全ての役及びはずれの中から、１つの役またははずれ（選択役等）を選択する方法としては、例えば、予め選択する順番が定められている場合も考えられるし、乱数等を用いた抽選処理で選択する順番を定めることも考えられるし、乱数等を用いた抽選処理で確率データ分配処理を行なう役またははずれ自体を定めることも考えられ、その他あらゆる方法を採用することができる。なお、抽選処理で確率データ分配処理を行なう役またははずれ自体を定める場合には、同じ役またははずれが連続して選択されたり、一部の役またははずれが偏よって選択される場合も有り得る。また、選択役等を選択するか否かの基準となる「所定の値」としては、例えば、０を始めとするあらゆる値を用いることができる。
【００２４】
また、「対応データを最大値とする値の中から１の値を選択する」ことには、確率データを最大値とする場合と、残存確率データを最大値にする場合があり、確率データを最大値にする場合は、残存確率データを最大値とする場合に比べて、より大きな値が選択される可能性が高くなり、確率データの分配処理をより迅速に行なうことができる場合がある。一方、残存確率データを最大値とする場合には、選択した１の値が対応データより大きくなることはなく、分配確率データが過度に大きくなることを防ぐことができる。
また、対応データを最大値とする値の中から１の値を選択する方法としては、上述の確率データを分配する方法で述べた場合と同様に、例えば、予め定められた１の値を選択することも考えられるし、選択する１の値が予め定められた複数の選択値データテーブルの中から、１のテーブルを選択することによって定めることも考えられるし、乱数を用いて１の値を定めることも考えられる。更に、終了した１または複数の遊技で生じた事象に基づいて定めることも考えられ、例えば、遊技状態、リールの回転ステップ数、信号の発信状態等を用いて定めることもできる。更に、その他のあらゆる要件に基づいて、選択する１の値を定めることができる。
【００２５】
「選択した１の値に基づいて、選択役等の分配確率データを定める方法」としては、選択した１の値を分配確率データとして定めることもできるし、選択した１の値に所定値を加えた値を分配確率データとして定めることもできるし、選択した１の値を用いた所定の演算を行なって分配確率データを定めることもできるし、選択した１の値に基づく所定の判断処理に対応した値(例えば、対応データ)を分配確率データとして定めることもできるし、その他の任意の方法で分配確率データを定めることができる。
【００２６】
本実施態様においては、確率データまたは残存確率データの値が所定の値より大きい全ての役及びはずれの中から選択した選択役等について、対応データを最大値とする値の中から１の値を選択し、選択した１の値に基づいて、選択役等の分配確率データを定めるので、変化に富んだ分配確率データの値を定めることが可能であり、仮に、同じ乱数が続けて取り出されたとしても、同一の役が続けて当選することを防止することができる。従って、仮に、人為的行為により、一定の乱数値が偏って取り出されるような事態が生じたとしても、役抽選の結果が偏る、つまり、役抽選で一定の役が偏って当選する事態を防止することができる。特に、人為的行為を行なう者が判別できないような態様で、１の値を選択することによって、役抽選の結果に偏りを生じさせることをより効果的に防止することができる。
【００２７】
本発明に係るスロットマシンとして、更に、前記確率データ分配手段が、前記確率データまたは前記確率データから所定の演算で求められた残存確率データの値が所定の値より大きい全ての役及びはずれの中から選択した１つの役またははずれ（以下、「選択役等」という）について、該選択役等に対応する前記確率データまたは前記残存確率データ（以下、「対応データ」という）を最大値とする値の中から１の値を選択し、前記対応データから該選択した１の値を減算した値に基づいて、前記選択役等の前記分配確率データを定め、該分配確率データ及び前記対応データを用いて前記選択役等の新たな前記残存確率データを算出することが考えられる。
【００２８】
ここで、「対応データから選択した１の値を減算した値に基づいて、選択役等の分配確率データを定める方法」としては、対応データから選択した１の値を減算した値を分配確率データとして定めることもできるし、対応データから選択した１の値を減算した値に所定値を加えた値を分配確率データとして定めることもできるし、対応データから選択した１の値を減算した値を用いて所定の演算を行なって分配確率データを定めることもできるし、対応データから選択した１の値を減算した値に基づく所定の判断処理に対応した値(例えば、対応データ)を分配確率データとして定めることもできるし、その他の任意の方法で分配確率データを定めることができる。
【００２９】
また、「確率データから所定の演算で定められた残存確率データ」及び「分配確率データ及び対応データを用いて算出した新たな残存確率データ」については、上述の実施態様と同様である。特に本実施態様では、分配確率データ及び対応データを用いて新たな残存確率データを算出する一例として、対応データから分配確率データを減じて新たな残存確率データを求める場合が考えられるが、対応データから選択した１の値を減算した値を分配確率データとして定める場合には、結果的に、残存確率データの値は選択した１の値と一致することになる。
【００３０】
本実施態様においては、確率データまたは残存確率データの値が所定の値より大きい全ての役及びはずれの中から選択した選択役等について、対応データを最大値とする値の中から１の値を選択し、対応データからこの選択した１の値を減算した値に基づいて、選択役等の分配確率データを定めるので、変化に富んだ分配確率データの値を定めることが可能であり、仮に、同じ乱数が続けて取り出されたとしても、同一の役が続けて当選することを防止することができる。従って、仮に、人為的行為により、一定の乱数値が偏って取り出されるような事態が生じたとしても、役抽選の結果が偏る、つまり、役抽選で一定の役が偏って当選する事態を防止することができる。特に、人為的行為を行なう者が判別できないような態様で、１の値を選択することによって、役抽選の結果に偏りを生じさせることをより効果的に防止することができる。
【００３１】
本発明に係るスロットマシンとして、更に、新たな前記残存確率データの値が所定の値以上のとき、前記選択した１の値、または前記対応データから前記選択した１の値を減算した値を、前記選択役等の前記分配確率データとして定め、前記新たな残存確率データの値が所定の値より小さいとき、前記対応データを前記選択役等の前記分配確率データとして定める前記確率データ分配処理を、前記抽選判定の結果が出されるまで、または全ての役及びはずれの前記残存確率データの値が所定の値以下となるまで繰り返し行なうことが考えられる。
【００３２】
確率データ分配処理を進めていくと、新たに算出した残存確率データの値が所定の値より小さくなる場合も考えられるが、本実施態様では、このとき対応データを分配確率データとして定めることによって、各々の役及びはずれについて、確率データの分配処理を的確に完了させることができる。
【００３３】
本発明に係るスロットマシンとして、更に、各々の役及びはずれが所定の順番で前記選択役等として選択されて前記確率データ分配処理が行なわれる工程が、前記抽選判定の結果が出されるまで、または全ての役及びはずれの前記処理時確率データの値が所定の値以下となるまで繰り返し実施されることが考えられる。
【００３４】
本実施態様においては、各々の役及びはずれが所定の順番で選択役等として選択されて確率データ分配処理が行なわれる工程が繰り返されるので、一定の役やはずれが偏って選択されることなく確率データ分配処理を行なうことができるので、仮に、同じ乱数が続けて取り出されたとしても、役抽選の結果に偏りを生じさせることを効果的に防止することができる。
【００３５】
本発明に係るスロットマシンとして、更に、前記確率データ分配処理において、前記確率データまたは前記残存確率データを最大値とする乱数を発生させ、取り出した１の乱数の値に基づいて、前記選択した１の値を定めることが考えられる。
【００３６】
本実施態様においては、乱数を用いることにより、人為的行為を行なう者が判別できないようにして、選択した１の値を定めることができるので、仮に、同じ乱数が続けて取り出されたとしても、役抽選の結果に偏りを生じさせることを効果的に防止することができる。
【００３７】
本発明に係るスロットマシンとして、更に、前記確率データ分配処理において、前記確率データまたは前記残存確率データを最大値とする乱数を発生させ、取り出した１の乱数の値が前記確率データの所定の割合より小さいとき、該乱数の値に所定の上乗せ値を加えた値を、前記選択した１の値として定めることが考えられる。
【００３８】
ここで、「所定の割合」として、０から１の間の任意の値を設定することができ、例えば、１／２、１／３、１／４等が例示できる。また、「所定の上乗せ値」は、確率データより小さい値の中から、任意の値を定めることができ、例えば、確率データの一定の割合の範囲内（例えば、３０〜６０％の値）から定めることが考えられ、この場合、例えば、乱数を用いて定めることも考えられる。また、その他、予め一定値を定めることも考えられ、その場合、確率データの所定の割合の範囲内にある一定値を定めることも考えられる。
【００３９】
本実施態様においては、取り出した１の乱数の値が確率データの所定の割合より小さいとき、所定の上乗せ値を加えた値を選択した１の値として定めることによって、分配する値を一定の値以上にすることができるので、確率データを迅速に効果的に分配していくことができる。
【００４０】
本発明に係るスロットマシンとして、更に、前記確率データ分配処理において、前記確率データまたは前記残存確率データを最大値とし、更に前記確率データまたは前記残存確率データの所定の割合を最小値とする乱数を発生させ、取り出した１の乱数の値に基づいて、前記選択した１の値を定めることが考えられる。
【００４１】
本実施態様においては、確率データまたは残存確率データを最大値とし、更に確率データまたは残存確率データの所定の割合を最小値とする乱数を発生させて取り出した乱数を用いることによって、選択した１の値が常に確率データまたは残存確率データの所定の割合以上の値となるので、上述のような上乗せ値を用いることなく、確率データを迅速に効果的に分配していくことができる。
【００４２】
本発明に係るスロットマシンとして、更に、前記確率データ分配手段により、全ての役及びはずれの前記残存確率データの値が所定の値以下となる前に、前記抽選判定手段が前記抽選判定を開始することが考えられる。
【００４３】
本実施態様では、全ての役及びはずれの残存確率データの値が所定の値以下となる前に、抽選判定手段が抽選判定を開始するので、抽選判定の結果を迅速に得ることができ、抽選処理を迅速に完了することができる。
【００４４】
本発明に係るスロットマシンとして、更に、前記確率データ分配手段により、１つの前記選択役等の前記分配確率データ及び前記判定順番が定められる毎に、前記抽選判定手段が、該分配確率データ及び該判定順番を用いて前記抽選判定を行なうことが考えられる。
【００４５】
本実施態様では、分配確率データ及び判定順番が定められる毎に、この分配確率データ及び判定順番を用いて抽選判定を行なうことができるので、迅速に効率よく抽選判定を行なうことができる。
【発明の効果】
【００４６】
上述の発明によれば、確率データを分配した分配確率データと、この分配確率データを抽選判定で用いる判定順番とを定める確率データ分配処理を行なうことによって、分配確率データ及び判定順番の値を様々に変化させることが可能であり、仮に、同じ乱数が続けて取り出されたとしても、同一の役が続けて当選することを防止することができる。従って、仮に、人為的行為により、一定の乱数値が偏って取り出されるような事態が生じたとしても、役抽選の結果が偏る、つまり、役抽選で一定の役が偏って当選する事態を防止することができる。特に、分配確率データ及び対応する判定順番を定める確率データ分配処理を、人為的行為を行なう者が判別できないような態様で行なうことによって、役抽選の結果に偏りを生じさせることをより効果的に防止することができる。
また、同じ分配確率データ及び判定順番であっても、加算式抽選判定を用いる場合と、減算式抽選判定を用いる場合によって、当選となる役及びはずれは異なるので、役抽選の結果が偏る事態を更に効果的に防止することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４７】
以下、本発明の実施形態を図面を参照しながら詳細に説明する。
（スロットマシン１０の構成）
＜全体構造の説明＞
本実施形態に係るスロットマシン１０の外観を図１に示す。
図１において、スロットマシン１０の筐体の前面部には、フロントパネル２０が設けられている。このフロントパネル２０の中には、垂直方向に縦長の矩形の３つの表示窓２２Ｌ、２２Ｃ及び２２Ｒが形成されている。
【００４８】
これらの３つの表示窓２２Ｌ、２２Ｃ及び２２Ｒの前面には、５本の入賞ラインが定められている。この５本の入賞ラインは、水平の３本（中央Ｌ１、上下Ｌ２Ａ、Ｌ２Ｂ）の入賞ラインと、斜めの２本（斜め右下がりＬ３Ａ，斜め右上がりＬ３Ｂ）の入賞ラインとがある。これらの入賞ラインＬ１、Ｌ２Ａ、Ｌ２Ｂ、Ｌ３Ａ及びＬ３Ｂの左端部には、ベット数（賭け枚数）表示部２４ａ〜２４ｅが、上から順に「３」、「２」、「１」、「２」、「３」のように設けられている。ベット数表示部２４ａ〜２４ｅは、投入された遊技媒体（本実施形態ではメダルを用いている。）の枚数により有効となった入賞ライン（以下、有効ラインと称する）と、遊技媒体のベット数とを表示する。
【００４９】
上述した表示窓２２Ｌ、２２Ｃ及び２２Ｒの下方には、概略水平の操作パネル部３０が設けられている。操作パネル部３０の左側には、１−ベットスイッチ３２、２−ベットスイッチ３４及び最大ベットスイッチ３６が設けられている。また、操作パネル部３０の右側には、遊技媒体を投入することができる遊技媒体投入口３８が設けられている。
遊技媒体投入口３８から遊技媒体が投入されると、遊技媒体カウンタ（図示せず）により遊技媒体の枚数が計数され、規定枚数以上の遊技媒体が投入された場合には、規定以上の枚数はクレジット数として後述するＲＡＭ１１０に記憶される。
【００５０】
１−ベットスイッチ３２は、クレジット数のうちの１枚だけを遊技の賭けの対象とするためのスイッチである。２−ベットスイッチ３４は、クレジット数のうちの２枚だけを遊技の賭けの対象とするためのスイッチである。最大ベットスイッチ３６は、クレジット数のうちの３枚のメダルを遊技の賭けの対象とするためのスイッチである。
以下においては、賭けの対象となる遊技媒体の数を「ベット数」と称し、上述した１−ベットスイッチ３２、２−ベットスイッチ３４または最大ベットスイッチ３６の操作により遊技者によって賭けの対象として設定されたメダルの数を「設定ベット数」と称し、遊技を行なうのに必要とされるベッド数を「規定枚数」と称する。
【００５１】
１−ベットスイッチ３２を遊技者が操作したときには、５本の入賞ラインのうちの１本、例えば入賞ラインＬ１を有効化する。また、２−ベットスイッチ３４を操作したときには、５本の入賞ラインのうちの３本、例えば入賞ラインＬ１、Ｌ２Ａ及びＬ２Ｂを有効化する。更に、最大ベットスイッチ３６を操作したときには、５本の入賞ラインの全て、即ちＬ１、Ｌ２Ａ、Ｌ２Ｂ、Ｌ３Ａ及びＬ３Ｂを有効化する。有効化された入賞ラインは、ベット数表示部２４ａ〜２４ｅの各々の背面に設けられている有効ライン表示ランプ１２４（図示せず）を点灯することにより明示される。有効ラインを定めるベット数としては、例えば、ベット数１枚、２枚、及び３枚を設定することが考えられる。
【００５２】
