「葵先輩と由紀の関係を一言で表すなら？」
陸が突然尋ねた。
由紀は考え込んだ。「難しいですね」
「それが符号化の問題だ」葵が言った。
「符号化？」
「複雑な情報を、限られた記号で表現すること。人間関係も、符号化できる」
陸がノートを開いた。「どうやって？」
「例えば、『友達』という一語。これは様々な関係を圧縮した符号だ」
由紀が理解した。「でも『友達』だけじゃ、具体的な関係は分からない」
「その通り。だから、より精密な符号化が必要な時もある」
葵はホワイトボードに図を描いた。
「関係を複数の次元で表現する方法がある。信頼度、親密度、共有時間など」
「ベクトルみたい」陸が言った。
「正確に。関係 = (信頼度: 0.9, 親密度: 0.7, 共有時間: 300時間)。多次元ベクトルだ」
由紀が興味を持った。「それなら、正確に表現できますね」
「できる。でも、問題がある」
「問題？」
「情報量が多すぎる。誰かに説明するとき、全ての次元を伝えるのは非効率だ」
陸が笑った。「だから『友達』って圧縮するんだ」
「そう。情報理論では、これをロッシー圧縮と呼ぶ。一部の情報を失うが、効率的になる」
由紀がノートに書いた。「ロスレス圧縮とロッシー圧縮の違いは？」
「ロスレス圧縮は、完全に元に戻せる。ロッシー圧縮は、重要な特徴だけを残す」
「具体例は？」
葵が説明した。「写真で考えよう。PNGはロスレス、JPEGはロッシー。JPEGは細かい情報を捨てるが、人間の目には十分」
「人間関係も、完全な再現は不要？」
「多くの場合、そう。『先輩と後輩』『友達』『仲間』。これらは大まかな分類だが、日常会話には十分だ」
陸が尋ねた。「でも、時々正確に伝えたい時は？」
「その時はビット数を増やす。『親友』『信頼できる先輩』『一緒にいて楽な人』。より多くのビットで、より正確に」
由紀が理解した。「用途に応じて、符号化の精度を変える？」
「まさに。適応的符号化だ。文脈に応じて、最適な表現を選ぶ」
葵は別の例を出した。「感情も同じ。『嬉しい』は大まかな符号。でも『心が温かくなる嬉しさ』なら、より詳細だ」
「詳細なほど良い？」
「必ずしもそうじゃない。受け手の処理能力、つまり通信路容量も考える必要がある」
陸が困惑した。「通信路容量？」
「相手が理解できる情報量の限界。複雑すぎる説明は、かえって伝わらない」
由紀が例を挙げた。「初対面の人に、詳細な自己紹介をしても覚えられない」
「正確に。だから、最初は粗い符号化。徐々に詳細化していく」
陸が笑った。「友達になるプロセスは、符号化の精度を上げる過程？」
葵が感心した。「良い洞察だ。互いの理解が深まるほど、より圧縮された通信ができる」
「圧縮された通信？」
「共有知識が増えれば、少ない言葉で多くを伝えられる。『あの時の』で通じる」
由紀が頷いた。「情報理論的には、相互情報量が増えてる」
「その通り。共通の文脈が増えると、効率的な符号化が可能になる」
陸がノートに書いた。「じゃあ、完璧な符号化は？」
「完璧は存在しない」葵が答えた。「常にトレードオフがある。精度と効率、簡潔さと正確さ」
「バランスが大事？」
「そう。ハフマン符号のように、頻出するものを短く、稀なものを長く符号化する」
由紀が尋ねた。「人間関係で頻出するのは？」
「『おはよう』『ありがとう』『ごめん』。これらは短く、頻繁に使われる」
「効率的な符号だ」陸が納得した。
葵が微笑んだ。「言語自体が、長い進化の中で最適化された符号系だ」
「じゃあ」由紀が尋ねた。「葵先輩と私の関係、今ならどう符号化します？」
葵は少し考えた。「『共に学ぶ仲間』かな。でも、それは一つの符号化に過ぎない」
「別の符号化もある？」
「たくさん。視点によって、符号化は変わる。それが人間関係の豊かさだ」
三人は夕暮れの部室で、関係の符号化について語り合った。
完璧な表現は存在しないが、適切な符号化は可能だ。
そして、その符号化自体が、関係を深める対話になる。