麻雀戦略のアルゴリズム：データ科学者の指南

1. 迷信より確率

スロットマシンのアルゴリズム設計経験から言えるのは、麻雀は幸運のお守りではなく、136枚のマルコフ連鎖だということ。特定の牌を引く確率は約7.4%から始まり、捨て牌に応じて動的に変化します。風牌やドラゴンを回帰変数のように追跡しましょう。

2. 期待値計算

誘惑的な「字一色」は8:1の配当ですが、完成率は0.45%（上海ルール基準）。一方、単純な「ドラゴン刻子」は1:1で12%の確率。データは高頻度組み合わせを優先すべきと示しています。

3. 資金管理

ケリー基準を適用:

• 1回の手牌に資金の2%以内を割当
• 3回連続で負けた戦略は断念（p<0.05有意水準）
• 「熱い卓」は賭け師の誤謬 - シャッフルごとにRNGはリセットされる

4. 行動パターン分析

プレイヤーは捨てるタイミングにヒントを残します:

• 即座の捨て牌は弱いスートを示す
• ドラゴンを捨てる前のためらいは隠れた組を示唆 これらをベイズ事前分布として追跡し、戦略を調整しましょう。

プロのヒント：現代のプラットフォームではリアルタイム統計が表示されます - ポーカーのHUDのように活用してください。ただし、ケンブリッジの統計学教授が警告したように：「確率は何も保証しない - それはただ提案を囁くだけです」。