また、スロットマシン１０の筐体の上方には、液晶ディスプレイパネルから構成される表示装置７０が設けられている。なお、表示装置７０は、上述した液晶ディスプレイパネルに限られず、画像情報や文字情報を遊技者が遊技中に視認し得る装置であれば、その他あらゆる表示装置を用いることが可能である。この表示装置７０においては、遊技履歴を表示したり、当たり遊技における演出画像、役の抽選に応じた演出画像、遊技の進行状況や遊技者の操作に応じた演出画像等を表示したりすることができる。
【００５３】
スロットマシン１０の筐体の内部には、３個のリール４０Ｌ、４０Ｃ及び４０Ｒが回転自在に設けられている。リール４０Ｌ、４０Ｃ及び４０Ｒは、リング状の形状であり、このリール４０Ｌ、４０Ｃ及び４０Ｒの外周面には、図柄が印刷されたリールテープが貼り付けられている。リール４０Ｌ、４０Ｃ及び４０Ｒの各々には、例えば、２１個の図柄が等間隔で配置されている。これらの図柄の配列は、リール４０Ｌ、４０Ｃ及び４０Ｒの各々で異なる。これらのリール４０Ｌ、４０Ｃ及び４０Ｒの各々は、上述した表示窓２２Ｌ、２２Ｃ及び２２Ｒを介して視認可能に設けられている。リールが停止しているときには、１つの表示窓において、１本のリールの連続した３つの図柄が視認可能となる。このため、３つの表示窓２２Ｌ、２２Ｃ及び２２Ｒの全てからは、合計９個の図柄が視認可能となる。
【００５４】
後述するように、リール４０Ｌ、４０Ｃ及び４０Ｒの各々は、モータ（図示せず）により回転駆動され、表示窓２２Ｌ、２２Ｃ及び２２Ｒにおいては、リール４０Ｌ、４０Ｃ及び４０Ｒの外周面に描かれた図柄が上から下に向かって移動する。
操作パネル部３０の前面の左側には、スタートスイッチ５０が傾動可能に設けられている。操作パネル部３０の前面の中央部には、３つの停止スイッチ５２Ｌ、５２Ｃ及び５２Ｒが設けられている。停止スイッチ５２Ｌは左リール４０Ｌに対応し、停止スイッチ５２Ｃは中リール４０Ｃに対応し、停止スイッチ５２Ｒは右リール４０Ｒに対応している。
上述したスタートスイッチ５０を遊技者が傾動操作すると、上述した３つの４０Ｌ、４０Ｃ及び４０Ｒは、一斉に回転を始める。３つのリール４０Ｌ、４０Ｃ及び４０Ｒが回転したときには、リール４０Ｌ、４０Ｃ及び４０Ｒの各々の外周面に描かれている図柄は、表示窓２２Ｌ、２２Ｃ及び２２Ｒの各々において上から下へと移動表示される。
【００５５】
上述した３つのリール４０Ｌ，４０Ｃ及び４０Ｒの回転速度が一定速度に達したときには、遊技者による停止スイッチ５２Ｌ、５２Ｃ及び５２Ｒの操作が有効となる。
停止スイッチ５２Ｌを遊技者が押動操作したときには、左リール４０Ｌが停止する。停止スイッチ５２Ｃを遊技者が押動操作したときには、中リール４０Ｃが停止する。停止スイッチ５２Ｒを遊技者が押動操作したときには、右リール４０Ｒが停止する。
リール４０Ｌ、４０Ｃまたは４０Ｒが停止するときには、リールの各々の外周面に描かれている図柄が、上述した入賞ラインＬ１、Ｌ２Ａ、Ｌ２Ｂ、Ｌ３Ａ及びＬ３Ｂ上に位置付けられるように、３つのリール４０Ｌ、４０Ｃまたは４０Ｒの各々は、停止制御される。
【００５６】
スロットマシン１０の筐体の下方の右側には、筐体の内部に収納されたスピーカ（図示せず。なお、後述する図３に示すスピーカ６４に対応する。）から発せられた音を筐体の外部へ出すための透音穴６０が設けられている。スロットマシン１０の筐体の下方の中央部には、遊技媒体払出口６２が設けられている。リール４０Ｌ、４０Ｃまたは４０Ｒが停止して、有効ライン上に停止表示された図柄の組み合わせが、所定の組み合わせ、即ち役を構成する図柄の組み合わせとなり、役に入賞したときには、その組み合わせに応じて予め定められた枚数の遊技媒体が遊技媒体払出口６２から払い出される。
上述したように、スロットマシン１０における遊技は、停止させられた複数のリール４０Ｌ、４０Ｃまたは４０Ｒの停止位置により定まる図柄の組み合わせによって遊技結果が定まる遊技である。また、この遊技は、スタートスイッチ５０を遊技者が傾動操作する度に行われ、複数のリール４０Ｌ、４０Ｃまたは４０Ｒの回転開始から回転停止までの行程を１回の遊技として、繰り返され得る遊技である。
【００５７】
上述した役の種類には、例えば、当たり役、一般役、再遊技役等の種類がある。当たり役は、抽選で当たり役に当選し、その当たり役に応じた図柄が揃って入賞したときには、遊技を遊技者にとって有利に進行させる当たり遊技を行なうことができる役である。また、一般役は、抽選で一般役に当選し、その一般役に応じた図柄が揃って入賞すると、予め定められた数の遊技媒体の払い出しが行なわれる役である。また、再遊技役は、抽選で再遊技役に当選し、再遊技役に応じた図柄が揃って入賞したときに、遊技媒体を新たに投入することなく、再遊技（リプレイとも称する。）が行なえるようにした役である。
また、当たり役には、ビックボーナス役（以下、ＢＢ役と称する。）レギュラーボーナス役（以下、ＲＢ役と称する。）等がある。なお、１つの役抽選で複数の役（例えば、当たり役と一般役）が同時当選となる場合も、役の１つと考えることができる。
【００５８】
ＲＢ役は、当たり遊技の１つであるＲＢ遊技に移行させる役である。このＲＢ遊技は、所定役が高確率で当選する遊技を一定条件下で所定回数行なう遊技である。また、ＢＢ役は、当たり遊技の１つであるＢＢ遊技に移行させる役である。このＢＢ遊技は、一般遊技を行なうとともに、この一般遊技中に一定条件下でＲＢ遊技に移行できるようにした遊技であり、予め定められた遊技媒体の払い出し数に達するまで、一般遊技とＲＢ遊技とを繰り返し行なえる遊技である。
【００５９】
＜制御手段の説明＞
スロットマシン１０を制御する制御手段は、主制御回路１００と副制御回路２００から構成される。ここで、主制御回路１００のブロック図を図２に示し、これに電気的に接続されている副制御回路２００のブロック図を図３に示す。
上述したスタートスイッチ５０は、主制御回路１００のインターフェイス回路１０２に接続され、インターフェイス回路１０２は、入出力バス１０４に接続されている。スタートスイッチ５０から発せられた電気信号は、インターフェイス回路１０２において所望の信号に変換された後、入出力バス１０４に供給される。入出力バス１０４は、中央処理回路（以下、ＣＰＵと称する）１０６にデータ信号またはアドレス信号が入出力されるようになされている。
【００６０】
また、上述したインターフェイス回路１０２には、停止スイッチ５２Ｌ，５２Ｃ及び５２Ｒ、並びに１−ベットスイッチ３２、２−ベットスイッチ３４及び最大ベットスイッチ３６も接続されている。これらのボタンやスイッチから発せられる電気信号もインターフェイス回路１０２に供給され、所望の信号に変換された後、入出力バス１０４に供給される。
上述した入出力バス１０４には、ＲＯＭ（リード・オンリー・メモリ）１０８及びＲＡＭ（ランダム・アクセス・メモリ）１１０も接続されている。ＲＯＭ１０８は、スロットマシンの全体の流れを制御する制御プログラムや、制御プログラムを実行するための初期データを記憶する。例えば、後述する図５に示すメインルーチン、図６から図１７に示すサブルーチン、及びこれらのプログラムで使用するための初期データを記憶する。また、ＲＡＭ１１０は、上述した制御プログラムで使用するフラグや変数の値を一時的に記憶することができる。
【００６１】
入出力バス１０４には、乱数を発生させるための乱数発生器１１２も接続されている。乱数発生器１１２は、一定の範囲の数値、例えば０〜６５，５３５（２の１６乗）に含まれる乱数を発生させる。尚、ＣＰＵ１０６の演算処理により乱数を発させるように構成してもよい。
入出力バス１０４には、モータ駆動回路１１４が接続されている。モータ駆動回路１１４には、上述した３つのリール４０Ｌ、４０Ｃ及び４０Ｒの各々を回転駆動するステッピングモータ８０Ｌ、８０Ｃ及び８０Ｒが接続されている。ステッピングモータ８０Ｌ、８０Ｃ及び８０Ｒの各々は、３つのリール４０Ｌ、４０Ｃ及び４０Ｒの内部に設けられ、ステッピングモータ８０Ｌ、８０Ｃ及び８０Ｒの回転シャフトがリール４０Ｌ、４０Ｃ及び４０Ｒの回転中心となるように、ステッピングモータ８０Ｌ、８０Ｃ及び８０Ｒに取り付けられている。
【００６２】
ＣＰＵ１０６から発せられる駆動制御命令は、モータ駆動回路１１４により駆動信号に変換され、駆動信号はステッピングモータ８０Ｌ、８０Ｃ及び８０Ｒに供給される。なお、駆動制御命令には、回転速度の命令も含まれており、ステッピングモータ８０Ｌ、８０Ｃ及び８０Ｒの回転制御及び停止制御を行なうとともに、回転速度の制御も行なう。
ＣＰＵ１０６が、上述したように、ステッピングモータ８０Ｌ、８０Ｃ及び８０Ｒに対する制御をすることにより、リール４０Ｌ、４０Ｃ及び４０Ｒの回転制御及び停止制御を行なうとともに、回転速度の制御を行なうことができる。
【００６３】
リール４０Ｌ、４０Ｃ及び４０Ｒの各々には、各リールの回転角度位置を検出するための回転角度位置センサ（図示せず）が設けられており、回転角度位置センサは、リール回転角度位置検出回路１１６に接続されている。リール４０Ｌ、４０Ｃ及び４０Ｒの各々の回転角度位置を示す信号が回転角度位置センサから発せられたときには、リール回転角度位置検出回路１１６に供給され、所定の信号に変換された後、入出力バス１０４に供給される。ＣＰＵ１０６は、供給された回転角度位置から図柄の番号を算出し、表示窓２２Ｌ、２２Ｃ及び２２Ｒの各々に表示される図柄を特定する。
【００６４】
更に、インターフェイス回路１０２には、接続線１１８も接続されている。この接続線１１８によって、主制御回路１００は、後述する副制御回路２００に電気的に接続される。この副制御回路２００を示すブロック図を図３に示す。
上述した接続線１１８は、副制御回路２００のインターフェイス回路２０２に接続され、インターフェイス回路２０２は、入出力バス２０４に接続されている。主制御回路１００から副制御回路２００に送信された信号は、インターフェイス回路２０２において所望の信号に変換された後、入出力バス２０４に供給される。入出力バス２０４は、中央処理回路（以下、ＣＰＵと称する）２０６にデータ信号またはアドレス信号が入出力されるようになされている。
【００６５】
上述した入出力バス２０４には、ＲＯＭ（リード・オンリー・メモリ）２０８及びＲＡＭ（ランダム・アクセス・メモリ）２１０も接続されている。ＲＯＭ２０８は、後述するランプ駆動回路２１８や、表示駆動回路２２０や、スピーカ駆動回路２２２を制御する制御プログラムや、制御プログラムを実行するための初期データを記憶する。ＲＯＭ２０８は、表示装置７０に表示するための種々の画像データや、スピーカ６４から発するための演奏音データも記憶する。
【００６６】
入出力バス２０４には、有効ライン表示ランプ１２４を駆動するためのランプ駆動回路２１８も接続されている。ＣＰＵ２０６は、主制御回路１００から供給される制御情報に応じて駆動指令をランプ駆動回路２１８に発し、駆動指令に応じて有効ライン表示ランプ１２４を点灯駆動する。
【００６７】
また、入出力バス２０４には、表示装置７０を駆動する表示駆動回路２２０も接続されている。ＣＰＵ２０６は、主制御回路１００から供給される制御情報に応じてＲＯＭ２０８に記憶されている画像データや文字データ等を読み出し、そのデータを表示駆動回路２２０に供給する。このようにすることにより、表示装置７０には、画像データが演出画像として表示されたり、文字データがメッセージとして表示されたりする。
更に、入出力バス２０４には、スピーカ６４を駆動するためのスピーカ駆動回路２２２も接続されている。ＣＰＵ２０６は、主制御回路１００から供給される制御情報に応じてＲＯＭ２０８に記憶されている音声データを読み出し、そのデータをスピーカ駆動回路２２２に供給する。このようにすることにより、スピーカ６４から所定の音声が発せられる。
【００６８】
（機能ブロック図の説明）
次に、スロットマシン１０の制御の機能ブロック図を図４に示す。
制御回路として、主制御回路１００と副制御回路２００が電気的に接続され、主制御回路１００には、操作手段３００が電気的に接続され、また、リール４０Ｌ、４０Ｃ及び４０Ｒの各々に設けられたモータ８０Ｌ、８０Ｃ及び８０Ｒが電気的に接続されている。副制御回路２００には、表示装置７０、有効ライン表示ランプ１２４、及びスピーカ６４が電気的に接続されている。
【００６９】
３つの停止スイッチ５２Ｌ、５２Ｃ及び５２Ｒから停止操作手段３１０が構成され、この停止操作手段３１０と、スタートスイッチ５０と、ベットスイッチ３２、３４及び３６とから操作手段３００が構成される。この操作手段３００として、スイッチに限られず、遊技者の四肢を用いた操作に基づいて操作信号を発生させるものであれば、あらゆるものが適用できる。
【００７０】
＜主制御回路１００の説明＞
主制御回路１００は、役抽選手段４１０と、リール制御手段４４０と、入賞処理制御手段４５０とを含む。
役抽選手段４１０は、役抽選処理によって、役（当たり役（ＢＢ役、ＲＢ役）、一般役、再遊技役）の抽選を行なうものである。役抽選手段４１０は、例えば、役抽選用の乱数発生器１１２（ハード乱数等）が発生する乱数から１つの乱数を取り出す乱数取得手段４２０と、各々の役及びはずれ毎に設定された確率データを分配して、分配確率データ及び判定順番を定める確率データ分配処理を行なう確率データ分配手段４２５と、乱数取得手段４２０が取り出した乱数値と、確率データ分配手段４２５によって定められた分配確率データ及び判定順番に基づいて、役及びはずれの当選を判定する抽選判定を行なう抽選判定手段４３０とを備えている。この役抽選手段４１０による制御処理は、役抽選処理サブルーチン（図６、図７、図１３〜図１７参照）に示される。
【００７１】
リール制御手段４４０は、スタートスイッチ５０の操作に基づいて操作手段３００から発信されたスタートスイッチＯＮの信号を受信することによって、モータ８０Ｌ、８０Ｃ、８０Ｒの制御を行なって、リール４０Ｌ、４０Ｃ、４０Ｒを回転させ、そして、停止スイッチ５２Ｌ、５２Ｃ、５２Ｒの操作に基づいて操作手段３００から発信されたリール停止信号の受信、または所定時間の経過によって、リール４０Ｌ、４０Ｃ、４０Ｒを停止させるリール作動に関する制御を行なう。停止の制御においては、当選した役に対応して、停止図柄が揃うようにするための図柄組み合わせ制御を行なう。このリール制御手段４４０による制御処理は、リール変動、停止サブルーチン（図８参照）に示される。
【００７２】
入賞処理制御手段４５０は、上述の役抽選処理で所定の役に当選したとき、役に対応したフラグを主制御回路１００のＲＡＭ１１０に記憶させて、フラグを設定する制御処理を行ない、フラグが設定された状態で、当選役に対応した図柄の組み合わせが停止して入賞したと判別したとき、入賞役に対応した入賞処理のための制御処理を行なう。この入賞処理としては、所定枚数の遊技媒体を払い出す処理や、後述するような当たり遊技を行なう処理や、再遊技を行なう処理が含まれる。
役抽選監視手段４６０は、判定順番や役抽選の結果の履歴に基づいて、一定の遊技回数以上、同じ判定順番が連続して定められた場合、または一定の遊技回数以上、役抽選で同じ役が連続して当選した場合に、異常報知を実施するために制御処理を行なう。
【００７３】
＜副制御回路２００の説明＞
副制御回路２００には、画像制御手段５１０と、ランプ制御手段５２０と、音声制御手段５３０と、演出制御手段５４０とが設けられている。画像制御手段５１０は、主制御回路１００から受信した信号に基づいて、ＲＯＭ２０８に記憶した画像データを読み出し、表示駆動回路２２０を制御して、表示装置７０に所定の演出画像を表示することができる。なお、表示装置７０、表示駆動回路２２０、画像制御手段５１０を含めて、画像表示手段と称する。
【００７４】
また、ランプ制御手段５２０は、主制御回路１００から受信した信号に基づいて、ＲＯＭ２０８に記憶したランプ点灯データを読み出し、ランプ駆動回路２１８を制御して、所定の有効ライン表示ランプ１２４を点灯することができる。また、音声制御手段５３０は、主制御回路１００から受信した信号に基づいて、ＲＯＭ２０８に記憶した記憶した音声データを読み出して、スピーカ駆動回路２２２を制御して、スピーカ６４から所定の音声を発することができる。
