サバイバーズバイアス

統計学には「サバイバーズバイアス」という概念があり、研究者が「生存者」の共通点だけに注目し、「失敗者」の情報を無視してしまうことを指します。

典型的な例は、第二次世界大戦中の数学者アブラハム・ウォルドがイギリスの爆撃機の装甲強化方法を研究する任務を受けたケースです。帰還した飛行機には主に翼と尾部に弾痕が集中していましたが、ウォルドは操縦席と燃料タンクを強化すべきだと考えました。なぜなら、これらの部分に命中した爆撃機は帰還できなかったからです。

同じ理屈は、起業家の成功の秘訣を語る書籍にも当てはまります。本の中のアドバイスを盲目的に真似るだけでは成功を再現できません。むしろ、倒産した企業の失敗例を分析する方が価値があります。

私たちの業界でも同じです。皆さんは、極少数で最も話題になった成功例ばかりに目を向けがちです。例えば、誰かがSHIBやNFTプロジェクトで何百万ドルも稼いだとか。しかし、破産した取引所やファンドが何を問題にしたのか、あまり分析されません。詐欺や高レバレッジ取引、リスク管理の失敗などです。

他人の失敗から教訓を学びましょう。自分の失敗は時に代償が重すぎることもあります！