AIでAviatorの飛行経路を予測して分かったこと

退屈していたある日、寮の窓外の風がジェット機のように唸っていた。そこで再びAviatorゲームに挑戦した。金儲けでも、楽しみでもない。ただ、データを得るためだった。

大学での「Flying Gambit」プロジェクト以来、飛行挙動予測モデルを開発していた私は、Aviatorをリアルタイム信号として捉えた。12万件以上の公開フライトデータを使って軽量LSTMニューラルネットワークを訓練した。

結果は？5万ドルは獲得できなかった。しかし、視界が広がった。

最初の飛行：モデルは自信過剰だった

過去1週間のライブデータでテスト。モデルは「x3.4で離陸」と87%の確信度で予測。2ドルをx3.5で賭けたところ、x1.8で墜落。

バグでもなく、エラーでもない。ただ純粋なランダム性が反撃しただけだった。

ここから学んだのは、「良いモデルは運に勝つものではなく、その限界を示すものだ」という真理だった。

Aviatorの本質（実はあなたが思っているより違う）

AviatorはeCOGRAやTSTによる独立監査済みのプロvably fair RNGシステムを使用している。各乗数は独立生成され、前回との記憶はない。

だが人間は間違いやすい：雲模様に「傾向」を見出そうとするのだ。

私のモデルも統計的異常値を見つけたが、実用的な手がかりは得られなかった（平均配当約2.1倍まで）。

どんな「aviatorテクニック」を使おうとも、システム自体には操作不可能——それが本来の目的：公正さこそ最優先である。

なぜ今もAIを使うのか？あなたにもおすすめしたい理由

決してAIに「いつ現金化するか」を頼ってはいけない。どれほど美しいダッシュボードや緑色の矢印があってもダメだ。

本当の価値とは、「自分の行動パターンを記録すること」にある。

そこで私はシンプルなPythonスクリプトを作成：

• ベット額・時刻・達成乗数・早期現金化/損失判定・気分タグ（冷静／衝動的／イライラ）

3週間後、このログデータから私の感情バイアス——特に損失追跡への執着とx4以上での現金化遅延——が明らかになった。「5日前の一回だけ幸運だった」という小さなストリークに根拠を持たせようとする心の中身も判明した。

アルゴリズムにとって無意味な出来事だが、感情的には強力な要因となったのだ。それは警告信号であり、アルゴリズムがあらゆる面で完璧であっても無視できないものだ。