また、演出制御手段５４０は、上述の画像制御手段５１０、ランプ制御手段５２０、及び音声制御手段５３０に制御信号を送信して、所定の演出を実施するための制御処理を行なう。
【００７５】
（制御処理の説明）
以下に、上述した制御手段において行なわれる各種の制御について、フローチャートを用いながら詳細に説明する。
図５には、主制御回路１００で行なわれる制御処理のメインルーチンを示す。図６から図１７には、このメインルーチンで行なわれる制御処理である各サブルーチンを示す。
図６と図７には、役抽選手段４１０により行なわれる役抽選と、役抽選に引き続き行なわれるフラグオン処理を行なう役抽選処理サブルーチンを示す。
図８には、リール制御手段４４０によりリールの回転、停止のための制御が行なわれるリール変動、停止サブルーチンを示す。
【００７６】
図９には、リール変動、停止サブルーチンにより図柄が停止した後の制御処理である入賞判定、フラグオフ処理サブルーチンを示す。図１０には、入賞判定、フラグオフ処理サブルーチンの制御処理の一部であるＲＢ遊技中処理サブルーチンを示し、図１１には、入賞判定、フラグオフ処理サブルーチンの制御処理の一部であるＢＢ遊技中処理サブルーチンを示し、図１２には、入賞判定、フラグオフ処理サブルーチンの制御処理の一部である役当選時処理サブルーチンを示す。
【００７７】
図１３には、各々の役及びはずれに設定された確率データの分配処理を行なって、分配確率データ及び判定順番を定める確率データ分配処理サブルーチンを示し、図１４、図１５には、確率データ分配処理サブルーチンの制御処理の一部である分配確率データ決定サブルーチンを示す。図１６、図１７には、役抽選処理サブルーチンの制御処理の一部である抽選判定サブルーチンを示す。
なお、以下に説明する制御処理においては、スロットマシン１０は予め起動されており、上述した主制御回路１００や副制御回路２００において用いられる変数は所定の値に初期化され、定常動作しているものとする。
【００７８】
＜メインルーチンの説明＞
まず、メインルーチンの制御処理の説明を、図５のフローチャートを用いながら説明する。このメインルーチンでは、遊技者が遊技媒体を投入して、複数の図柄が表示された複数のリールを回転させて停止させるまでの１工程を１回とする遊技を、１回行なうときの制御処理を示す。
まず、パラメータＮＲＰの値が、０より大きいか否かを判断する（ステップＳ１１）。ここで、ＮＲＰは、再遊技を行なうか否かを定めるパラメータであり、０より大きい場合には再遊技を行ない、０以下の場合には再遊技を行なわないように設定されている。また、図１２のステップＳ１６７に示すように、再遊技役に当選し入賞したときに、ＮＲＰの値として１をインプットするようになっている。
【００７９】
ステップ１１の判断で、もし、ＮＲＰの値が０以下である（ＮＯ）と判別したときには、再遊技を行なわないと判断して、次に、遊技媒体が投入されたか否かを判断する（ステップＳ１２）。この判断で、もし、遊技媒体が投入された（ＹＥＳ）と判別したときには、ステップＳ１５へ進み、遊技媒体投入口３８の下部に設置された遊技媒体カウンタでカウントした投入枚数を、ベット数として検出する(ステップＳ１５)。ただし、規定枚数（本実施形態では３枚）を越える枚数の遊技媒体が投入されたときには、規定枚数を越える分の遊技媒体は、クレジット枚数としてＲＡＭ１１０に記憶する。
【００８０】
ステップＳ１２の判断で、もし、遊技媒体が投入されていない（ＮＯ）と判断したときには、ステップＳ１３へ進み、クレジットされた遊技媒体が有るか否かを判断する(ステップＳ１３)。この判断で、もし、クレジットされた遊技媒体はない（ＮＯ）と判別したときには、再びステップＳ１２へ戻り、ステップＳ１２とステップＳ１３の判断処理を繰り返し実行する。
【００８１】
また、ステップＳ１３の判断で、もし、クレジットされた遊技媒体が有る（ＹＥＳ）と判別したときには、次に、ベット操作信号を受信したか否かを判断する（ステップＳ１４）。このベット操作信号は、遊技者がベットスイッチ３２、３４または３６の何れか１のスイッチを操作したときに発信される。ベット操作信号を受信していない（ＮＯ）と判別したときには、再びステップＳ１２に戻り、ステップＳ１２からステップＳ１４までの判断処理を繰り返し実行する。ステップＳ１４の判断で、もし、ベット信号を受信した（ＹＥＳ）と判別したときには、受信したベット操作信号からベット数を検出する（ステップＳ１５）。そして、遊技媒体の投入またはクレジットされた遊技媒体の使用の何れの場合においても、検出したベット数を新たなベット数としてＲＡＭ１１０に記憶し、クレジットされた遊技媒体を使用する場合には、同時に、遊技媒体のクレジット数から、検出したベット数分の枚数だけ減じる処理を行なって（ステップＳ１６）、ステップＳ１８へ進む。
【００８２】
ステップＳ１１の判断において、もし、ＮＲＰの値が０より大きく再遊技状態にある（ＹＥＳ）と判別したときには、ＮＲＰの値に０をインプットして再遊技状態を解除し（ステップＳ１７）、ステップＳ１２からステップＳ１６の処理を行なうことなく、前の遊技におけるベット数と同じベット数を設定して、ステップＳ１８へ進む。つまり、再遊技状態にあると判別したときには、遊技媒体を新たに投入したり、クレジットした遊技媒体を消費することなく、遊技を行なうことができる。なお、本実施形態では、再遊技におけるベット数としては、前の遊技におけるベット数と同じベット数を設定しているが、前の遊技のベット数と異なるベット数を設定することも可能である。
【００８３】
以上により遊技開始の状態が整い、ステップＳ１８では、役抽選処理サブルーチンが行なわれる（ステップＳ１８）。この役抽選処理サブルーチンでは、役抽選手段４１０による役抽選処理が行なわれ、当選した役に応じて、ＲＢフラグ、ＢＢフラグ、再遊技フラグ、一般役フラグをオンにするフラグオンの処理が行なわれる。このサブルーチンの詳細については、図６、図７、図１３から図１７のフローチャートを用いて後述する。
役抽選処理サブルーチン（ステップＳ１８）に引き続いて、この役抽選の結果に基づいて、リール４０Ｌ、４０Ｃ、４０Ｒを回転させてから停止させるリールの動きに関する制御処理を行なうリール変動、停止サブルーチン（ステップＳ１９）が行なわれる。このリール変動、停止サブルーチンは、リール制御手段４４０によって行なわれ、このサブルーチンの詳細については、図８のフローチャートを用いて後述する。
【００８４】
次に、リール変動、停止サブルーチンによってリールが停止した後、入賞図柄判定を行なって、その判定結果に基づいて、フラグオフの処理を行なう入賞判定、フラグオフ処理サブルーチン（ステップＳ２０）が行なわれる。このサブルーチンの詳細については、図９〜図１２のフローチャートを用いて後述する。
そして、役抽選、入賞図柄判定の結果に基づいて、入賞した当たり遊技に対応した所定枚数の遊技媒体を払い出す払い出し処理（ステップＳ２１）が行なわれる。この払い出し処理は、実際に遊技媒体を遊技媒体払出口６２から払い出すことも可能であるし、払い出す代わりに、所定枚数の遊技媒体をクレジットすることも可能である。
【００８５】
以上のような制御処理によって１回分の遊技が終了する。このメインルーチンに示される制御処理を繰り返すことによって、遊技者は複数回数の遊技を行なうことができる。
【００８６】
＜役抽選処理サブルーチンの説明＞
次にメインルーチンのステップＳ１８で行なわれる役抽選処理サブルーチンについて、図６、図７、図１３〜図１７に示したフローチャートを用いながら詳細に説明する。
図６において、まず、スタートスイッチＯＮの信号を受信したか否か判断する（ステップＳ３１）。このスタートスイッチＯＮの信号は、遊技者によるスタートスイッチ５０の操作をしたときに操作手段３００により発信される信号であり、この信号に基づいてリール制御手段４４０は、リールの回転を開始する制御を行なう（図８のステップＳ６３参照）。
この判断で、スタートスイッチＯＮの信号を受信していない（ＮＯ）と判別したときには、このステップＳ３１の判断処理を繰り返す。つまり、遊技者がスタートスイッチ５０を操作するまで、遊技のスタートを待つ待機状態となっている。
【００８７】
ステップＳ３１の判断で、もし、スタートスイッチＯＮの信号を受信した（ＹＥＳ）と判別したときには、次に、パラメータＮＲＢの値が、０より大きいか否かを判断する（ステップＳ３２）。ここで、ＮＲＢは、ＲＢ遊技を行なうか否かを定めるパラメータであり、０より大きい場合にはＲＢ遊技を行ない、０以下の場合にはＲＢ遊技を行なわないように設定されている。また、図１１のステップＳ１２５や図１２のステップＳ１６４に示すように、ＲＢ役に当選し入賞した場合には、ＮＲＢの値として１をインプットするようになっている。
【００８８】
ステップＳ３２の判断で、もし、ＮＲＢの値が０より大きい（ＹＥＳ）と判別したときには、ＲＯＭ１０８に記憶されたＲＢ用抽選テーブルを読み出し（ステップＳ３３）、ステップＳ３７へ進む。ここで、ＲＢ用抽選テーブルの実施例を図１８に示す。
ここで、抽選テーブルには、各々の役及びはずれ毎に、当選確率に応じて定められた確率データが設定されている。また、各々の役及びはずれに設定された全ての確率データを足し合わせると、乱数発生器１１２で発生させる乱数の総数Ｎと一致するようになっている。従って、各々の役及びはずれに設定された確率データを乱数の総数Ｎで割った値が、役抽選における当選確率になる（図１８の右欄参照）。なお、本実施形態では、乱数発生器１１２により０から６５，５３５までの１ずつ増加する整数を乱数として発生させ、乱数の総数Ｎは６５，５３６個になっている。
【００８９】
ＲＢ用抽選テーブルでは、図柄番号１〜３の３種類の一般役と、図柄番号４のはずれとが設定されている。図柄番号１の一般役１は、確率データの値として８１９が設定されている。つまり、役抽選における当選確率は、約１／８０（８１９／６５，５３６）であって、左リールの図柄がチェリーであれば、残り２つのリールの図柄については、何れの図柄であっても入賞するように設定されている。図柄番号２の一般役２は、確率データの値として６３，６２７が設定されている。つまり、役抽選における当選確率は、約１／１．０３（６３，６２７／６５，５３６）であって、３つのリール共にベルの図柄が揃う場合に入賞するように設定されている。従って、ＲＢ遊技中においては、役抽選で一般役２に当選する可能性が非常に高くなっている。また、図柄番号３の一般役３は、確率データの値として６５５が設定されている。つまり、役抽選における当選確率は、約１／１００（６５５／６５，５３６）であって、３つのリール共にスイカの図柄が揃う場合に入賞するように設定されている。図柄番号４のはずれは、確率データの値として４３５が設定されている。つまり、役抽選における当選確率は、約１／１５０（４３５／６５，５３６）であって、かなり低い値が設定されている。なお、図柄番号とは、各々の役及びはずれに設定された番号であって、役やはずれに対応する図柄に設定された番号ではなく、役やはずれに対応する図柄の組み合わせの数を表すものでもない。
【００９０】
ステップＳ３２の判断で、もし、ＮＲＢの値が０以下である（ＮＯ）と判別したときには、次に、パラメータＮＢＢの値が、０より大きいか否かを判断する（ステップＳ３４）。ここでＮＢＢは、ＢＢ遊技を行なうか否かを定めるパラメータであり、０より大きい場合にはＢＢ遊技を行ない、ＢＢ遊技を行なわないように設定されている。また、図１２のステップＳ１６４に示すように、ＢＢ役に当選して入賞した場合には、ＮＢＢの値として１をインプットするようになっている。
ステップＳ３４の判断で、もし、ＮＢＢが０より大きい（ＹＥＳ）と判別したときには、ＲＯＭ１０８に記憶されたＢＢ作動時一般抽選テーブルを読み出し（ステップＳ３５）、ステップＳ３７へ進む。ここで、ＢＢ作動時一般抽選テーブルの実施例を図１９に示す。
【００９１】
ＢＢ作動時一般抽選テーブルは、ＢＢ遊技中であって、かつＲＢ遊技中ではない状態の場合に用いる抽選テーブルである。もし、ＢＢ遊技中であってＲＢ遊技中の場合には、上述の図１８に示すＲＢ用抽選テーブルを用いる。ＢＢ作動時一般抽選テーブルでは、図柄番号１〜３の３種類の一般役と、図柄番号４のＲＢ役と、図柄番号５のはずれが設定されている。ここで、後述するＢＢ未作動時一般抽選テーブル（図２０参照）と比較すると、ＢＢ作動時一般抽選テーブルでは、再遊技役及びＢＢ役がない設定になっている。
図柄番号１の一般役１は、確率データの値が８１９、つまり役抽選における当選確率が約１／８０（８１９／６５，５３６）であって、右リールの図柄がチェリーであれば、残り２つのリールの図柄については、何れの図柄であっても入賞するように設定されている。図柄番号２の一般役２は、確率データの値が１３，１０７、つまり役抽選における当選確率が約１／５（１３，１０７／６５，５３６）であって、３つのリール共にベルの図柄が揃う場合に入賞するように設定されている。
【００９２】
図柄番号３の一般役３は、確率データの値が６５５、つまり役抽選における当選確率が約１／１００（６５５／６５，５３６）であって、３つのリール共にスイカの図柄が揃う場合に入賞するように設定されている。また、図柄番号４のＲＢ役は、確率データの値が１６，３８４、つまり役抽選における当選確率が１／４（１６，３８４／６５，５３６）であって、左及び中リールでリプレイの図柄が揃い、右リールでベルの図柄が揃う場合に入賞するように設定されている。後述するＢＢ未作動時一般抽選テーブル（図２０参照）では、役抽選におけるＲＢ役の当選確率は約１／６００であり、ＢＢ遊技中においては、通常遊技時に比べてＲＢ役に当選する確率が高く設定されている。また、図柄番号５のはずれは、確率データの値が３４，５７１、つまり役抽選における当選確率が約１／１．９０（３４，５７１／６５，５３６）に設定されている。なお、図柄番号とは、各々の役及びはずれに設定された番号であって、役やはずれに対応する図柄に設定された番号ではなく、役やはずれに対応する図柄の組み合わせの数を表すものでもない。
次に、ステップＳ３４の判断で、もし、ＮＢＢの値が０以下である（ＮＯ）と判別したときには、次に、ＲＯＭ１０８に記憶したＢＢ未作動時一般抽選テーブルを読み出し（ステップＳ３６）、ステップＳ３７へ進む。ここで、ＢＢ未作動時一般抽選テーブルの実施例を図２０に示す。
【００９３】
ＢＢ未作動時一般抽選テーブルは、既に説明したように、通常の遊技状態において用いられる抽選テーブルであり、図柄番号１〜３の３種類の一般役、図柄番号４の再遊技役、図柄番号５のＲＢ役、図柄番号６のＢＢ役、及び図柄番号７のはずれが設定されている。図柄番号１〜３の３種類の一般役は、上述のＢＢ作動時一般抽選テーブル（図１９参照）と、確率データ及び図柄の設定共に、同一の設定がなされている。図柄番号４の再遊技役は、確率データの値が８，９７８、つまり役抽選における当選確率が約１／７．３（８，９７８／６５，５３６）であって、３つのリール共にリプレイの図柄が揃う場合に入賞するように設定されている。
【００９４】
図柄番号５のＲＢ役は、確率データの値が１０９、つまり役抽選における当選確率が約１／６００（１０９／６５，５３６）であって、３つのリール共に青７の図柄が揃う場合に入賞するように設定されており、ＢＢ遊技中に比べてＲＢ役に当選する可能性は低くなっている。図柄番号６のＢＢ役については、確率データの値が２１８、つまり役抽選における当選確率が約１／３００（２１８／６５，５３６）であって、３つのリール共に赤７の図柄が揃う場合に入賞するように設定されている。また、図柄番号７のはずれは、確率データの値が４１，６５０、つまり役抽選における当選確率が約１／１．５７（４１，６５０／６５，５３６）に設定されている。なお、図柄番号とは、各々の役及びはずれに設定された番号であって、役やはずれに対応する図柄に設定された番号ではなく、役やはずれに対応する図柄の組み合わせの数を表すものでもない。
【００９５】
