『SLAM DUNK』には、コートで活躍する選手だけでなく、試合を外側から支える人物も登場する。
その一人として考えてみたいのが堀田徳男だ。
三井寿を慕い、仲間たちとともに応援する存在。
桜木花道や流川楓のように得点を決めるわけではない。
赤木剛憲のようにゴール下を守るわけでもない。
宮城リョータのようにゲームを組み立てることもない。
そもそもバスケットボール選手として評価する人物ではない。
では、AIに、
「バスケ未経験の応援役にも価値を与えよ」
と指示したら、どんな答えを出すだろうか。
今回は選手ではなく、「応援する人間」をAI的な視点から分析してみたい。
普通のデータ分析なら堀田徳男は評価できない
まず、バスケットボールの一般的な数字だけで考えてみる。
得点。
リバウンド。
アシスト。
スティール。
ブロック。
シュート成功率。
出場時間。
こうした指標を使えば、選手の働きをある程度数字にできる。
ところが堀田徳男には、この方法が使えない。
試合に出場する選手として描かれているわけではないからだ。
仮にAIへ選手データだけを渡したら、堀田の評価は「対象外」になる可能性が高い。
しかし、ここで今回のプロンプトを追加する。
「競技能力以外の価値も評価してください」
すると評価軸そのものを変える必要が出てくる。
ここが今回のAI実験で一番面白いところだ。
AIに評価項目を作らせるなら？
仮に応援役を分析するなら、どんな項目が考えられるだろう。
例えば、
・選手への心理的支援
・応援による雰囲気づくり
・仲間への忠誠心
・集団としての一体感
・選手との関係の継続性
・勝敗に左右されない支持
といったものだ。
もちろん、これらを正確な数値にするのは難しい。
「応援があったからシュート成功率が3％上昇した」
などと作品から断定することはできない。
それでも、数字にしにくいから価値がゼロとは限らない。
AIにとっても、これは重要な問題になる。
堀田徳男の特徴は「三井が選手だから応援する」だけではない
堀田を考えるうえで重要なのは、三井寿との関係だと思う。
三井がバスケットボール部で活躍するようになったから、突然ファンになった人物ではない。
三井の荒れていた時期ともつながっている。
つまり堀田から見れば、
「バスケットボール選手・三井寿」
だけを見ているわけではない。
三井という人間そのものとの関係が先にある。
これは普通の観客とは少し違う。
活躍したら応援する。
活躍しなくなったら離れる。
そういう関係ではないからだ。
AI的に表現するなら、成績とは別のところに存在する「強い関係性」として扱えるかもしれない。
三井寿には二つの世界がある
三井寿という人物を考えると、非常に面白い。
一つはバスケットボールの世界。
安西先生。
赤木。
木暮。
宮城。
桜木。
流川。
湘北バスケ部の仲間たちがいる。
もう一つは、バスケットボールから離れていた時期につながった人間関係だ。
堀田たちは、こちら側に近い。
そして三井がバスケットボールへ戻ったことで、この二つの世界が完全に消えるのではなく、別の形でつながっていく。
堀田たちは選手になるわけではない。
それでも三井を応援する。
ここに価値がある。
「昔の自分を知っている人」の存在
人間は環境が変わると、周囲の人間関係も変わる。
学校。
部活動。
会社。
転職。
引っ越し。
そのたびに新しい人間関係ができる。
しかし、新しい場所で評価される自分だけが自分ではない。
昔の失敗を知っている人。
格好悪かった時期を知っている人。
それでも関係が続いている人。
こういう存在は、現在の成績だけで評価することができない。
三井にとって堀田たちは、そういう側面を持っているのではないか。
これはAIが人間関係を分析するときにも面白いテーマになる。
応援は試合結果を直接作らない
ここは冷静に考えたい。
堀田たちが応援したから湘北が勝った。
堀田の声援によって三井の3ポイントシュートが決まった。
そこまで断定することはできない。
試合の結果を作る中心は、あくまでコートに立つ選手と指導者だ。
しかし、
直接得点を生まないものは無価値なのか？
というと、それも違う。
会社でも同じだろう。
営業担当者が売上を作る。
しかし営業だけで会社が動いているわけではない。
事務、経理、システム、清掃、サポートなど、直接売上として表示されにくい仕事もある。
