確率哲学者の麻雀ガイド：初心者から黄金の龍チャンピオンへ

数学者の麻雀マニフェスト

“神は信じるが、他のすべてはデータを持ってこなければならない。”このウォール街の格言は麻雀テーブルにも当てはまります。カジノプレイヤーの行動をモデル化する仕事をする者として、私は各ゲームセッションを行動経済学の実験としてアプローチします。

1. 感情的な賭けの前に期待値計算

アマチュアはきれいな牌のパターンを見るが、戦略家は暗黙の確率を計算します。試合前に必ず：

• 配当構造を分析：”黄金の龍”ボーナスが50倍？発生確率2％ならEVはベットの1倍（50×0.02）
• 捨て牌を追跡：残り108牌で必要な3索4枚の場合、30牌が捨てられると確率は3.7％から5.6％に向上
• ハウスエッジ認識：プラットフォームがトーナメントで5％レークを取る場合、デフォルトでボラティリティをショートしている

2. バンクロール管理：ポートフォリオ理論の応用

CFAトレーニングでは麻雀資金を投資ポートフォリオのように扱う：

• 5％ルール：総資金の5％以上を1セッションでリスクにさらさない
• ケリー基準：エッジに基づく最適なベットサイズ（優位性がある場合）
• ストップロス注文：3連敗後は自動的にクーリングオフ期間を設定

3. 牌選択における行動トラップ

スタンフォード研究によると、プレイヤーは”ラッキー”な牌を23％過大評価。私のニューラルネットワークモデルが予測：

• 最近バイアス：最近引いた牌を約18％過大評価
• パターンの誤謬：”ほぼ完成”した手が勝率高いと誤解（実際は違う）

プロのヒント：統計的に最適な戦略は直感に反することが多い—例えば、ポンを捨てて更高役（ヤク）を追うなど

4. オールインすべき時：ゲーム理論的視点

積極的なベッティングのナッシュ均衡は以下条件で発生：

1. 手牌の勝率≥12％ AND
2. 相手がチルト兆候（捨て牌タイミングが不規則）
3. トーナメントクロックが強制オールインシナリオを作る

最終計算：なぜこれが”初心者の運”に勝るか

他者が神秘的な”黄金の炎”に頼る間、我々統計学者は冷たい数字を追跡。前期ではこの規律あるアプローチで：

• 152セッションで27％ROI
• 勝利の標準偏差わずか18％（低ボラティリティ）
• 予定損失限界超えた例ゼロ

麻雀は運ではなく—分散があなたの意志に屈するまで数学的に正しい決定を繰り返すことです。