以上のように、遊技状態に応じた抽選テーブルを読み出した後、乱数を取得してパラメータＲＡＮＳＵの値としてインプットする（ステップＳ３７）。具体的には、乱数発生器１１２で発生させた乱数の中から、乱数取得手段４２０によって１つの乱数を取り出し、取り出した乱数値をパラメータＲＡＮＳＵの値としてインプットする。
【００９６】
引き続いて、抽選判定手段４３０により、取り出した乱数に基づいて当選役またははずれを定める抽選判定処理サブルーチン（ステップＳ３８）が行なわれる。この場合、この役抽選処理サブルーチンとは個別に、確率データ分配手段４２５により、各々の役及びはずれに設定された確率データ（図１８〜図２０参照）を分配して、分配確率データ、及びその分配確率データを抽選判定処理で用いる順番である判定順番とを定める確率データ分配処理サブルーチン（ステップＳ３９）が行なわれる。ここで、図６に示すステップＳ３９からステップＳ３８への矢印は、確率データ分配処理サブルーチン(ステップＳ３９)で定められた分配確率データ及び判定順番の情報を含む信号が、確率データ分配手段４２５から抽選判定手段４３０へ送信されて、抽選判定サブルーチン（ステップＳ３８）の制御処理で用いられることを示している。
【００９７】
＜確率データ分配処理サブルーチンの説明＞
次に、図１３から図１５に示すフローチャートを用いて、図６のステップＳ３９に示す確率データ分配処理サブルーチンの詳細な説明を行なう。なお、図１４、図１５には、確率データ分配処理サブルーチンの制御処理の一部である分配確率データ決定サブルーチンを示す。
図１３において、まず、各々の役及びはずれについて、確率データ分配処理を行なう順番である処理順番Ｓを定める。本実施形態では、処理順番Ｓの総数は、各々の抽選テーブルに設定されている役及びはずれの総数に一致し、本確率データ分配処理サブルーチンにおいては、設定された処理順番Ｓで各々の役及びはずれについて１度ずつ確率データ分配処理を行ない、全ての役及びはずれの確率データ分配処理が終了すると、再び処理順番Ｓで確率データ分配処理を繰り返す。
【００９８】
まず、乱数を用いた抽選処理により、各々の役及びはずれの処理順番Ｓを定める（ステップＳ２００）。この抽選処理に用いる乱数としては、任意の値から任意の値まで任意の個数の乱数を用いることができ、ソフトウエアを用いた所謂ソフト乱数を用いることもできるし、乱数発生器を用いた所謂ハード乱数を用いることもできる。この抽選処理における各々の役及びはずれの当選確率も任意の値を設定することができ、全て一定に定めることもできるし、異なる値を設定することもできる。
また、本実施形態では、抽選処理で処理順番Ｓを定めているが、各々の役及びはずれに予め所定の処理順番Ｓを設定しておくこともできる。この場合、処理順番Ｓで各々の役及びはずれの確率データ分配処理を一度ずつ行ない、その工程を繰り返すこともできるし、確率データ分配処理が終了するまでの全ての処理順番Ｓを、予め定めておくこともできる。
なお、所定の処理順番Ｓを繰り返す場合の実施例として、図２１に、処理順番Ｓが各抽選テーブルの図柄番号と一致する場合を示し、図２２に、処理順番Ｓが図柄番号と異なる場合を示す。なお、更に詳細な説明は後述する。
【００９９】
ステップＳ２００に引き続いて、処理順番Ｓの初期値として１をインプットし（ステップＳ２０２）、判定順番Ｊの初期値として１をインプットする（ステップＳ２０４）。ここで、判定順番Ｊは、抽選判定サブルーチン（図１６、１７参照）において、分配確率データを用いる順番を定めたパラメータである。
次に、遊技状態に応じてＲＯＭ１０８から読み出して抽選テーブル（図１８〜２０参照）において、各々の役及びはずれに設定された確率データを、各々の役及びはずれの残存確率データＤＡＴＡの初期値として記憶する（ステップＳ２０６）。つまり、本実施形態では、確率データ分配処理を行なう前の状態では、残存確率データは確率データに一致する。次に、処理順番Ｓの役またははずれの残存確率データＤＡＴＡの値が、０より大きいか否か判断する（ステップＳ２０８）。なお、初回の処理順番Ｓ＝１、判定順番Ｊ＝１においては、全ての残存確率データＤＡＴＡの値は確率データに一致し、その値は０より大きい。
【０１００】
ステップＳ２０８の判断で、もし、残存確率データＤＡＴＡの値が０以下である（ＮＯ）と判別したとき、そのまま、ステップＳ２１８へ進む。
ステップＳ２０８の判断で、もし、残存確率データＤＡＴＡの値が０より大きい（ＹＥＳ）と判別したとき、次に、処理順番Ｓの役またははずれの確率データを最大値とする乱数を発生させて、１つの乱数Ｐを取り出す制御処理を行なう（ステップＳ２１０）。ここで、発生させる乱数としては、ソフトウエアを用いた所謂ソフト乱数を用いることもできるし、乱数発生器を用いた所謂ハード乱数を用いることもできる。なお、本実施形態では、処理順番Ｓの役またははずれの確率データを最大値とする乱数を発生させているが、例えば、残存確率データＤＡＴＡを最大値とする乱数を発生させることもできる。ステップＳ２１０に引き続いて、分配確率データ決定サブルーチンを行なう（ステップＳ２１２）。
【０１０１】
＜分配確率データ決定サブルーチンの第１の実施形態の説明＞
次に、図１４を用いて、図１３のステップＳ２１２に示す分配確率データ決定サブルーチンの第１の実施形態の説明を行なう。本実施形態では、図１３のステップＳ２１０で取得した乱数Ｐ、またはＰに上乗せ値ＡＤＤを加えた値を分配確率データと定める制御処理を行なう。
本サブルーチンにおいて、まず、判定順番Ｊの分配確率データＢＵＮＰＡＩ（Ｊ）の値として、図１３のステップＳ２１０で取得した乱数Ｐの値をインプットする（ステップＳ２４０）。ここで、判定順番Ｊとしては、各々の役及びはずれについて、１を初期値として、分配確率データを定める毎に１ずつ繰り上がる値が設定される（図１３、ステップＳ２１６参照）。
【０１０２】
次に、この分配確率データＢＵＮＰＡＩ（Ｊ）の値が、確率データの１／３の値よりも小さいか否か判断する（ステップＳ２４２）。この判断で、もし、分配確率データＢＵＮＰＡＩ（Ｊ）の値が確率データの１／３の以上である（ＮＯ）と判別したときには、そのままステップＳ２４８へ進む。
ステップＳ２４２の判断で、もし、分配確率データＢＵＮＰＡＩ（Ｊ）の値が確率データの１／３のよりも小さい（ＹＥＳ）と判別したときには、次に、乱数を発生させて抽選処理で、上乗せ値ＡＤＤを定める（ステップＳ２４４）。ここで、発生させる乱数として、ソフトウエアを用いた所謂ソフト乱数を用いることもできるし、乱数発生器を用いた所謂ハード乱数を用いることもできる。
【０１０３】
ステップＳ２４４に引き続いて、ステップＳ２４０で定めた分配確率データＢＵＮＰＡＩ（Ｊ）の値にこの上乗せ値ＡＤＤを加えた値を、新たな分配確率データＢＵＮＰＡＩ（Ｊ）として定める（ステップＳ２４６）。ここで、ステップＳ２４４で発生させる乱数の範囲として、例えば、確率データの３０％〜６０％にすることが考えられ、この場合、確率データの１／３より小さい分配確率データＢＵＮＰＡＩ（Ｊ）に、確率データの３０％〜６０％の間の上乗せ値ＡＤＤを加えることによって、確率データ分配処理を行なうに当たって、適切な分配確率データＢＵＮＰＡＩ（Ｊ）の値を定めることができる。つまり、本実施形態においては、ステップＳ２４０で定めた分配確率データＢＵＮＰＡＩ（Ｊ）の値が、当選確率の１／３よりも小さいときには、更に上乗せ値ＡＤＤを加えた値を分配確率データＢＵＮＰＡＩ（Ｊ）として、常に分配確率データＢＵＮＰＡＩ（Ｊ）の値が確率データＤＡＴＡの１／３以上の適切な値となるように定められる。これによって、確率データ分配処理を迅速に実施していくことができる。なお、発生させる乱数は、上述の範囲に限られるものではなく、任意の範囲の乱数を発生させることができる。
【０１０４】
ここで、分配確率データＢＵＮＰＡＩ（Ｊ）に上乗せ値ＡＤＤを加える場合の実施例を図２５を用いて説明する。図２５では、確率データの値が２０，０００の図柄番号２の役Ａについて、初めて確率データ分配処理を行なうところを示し、図１３のステップＳ２１０で取得した乱数Ｐの値が９，０００のケース１と、乱数Ｐの値が４，０００のケース２とを示している。
ケース１においては、取得した乱数Ｐの値（＝９，０００）が確率データの１／３以上なので（ステップＳ２４２でＮＯ）、取得した乱数Ｐの値を分配確率データの値とする（ステップＳ２４０参照）。
【０１０５】
一方、ケース２においては、取得した乱数Ｐの値（＝４，０００）が確率データの１／３より小さいので（ステップＳ２４２でＹＥＳ）、確率データの３０％〜６０％の間の乱数、つまり、６，０００〜１２，０００の間の乱数を発生させて、取得した値（＝８，０００）を上乗せ値として定め（ステップＳ２４４参照）、分配確率データの値（＝Ｐ：ステップＳ２４０参照）に、上乗せ値を加えた値を新たな分配確率データとする（ステップＳ２４６参照）。従って、ケース２の場合の分配確率データは、４，０００＋８，０００＝１２，０００となる。
ステップＳ２４６に引き続いて、残存確率ＤＡＴＡの値から、ステップＳ２４０またはステップＳ２４６で定めた分配確率データＢＵＮＰＡＩ（Ｊ）の値を減算した値を、新たな残存確率データＤＡＴＡの値として定める（ステップＳ２４８）。
【０１０６】
次に、ステップＳ２４８で算出した残存確率データＤＡＴＡの値が０より小さいか否か判断する（ステップＳ２５０）。この判断で、もし、残存確率データＤＡＴＡの値が０以上である（ＮＯ）と判別したときには、そのまま本サブルーチンを終了する。つまり、本サブルーチンの開始時の残存確率データＤＡＴＡの値から、ステップＳ２４０またはステップＳ２４６で定めた分配確率データＢＵＮＰＡＩ（Ｊ）の値を減算した値を新たな残存確率データＤＡＴＡとして定めて、以降の確率データ分配処理に用いる。
ステップＳ２５０の判断で、もし、残存確率データＤＡＴＡの値が０より小さい（ＹＥＳ）と判別したときには、本サブルーチン開始時の残存確率データＤＡＴＡの値、つまりステップＳ２４８の制御処理を行なう前の残存確率データＤＡＴＡの値を、分配確率データＢＵＮＰＡＩ（Ｊ）の値として定めて（ステップＳ２５２）、本サブルーチンを終了する。
つまり、ステップＳ２４０またはステップＳ２４６で定めた分配確率データＢＵＮＰＡＩ（Ｊ）の値が、残存確率データＤＡＴＡの値より大きい場合には、残存確率データＤＡＴＡの値を分配確率データＢＵＮＰＡＩ（Ｊ）の値とすることによって、この役またははずれの確率データ分配処理を適切に完了することができる。
【０１０７】
＜分配確率データ決定サブルーチンの第２の実施形態の説明＞
次に、図１５を用いて、分配確率データ決定サブルーチンの第２の実施形態の説明を行なう。本実施形態では、図１３のステップＳ２１０で取得した乱数Ｐを用いて、残存確率データからＰの値を減算した値を分配確率データと定める、またはこの分配確率データの値に上乗せ値ＡＤＤを加えた値を分配確率データと定める制御処理を行なう。
本サブルーチンにおいて、まず、残存確率データＤＡＴＡの値から、図１３のステップＳ２１０で取得した乱数Ｐの値を減算した値を、判定順番Ｊの分配確率データＢＵＮＰＡＩ（Ｊ）として定める（ステップＳ２７０）。ここで、判定順番Ｊには、図１４の場合と同様に、各々の役及びはずれについて、１を初期値として、分配確率データを定める毎に１ずつ繰り上がる値が設定される（図１３、ステップＳ２１６参照）。
【０１０８】
次に、この分配確率データＢＵＮＰＡＩ（Ｊ）の値が、確率データの１／３の値よりも小さいか否か判断する（ステップＳ２７２）。この判断で、もし、分配確率データＢＵＮＰＡＩ（Ｊ）の値が確率データの１／３以上である（ＮＯ）と判別したときには、そのままステップＳ２８０へ進む。
ステップＳ２７２の判断で、もし、分配確率データＢＵＮＰＡＩ（Ｊ）の値が確率データの１／３よりも小さい（ＹＥＳ）と判別したときには、次に、分配確率データＢＵＮＰＡＩ（Ｊ）の値が０より小さいか否か判断する（ステップＳ２７４）。本実施形態では、分配確率データＢＵＮＰＡＩ（Ｊ）の値として、残存確率データから乱数Ｐを減算した値を用いるので、確率データを最大値とする乱数の中から取り出された乱数Ｐの値が残存確率データより大きい場合には、分配確率データＢＵＮＰＡＩ（Ｊ）の値が０より小さくなる。
【０１０９】
ステップＳ２７４の判断で、もし、分配確率データＢＵＮＰＡＩ（Ｊ）の値が０以上である（ＮＯ）と判別したときには、次に、乱数を発生させて抽選処理で、上乗せ値ＡＤＤを定める制御処理を行なう（ステップＳ２７６）。ここで、発生させる乱数としては、確率データの値を最大値とする乱数を発生させることもできるし、任意の範囲（例えば確率データの３０％〜６０％）の乱数を発生させることができる。また、発生させる乱数として、ソフトウエアを用いた所謂ソフト乱数を用いることもできるし、乱数発生器を用いた所謂ハード乱数を用いることもできる。
そして、ステップＳ２７０で定めた分配確率データＢＵＮＰＡＩ（Ｊ）の値にこの上乗せ値ＡＤＤを加えた値を、新たな分配確率データＢＵＮＰＡＩ（Ｊ）として定める（ステップＳ２７８）。
【０１１０】
次に、残存確率ＤＡＴＡの値から、ステップＳ２７０またはステップＳ２７８で定めた分配確率データＢＵＮＰＡＩ（Ｊ）の値を減算した値を、新たな残存確率データＤＡＴＡの値として定める（ステップＳ２８０）。つまり、本実施形態においては、ステップＳ２７０で定めた分配確率データＢＵＮＰＡＩ（Ｊ）の値が、０以上であって当選確率の１／３よりも小さいときには、更に上乗せ値ＡＤＤを加えた値を分配確率データＢＵＮＰＡＩ（Ｊ）として、常に分配確率データＢＵＮＰＡＩ（Ｊ）の値が確率データの１／３以上の適切な値となるように制御処理される。これによって、確率データ分配処理を迅速に実施していくことができる。
【０１１１】
ステップＳ２８０に引き続いて、ステップＳ２８０で算出した残存確率データＤＡＴＡの値が０より小さいか否か判断する（ステップＳ２８２）。この判断で、もし、残存確率データＤＡＴＡの値が０以上である（ＮＯ）と判別したときには、そのまま本サブルーチンを終了する。つまり、本サブルーチンの開始時の残存確率データＤＡＴＡの値から、ステップＳ２７０またはステップＳ２７８で定めた分配確率データＢＵＮＰＡＩ（Ｊ）の値を減算した値を新たな残存確率データＤＡＴＡとして定めて、以降の確率データ分配処理に用いる。
ステップＳ２８２の判断で、もし、残存確率データＤＡＴＡの値が０より小さい（ＹＥＳ）と判別したときには、本サブルーチン開始時の残存確率データＤＡＴＡの値、つまりステップＳ２７０の制御処理を行なう前の残存確率データＤＡＴＡの値を、分配確率データＢＵＮＰＡＩ（Ｊ）の値として定めて（ステップＳ２８４）、本サブルーチンを終了する。
つまり、ステップＳ２７０またはステップＳ２７８で定めた分配確率データＢＵＮＰＡＩ（Ｊ）の値が、残存確率データＤＡＴＡの値より大きい場合には、残存確率データＤＡＴＡの値を分配確率データＢＵＮＰＡＩ（Ｊ）の値とすることによって、この役またははずれの確率データ分配処理を適切に完了することができる。
【０１１２】
なお、本実施形態のように、残存確率データＤＡＴＡから乱数Ｐを減算した値を分配確率データＢＵＮＰＡＩ（Ｊ）とする場合（ステップＳ２７０参照）には、ＤＡＴＡ−ＢＵＮＰＡＩ（Ｊ）で算出する新たな残存データＤＡＴＡの値は、ＤＡＴＡ−（ＤＡＴＡ−Ｐ）となり、乱数Ｐに一致する。従って分配確率データＢＵＮＰＡＩ（Ｊ）に上乗せ値ＡＤＤを加える処理を行なわない場合（ステップＳ２７２でＮＯ）には、残存確率データＤＡＴＡの値は、常に０より大きくなる。
【０１１３】
ステップＳ２７４の判断に戻り、もし、分配確率データＢＵＮＰＡＩ（Ｊ）の値が０より小さい（ＹＥＳ）と判別したときには、本サブルーチン開始時の残存確率データＤＡＴＡの値、つまりステップＳ２７０の制御処理を行なう前の残存確率データＤＡＴＡの値を、分配確率データＢＵＮＰＡＩ（Ｊ）の値として定め（ステップＳ２８６）、新たな残存確率データＤＡＴＡの値として０を定めて（ステップＳ２８８）、本サブルーチンを終了する。
【０１１４】
