サバイバーシイ偏差

統計学には「サバイバーシイ偏差」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」の情報を無視することを指す。

古典的な例は、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を強化する方法を研究する任務を受けたことだ。帰還した飛行機には、主に翼と尾に弾痕が集中していたが、ウォルドは操縦席と燃料タンクを強化すべきだと考えた。なぜなら、これらの部分に命中した爆撃機は帰ってこられなかったからだ。

同じ理屈は、起業家の成功の秘訣を語る本にも当てはまる。盲目的に本のアドバイスを真似ても成功を再現できるわけではなく、むしろ価値があるのは倒産した企業の失敗例を分析することだ。

私たちの業界でも同じで、皆は最も話題になった少数の成功例に目を向けがちだ。例えば、誰かがSHIBやNFTプロジェクトで何百万も稼いだとか、破産した取引所やファンドの問題点を分析する人はほとんどいない：詐欺、高レバレッジ取引、リスク管理の失敗などだ。

他人の失敗から教訓を学び、自分の失敗の代償は時にあまりにも重いことを忘れずに！