アビエーターで負け続ける理由（運じゃない）

私はかつてシリコンバレーでリアルタイム確率エンジンを担当していました。だからアビエーターに挑戦したとき、「自分ならできる」と信じていました。

結果は3日間で876ドルの損失。ゲーム自体は不正ではありませんでした。ただ「ランダム」の本質を誤解していたのです。

パターン予測の幻想

アビエーターは認定されたRNGを使用。各フライトは独立しており、記憶もサイクルもありません。

それでも「3回連続低倍率後は必ず2倍以上」とか「5倍以上長く続かない」という言い訳が出てきます。これは認知バイアス——戦略ではありません。

転機：深夜の回帰分析

娘が寝ている3時14分、冷えたコーヒー片手に24時間分のライブデータで単純な回帰分析を行いました。

結果：

• 平均倍率は約2.5倍
• 60％以上が2倍以下で終了
• 上位10％が50倍以上に達するが、約3時間に1度しか起きない

パターンなし。ただ分布があるだけです。

そこで考えを変えました。「どこに飛ぶか予想する」ではなく、「リスクとリターンを測る」ことにしました。

新たなルール：ギャンブラーではなくトレーダーのように

「裏技」や「予測アプリ」など存在しません。それらは詐欺が多いです。 代わりに以下の行動を採用しています：

• セッションごとの最大損失額（例：10ドル）を設定する
• 自動引き出しをx2またはx3に設定し、貪欲さに負けないようする
• 勝率をストリークや感覚ではなく、長期的な記録から確認する

これ以上ギャンブルではありません。スプレッドシートを使った行動ファイナンスです。

実際につかえるツール（無料・オープンソース）

Python + Pandas + Matplotlibで構築したモデルがあります：

def simulate_flight(n=10_000):
    return np.random.exponential(1) * 2 # デモ用簡略化版
# ヒストグラム表示 
plt.hist(simulate_flight(), bins=50)
plt.xlabel('倍率')
plt.ylabel('頻度')
p

plt.title('シミュレートされたアビエーター倍率分布')
plt.show()

フルスクリプトはGitHub上でPredictorXとしてオープンソース公開中。ログイン不要・広告なし。嘘のないコードだけです。

ストップロス＞予測なぜ？

プレイヤーが犯す最大の過ちとは？悪いラウンド後に賭け金を二重にする追加ベットです。 The math is brutal: if you lose five times in a row at \(1 → \)32 total loss… then win one at x2 = \(64 profit? You’re still down \)48 net—just feeling lucky. The real edge? Never let one bad round break your plan. The system doesn’t care how you feel—it only cares what you do when the screen flashes red or green. The biggest mistake players make? Chasing losses by doubling down after bad rounds. The math is brutal: if you lose five times in a row at \(1 → \)32 total loss… then win one at x2 = \(64 profit? You’re still down \)48 net—just feeling lucky. The real edge? Never let one bad round break your plan. The system doesn’t care how you feel—it only cares what you do when the screen flashes red or green.