以上のように、分配確率データ決定サブルーチンの第１及び第２の実施形態の説明を行なったが、各々の実施形態における分配確率データの実施例を図２６に示す。図２６では、役Ａの確率データとして、１，０００が設定されており（当選確率：１，０００／６５，５３６）、役Ａについて、初めて確率データ分配処理を行なう場合を示している。このとき、仮に、１〜１，０００（＝確率データ）の乱数発生範囲から乱数値６００を取得した場合、第１の実施形態によれば、分配確率データとして、取得乱数値である６００を定め、新たな残存確率データとして、１，０００−６００＝４００を定める。
【０１１５】
一方、第２の実施形態によれば、残存確率データ（初めての確率データ分配処理なので、残存確率データ＝確率データ）から取得乱数値を引いた１，０００−６００＝４００を、分配確率データとし定め、新たな残存確率データとして、１，０００−４００＝６００を定める。つまり、第２の実施形態では、新たな残存確率データの値は、取得した乱数値に一致する。
なお、どちらの実施形態においても、分配確率データの値が、確率データの１／３以上なので、更に上乗せ値を加える制御処理は行なわない。
【０１１６】
＜確率データ分配処理サブルーチンの説明（続き）＞
再び図１３の確率データ分配処理サブルーチンの説明に戻り、ステップＳ２１２の分配確率決定サブルーチンに引き続いて、分配確率決定サブルーチンで定めた分配確率データＢＵＮＰＡＩ（Ｊ）及び残存確率データＤＡＴＡの値をＲＡＭ１１０に記憶し、更に、この分配確率決定サブルーチンを行なったときのＪの値、つまり分配確率データＢＵＮＰＡＩ（Ｊ）が定められる順番に応じた値（１、２、３・・・）を、分配確率データＢＵＮＰＡＩ（Ｊ）に対応する判定順番Ｊの値としてＲＡＭ１１０に記憶する（ステップＳ２１４）。そして、判定順番Ｊの値に１を加えた値を新たなＪの値とする（ステップＳ２１６）。ここで、残存確率データＤＡＴＡの値が０以下である場合（ステップ２０８でＮＯの場合）、つまり分配確率データＢＵＮＰＡＩ（Ｊ）を定めない場合には、ステップＳ２１６の制御処理を行なわないので、Ｊの値が繰り上がることはない。
【０１１７】
次に、処理順番Ｓの値がＳＭＡＸに等しいか否か判断する（ステップＳ２１８）。ここで、ＳＭＡＸは、処理順番Ｓの最大値であり、各々の抽選テーブルに設定された役及びはずれの総数に一致する。従って、例えば、図１８のＲＢ用抽選テーブルでは、ＳＭＡＸ＝４であり、図１９のＢＢ作動時一般抽選テーブルでは、ＳＭＡＸ＝５であり、図２０のＢＢ未作動時一般抽選テーブルでは、ＳＭＡＸ＝７である。
ステップＳ２１８の判断で、もし、処理順番Ｓの値がＳＭＡＸではない（ＮＯ）、つまりＳの値がＳＭＡＸに達していないと判別したときには、処理順番Ｓの値を１繰り上げる制御処理を行なって（ステップＳ２２０）、ステップＳ２２４へ進む。また、ステップＳ２１８の判断で、もし、処理順番Ｓの値がＳＭＡＸと等しい（ＹＥＳ）、つまりＳの値がＳＭＡＸに達したと判別したときには、処理順番Ｓの値として１をインプットして初期化を行ない（ステップＳ２２２）、ステップＳ２２４へ進む。
【０１１８】
つまり、各々の役及びはずれに処理順番Ｓを定め、その処理順番Ｓで各々の役及びはずれの確率データ分配処理を１度ずつ行ない、全ての役及びはずれについて確率データ分配処理を終了したとき、１ずつ繰り上がった処理順番Ｓの値がＳＭＡＸに達するので、処理順番Ｓの値を１に戻して、処理順番Ｓで各々の役及びはずれの確率データ分配処理を繰り返す。なお、上述のように、判定順番Ｊについては、処理順番Ｓの役またははずれにおいて、その残存確率データＤＡＴＡの値が０より大きくて、分配確率データＢＵＮＰＡＩ（Ｊ）が定められた場合にのみ、定められた分配確率データＢＵＮＰＡＩ（Ｊ）に対応する判定順番Ｊとして記憶される。また、判定確率Ｊの値は、処理順番Ｓのように途中で初期化されることはない。
【０１１９】
ステップＳ２２０またはステップＳ２２２に引き続いて、全ての役及びはずれについて、残存確率データＤＡＴＡの値が０以下であるか否か判断する（ステップＳ２２４）。この判断で、もし、全ての役及びはずれについて、残存確率データＤＡＴＡの値が０以下である（ＹＥＳ）と判別したときには、本サブルーチンを終了する。ステップＳ２２４の判断で、もし、残存確率データＤＡＴＡの値が０より大きい（ＮＯ）と判別したときには、次に、後述する抽選判定サブルーチン（図１６、図１７参照）の結果を参照して、抽選判定の結果が判明したか否か、つまり抽選判定で１つの当選役またははずれが定められたか否か判断する（ステップＳ２２６）。
【０１２０】
この判断で、もし、抽選判定の結果が判明した（ＹＥＳ）と判別したときには、本サブルーチンを終了する。ステップＳ２２６の判断で、もし、抽選判定の結果が判明していない（ＮＯ）と判別したときには、ステップＳ２０８の判断処理に戻り、ステップＳ２０８からステップＳ２２６の制御処理を繰り返す。つまり、全ての役及びはずれの残存確率データの値が０以下となるか、または抽選判定の結果が判明するまで、各々の役及びはずれについて、確率データ分配処理を繰り返す。
【０１２１】
＜確率データ分配処理の実施例の説明＞
以上のようにして、各々の役及びはずれについて確率データ分配処理を行なうことができる。次に、確率データ分配処理を行なった場合のその他の実施例を、図２１及び図２２に示す。図２１及び図２２に示すテーブルでは、図柄番号１のはずれと、図柄番号２〜５の役Ａ〜役Ｄが設定されており、図柄番号１のはずれの確率データとして３０，０００、図柄番号２の役Ａの確率データとして２０，０００、図柄番号３の役Ｂの確率データとして１０，０００、図柄番号４の役Ｃの確率データとして４，０００、図柄番号５の役Ｄの確率データとして１，５３６が設定されている。確率データの合計は６５，５３６であり、役抽選で発生させる乱数の個数６５，５３６に一致する。ここで、従来のように確率データを分配しない場合には、例えば、図柄番号を役Ａ〜役Ｄ及びはずれの判定順番Ｊとして定めることによって、抽選判定を行なうことができる。
【０１２２】
この実施例では、分配確率データ決定サブルーチンの第１の実施形態に基づいて、確率データを分配するため、乱数を発生させて、取得した乱数Ｐの値または乱数Ｐの値に上乗せ値ＡＤＤを加えた値を分配確率データＢＵＮＰＡＩ（Ｊ）として定めている。なお、本実施例では、上乗せ値ＡＤＤの値が抽選で定められるのではなく、確率データの値が所定値（本実施例では１０，０００）以上である役及びはずれ（図２１、図２２では、図柄番号１〜３）について、上乗せ値ＡＤＤとして、予め定められた値が設定されている。上乗せ値ＡＤＤの値としては、本実施例では、確率データの１／５〜１／７の値が設定されている。
【０１２３】
また、本実施例では、上乗せ値ＡＤＤが設定された役及びはずれについては、取得した乱数Ｐの値にかかわらず、常に上乗せ値ＡＤＤを加えて分配確率データＢＵＮＰＡＩ（Ｊ）を算出し、上乗せ値ＡＤＤが設定されていない役については、常に上乗せ値ＡＤＤを加えないで、分配確率データＢＵＮＰＡＩ（Ｊ）を算出する。そして、残存確率データ（１順目であれば、確率データに一致）から分配確率データＢＵＮＰＡＩ（Ｊ）を減算して、新たな残存確率データＤＡＴＡを定めている。
【０１２４】
例えば、図２１において、上乗せ値ＡＤＤを加える場合の一例として、処理順番Ｓ＝図柄番号１のはずれの確率データ分配処理（１順目）を説明する。この場合、取得した乱数Ｐの値が８，００３のとき、Ｐの値に予め定められた上乗せ値ＡＤＤ＝５，０００を加えた１３，００３を、分配確率データＢＵＮＰＡＩ（Ｊ）と定め、確率データ３０，０００からこの分配確率データＢＵＮＰＡＩ（Ｊ）を減算した値の１６，９９７を、新たな残存確率データとして定める。
また、上乗せ値ＡＤＤを加えない場合の一例として、処理順番Ｓ＝図柄番号４の役Ｃの確率データ分配処理（１順目）を説明する、この場合、取得した乱数Ｐの値が１，４８９のとき、このＰの値１，４８９をそのまま分配確率データＢＵＮＰＡＩ（Ｊ）と定め、確率データ４，０００からこの分配確率データＢＵＮＰＡＩ（Ｊ）を減算した値の２，５１１を、新たな残存確率データとして定める。
【０１２５】
図２１の実施例では、役Ａ〜役Ｄ及びはずれに、図柄番号と同一の処理順番Ｓが設定され、図２２の実施例では、役Ａ〜役Ｄ及びはずれに、図柄番号と異なる処理順番Ｓが設定されている。このとき、抽選処理で定められた処理順番Ｓが上述のようになる場合も考えられるし、予め上述の処理順番Ｓが設定されている場合も考えられる。そして、処理順番Ｓに応じて、役Ａ〜役Ｄ及びはずれについて、乱数Ｐを取得して１順目の確率データ分配処理を行ない、全ての役及びはずれの残存確率データの値が０以下となるまで、２順目以降の確率データ分配処理を繰り返す。
ここで、判定順番Ｊとしては、処理順番Ｓに応じて、確率データが分配される毎に１ずつ繰り上がる値が設定されている。図２１及び図２２には、２順目の確率データ分配処理を行なったところまでを示されており、判定順番Ｊとしては、１〜１０の値が設定されている。なお、残存確率データＤＡＴＡの値が０以下となった役またはずれについては、それ以降の確率データの分配は行なわれないため、それ以降において、判定順番Ｊが設定されることはない。図２１及び図２２では、２順目を行なった後の図柄番号３の役Ｂ及び図柄番号５の役Ｄが、それに該当する。
【０１２６】
＜確率データ分配処理のその他の実施形態の説明＞
図１３に示す確率データ分配サブルーチンにおいては、遊技毎に処理順番Ｓを定めているが、これに限られるものではなく、常に一定の処理順番Ｓを定めておくこともできるし、複数の遊技毎に処理順番Ｓを定めることもできるし、１つの遊技の中で、１つの役またははずれの確率データ分配処理が終了する毎、または複数の役またははずれの確率データ分配処理が終了する毎に、処理順番Ｓを定めることもできる。
また、図１３に示す確率データ分配サブルーチンにおいては、乱数を用いた抽選処理で処理順番Ｓを定め、処理順番Ｓの役またははずれのうち、残存確率データの値が０より大きいもの（分配する確率データが残っているもの）について、確率データ分配処理を行なって分配確率データ及び判定順番を定めている。この制御処理は、言い換えれば、残存確率データの値が０より大きい全ての役及びはずれの中から選択した１つの役またははずれについて、分配確率データ及び判定順番を定めているといえる。
【０１２７】
ただし、本発明はこのような態様に限られるものではなく、例えば、処理順番Ｓというパラメータは用いずに、１つの役またははずれの確率データ分配処理が終了する毎に、残存確率データの値が０より大きい全ての役及びはずれの中から抽選で１つの役またははずれを選択して、選択した役またははずれの確率データ分配処理を実施することを繰り返すことも考えられる。
また、確率データ分配処理を行なうか否かの判断は、残存確率データの値が０より大きいか否かに限られるものではなく、例えば、残存確率データの値が、０以外の所定の値より大きいか否かで定めることもできる。
【０１２８】
また、図１３に示す確率データ分配サブルーチン及び図１４に示す分配確率データ決定サブルーチンにおいては、分配確率データの値が、確率データの１／３より小さいとき、分配確率データに上乗せ値を加えているが、これに限られるものではなく、例えば、乱数Ｐを取得するときに、予め確率データの１／３以上の範囲の乱数を発生させておくことも考えられる。この場合、取得した乱数Ｐの値が、常に確率データの１／３以上になるので、取得した乱数Ｐの値を分配確率データの値とすることによって、上乗せ値を加える必要がなくなる。なお、上乗せ値を加えるか否かの判断において、確率データの１／３を基準にすることに限定されるものではなく、その他の任意の割合を用いることができる。
【０１２９】
また、図１３のステップＳ２１０において、確率データを最大値とする乱数を発生させているが、これに限られるものではなく、例えば、処理順番Ｓの役またははずれの残存確率データを最大値とする乱数を発生させることも考えられる。確率データを最大値とする場合には、取得する乱数Ｐの値が比較的大きくなるので、図１４のステップＳ２４０のように、乱数Ｐの値を分配確率データとしたとき、確率データ分配処理を迅速に実行することが期待できる。一方、残存確率データを最大値とする場合には、取得する乱数Ｐの値が残存確率データより大きくなることがないので、図１４のステップＳ２４０のように、乱数Ｐの値を分配確率データとしたとき、ステップＳ２４８で算出した新たな残存確率データの値が０より小さくなることを防ぐことができる。
【０１３０】
＜抽選判定処理サブルーチンの説明＞
次に、図１６、図１７に示すフローチャートを用いて、図６の役抽選処理サブルーチンのステップＳ３８の制御処理である抽選判定サブルーチンの詳細な説明を行なう。
【０１３１】
＜抽選判定サブルーチンの第１の実施形態（減算方式の場合）の説明＞
まず、図１６を用いて、減算方式で抽選判定を行なう抽選判定サブルーチンの第１の実施形態の詳細な説明を行なう。
なお、図６のステップＳ３８の抽選判定サブルーチンにおいて、減算式抽選判定である第１の実施形態を用いるか、加算式抽選判定である第２の実施形態を用いるかについては、遊技毎に任意の方法で選択することができる。例えば、乱数を用いて定めることを始めとして、人為的行為を行なう者が認識困難な方法で定めることが望ましい。
【０１３２】
本サブルーチンの制御処理をわかりやすく説明するため、上述の図２１に示す分配確率データ及び判定順番のテーブルを用いる場合を例にとって、減算式抽選判定の説明を行なう。つまり、図２１に示す分配確率データ及び抽選テーブルにおいて、０から６５，５３５までの６５，５３６個の乱数を発生させて役抽選処理を行なう場合について説明する。この場合、乱数の更新値Ｋ＝１であり、乱数の最小値であるＭＩＮＲＡＮＳＵの値は０である。
以下のフローチャートの説明では、確率データを分配しない場合（図柄番号を判定順番Ｊとする）、及び処理順番Ｓに応じて分配確率データＢＵＮＰＡＩ（Ｊ）及び判定順番Ｊを定めた場合について説明する。
図１６のフローチャートにおいて、まず、判定順番Ｊの値に初期値の１をインプットする（ステップＳ３００）。つまり、図２１のテーブルで判定順番Ｊ＝１の役またははずれから抽選判定処理を行なう。そして、ＲＡＭ１１０に記憶したＲＡＮＳＵ（図６のステップＳ３７参照）の値を読み出して、パラメータＧＥＮＳＡＮＣＨＩの初期値としてインプットする（ステップＳ３０２）。
【０１３３】
次に、確率データ分配処理サブルーチン（図１３〜図１５参照）において、分配確率データＢＵＮＰＡＩ（Ｊ）及び対応する判定順番Ｊが設定されたか否か判断する（ステップＳ３０４）。この判断で、もし、分配確率データＢＵＮＰＡＩ（Ｊ）及び対応する判定順番Ｊが設定されていない（ＮＯ）と判別したときには、この判断処理を繰り返して待機状態となる。
【０１３４】
つまり、判定順番Ｊ＝１の場合には、確率データ分配処理サブルーチンで最初の分配確率データＢＵＮＰＡＩ（Ｊ：Ｊ＝１）及び判定順番Ｊ＝１が設定されるまで、待機状態になっており、Ｊ＝２以降についても、確率データ分配処理サブルーチンにより対応する判定順番Ｊの分配確率データＢＵＮＰＡＩ（Ｊ）が定められるまで、待機状態になっている。従って、本実施形態では、確率データ分配処理サブルーチンで分配確率データＢＵＮＰＡＩ（Ｊ）及び判定順番Ｊが定められる毎に、分配確率データＢＵＮＰＡＩ（Ｊ）及び判定順番Ｊを用いた抽選判定処理が行なわれることになる。
ただし、これに限られるものではなく、任意のタイミングで抽選判定処理を実施することが可能であり、例えば、確率データ分配処理が全て終了してから抽選判定処理を開始することもできるし、確率データ分配処理が終了する前の所定のタイミングで抽選判定処理を開始することもできる。
【０１３５】
ステップＳ３０４の判断で、もし、分配確率データＢＵＮＰＡＩ（Ｊ）及び対応する判定順番Ｊが設定されている（ＹＥＳ）と判別したときには、次に、ＧＥＮＳＡＮＣＨＩの値から、分配確率データＢＵＮＰＡＩ（Ｊ）と乱数の更新値Ｋ（本実施形態ではＫ＝１）とを乗じた値を引く演算を行ない、その演算値（減算値）を新たなＧＥＮＳＡＮＣＨＩの値としてインプットする（ステップＳ３０６）。
