ポーカーから学ぶプログラミング的思考 - 確率と意思決定

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結論

ポーカーは単なるギャンブルではなく、「不完全情報下での最適解を探すアルゴリズム」の実践場です。

エンジニアが学ぶべき「確率的思考」と「リスク管理」が詰まっていました。

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こんばんは、トシぼうです。

お盆休みに時間があったので、以前から興味があったポーカー（テキサスホールデム）を体験しに、すすきののお店に行ってきました。

夜のすすきのは、東京在住時代の出張以来。

華やかだけど、歌舞伎町ほどのごちゃつきはなく、程よい活気があります。昔の池袋のような、少し懐かしい雰囲気も感じました。

ポーカーとプログラミングの共通点

実際にプレイしてみて驚いたのが、思考プロセスがプログラミングに非常に似ているということです。

# 1. 条件分岐とエラーハンドリング

ポーカーでは、配られた2枚のカード（ハンド）と、場に出る共有カード（ボード）の組み合わせで役が決まります。

• もし（`if`）ハンドが「AA」なら、強気にレイズする。
• もし（`else if`）相手がレイズしてきたら、自分の勝率（エクイティ）を再計算する。
• 例外（`catch`）的なブラフが来たらどう対処するか？

常に頭の中で if-else 文を回し、想定外の入力（相手のアクション）に対するエラーハンドリングを行っている感覚でした。

# 2. 期待値（EV）の計算

プログラミングでアルゴリズムの計算量を考えるように、ポーカーでは「期待値（Expected Value）」を計算します。

> 「この賭けは、長期的にはプラスになるか？」

これをコードで表現するなら、以下のような関数を常に実行しているイメージです。

def calculate_ev(win_probability, pot_size, bet_amount):
    """
    期待値(EV) = (勝つ確率 * 得られる額) - (負ける確率 * 失う額)
    """
    lose_probability = 1.0 - win_probability
    ev = (win_probability * pot_size) - (lose_probability * bet_amount)
    return ev

# 勝率30%、ポット1000円、ベット300円の場合
ev = calculate_ev(0.3, 1000, 300)
# 結果: 300 - 210 = +90円（期待値プラスなのでコールすべき）

このように、感覚ではなく数値とロジックで判断を下す点は、システム開発の要件定義や設計に通じるものがあります。

エンジニアにポーカーをおすすめする理由

1. ロジカルシンキングが鍛えられる: 感情ではなく確率で判断する癖がつきます。

2. 「デバッグ」能力の向上: 負けたハンド（バグ）を振り返り、「なぜあの時コールしたのか？」を分析（デバッグ）するプロセスが重要です。

3. メンタル管理: バグ（バッドビート）が起きても動じない精神力が身につきます（笑）。

まとめ

今回訪れたすすきののお店は初心者にも優しく、ディーラーさんが丁寧にルールを教えてくれました。

単なる遊びとしてだけでなく、「意思決定のトレーニング」として、ポーカーはエンジニアにとって最高の趣味になり得ると感じました。

次は、Pythonを使って簡単な「ポーカー確率計算ツール」でも作ってみようかなと思います。