理性的なプレイヤーの優位性：ドラゴンタイガー攻略法

20万回以上のシミュレーションを経て分かったこと——勝つには運ではなく『コントロール』が必要だ。

CS:GOのマッチ予測AI開発経験者として、このゲームもデータ駆動型システムと捉える。変数の特定・リスク評価・意思決定最適化を実践する。

神秘論に惑わされず、数学と行動心理学に基づいた本格的な戦略を構築しよう。

真実の確率：『幸運』という幻想を超えて

ドラゴン（D）、タイガー（T）、ティ（E）の3択。公開されている確率は：

• D勝利：約48.6%
• T勝利：約48.6%
• E勝利：約9.7%

しかし、ここにハウスエッジ（通常5%）が加わるため、実効確率はD/Tで約46%、Eで約9%に下がる。

つまり、ティベットは常に+3%の期待値マイナス。直感では変えられない。

ルール1：利益追求ならティベットは避けること。

バンクロール管理＝コードベースの設計

ESL大会でのシミュレーションでも同様——入力制限なしには動かない。 同様に、1日の損失上限を設定する。単なる「払える額」ではなく、「感情的に影響を受けない金額」に設定しよう。 私は全バンクロールの1～2％をセッションごとに使用。リアルトレードシステムと同様だ。 始めは小さく：

• 新手 → 1ラウンドあたり10～25円程度
• 上級者 → 100回以上継続追跡後のみ増額 損失挽回への追いかけは禁物。これはデータサイエンスの基本ルール違反だ。

歴史的傾向を使う——でも過信しない

過去結果が表示されるのは便利だが、誤用すると危険だ。 私のモデルによれば、「D-T-D」のような連続パターンは未来に何ら予測力を持たない。各ラウンドは独立したRNG生成であるためだ。 しかし多くのプレイヤーがギャンブラー錯覚に陥り、「次はTが出るはず」と信じてしまう——これは戦略ではなく認知バイアスだ。 代わりに： 透明性が高いゲームを選ぶこと。プローブリーフェアハッシュや検証済みRNG認証があるプラットフォームを選ぼう（規制されたオンラインポーカーで使われる仕組みと同じ）。 ランダム性が検証できないなら、諦めるか、純粋な娯楽として扱うべきだ。

プロモーションの賢い活用——無料資金は本当にお金だ（正しく使えば）

ボーナスはあるが、「無料」ではない。ルールを守らない限り無意味だ。 Theキーコンセプトは「賭け要求倍率」である。「30倍プレイストロー」というのが一般的。例え500円ボーナスでも、現金化までに15,000円賭ける必要がある——賢い戦略による利益を消し去る可能性がある。 無料ベットは低ボラティリティなセッションや新ゲームでの低リスクテスト用に使うべきだ。高 stakesでは使わないこと。 P.S.: 必ず利用条件を確認しよう—even『ウェルカムギフト』も誤用すれば罠になる。「レートマッチ前のパッチノート確認」と同じように、詳細こそ重要だ。