$100はスロットで何回転もつのか — 同一RTPで45万セッションをシミュレーションした

「RTP 96%」という数字は、あなたの一晩について、ほとんど何も教えてくれません。そこで、RTPをまったく同じ96.00%ちょうどに揃え、ボラティリティ（変動率）だけを変えた3つのスロットモデルを作り、$100の資金から45万セッションを回しました。

その差は、途方もないものでした。

同じ還元率で、セッションの長さは16倍

1回転$1 — 資金にして100回転分 — で回した結果です。

モデル（すべてRTP 96%）	生き延びた回転数の中央値	500回転時点で継続中	$200へ2倍達成	500回転時点でプラス
低ボラティリティ	2,315	100%	0.00%	12.4%
中ボラティリティ	745	63.2%	35.29%	35.9%
高ボラティリティ	147	11.2%	11.21%	10.9%

中央値2,315回転に対して、147回転。 還元率はまったく同じで、違いは配当がどう分布しているかだけです。

これが、RTPには表せない数字です。RTPは長期的な価格を示します。ボラティリティが決めるのは、その長期にどれだけ速く到達するか — そして、そこへ辿り着くまで自分のお金がもつかどうかです。

長く遊ぶことと、ジャックポットは両立しない

本研究のデータでは、このトレードオフは絶対的でした。

• 低ボラティリティのモデルが$100の資金を2倍にした回数は、50,000セッション中0回です。まれだったのではなく、一度も起きませんでした。配当倍率の上限が5倍しかないため、4%のエッジに削り取られる前に$100を$200へ届かせる道筋が、仕組みとして存在しないのです。
• 高ボラティリティのモデルは最大5,000倍を支払い、11.21%の頻度で資金を2倍にしました — ただし、そのセッションの半分は147回転以内に終わっています。

大勝ちを許すゲームは、その道中でより速くお金を奪わなければなりません。これはカジノが意地悪でそう設計しているのではなく、単なる算数です。まれな5,000倍の原資は、何も返ってこない87.36%の回転から出ています。

直感に反する部分：中ボラティリティが高ボラティリティを上回った

資金を2倍にした頻度は、中ボラティリティが高ボラティリティを大きく上回りました — 35.29%対11.21%です。

分散の大きいモデルのほうが賞金は大きいのに、この競争で勝った回数は少なくなりました。大きな配当倍率が訪れる前に、たいてい資金が尽きてしまうからです。極端な分散は、大勝ちのチャンスが高いことと同じではありません。$100を1回転$1で回しても、分布の裾に届くだけの回転数は買えないのです。

実際に自分で動かせるレバー

自分で変えられるものの中では、ベット額が他のすべてを圧倒します。

生き延びた回転数の中央値	1回転$0.20	1回転$1	1回転$2
低ボラティリティ	5,000+（上限到達）	2,315	1,071
中ボラティリティ	5,000+（上限到達）	745	232
高ボラティリティ	1,006	147	66

ベット額を半分にすると、セッションは2倍以上に伸びます。1回転$0.20では、低ボラティリティと中ボラティリティのモデルはどちらも、本研究の5,000回転という上限の内側では単純に資金が尽きませんでした。

一方で、それが儲けを生むことはありません。RTP 96%なら、ベット額がいくらであろうと、賭けた金額のおよそ4%を支払います。ベット額を小さくして買えるのは時間であって、利益ではありません。当サイトのハウスエッジ統計では、この4%をフロアの他のゲームすべてと並べて確認できます。

ヒット率97.95%でも、負ける

低ボラティリティのモデルは、97.95%の回転で何かしらを返します。そして、そのほぼすべてでお金を失ってもいます。返ってくるものの大半が0.5倍 — 賭けた金額の半分が戻るだけで、しかも勝ったときと同じ演出で見せられるからです。

ここははっきり名指ししておく価値があります：「ヒット」は「勝ち」ではありません。 ほぼ毎回の回転で画面が光りながら、賭け金総額の4%を取り続けることは十分に可能です。スロットが「どれだけ頻繁に配当が出るか」を宣伝しているときは、その頻度ではなく、いくら配当が出るのかを確認してください。

これは主張していないこと

• これは特定のスロットではなく、スロットのモデルです。 3つの配当倍率表はすべて確率つきで下記に公開しており、いずれもコード上でRTPが96.00%ちょうどであることを検証しています。実在のタイトルはそれぞれ異なります。示したいのは仕組みであって、特定のゲームについての主張ではありません。
• ボーナスラウンド、フリースピン、その他の機能は一切モデル化していません。 実在のスロットはRTPの大きな部分を機能側に集中させており、それによって実効的なボラティリティは、単純な回転モデルよりも高くなります。
• セッションは5,000回転で打ち切っています。 中央値が5,000に達している箇所では、真の中央値はそれより高くなります — 推測で埋めることはせず、「上限到達」として報告しています。
• これは分布であって、予測ではありません。 高ボラティリティのセッションの半分は147回転より前に終わり、残る半分はそれより長く続き、11.21%は資金を2倍にしました。あなたの一晩は、この分布からの1回の抽選であって、その平均ではありません。

方法論（自分で再現を）

• 環境： Python 3、標準ライブラリのみ（random）。
• シード： random.seed(20260804) — 固定。上記の全数値は完全に再現可能です。
• 全モデルのRTPを96.00%ちょうどにスケーリングし、コード上でアサートによって検証しています。残る確率は×0のバケットが吸収します。
  • 低ボラティリティ — ×0.5 p=0.30、×1 p=0.20、×2 p=0.09、×5 p=0.012（スケーリング前）。ヒット率97.95%、分散0.60。
  • 中ボラティリティ — ×0.5 p=0.18、×1 p=0.09、×2 p=0.055、×5 p=0.022、×20 p=0.0065、×100 p=0.0012。ヒット率52.39%、分散21.98。
  • 高ボラティリティ — ×0.5 p=0.06、×2 p=0.035、×10 p=0.010、×50 p=0.0030、×500 p=0.00055、×5000 p=0.00004。ヒット率12.64%、分散1,332.79。
• セッション： 資金（バンクロール）$100、$0.20／$1.00／$2.00の均一ベット。残高が次の1回転を賄えなくなった時点、または5,000回転に達した時点で終了します。
• サンプルサイズ： 1モデル・1ベット額につき50,000セッション、合計450,000セッション。
• チェリーピックなし： 記載シードでの単一実行を全て報告。

ボラティリティは、誰もラベルに書かないスロットの要素でありながら、セッションの体感をほぼすべて決めています。決めていないのは、そのコストのほうです — その数字はハウスエッジであり、147回転でやめようと2,315回転続けようと変わりません。失っても困らない範囲で、合法な地域でのみプレイしてください。