【０１３６】
この場合、例えば、図２１において、確率データを分配しない場合には、判定順番Ｊ＝図柄番号１のはずれ（確率データ＝３０，０００）において、もし、図６のステップＳ３７で取得したＲＡＮＳＵの値が３０，０００より小さい、つまり２９，９９９以下の値であったとすると、ステップＳ３０６で算出した新たなＧＥＮＳＡＮＣＨＩの値は、ＲＡＮＳＵ＝２９，９９９のとき、ＧＥＮＳＡＮＣＨＩ＝２９，９９９（＝ＧＥＮＳＡＮＣＨＩ）−３０，０００（＝確率データ）×１（＝Ｋ）＝−１なので、ＭＩＮＲＡＮＳＵ（＝０）より小さい値となる。なお、ＲＡＮＳＵ＝３０，０００のとき、ＧＥＮＳＡＮＣＨＩの値＝ＭＩＮＲＡＮＳＵ（＝０）となる。
同様に、確率データ分配処理を行なった場合の判定順番Ｊ＝１のはずれ（分配確率データＢＵＮＰＡＩ（１）＝１３，００３）において、もし、図６のステップＳ３７で取得したＲＡＮＳＵの値が１３，００３より小さい、つまり１３，００２以下の値であったとすると、ステップＳ３０６で算出した新たなＧＥＮＳＡＮＣＨＩの値は、ＲＡＮＳＵ＝１３，００２のとき、ＧＥＮＳＡＮＣＨＩ＝１３，００２（＝ＧＥＮＳＡＮＣＨＩ）−１３，００３（＝ＢＵＮＰＡＩ（１））×１（＝Ｋ）＝−１なので、ＭＩＮＲＡＮＳＵ（＝０）より小さい値となる。なお、ＲＡＮＳＵ＝１３，００３のとき、ＧＥＮＳＡＮＣＨＩの値＝ＭＩＮＲＡＮＳＵ（＝０）となる。
【０１３７】
次に、ステップＳ３０６で算出したＧＥＮＳＡＮＣＨＩの値が、ＭＩＮＲＡＮＳＵの値より小さいか否か判断する（ステップＳ３０８）。ここで、確率データを分配しない判定順番Ｊ＝図柄番号１のはずれ（確率データ＝３０，０００）の場合、もし、取り出した乱数の値が、２９，９９９以下の場合には、ステップＳ３０６で算出したＧＥＮＳＡＮＣＨＩの値は、何れの場合であってもＭＩＮＲＡＮＳＵ（＝０）の値より小さい（ＹＥＳ）と判別され、判定順番Ｊ＝図柄番号１のはずれに当選したと判定して（ステップＳ３１２）、本サブルーチンを終了する。つまり、確率データを分配しない場合、減算式抽選判定によれば、取り出した乱数値が２９，９９９以下のときに、判定順番Ｊ＝図柄番号１のはずれに当選と判定する。このような、判定順番Ｊ＝図柄番号１のはずれが当選となる乱数の領域が、図２３（ａ）のＡのグラフ（上側のグラフ）に模式的に示されている。
【０１３８】
同様に、確率データ分配処理を行なった判定順番Ｊ＝１のはずれ（分配確率データＢＵＮＰＡＩ（１）＝１３，００３）の場合、もし、取り出した乱数の値が１３、００２以下の場合には、ステップＳ３０６で算出したＧＥＮＳＡＮＣＨＩの値は、何れの場合であってもＭＩＮＲＡＮＳＵ（＝０）の値より小さい（ＹＥＳ）と判別され、判定順番Ｊ＝１のはずれに当選したと判定して（ステップＳ３１２）、本サブルーチンを終了する。つまり、減算式抽選判定によれば、取り出した乱数値が１３，００２以下のときに、判定順番Ｊ＝１のはずれに当選と判定する。このような、判定順番Ｊ＝１のはずれが当選となる乱数の領域が、図２３（ａ）のＢのグラフ（下側のグラフ）に模式的に示されている。
【０１３９】
一方、確率データを分配しない判定順番Ｊ＝図柄番号１のはずれ（確率データ＝３０，０００）の場合において、ステップＳ３０８の判断で、もし、取り出した乱数の値が３０，０００以上の場合には、ＧＥＮＳＡＮＣＨＩの値がＭＩＮＲＡＮＳＵの値（＝０）以上である（ＮＯ）と判別され、次に、順番Ｊの値に１を加える制御処理を行なって（ステップＳ３１０）、ステップＳ３０４の制御処理へ戻る。
同様に、確率データ分配処理を行なった判定順番Ｊ＝１のはずれ（分配確率データＢＵＮＰＡＩ（１）＝１３，００３）の場合も、ステップＳ３０８の判断で、もし、取り出した乱数の値が１３，００３以上の場合には、ＧＥＮＳＡＮＣＨＩの値がＭＩＮＲＡＮＳＵの値（＝０）以上である（ＮＯ）と判別され、次に、順番Ｊの値に１を加える制御処理を行なって（ステップＳ３１０）、ステップＳ３０４の制御処理へ戻る。
【０１４０】
再びステップＳ３０４の判断処理に戻って、確率データを分配しない場合には、判定順番Ｊ＝図柄番号２の役Ａ(確率データ＝２０，０００)について、もし、取得したＲＡＮＳＵの値が３０，０００以上で５０，０００（＝３０，０００＋２０，０００）より小さい、つまり４９，９９９以下の値の場合を考える。もし、ＲＡＮＳＵ＝３０，０００のときには、判定順番Ｊ＝図柄番号１の制御処理のステップＳ３０６で算出したＧＥＮＳＡＮＣＨＩの値は、ＧＥＮＳＡＮＣＨＩ＝３０，０００（＝ＧＥＮＳＡＮＣＨＩ）−３０，０００（＝確率データ）×１（＝Ｋ）＝０であり、今回の判定順番Ｊ＝図柄番号２のステップＳ３０６では、ＧＥＮＳＡＮＣＨＩ＝０（＝ＧＥＮＳＡＮＣＨＩ）−２０，０００（＝確率データ）×１（＝Ｋ）＝−２０，０００であり、ＭＩＮＲＡＮＳＵ（＝０）より小さい値となる。同様に、ＲＡＮＳＵ＝４９，９９９のときには、判定順番Ｊ＝図柄番号１の制御処理のステップＳ３０６で算出したＧＥＮＳＡＮＣＨＩの値は、ＧＥＮＳＡＮＣＨＩ＝４９，９９９（＝ＧＥＮＳＡＮＣＨＩ）−３０，０００（＝確率データ）×１（＝Ｋ）＝１９，９９９であり、今回の判定順番Ｊ＝図柄番号２のステップＳ３０６では、ＧＥＮＳＡＮＣＨＩ＝１９，９９９（＝ＧＥＮＳＡＮＣＨＩ）−２０，０００（＝確率データ）×１（＝Ｋ）＝−１であり、ＭＩＮＲＡＮＳＵ（＝０）より小さい値となる。なお、ＲＡＮＳＵ＝５０，０００のとき、ＧＥＮＳＡＮＣＨＩの値＝ＭＩＮＲＡＮＳＵ（＝０）となる。
【０１４１】
同様に、確率データ分配処理を行なった場合の判定順番Ｊ＝２の役Ａ（分配確率データＢＵＮＰＡＩ（２）＝６，０１１）において、ステップＳ３０６の判断処理において、もし、取得したＲＡＮＳＵの値が１３，００３以上で１９，０１４（１３，００３＋６，０１１）より小さい、つまり１９，０１３以下の値の場合を考える。もし、ＲＡＮＳＵ＝１３，００３のときには、判定順番Ｊ＝１の制御処理のステップＳ３０６で算出したＧＥＮＳＡＮＣＨＩの値は、ＧＥＮＳＡＮＣＨＩ＝１３，００３（＝ＧＥＮＳＡＮＣＨＩ）−１３，００３（＝ＢＵＮＰＡＩ（１））×１（＝Ｋ）＝０であり、今回の判定順番Ｊ＝２のステップＳ３０６では、ＧＥＮＳＡＮＣＨＩ＝０（＝ＧＥＮＳＡＮＣＨＩ）−６，０１１（＝確率データ）×１（＝Ｋ）＝−６，０１１であり、ＭＩＮＲＡＮＳＵ（＝０）より小さい値となる。同様に、ＲＡＮＳＵ＝１９，０１３のときには、判定順番Ｊ＝１の制御処理のステップＳ３０６で算出したＧＥＮＳＡＮＣＨＩの値は、ＧＥＮＳＡＮＣＨＩ＝１９，０１３（＝ＧＥＮＳＡＮＣＨＩ）−１３，００３（＝ＢＵＮＰＡＩ（１））×１（＝Ｋ）＝６０１０であり、今回の判定順番Ｊ＝２のステップＳ３０６では、ＧＥＮＳＡＮＣＨＩ＝６，０１０（＝ＧＥＮＳＡＮＣＨＩ）−６，０１１（＝ＢＵＮＰＡＩ（２））×１（＝Ｋ）＝−１であり、ＭＩＮＲＡＮＳＵ（＝０）より小さい値となる。なお、ＲＡＮＳＵ＝１９，０１４のとき、ＧＥＮＳＡＮＣＨＩの値＝ＭＩＮＲＡＮＳＵ（＝が０）となる。
【０１４２】
次に、ステップＳ３０６で算出したＧＥＮＳＡＮＣＨＩの値が、ＭＩＮＲＡＮＳＵの値より小さいか否か判断する（ステップＳ３０８）。ここで、上述の確率データを分配しない判定順番Ｊ＝図柄番号２の役Ａ（確率データ＝２０，０００）の場合、もし、取り出した乱数の値が、（３０，０００以上であって）４９，９９９以下の場合には、ステップＳ３０６で算出したＧＥＮＳＡＮＣＨＩの値は、何れの場合であってもＭＩＮＲＡＮＳＵ（＝０）の値より小さい（ＹＥＳ）と判別され、判定順番Ｊ＝図柄番号２の役Ａに当選したと判定して（ステップＳ３１２）、本サブルーチンを終了する。つまり、確率データを分配しない場合、減算式抽選判定によれば、取り出した乱数値が３０，０００以上で４９，９９９以下のときに、判定順番Ｊ＝図柄番号２の役Ａに当選と判定する。このような、判定順番Ｊ＝図柄番号２の役Ａが当選となる乱数の領域が、図２３（ａ）のＡのグラフ（上側のグラフ）に模式的に示されている。
【０１４３】
同様に、確率データ分配処理を行なった判定順番Ｊ＝２の役Ａ（分配確率データＢＵＮＰＡＩ（２）＝６，０１１）の場合、もし、取り出した乱数の値が（１３，００３以上であって）１９,０１４以下の場合には、ステップＳ３０６で算出したＧＥＮＳＡＮＣＨＩの値は、何れの場合であってもＭＩＮＲＡＮＳＵ（＝０）の値より小さい（ＹＥＳ）と判別され、判定順番Ｊ＝２の役Ａに当選したと判定して（ステップＳ３１２）、本サブルーチンを終了する。つまり、減算式抽選判定によれば、取り出した乱数値が１３，００３以上で１９，０１３以下のときに、判定順番Ｊ＝２の役Ａに当選と判定する。このような、判定順番Ｊ＝２の役Ａが当選となる乱数の領域が、図２３（ａ）のＢのグラフ（下側のグラフ）に模式的に示されている。
【０１４４】
また、確率データを分配しない判定順番＝図柄番号２の役Ａ（確率データ＝２０，０００）の場合において、もし、取得したＲＡＮＳＵの値が５０，０００以上の場合（ステップＳ３０８でＮＯ）、または、確率データ分配処理を行なった場合の判定順番Ｊ＝２の役Ａ（分配確率データＢＵＮＰＡＩ（２）＝６，０１１）において、もし、取得したＲＡＮＳＵの値が１９，０１４以上の場合)（ステップＳ３０８でＮＯ）には、Ｊの値を１繰り上げて(ステップＳ３１０)、ステップＳ３０４からステップＳ３０８の制御処理を繰り返す。そして、全てのＲＡＮＳＵの値について、上述の制御処理を繰り返すことによって、役Ａ〜役Ｄ及びはずれについて、役抽選で当選する乱数の領域が、図２１（ａ）のグラフのように示される。図２１（ａ）において、確率データを分配しない場合の役抽選で当選する確率の領域をＡで示す上側のグラフに示し、確率データを図柄番号と同じ処理順番Ｓで分配処理を行なった場合の役抽選で当選する確率の領域を、Ｂで示す下側のグラフに示す。
【０１４５】
一方、図２１に示す分配確率データ及び判定順番のテーブルを用いた上述の説明と同様に、図２２に示す分配確率データ及び判定順番のテーブルを用いて、図１６に示す減算方式による抽選判定サブルーチンの第１の実施形態を行なうことができ、その結果を図２３（ｂ）に示す。図２１と図２２の違いは、図２１では、処理順番Ｓが図柄番号と一致しているが、図２２では、処理順番Ｓが図柄番号と一致しておらず、図柄番号１〜５に対して、それぞれＳ＝２、５、４、１、３の値が設定されている。図２３（ｂ）において、確率データを分配しない場合の役抽選で当選する確率の領域を、Ａで示す上側のグラフに示し、確率データを図柄番号と異なる処理順番Ｓで分配処理を行なった場合の役抽選で当選する確率の領域を、Ｂで示す下側のグラフに示す。
【０１４６】
＜減算式抽選判定における当選となる乱数の領域の比較＞
図２３（ａ）の減算式抽選判定の実施例１においても、図２３（ｂ）の減算式抽選判定の実施例２においても、役確率データ分配処理を行なわない場合には、役及びはずれの当選となる乱数の領域が一箇所に集中して分布しているのに対して、確率データ分配処理を行った場合には、同じ役またははずれであっても、１つの連続した乱数領域が、複数の乱数領域に分散して配置されている。従って、仮に、同じ乱数が続けて取り出されたとしても、同一の役が続けて当選することを防止することができる。従って、仮に、人為的行為により、一定の乱数値が偏って取り出されるような事態が生じたとしても、役抽選の結果が偏る、つまり、役抽選で一定の役が偏って当選する事態を防止することができる。特に、図２３（ｂ）の実施例においては、処理順番Ｓと図柄番号が異なるので、確率データの分配する態様が更に複雑になっており、役抽選で一定の役が偏って当選する事態を更に効果的に防止することができる。
【０１４７】
＜抽選判定サブルーチンの第２の実施形態（加算方式の場合）の説明＞
次に、加算方式で抽選判定を行なう抽選判定サブルーチンの第２の実施形態の詳細な説明を行なう。
【０１４８】
本サブルーチンにおいても、制御処理をわかりやすく説明するため、上述と同様に、図２１に示す分配確率データ及び判定順番のテーブルを用いる場合を例にとって、加算式抽選判定の説明を行なう。以下のフローチャートの説明では、確率データを分配しない場合（図柄番号を判定順番Ｊとする）、及び処理順番Ｓに応じて分配確率データＢＵＮＰＡＩ（Ｊ）及び判定順番Ｊを定めた場合について説明する。
【０１４９】
図１７のフローチャートにおいて、まず、判定順番Ｊの値に初期値の１をインプットする（ステップＳ３２０）。つまり、図２１のテーブルで判定順番Ｊ＝１の役またははずれから抽選判定処理を行なう。そして、ＲＡＭ１１０に記憶したＲＡＮＳＵ（図６のステップＳ３７参照）の値を読み出して、パラメータＫＡＳＡＮＣＨＩの初期値としてインプットする（ステップＳ３２２）。
次に、確率データ分配処理サブルーチン（図１３〜図１５参照）において、分配確率データＢＵＮＰＡＩ（Ｊ）及び対応する判定順番Ｊが設定されたか否か判断する（ステップＳ３２４）。この判断で、もし、分配確率データＢＵＮＰＡＩ（Ｊ）及び対応する判定順番Ｊが設定されていない（ＮＯ）と判別したときには、この判断処理を繰り返して待機状態となる。
【０１５０】
つまり、判定順番Ｊ＝１の場合には、確率データ分配処理サブルーチンで最初の分配確率データＢＵＮＰＡＩ（Ｊ＝１）及び判定順番Ｊ＝１が設定されるまで、待機状態になっており、Ｊ＝２以降についても、確率データ分配処理サブルーチンで対応する判定順番Ｊの分配確率データＢＵＮＰＡＩ（Ｊ）が定められるまで、待機状態になっている。従って、本実施形態では、確率データ分配処理サブルーチンで分配確率データＢＵＮＰＡＩ（Ｊ）及び判定順番Ｊが定められる毎に、分配確率データＢＵＮＰＡＩ（Ｊ）及び判定順番Ｊを用いた抽選判定処理が行なわれるようになっている。
ただし、これに限られるものではなく、任意のタイミングで抽選判定処理を実施することが可能であり、例えば、確率データ分配処理が全て終了してから開始することもできるし、確率データ分配処理が終了する前の所定のタイミングから開始することもできる。
【０１５１】
ステップＳ３２４の判断で、もし、分配確率データＢＵＮＰＡＩ（Ｊ）及び対応する判定順番Ｊが設定されている（ＹＥＳ）と判別したときには、次に、ＫＡＳＡＮＣＨＩの値に、分配確率データＢＵＮＰＡＩ（Ｊ）と乱数の更新値Ｋ（本実施形態ではＫ＝１）とを乗じた値を加える演算を行ない、その演算値（加算値）を新たなＫＡＳＡＮＣＨＩの値としてインプットする（ステップＳ３２６）。
【０１５２】
この場合、例えば、図２１において、確率データを分配しない場合には、判定順番Ｊ＝図柄番号１のはずれ（確率データ＝３０，０００）において、もし、図６のステップＳ３７で取得したＲＡＮＳＵの値が６５，５３５−３０，０００＝３５，５３５より大きい、つまり３５，５３６以上の値であったとすると、ステップＳ３２６で算出した新たなＫＡＳＡＮＣＨＩの値は、ＲＡＮＳＵ＝３５，５３６のとき、ＫＡＳＡＮＣＨＩ＝３５，５３６（＝ＫＡＳＡＣＨＩ）＋３０，０００（＝確率データ）×１（＝Ｋ）＝６５，５３６なので、ＭＡＸＲＡＮＳＵ（＝６５，５３５）より大きい値となる。なお、ＲＡＮＳＵ＝３５，５３５のとき、ＫＡＳＡＮＣＨＩの値＝ＭＡＸＲＡＮＳＵ（＝６５，５３５）となる。
【０１５３】
同様に、確率データ分配処理を行なった場合の判定順番Ｊ＝１のはずれ（分配確率データＢＵＮＰＡＩ（１）＝１３，００３）において、もし、図６のステップＳ３７で取得したＲＡＮＳＵの値が６５，５３５−１３，００３＝５２，５３２より大きい、つまり５２，５３３以上の値であったとすると、ステップＳ３２６で算出した新たなＫＡＳＡＮＣＨＩの値は、ＲＡＮＳＵ＝５２，５３３のとき、ＫＡＳＡＮＣＨＩ＝５２，５３３（＝ＫＡＳＡＮＣＨＩ）＋１３，００３（＝ＢＵＮＰＡＩ（１））×１（＝Ｋ）＝６５，５３６なので、ＭＡＸＲＡＮＳＵ（＝６５，５３５）より大きい値となる。なお、ＲＡＮＳＵ＝５２，５３２のとき、ＫＡＳＡＮＣＨＩの値＝ＭＡＸＲＡＮＳＵ（＝６５，５３５）となる。
【０１５４】
