アビエーターGame：元アナリストによる統計的解析

10年以上にわたりPythonと機械学習でギャンブル結果をモデル化してきました。アビエーターGameが世界中で爆発的に人気になった際、私は単なる娯楽ではなく、リアルタイム確率過程として研究対象と見ました。

ゲームは証明可能なランダムネス（RNG）に基づき、広告上のRTPは97%ですが、これは数百万回の試行平均です。実際にはセッションごとの成績は大きく下回ることが多いのです。

コアメカニズムの理解

プレイヤーは航空機が離陸する前にベットし、増倍率が上昇する中で「キャッシュアウト」を選択。クラッシュまで待てば高配当も可能ですが、それほどリスクも高まります。

多くの人が見落としているのは、このシステムが幾何分布＋極端な尾部リスクを持つこと。長く待つほどリターンは上がる一方で、全損する確率も増加します。

過去データを用いた10万回シミュレーションでは、x2以上での終了は38%に留まり、x5以上はわずか14%。しかし人々は稀な大勝利だけを記憶し、繰り返しx10以上の追撃を行います。

リスク許容度に基づく戦略

利益保証はありませんが、数学的に妥当な選択肢があります。

• 低ボラティリティ（初心者向け）：x1.5～x2で自動現金化。小勝ちが頻発する代わりに上限低い。
• 高ボラティリティ（熟練者向け）：時系列クラスタリングで継続上昇パターンを検知後、x3～x4で自動撤退。
• 『追いかけ』禁止：どの倍率も毎ラウンド独立。「次は来る」という思い込みは誤りです。

プロテクション：ExcelやGoogleスプレッドシートでプレイ記録を残しROIを計算しましょう。多くの方が5回程度で停止しますが、ここから損失が静かに蓄積されます。

コントロール錯覚と心理的罠

私のモデルから明らかになったのは、「直感」よりも「認知バイアス」が強いことでした：

• 増倍スピードを見て「タイミング」できると思い込む人が多い。
• しかし各ラウンドは独立しており過去とは無関係です。
• 統計的根拠を見せても、「自分がコントロールしている」と感じる——これが『擬似相関』という認知バイアスです。

これはただのゲームではなく、「行動経済学」そのものです。

実際にすべきこと？

もしプレイするなら…

1. 投資ではなく娯楽として扱い、日予算（例: 5ポンド）を決める。
2. 損失を挽回しようと金額を増やすことは厳禁。感情的判断しない。
3. 「予測アプリ」など第三者ツールには絶対に手をつけない——詐欺やマルウェア多数。
4. eCOGRAやiTech Labs認証付き公式プラットフォームのみ利用。
5. 自分のデータを見直す——20回以上プレイして勝率40%未満なら参加を見直すべきです。

最後に：勝つことより「止めるタイミング」こそ重要

統計推論とリスクモデリングの専門家として言えるのは、「楽しみたい」と思っているのか、「損失回避」のために続けているのか――その違いこそがすべてです。 たとえ『もう一回だけ』と思ってしまう瞬間でも立ち止まって考えてください。