抽選に「記憶」はない
パワーボールのジャックポットの当選確率は2億9220万1338分の1だ。有効なすべての組み合わせの確率は同じである。過去の抽選データから手がかり（シグナル）を得ることはできない。よく出ている「ホット」な数字がさらに出やすくなっているわけでも、しばらく出ていない「コールド」な数字がそろそろ出る頃合いだというわけでもない。
この点ははっきりと述べておく価値がある。なぜなら、AIは現実世界の具体的な課題を解決することに長けているからだ。私は以前、AIの次のフロンティアは「物理世界で行動することを学ぶこと」だと主張した。しかし、独立したランダムな事象を予測することは、そのリストには入っていない。次に選ばれるボールの組み合わせは過去のデータに隠されているわけではないため、どれだけ学習を重ねてもそれを明らかにはできないのだ。
AIができるのは、単なるコイントスと同等の推測に対して、いかにも根拠があるかのような説得力を与えてしまう点だ。それこそが信用してはならない部分である。流暢な説明は、予測が正しい証拠にはならない。これは企業の役員会で見かける過ちと同じだ。見事なAIのデモが、あたかも実用的な機能であるかのように扱われてしまう。システムが確信に満ちた説明をするため、人々は検証をやめてしまうのだ。
「当選回数」ではなく「当選時の受取額」を増やす
有益なアプローチは、人間の行動特性から始まる。人々は数字を均等に選ぶわけではない。約3300万件の宝くじの選択データを調査した研究によると、購入者は誕生日に集中しやすく、一桁の数字や「7」を好み、マークシート上で整ったパターンを描く傾向がある。これによって当選確率が変わることはない。しかし、人気の組み合わせは、見ず知らずの何千人もの人々によって同時に選ばれることを意味する。
これが問題になるのは、当選した場合だけだ。2005年の事例を考えてみよう。あるパワーボールの抽選で、フォーチュンクッキーの中に印刷されていた数字の配列をそのまま選んでプレイした110人が、5つのホワイトボールすべてを的中させた。これらは固定額の2等賞金だったため、当選者はそれぞれ10万ドル（約1590万円）、パワープレイ適用者は50万ドル（約7940万円）を全額受け取ることができ、宝くじ運営元は支払いのためにリザーブ基金を取り崩した。その夜、賞金を分け合う人はいなかった。しかし、これがジャックポットだった場合は話が違ってくる。的中したチケットの間で賞金が分配されるため、同じ「ラッキー」ナンバーを持つ大勢の人が、賞金を分け合うことになっていただろう。