次に、ステップＳ３２６で算出したＫＡＳＡＮＣＨＩの値が、ＭＡＸＲＡＮＳＵの値より大きいか否か判断する（ステップＳ３２８）。ここで、確率データを分配しない判定順番Ｊ＝図柄番号１のはずれ（確率データ＝３０，０００）の場合、もし、取り出した乱数の値が、３５，５３６以上の場合には、ステップＳ３２６で算出したＫＡＳＡＮＣＨＩの値は、何れの場合であってもＭＡＸＲＡＮＳＵ（＝６５，５３５）の値より大きい（ＹＥＳ）と判別され、判定順番Ｊ＝図柄番号１のはずれに当選したと判定して（ステップＳ３３２）、本サブルーチンを終了する。つまり、確率データを分配しない場合、加算式抽選判定によれば、取り出した乱数値が３５，５３６以上のときに、判定順番Ｊ＝図柄番号１のはずれに当選と判定する。このような、判定順番Ｊ＝図柄番号１のはずれが当選となる乱数の領域が、図２４（ａ）のＡのグラフ（上側のグラフ）に模式的に示されている。
【０１５５】
同様に、確率データ分配処理を行なった判定順番Ｊ＝１のはずれ（分配確率データＢＵＮＰＡＩ（１）＝１３，００３）の場合、もし、取り出した乱数の値が５２，５３３以上の場合には、ステップＳ３２６で算出したＫＡＳＡＮＣＨＩの値は、何れの場合であってもＭＡＸＲＡＮＳＵ（＝６５，５３５）の値より大きい（ＹＥＳ）と判別され、判定順番Ｊ＝１のはずれに当選したと判定して（ステップＳ３３２）、本サブルーチンを終了する。つまり、加算式抽選判定によれば、取り出した乱数値が５２，５３３以上のときに、判定順番Ｊ＝１のはずれに当選と判定する。このような、判定順番Ｊ＝１のはずれが当選となる乱数の領域が、図２４（ａ）のＢのグラフ（下側のグラフ）に模式的に示されている。
【０１５６】
一方、確率データを分配しない判定順番Ｊ＝図柄番号１のはずれ（確率データ＝３０，０００）の場合において、ステップＳ３２８の判断で、もし、取り出した乱数の値が３５，５３５以下の場合には、ＫＡＳＡＮＣＨＩの値がＭＡＸＲＡＮＳＵの値（＝６５，５３５）以下である（ＮＯ）と判別され、次に、順番Ｊの値に１を加える制御処理を行なって（ステップＳ３３０）、ステップＳ３２４の制御処理へ戻る。
同様に、確率データ分配処理を行なった判定順番Ｊ＝１のはずれ（分配確率データＢＵＮＰＡＩ（１）＝１３，００３）の場合も、ステップＳ３２８の判断で、もし、取り出した乱数の値が５２，５３２以下の場合には、ＫＡＳＡＮＣＨＩの値がＭＡＸＲＡＮＳＵの値（＝６５，５３５）以下である（ＮＯ）と判別され、次に、順番Ｊの値に１を加える制御処理を行なって（ステップＳ３３０）、ステップＳ３２４の制御処理へ戻る。
【０１５７】
再びステップＳ３２４の判断処理に戻って、確率データを分配しない場合には、判定順番Ｊ＝図柄番号２の役Ａ(確率データ＝２０，０００)について、もし、取得したＲＡＮＳＵの値が３５，５３５以下で１５，５３５（＝６５，５３５−３０，０００−２０，０００）より大きい、つまり１５，５３６以上の値の場合を考える。もし、ＲＡＮＳＵ＝３５，５３５のときには、判定順番Ｊ＝図柄番号１の制御処理のステップＳ３２６で算出した新たなＫＡＳＡＮＣＨＩの値は、ＫＡＳＡＮＣＨＩ＝３５，５３５（＝ＫＡＳＡＮＣＨＩ）＋  ３０，０００（＝確率データ）×１（＝Ｋ）＝６５，５３５であり、今回の判定順番Ｊ＝図柄番号２のステップＳ３２６では、ＫＡＳＡＮＣＨＩ＝６５，５３５（＝ＫＡＳＡＮＣＨＩ）＋  ２０，０００（＝確率データ）×１（＝Ｋ）＝８５，５３５であり、ＭＡＸＲＡＮＳＵ（＝６５，５３５）より大きい値となる。
同様に、ＲＡＮＳＵ＝１５，５３６のときには、判定順番Ｊ＝図柄番号１の制御処理のステップＳ３２６で算出した新たなＫＡＳＡＮＣＨＩの値は、ＫＡＳＡＮＣＨＩ＝１５，５３６（＝ＫＡＳＡＮＣＨＩ）＋３０，０００（＝確率データ）×１（＝Ｋ）＝４５，５３６であり、今回の判定順番Ｊ＝図柄番号２のステップＳ３２６では、ＫＡＳＡＮＣＨＩ＝４５，５３６（＝ＫＡＳＡＮＣＨＩ）＋２０，０００（＝確率データ）×１（＝Ｋ）＝６５，５３６であり、ＭＡＸＲＡＮＳＵ（＝６５，５３５）より大きい値となる。なお、ＲＡＮＳＵ＝１５，５３５のとき、ＫＡＳＡＮＣＨＩの値＝ＭＡＸＲＡＮＳＵ（＝６５，５３５）となる。
【０１５８】
同様に、確率データ分配処理を行なった場合の判定順番Ｊ＝２のはずれ（分配確率データＢＵＮＰＡＩ（２）＝６，０１１）において、ステップＳ３２６の判断処理において、もし、取得したＲＡＮＳＵの値が５２，５３２以下で４６，５２１（＝６５，５３５−１３，００３−６，０１１）より大きい、つまり４６，５２２以上の値の場合を考える。もし、ＲＡＮＳＵ＝５２，５３２のときには、判定順番Ｊ＝１の制御処理のステップＳ３２６で算出した新たなＫＡＳＡＮＣＨＩの値は、ＫＡＳＡＮＣＨＩ＝５２，５３２（＝ＫＡＳＡＮＣＨＩ）＋１３，００３（＝ＢＵＮＰＡＩ（１））×１（＝Ｋ）＝６５，５３５であり、今回の判定順番Ｊ＝２のステップＳ３２６では、ＫＡＳＡＮＣＨＩ＝６５，５３５（＝ＧＥＮＳＡＮＣＨＩ）＋６，０１１（＝ＢＵＮＰＡＩ（２））×１（＝Ｋ）＝７１，５４６であり、ＭＡＸＲＡＮＳＵ（＝６５，５３５）より大きい値となる。同様に、ＲＡＮＳＵ＝４６，５２２のときには、判定順番Ｊ１の制御処理のステップＳ３２６で算出した新たなＫＡＳＡＮＣＨＩの値は、ＫＡＳＡＮＣＨＩ＝４６，５２２（＝ＫＡＳＡＮＣＨＩ）＋１３，００３（＝ＢＵＮＰＡＩ（１））×１（＝Ｋ）＝５９，５２５であり、今回の判定順番Ｊ＝２のステップＳ３２６では、ＫＡＳＡＮＣＨＩ＝５９、５２２（＝ＫＡＳＡＮＣＨＩ）＋６，０１１（＝ＢＵＮＰＡＩ（２））×１（＝Ｋ）＝６５，５３６であり、ＭＡＸＲＡＮＳＵ（＝６５，５３５）より大きい値となる。なお、ＲＡＮＳＵ＝４６，５２１のとき、ＫＡＳＡＮＣＨＩの値＝ＭＡＸＲＡＮＳＵ（＝６５，５３５）となる。
【０１５９】
次に、ステップＳ３２６で算出したＫＡＳＡＮＣＨＩの値が、ＭＡＸＲＡＮＳＵの値より大きいか否か判断する（ステップＳ３２８）。ここで、確率データを分配しない判定順番Ｊ＝図柄番号２の役Ａ（確率データ＝２０，０００）の場合、もし、取り出した乱数の値が、（３５，５３５以下であって）１５，５３６以上の場合には、ステップＳ３２６で算出したＫＡＳＡＮＣＨＩの値は、何れの場合であってもＭＡＸＲＡＮＳＵ（＝６５，５３５）の値より大きい（ＹＥＳ）と判別され、判定順番Ｊ＝図柄番号２の役Ａに当選したと判定して（ステップＳ３３２）、本サブルーチンを終了する。つまり、確率データを分配しない場合、加算式抽選判定によれば、取り出した乱数値が１５，５３６以上で３５，５３５以下のときに、判定順番Ｊ＝図柄番号２の役Ａに当選と判定する。このような、判定順番Ｊ＝図柄番号２の役Ａが当選となる乱数の領域が、図２４（ａ）のＡのグラフ（上側のグラフ）に模式的に示されている。
【０１６０】
同様に、確率データ分配処理を行なった判定順番Ｊ＝２の役Ａ（分配確率データＢＵＮＰＡＩ（２）＝６，０１１）の場合、もし、取り出した乱数の値が、（５２，５３２以下であって）４６，５２２以上の場合には、ステップＳ３２６で算出したＫＡＳＡＮＣＨＩの値は、何れの場合であってもＭＡＸＲＡＮＳＵ（＝６５，５３５）の値より大きい（ＹＥＳ）と判別され、判定順番Ｊ＝２の役Ａに当選したと判定して（ステップＳ３３２）、本サブルーチンを終了する。つまり、確率データを分配する場合、加算式抽選判定によれば、取り出した乱数値が４６，５２２以上で５２，５３２以下のときに、判定順番Ｊ＝２の役Ａに当選と判定する。このような、判定順番Ｊ＝２の役Ａが当選となる乱数の領域が、図２４（ａ）のＢのグラフ（下側のグラフ）に模式的に示されている。
【０１６１】
また、確率データを分配しない判定順番＝図柄番号２の役Ａ（確率データ＝２０，０００）の場合において、もし、取得したＲＡＮＳＵの値が１５，５３５以下の場合（ステップＳ３２８でＮＯ）、または、確率データ分配処理を行なった場合の判定順番Ｊ＝２の役Ａ（分配確率データＢＵＮＰＡＩ（２）＝６，０１１）において、もし、取得したＲＡＮＳＵの値が４６，５２１以下の場合（ステップＳ３２８でＮＯ）には、Ｊの値を１繰り上げて（ステップＳ３３０）、ステップＳ３２４からステップＳ３２８の制御処理を繰り返す。そして、０〜６５，５３５の全ての乱数値について、上述の制御処理を繰り返すことによって、役Ａ〜役Ｄ及びはずれの役抽選で当選する乱数の領域が、図２４（ａ）のグラフのように示される。図２４（ａ）において、確率データを分配しない場合の役抽選で当選する確率の領域を、Ａで示す上側のグラフに示し、確率データを図柄番号と同じ処理順番Ｓで分配処理を行なった場合の役抽選で当選する確率の領域を、Ｂで示す下側のグラフで示す。
【０１６２】
一方、図２１に示す分配確率データ及び判定順番のテーブルを用いた上述の説明と同様に、図２２に示す分配確率データ及び判定順番のテーブルを用いて、図１７に示す加算式による抽選判定サブルーチンの第２の実施形態を行なうことができ、その結果を図２４（ｂ）に示す。図２１と図２２の違いは、図２１では、処理順番Ｓが図柄番号と一致しているが、図２２では、処理順番Ｓが図柄番号と一致しておらず、図柄番号１〜５に対して、それぞれＳ＝２、５、４、１、３の値が設定されている点である。図２４（ｂ）において、確率データを分配しない場合の役抽選で当選する確率の領域を、Ａで示す上側のグラフに示し、確率データを図柄番号と異なる処理順番Ｓで分配処理を行なった場合の役抽選で当選する確率の領域を、Ｂで示す下側のグラフに示す。
【０１６３】
＜加算式抽選判定における当選となる乱数の領域の比較＞
図２４（ａ）の加算式抽選判定の実施例１においても、図２４（ｂ）の加算式抽選判定の実施例２においても、役確率データ分配処理を行なわない場合には、役及びはずれの当選となる乱数の領域が一箇所に集中して分布しているのに対して、確率データ分配処理を行った場合には、同じ役またははずれであっても、１つの連続した乱数領域が、複数の乱数領域に分散して配置されている。従って、仮に、同じ乱数が続けて取り出されたとしても、同一の役が続けて当選することを防止することができる。従って、仮に、人為的行為により、一定の乱数値が偏って取り出されるような事態が生じたとしても、役抽選の結果が偏る、つまり、役抽選で一定の役が偏って当選する事態を防止することができる。特に、図２４（ｂ）の実施例においては、処理順番Ｓと図柄番号が異なるので、確率データの分配する態様が更に複雑になっており、役抽選で一定の役が偏って当選する事態を更に効果的に防止することができる。
【０１６４】
なお、上述の説明では、０〜６５，５３５の範囲の乱数を発生させているが、これに限られるものではなく、任意の最小値ｎ１から任意の最大値ｎ２まで、任意の更新数Ｋで増加する乱数を用いることができる。
【０１６５】
＜抽選判定処理サブルーチンの説明（続き）＞
再び、図６の抽選判定処理サブルーチンの説明に戻り、ステップＳ３９の確率データ分配処理サブルーチンの結果に基づくステップＳ３８の抽選判定処理サブルーチンを終了した後、引き続いて図７に移り、抽選判定の結果、ＲＢ役に当選したか否かを判断する（ステップＳ４０）。もし、ＲＢ役に当選した（ＹＥＳ）と判別したときには、ＲＢ役フラグをオンにして、ＲＡＭ１１０に記憶し（ステップＳ４１）、ステップＳ４９へ進む。
【０１６６】
ステップＳ４０の判断で、もし、ＲＢ役に当選していない（ＮＯ）と判別したときには、次に、ＢＢ役に当選したか否かを判断する（ステップＳ４２）。この判断で、もし、役抽選によってＢＢ役に当選した（ＹＥＳ）と判別したときには、ＢＢ役フラグをオンにしてＲＡＭ１１０に記憶し（ステップＳ４３）、ステップＳ４９へ進む。
【０１６７】
ステップＳ４２の判断で、もし、ＢＢ役に当選していない（ＮＯ）と判別したときには、次に、再遊技役に当選したか否かを判断する（ステップＳ４４）。この判断で、もし、役抽選によって再遊技役に当選した（ＹＥＳ）と判別したときには、再遊技フラグをオンにして、ＲＡＭ１１０に記憶し（ステップＳ４５）、ステップＳ４９へ進む。
ステップＳ４４の判断で、もし、再遊技役に当選していない（ＮＯ）と判別したときには、次に、一般役に当選したか否かを判断する（ステップＳ４６）。この判断で、もし、役抽選によって一般役に当選した（ＹＥＳ）と判別したときには、一般役フラグをオンにして、ＲＡＭ１１０に記憶し（ステップＳ４７）、ステップＳ４９へ進む。
【０１６８】
ステップＳ４６の判断で、もし、一般役に当選していない（ＮＯ）と判別したときには、抽選判定の結果は、はずれであると判断し、はずれ時の所定の制御処理を行なって（ステップＳ４８）、ステップＳ４９へ進む。
以上のようにフラグオンに関する一連の処理を行なった後、ステップ４９において、役抽選で当選した役に対応した図柄番号、制御図柄データをＲＯＭ１０８から読み出して、後述するリール変動、停止サブルーチンに用いるため、このデータをＲＡＭ１１０に記憶する。以上によって、役抽選処理サブルーチンを終了する。
【０１６９】
＜リール変動、停止サブルーチンの説明＞
次に、図５のメインルーチンにおいて、上述の役抽選処理サブルーチン（ステップＳ１８）が終了すると、次に、リール変動、停止サブルーチン（ステップＳ１９）を行なう。次に、図８に示すフローチャートを用いて、リール変動、停止サブルーチンの詳細な説明を行なう。
まず、図７のステップＳ４９で記憶した図柄番号と制御図柄データを読み出す（ステップＳ６１）。そして、予め定められた最短時間を経過したか否かの判断を行なう（ステップＳ６２）。この判断で、もし、最短時間が経過していない（ＮＯ）と判別したときには、このステップＳ６２の判断処理を繰り返し実行する。つまり、最短時間が経過するまで次の工程であるリールの回転開始を行なえないようなっている。この制御によって、一定時間に行なわれる遊技の回数を、所定の回数以内に抑える制御を行なっている。
【０１７０】
ステップＳ６２の判断で、もし、最短時間が経過した（ＹＥＳ）と判別したときには、既にスタートスイッチＯＮの信号を受信しているので（図６のステップＳ３２参照）、回転開始のための信号をモータ駆動回路１１４に送信して、モータ８０Ｌ、８０Ｃ、８０Ｒの回転を開始させ、リール４０Ｌ、４０Ｃ、４０Ｒを回転させる（ステップＳ６３）。
次に、回転を始めたリールが定速回転になっているか否かを判断する（ステップＳ６４）。この判断で、もし、リールの回転がまだ定速回転になっていない（ＮＯ）と判別したときには、このステップＳ６４の判断処理を繰り返す。つまり、リールの回転が定速回転に達するまでは、次の工程であるリールの停止制御が行なえないようになっている。
【０１７１】
ステップＳ６４の判断で、もし、リールの回転が定速回転になっている（ＹＥＳ）と判断したときには、次に、リール停止信号を受信したか否かを判断する（ステップＳ６５）。ここで、リール停止信号は、停止スイッチ５２Ｌ、５２Ｃ、５２Ｒのうち、遊技者が何れか１つの停止スイッチを押動操作したときに、操作手段３００によって発信される信号である。
ステップＳ６５の判断で、もし、リール停止の操作検知信号を受信した（ＹＥＳ）と判別したときには、リール制御手段４４０は、操作検知信号を発信した停止スイッチに対応するリールの図柄組み合わせ制御（停止制御）を行なって（ステップＳ６６）、ステップＳ６７へ進む。
【０１７２】
更に詳細に述べれば、左リール用の停止スイッチ５２Ｌが押動操作された場合には、リール制御手段４４０は、左リール４０Ｌを回転させるモータ８０ＬについてステップＳ６６の停止制御を行なう。同様に、中リール用の停止スイッチ５２Ｃが押動操作された場合には、中リール４０Ｃを回転させるモータ８０ＣについてステップＳ６６の停止制御を行ない、右リール用の停止スイッチ５２Ｒが押動操作された場合には、右リール４０Ｒを回転させるモータ８０ＲについてステップＳ６６の停止制御を行なう。
【０１７３】
図柄組み合わせ制御（停止制御）は、ステップＳ６１で読み出した図柄番号、制御図柄データに基づいて、リール停止信号を受信したときのコマを１コマ目として、最大５コマ目までリールを滑らして、その範囲内で、所定の図柄を停止させる、または停止させないようにモータの停止制御を行なうものである。
【０１７４】
ステップＳ６５の判断において、もし、リール停止信号を受信していない（ＮＯ）と判別したときには、停止に関する制御を行なわずに、次にステップＳ６７へ進む。ステップＳ６７では、全てのリールは停止したか否かを判断する（ステップＳ６７）。
