「やばい、また間違えた！」
陸が実験ノートを見て叫んだ。
「何回目？」由紀が苦笑する。
「もう数えてない。でも、同じところで毎回失敗してる気がする」
葵が近づいてきた。「それは興味深い観察だ」
「興味深い？ただのミスじゃないですか」
「いや」葵がノートを見た。「パターンがあるミスは、情報を含んでいる」
由紀が聞く。「どういうこと？」
「完全にランダムなミスなら、予測も対策もできない。でも、パターンがあるなら、それはノイズの構造を示している」
葵はホワイトボードに図を描いた。
「通信では、ノイズにも種類がある。白色ノイズは完全にランダム。でも、バースト誤りは、連続した範囲で起こる」
「バースト誤り？」陸が聞く。
「そう。例えば、ディスクの傷で複数のビットが連続して壊れる。このタイプのノイズには、専用の対策がある」
由紀がノートを取り出した。「陸のミスも、そういうパターン？」
「見てみよう」葵が陸のノートを分析し始めた。
「ほとんどのミスが、計算の終盤で起きている」
「集中力が切れるんだよ」陸が言い訳する。
「つまり、時間依存のノイズだ。疲労によるSNR低下」
「SNR？」由紀が聞く。
「シグナル・トゥ・ノイズ・レシオ。信号対雑音比。信号の強さとノイズの強さの比だ」
葵が説明を続ける。
「陸の場合、時間とともにSNRが下がる。これが分かれば、対策できる」
「対策？」陸が興味を示した。
「例えば、重要な計算を最初にやる。または、定期的に休憩を入れてSNRを回復させる」
由紀が別の例を出した。「私、朝は数学が苦手なんです」
「時刻依存のノイズ。体内リズムの影響だね」
葵は別の図を描いた。
「情報理論では、ノイズのモデル化が重要。ノイズの性質を理解すれば、より効率的な通信ができる」
「人間の間違いも、モデル化できるってこと？」由紀が驚く。
「まさに。機械学習では、人間のエラーパターンを学習して、予測や補正を行う」
陸がふと気づいた。「スマホの予測変換も？」
「そう。あなたの打ち間違いのパターンを学んで、修正候補を出す」
「俺のミスが、データになってたのか」
葵が続けた。「さらに面白いのは、エラーから学ぶシステム。間違いは、改善のための情報源だ」
由紀がノートに書き留める。「失敗は成功の母、って情報理論的にも正しいんですね」
「そうとも言える。エラー訂正符号も、『間違いが起こる』という前提で設計される」
陸が真剣な顔をした。「じゃあ、俺はエラーのパターンを記録すればいい？」
「良いアイデアだ。エラーログは、システム改善の宝庫だよ」
由紀が質問した。「でも、予測できないミスはどうするんですか？」
「それは真のノイズ。対処できないから、冗長性で備える」
葵が笑った。「だから試験では、見直しの時間が重要なんだ。冗長性の一種だね」
陸がノートに何かを書き始めた。「俺の間違いリスト、作ってみる」
「それは良いデータになる」葵が認めた。
由紀が感心した。「間違いを責めるんじゃなくて、分析するんですね」
「情報理論の視点では、全てはデータ。感情抜きで観察すると、見えないパターンが見えてくる」
窓の外で、雨が強くなっていた。ノイズの多い世界。でも、その中にこそパターンがある。
「間違いだらけだけど、それも学びになるんだな」陸が呟いた。
葵が頷いた。「完璧なシステムは存在しない。大事なのは、エラーとどう付き合うかだ」