最終更新：2026-01-15

概要#

生存者バイアス（せいぞんしゃバイアス、Survivorship Bias）は、何らかの選別プロセスを通過して生き残った（成功した）対象のみを分析し、途中で脱落した（失敗した）対象を無視することで、誤った結論を導き出す論理的・統計的誤謬である。

成功したAはXという特徴を持っていた。脱落したBのデータは存在しない（見えない）。 ∴ Xが成功の要因である。

有名な例として、第二次世界大戦中の爆撃機の装甲強化がある。帰還した機体の被弾箇所（翼や胴体）を強化しようとしたが、実際には「撃墜された機体（帰還しなかった機体）」が被弾していた箇所（エンジンやコクピット）こそ強化すべきだった。

例と間違っている理由#

「大学を中退して起業したビル・ゲイツやマーク・ザッカーバーグを見ろ。大学なんて役に立たないから辞めて起業すべきだ。」

間違っている理由：大学を中退して起業し、失敗して借金を抱えた無数の人々（脱落者）の存在が無視されている。成功者だけを見て「中退＝成功」と結びつけるのは危険である。

「50年前の冷蔵庫がまだ動いている。昔の製品は今より頑丈で優れていたんだ。」

間違っている理由：50年前に作られた製品の大多数はすでに故障して廃棄されている（生存していない）。今残っているのは「たまたま非常に運良く壊れなかった個体」だけであり、当時の製品全体の品質が高いことの証明にはならない。

「この実験手法でNatureに論文が通った例が3つもある。だからこの手法は絶対だ。」

間違っている理由：その手法を使って失敗し、お蔵入りになった（Publication Biasにより世に出なかった）数百の実験データが見えていない。偶然うまくいったケースだけが「生存者」として可視化されている可能性がある。