この判断で、もし、全てのリールが停止してはいない（ＮＯ）と判別したときには、次に、タイムリミットが経過したか否かを判断する（ステップＳ６８）。この判断で、もし、タイムリミットに達していない（ＮＯ）と判別したときには、再びステップＳ６５に戻り、ステップＳ６５からステップＳ６８の処理を繰り返す。以上により、全リールが停止するまで、または、タイムリミットを経過するまでは、リール停止信号を受信する毎に、対応するリールの図柄組み合わせ制御（停止制御）を行なう工程を繰り返す。
【０１７５】
ステップＳ６８の判断で、もし、タイムリミットを経過した（ＹＥＳ）と判別したときには、まだ回転を続けているリールについて、自動図柄停止制御を行なって全リールを停止させ（ステップＳ６９）、本サブルーチンを終了する。なお、この自動図柄停止制御では、タイムリミット経過時のコマを１コマ目として、最大５つ分の図柄（５コマ）停止位置をずらすことが可能であり、その範囲内で、常に入賞図柄が揃うことがないように停止制御を行なう。
次に、ステップＳ６７の判断に戻り、もし、全てのリールが停止している（ＹＥＳ）と判別したときには、そのまま本サブルーチンを終了する。
【０１７６】
＜入賞判定、フラグオフ処理サブルーチンの説明＞
次に、図５のメインルーチンにおいて、上述のリール変動、停止サブルーチン（ステップＳ１９）が終了すると、次に、入賞判定、フラグオフ処理サブルーチン（ステップＳ２０）を行なう。図９に示すフローチャートを用いて、入賞判定、フラグオフ処理サブルーチンの詳細な説明を行なう。
まず、遊技の状態がＮＲＢの値が０より大きいか否か（ＲＢ遊技中であるか否か）の判断を行なう（ステップＳ９１）。この判断で、もし、ＮＲＢの値が０より大きい（ＹＥＳ）と判別したときには、ＲＢ遊技中処理サブルーチン（ステップＳ９２）を行なって、本サブルーチンを終了する。ＲＢ遊技中処理サブルーチンの詳細な説明は、図１０を用いて後述する。
【０１７７】
ステップＳ９１の判断で、もし、ＮＲＢの値が０以下である（ＮＯ）と判別したときには、次に、ＮＢＢの値が０より大きいか否か（ＢＢ遊技中であるか否か）を判断する（ステップＳ９３）。この判断で、もし、ＮＢＢが（ＹＥＳ）と判別したときには、ＢＢ遊技中処理サブルーチン（ステップＳ９４）を行なって、本サブルーチンを終了する。ＢＢ遊技中処理サブルーチンの詳細な説明は、図１１を用いて後述する。
ステップＳ９３の判断で、もし、ＮＢＢの値が０以下である（ＮＯ）と判別したときには、次に、当選役があるか否かを判断する（ステップＳ９５）。もし、当選役がある（ＹＥＳ）と判別したときには、役当選時処理サブルーチン（ステップＳ９６）を行なって、本サブルーチンを終了する。役当選時処理サブルーチンの詳細な説明は、図１２を用いて後述する。
【０１７８】
また、ステップＳ９５の判断で、当選役がない（ＮＯ）と判別したときには、そのまま本サブルーチンを終了する。以下に、ステップＳ９２、Ｓ９４、Ｓ９６に示されるサブルーチンの詳細な説明を行なう。
＜ＲＢ遊技中処理サブルーチンの説明＞
初めに、ステップ９１の判断で、ＲＢ遊技中であると判別したときに実施するＲＢ遊技中処理サブルーチン（ステップＳ９２）の詳細な説明を、図１０に示すフローチャートを用いて説明する。
まず、上述のリール変動、停止サブルーチンによって停止したリール図柄が入賞しているか否か入賞図柄判定を行なう（ステップＳ１０１）。次に、ゲーム回数と入賞回数をカウントして、ゲーム回数と入賞回数のデータを更新し、更新したデータをＲＡＭ１１０に記憶する（ステップＳ１０２）。これらのデータは、ＲＢ遊技の終了条件に用いられ、ゲーム回数または入賞回数が所定の回数に達したときには、ＲＢ遊技を終了する。
【０１７９】
次に、ＢＢ遊技中であるか否かを判断する（ステップＳ１０３）。この判断で、もし、ＢＢ遊技中である（ＹＥＳ）、つまり、ＢＢ遊技中においてＲＢ遊技中であると判別したときには、払出枚数をカウントして払出枚数のデータを更新し、更新したデータをＲＡＭ１１０に記憶する（ステップＳ１０４）。このデータは、ＢＢ遊技の終了条件に用いられ、払出枚数が所定枚数に達したときには、ＢＢ遊技を終了する。
次に、ＢＢ遊技の終了条件を達成しているか否かを判断する（ステップＳ１０５）。この判断で、もし、ＢＢ遊技の終了条件を達成している（ＹＥＳ）と判別したときには、ＮＢＢの値とＮＲＢの値に０をインプットして、つまり、ＢＢ遊技状態、ＲＢ遊技状態を解除して（ステップＳ１０６）、本サブルーチンを終了する。
【０１８０】
ステップＳ１０５の判断で、もし、ＢＢ終了条件に達成していない（ＮＯ）と判別したときには、次に、ＲＢ終了条件を達成しているか否かを判断する（ステップＳ１０７）。この判断で、もし、ＲＢ終了条件を達成している（ＹＥＳ）と判別したときには、ＮＲＢの値として０をインプットしてＲＢ遊技状態を解除し（ステップＳ１０８）、本サブルーチンを終了する。ただし、この場合には、ＢＢ遊技は継続するので、ＮＢＢの値に０をインプットする処理は行なわない。ステップ１０７の判断で、もし、ＲＢ終了条件を達成していない（ＮＯ）と判別したときには、ＲＢ遊技状態を解除せずに、本サブルーチンを終了する。
【０１８１】
次に、ステップＳ１０３の判断に戻って、ＢＢ遊技中でない（ＮＯ）、つまり、通常遊技においてＲＢ遊技中であると判別したときには、次に、ＲＢ終了条件を達成しているか否かを判断する（ステップＳ１０９）。この判断で、もし、ＲＢ終了条件を達成している（ＹＥＳ）と判別したときには、ＮＲＢの値に０をインプットしてＲＢ遊技状態を解除して（ステップＳ１１０）、本サブルーチンを終了する。ステップＳ１０９の判断で、もし、ＲＢ終了条件を達成していない（ＮＯ）と判別したときには、ＲＢ遊技状態を解除せずに、本サブルーチンを終了する。
【０１８２】
＜ＢＢ遊技中処理サブルーチンの説明＞
次に、入賞判定、フラグオフ処理サブルーチン（図９参照）において、ステップＳ９３でＢＢ遊技中であると判別したときに実施するＢＢ遊技中処理サブルーチン（ステップＳ９４参照）の詳細な説明を、図１１に示すフローチャートを用いて説明する。
まず、上述のリール変動、停止サブルーチンによって停止したリール図柄が入賞しているか否か入賞図柄判定を行なう（ステップＳ１２１）。次に、この入賞図柄判定の結果、何らかの役が入賞しているか否かを判断する（ステップＳ１２２）。この判断で、入賞していない（ＮＯ）と判別したときには、何らかのフラグがオンであればこのフラグをオフにして（ステップＳ１２３）、ステップＳ１２８へ進む。
【０１８３】
ステップＳ１２２の判断で、もし、入賞あり（ＹＥＳ）と判別したときには、次に、ＲＢ役が入賞したのか否かを判断する（ステップＳ１２４）。この判断で、もし、ＲＢ役が入賞した（ＹＥＳ）と判別したときには、ＮＲＢの値に１をインプットしてＲＢ遊技状態の設定を行ない（ステップＳ１２５）、ＲＢフラグをオフにして（ステップＳ１２６）、ステップＳ１２８へ進む。ＮＲＢの値に１をインプットしたことにより、次の遊技からＲＢ遊技が行なわれ、例えば、図６のステップＳ３３の判断では、ＲＢ遊技中と判別される。
また、ステップＳ１２４の判断で、もし、ＲＢ役が入賞してはいない（ＮＯ）と判別したときには、一般役フラグをオフにして（ステップＳ１２７）、ステップＳ１２８へ進む。
【０１８４】
次に、ステップＳ１２８において、払出枚数をカウントして、払出枚数のデータを更新し、更新したデータをＲＡＭ１１０に記憶する（ステップＳ１２８）。このデータは、ＢＢ遊技の終了条件に用いられ、払出枚数が所定の枚数に達したときには、ＢＢ遊技を終了する。
次に、ＢＢ遊技の終了条件が達成したか否かを判断する（ステップＳ１２９）。この判断で、もし、ＢＢ遊技の終了条件を達成している（ＹＥＳ）と判別したときには、ＮＢＢの値に０をインプットしてＢＢ遊技状態を解除し（ステップＳ１３０）、本サブルーチンを終了する。ステップＳ１２９の判断で、もし、ＢＢ終了条件が達成していない（ＮＯ）と判別したときには、ＢＢ遊技状態は解除しないで、本サブルーチンを終了する。
【０１８５】
＜役当選時処理サブルーチンの説明＞
次に、判定、フラグオフ処理サブルーチン（図９参照）において、ステップＳ９５で当選役ありと判別したときに実施する役当選時処理サブルーチン（ステップＳ９６参照）の詳細な説明を、図１２に示すフローチャートを用いて行なう。
まず、上述のリール変動、停止サブルーチンによって停止したリール図柄が入賞しているか否か入賞図柄判定を行なう（ステップＳ１６１）。次に、この入賞図柄判定の結果、何らかの役が入賞しているか否かを判断する（ステップＳ１６２）。
【０１８６】
この判断で、もし、入賞している（ＹＥＳ）と判別したときには、次に、ＢＢ役またはＲＢ役が入賞したのか否かの判断を行なう（ステップＳ１６３）。この判断で、もし、ＢＢ役またはＲＢ役が入賞した（ＹＥＳ）と判別したときには、入賞役に応じてＮＢＢまたはＮＲＢの値に１をインプットして、当たり遊技状態（ＢＢまたはＲＢ）を設定する（ステップＳ１６４）。そして、入賞したＢＢまたはＲＢフラグをオフにして（ステップＳ１６５）、本サブルーチンを終了する。ＮＢＢまたはＮＲＢの値に１をインプットすることにより、次の遊技から、ＢＢ、ＲＢ遊技が行なわれ、例えば、図６のステップＳ３３やステップ３５の判断では、ＢＢ、ＲＢ遊技中と判別される。
【０１８７】
ステップＳ１６３の判断で、もし、ＢＢ役にもＲＢ役にも入賞していない（ＮＯ）と判別したときには、次に、再遊技役が入賞したのか否かを判断する（ステップＳ１６６）。この判断で、もし、再遊技役が入賞した（ＹＥＳ）と判別したときには、ＮＲＰの値に１をインプットする（ステップＳ１６７）。この処理によって、次の遊技では、再遊技が行なわれる（図５のステップＳ１１参照）。そして、再遊技フラグをオフにし、もし、ＢＢ、ＲＢフラグがオンになっている場合には、フラグの持ち越し処理を行なって（ステップＳ１６８）、本サブルーチンを終了する。
【０１８８】
ステップＳ１６６の判断で、もし、再遊技役が入賞していない（ＮＯ）と判別したときには、一般役フラグをオフにして、もし、ＢＢ、ＲＢフラグがオンになっている場合には、フラグの持ち越し処理を行なって（ステップＳ１６９）、本サブルーチンを終了する。
ステップＳ１６２の判断に戻って、もし、入賞がない（ＮＯ）と判別したときには、次に、ＢＢ、ＲＢフラグはオンになっているか否かを判断する（ステップＳ１７０）。この判断で、もし、ＢＢ、ＲＢフラグがオンになっている（ＹＥＳ）と判別したときには、このＢＢ、ＲＢフラグの持ち越し処理を行ない、他のフラグ（一般役、再遊技役）がオンになっていれば、そのフラグをオフにして（ステップＳ１７１）、本サブルーチンを終了する。
【０１８９】
ステップＳ１７０の判断で、もし、ＢＢ、ＲＢフラグがオンになっていない（ＮＯ）と判別したときには、フラグオンになっているフラグ（一般役、再遊技役）をオフにして（ステップＳ１７２）、本サブルーチンを終了する。
＜メインルーチンの説明（続き）＞
以上のように、ステップＳ９２、Ｓ９４、Ｓ９６に示されるサブルーチンが終了して、図９に示す入賞判定、フラグオフ処理サブルーチンが終了する。ここで、図５のメインルーチンに戻り、ステップＳ２０の入賞判定、フラグオフ処理サブルーチンを終了し、ステップＳ２１で払い出し処理を行ない、本メインルーチンを終了する。これにより、図柄が変動してから停止するまでの１工程を１回とする遊技を行なうための制御処理が終了する。
【０１９０】
（本発明に係るスロットマシンのその他の実施形態の説明）
また、発明に係るスロットマシンは、上述の実施形態には限られず、その他様々な実施形態が含まれる。
【図面の簡単な説明】
【０１９１】
【図１】本発明に係るスロットマシンの外観を示す正面図である。
【図２】本発明に係るスロットマシンを制御する主制御回路を示すブロック図である。
【図３】本発明に係るスロットマシンを制御する副制御回路を示すブロック図である。
【図４】本発明に係るスロットマシンの制御の機能を示す機能ブロック図である。
【図５】主制御回路１００において実行される遊技の進行を制御するメインルーチンを示すフローチャートである。
【図６】役抽選処理と、引き続いて行なわれるフラグオン処理を行なう役抽選処理サブルーチンにおいて、主に、役抽選処理を示すフローチャートである。
【図７】役抽選処理と、引き続いて行なわれるフラグオン処理を行なう役抽選処理サブルーチンにおいて、主に、フラグオン処理を示すフローチャートである。
【図８】リールの回転、停止のための制御を行なうリール変動、停止サブルーチンを示すフローチャートである。
【図９】リール変動、停止サブルーチンにより図柄が停止した後の制御処理を示す入賞判定、フラグオフ処理サブルーチンを示すフローチャートである。
【図１０】入賞判定、フラグオフ処理サブルーチンの制御処理の一部であるＲＢ遊技中処理サブルーチンを示すフローチャートである。
【図１１】入賞判定、フラグオフ処理サブルーチンの制御処理の一部であるＢＢ遊技中処理サブルーチンを示すフローチャートである。
【図１２】入賞判定、フラグオフ処理サブルーチンの制御処理の一部である役当選時処理サブルーチンを示すフローチャートである。
【図１３】各々の役及びはずれに設定された確率データの分配処理を行なって、分配確率データとその判定順番を定める確率データ分配処理を示すフローチャートである。
【図１４】確率データ分配処理の制御処理の一部である分配確率データ決定サブルーチンの第１の実施形態を示すフローチャートである。
【図１５】確率データ分配処理の制御処理の一部である分配確率データ決定サブルーチンの第２の実施形態を示すフローチャートである。
【図１６】役抽選処理サブルーチンの制御処理の一部である抽選判定サブルーチンの第１の実施形態を示すフローチャートである。
【図１７】役抽選処理サブルーチンの制御処理の一部である抽選判定サブルーチンの第２の実施形態を示すフローチャートである。
【図１８】ＲＢ用抽選テーブルの実施例を示す図である。
【図１９】ＢＢ作動時一般抽選テーブルの実施例を示す図である。
【図２０】ＢＢ未作動時一般抽選テーブルの実施例を示す図である。
【図２１】確率データ分配処理の実施例１である分配確率データ、判定順番等を示すテーブルである。
【図２２】確率データ分配処理の実施例２である分配確率データ、判定順番等を示すテーブルである。
【図２３】図２１及び図２２のテーブルを用いて、減算式抽選判定を行なった場合の各々の役及びはずれについて当選となる乱数の領域を模式的に示した図である。
【図２４】図２１及び図２２のテーブルを用いて、加算式抽選判定を行なった場合の各々の役及びはずれについて当選となる乱数の領域を模式的に示した図である。
【図２５】乱数分配処理において、上乗せ値を加える場合と加えない場合を比較した実施例を示す図である。
【図２６】確率データ分配処理の第１実施形態及び第２の実施形態を行った場合の実施例を示す図である。
【符号の説明】
【０１９２】
１０  スロットマシン
３８  遊技媒体投入口
３２、３４、３６  ベットスイッチ
４０Ｌ、４０Ｃ、４０Ｒ  リール
５０  スタートスイッチ（操作手段）
５２Ｌ、５２Ｃ、５２Ｒ  停止スイッチ（操作手段）
７０  表示装置
８０Ｌ、８０Ｃ、８０Ｒ  ステッピングモータ
１００  主制御回路
１０６  ＣＰＵ
１０８  ＲＯＭ
１１０  ＲＡＭ
１１２  乱数発生器
１１４  モータ駆動回路
２００  副制御回路
２２０  表示駆動回路
３００  操作手段
３１０  停止操作手段
４１０  役抽選手段
４２０  乱数取得手段
４２５  確率データ分配手段
４３０  抽選判定手段
４４０  リール制御手段
４５０  入賞処理制御手段
４６０  役抽選監視手段  
５１０  画像制御手段
５２０  ランプ制御手段
５３０  音声制御手段
５４０  演出制御手段
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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