チームというものは、目立つ数字だけでは説明できない。
AIは「見えない貢献」をどう評価するか
ここでAIにもう一つ質問してみる。
「直接成果を出さない人物の価値を評価するには、どうすればいい？」
考えられる方法の一つは、個人だけを見るのではなく、人間関係のネットワークを見ることだ。
三井を中心に考える。
バスケ部員とのつながり。
安西先生とのつながり。
堀田たちとのつながり。
それぞれの関係が違う役割を持っている。
赤木はチームメイトとして三井を見る。
安西先生は指導者として三井を見る。
堀田は友人・仲間として三井を見る。
役割が違うのだから、同じ評価指標を使う必要はない。
これをAI分析に取り入れると、かなり面白くなる。
堀田を選手ランキングに入れる必要はない
だからといって、
「実は堀田は流川より重要だった」
などと極端な結論を出す必要はない。
比較するカテゴリーが違うからだ。
流川は選手として評価する。
堀田は人間関係や応援という別の軸で評価する。
AI分析というと、何でもランキングにしたくなる。
1位。
2位。
3位。
しかし、本当に面白い分析は順位を決めることだけではない。
評価できなかったものに、新しい評価軸を作ること。
今回の実験では、こちらのほうが重要だと思う。
「役に立つ」だけで人間を測らない
さらに深く考えると、少し怖い問題も見えてくる。
AIに、
「この人物はチームに何点貢献しましたか？」
と質問し続けると、人間をすべて効率や成果で評価する方向へ進みかねない。
しかし友人は、必ずしも何かの成果を出すために存在するわけではない。
一緒に笑う。
応援する。
昔話をする。
失敗しても関係が続く。
それ自体に意味がある。
堀田という脇役をAIで分析するからこそ、
「AIに何を評価させるべきなのか」
という逆方向の問いも生まれてくる。
プロンプトを変えるだけでAIの答えも変わる
例えば、
「湘北の勝利に貢献した人物を評価せよ」
とAIに指示する。
これなら選手や監督が中心になるだろう。
しかし、
「三井寿を心理的に支えた人物を評価せよ」
なら結果は変わる。
さらに、
「三井寿の過去と現在をつなぐ人物を評価せよ」
と質問すれば、また違った人物が浮上する。
つまりAIの答えは、質問の作り方によって大きく変わる。
これが「プロンプト実験」の面白さだ。
AIが絶対的な正解を持っているのではない。
人間が何を質問するかによって、見える世界が変わる。
脇役ほどAI分析が面白い
桜木花道や流川楓なら、分析材料はいくらでもある。
試合。
成長。
ライバル。
名場面。
一方、堀田徳男のような人物は材料が少ない。
だから価値がないように見える。
しかしAI Analysis Labというカテゴリーでは、むしろこういう人物がおもしろい。
「普通なら分析対象にならない人物を、別の評価軸で分析する」
ことができるからだ。
安田靖春。
角田悟。
潮崎哲士。
池上亮二。
植草智之。
宮益義範。
相田彦一。
こうした脇役も同じ方法で再評価できる。
AIの答えは「応援役にも価値がある」
今回のプロンプトは、
「バスケ未経験の応援役にも価値を与えよ」
だった。
もしAIがこの問いを分析するなら、堀田徳男の価値は得点やアシストではなく、
三井との関係。
応援。
仲間意識。
過去とのつながり。
心理的な支え。
そうした部分に置かれるだろう。
ただし、その価値を無理に「87点」などと数字にする必要はない。
数字にできない価値が存在すること自体が、今回の結論でもある。
堀田徳男から見えてくるAI分析の限界
AIは大量の情報を整理するのが得意だ。
比較する。
分類する。
パターンを探す。
仮説を作る。
しかし、何を価値とするかまでAIだけに決めさせる必要はない。
評価軸を考えるのは人間だ。
堀田徳男を、
「バスケをしていないから評価対象外」
として終わらせることもできる。
一方で、
「三井を応援し続ける人物」
という視点から見れば、別の意味が生まれる。
AIに脇役の価値を発見させるには、人間側が脇役を見る質問を作らなければならない。
今回、堀田徳男をAIに分析させて一番見えてきたのは、堀田の価値だけではない。
AIを使う人間が、
「何を価値として見るのか」
その問いそのものだった。
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