&TEAMのBtL(Back to Life)オフラインイベントについて、「お渡し会と個別ハイタトーク(個別トーク&ハイタッチ)だったら、どっちが倍率高いの?」と気になる人も多いのではないでしょうか。
いつ応募すればいいのか、どの特典にシリアルを振るべきかで結果が変わるので、迷うのも自然です。
特に初めてオフイベに挑戦する人ほど、「全員に会えるお渡し会の方が人気そう」「でも推しと話せるなら個別が激戦では?」と判断が揺れやすいポイントです。
この記事ではSNSで多かった体感と、イベント内容の違いから、倍率感を整理します。
- 結論:倍率は「個別ハイタトーク>お渡し会」になりやすい
- 理由は“1人にかける時間が長い=枠が少ない”から
- お渡し会は全員に会えるが、進行が速く当選数が多めになりやすい
- 迷ったら「推し重視」か「参加できればOK」かで選ぶのが近道
結論から|ハイタの方が倍率は高い可能性が高い
結論から言うと、BtLオフイベは個別ハイタトーク(個別トーク&ハイタッチ)の方が、お渡し会より倍率が高くなりやすいです。
SNSでも「お渡し会の方がまだ現実的」「ハイタは積みが必要」という体感が多く、同じシリアル応募でも“必要枚数の感覚が違う”という声が目立ちます。
SNSで多い体感|「全員お渡し会は秒、個別は濃い」
SNSで多いのは、「お渡し会は本当に一瞬」「でも全員に会える」「個別は短くても濃い」という整理です。
ここが重要で、倍率は単純に“全員に会えるかどうか”だけで決まりません。
- 参加者側は「推しと会話が成立する体験」を優先して個別に集中しやすい
- 運営側は「回せる人数」が多いお渡し会の当選枠を相対的に出しやすい
この2つが重なるため、体感として「個別の方が重い(=当たりにくい)」が起きやすいです。
倍率を計算してみる|数字で見るお渡し会と個別ハイタの差
公式から倍率は公表されていませんが、SNSの体感や過去のオフイベ構造をもとに、仮定を置いて倍率を計算してみます。
ここでは分かりやすく、以下の条件を想定します。
- 応募総数:30,000口(CD複数積みを含めた現実的な想定)
- 当選枠:お渡し会1,200人/個別ハイタトーク300人
想定される応募の分布
| イベント | 応募割合(仮) | 応募口数 |
|---|---|---|
| 全員お渡し会 | 40% | 12,000口 |
| 個別ハイタトーク | 45% | 13,500口 |
| その他 | 15% | 4,500口 |
倍率の計算結果
- 全員お渡し会:12,000 ÷ 1,200 = 約10倍(当選確率の目安:10%)
- 個別ハイタトーク:13,500 ÷ 300 = 約45倍(当選確率の目安:約2.2%)
シリアル◯枚なら当選期待値は?
ここでは「1口=1回応募」として、単純化した期待値を出します。
- お渡し会:当選確率10% → 期待当選数=シリアル枚数×0.10
- 個別ハイタ:当選確率約2.2% → 期待当選数=シリアル枚数×0.022
たとえばシリアル10枚なら、
- お渡し会:10枚×0.10=期待0.1回(=10回に1回くらいの感覚)
- 個別ハイタ:10枚×0.022=期待0.22回(=ざっくり4〜5回に1回くらいの感覚)
「期待値」は“平均”なので、実際には当たる人は当たり、外れる人は外れるが起きます。
全落ちを避ける応募配分の考え方
全落ちを避けたいなら、基本は
- 本命(個別ハイタ)を狙いつつ
- 保険(お渡し会)も混ぜる
が現実的です。
たとえばシリアル10枚の場合、
- 全部を個別ハイタ:当選確率 約20%(=5回に1回)
- 8枚をお渡し会+2枚を個別:全体の当選確率 約59%
- 7枚をお渡し会+3枚を個別:全体の当選確率 約55%
というイメージになります(※当選確率は「どちらか1つでも当たる確率」)。
結局どっちに応募すべき?
ここは“何を優先したいか”で決めるのが一番早いです。
たとえば、
- 推しメンバーが明確で、「一言でもちゃんと伝えたい」→ 個別ハイタトーク向き
- とにかく一度は現場で会いたい、全員の空気を浴びたい → お渡し会向き
という感じです。
迷ったときは、
- 本命:個別ハイタトーク
- 保険:お渡し会
のように、応募回数(シリアルの振り分け)でバランスを取る人も多い印象です。


まとめ
お渡し会と個別ハイタトークを比べると、倍率が高くなりやすいのは個別ハイタトークです。
理由はシンプルで、1人あたりの体験が濃い分、当選枠が増えにくく、人気が集中しやすいからです。
一方、お渡し会は「全員に会える」強みがあるものの、進行が速く当選枠が出やすいため、体感では個別よりまだ狙いやすい傾向があります。
迷ったら「推し重視」か「参加できればOK」かで応募先を決めると、後悔が減ります。


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