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、主に翼と尾部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、これらの部分を撃たれた爆撃機は全て飛び去ってしまったからだ。
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。
私たちの世界でも同じで、皆はいつもごく少数の、最も話題になった成功例に目を向けている。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に何が問題だったのか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ましょう。自分の失敗は時にあまりにも重い代償を伴うこともあるのだから！