孤高のアウトロー・エンジニア！伝説本「科学する麻雀」の「とつげき東北」プログラミング半生

実は、「自分で麻雀が強くなりたかった」というのがキッカケで。 元々は、「データサイエンスでどうこうしよう」といった高尚な思想はなかったんですね（笑）。

本格的な統計処理は、講談社現代新書として恥ずかしくないように、必死に勉強して加えた、が近いですね（笑）。

キッカケを詳しく話すと、00年はオンライン麻雀の黎明期で。 もう終了しちゃったんですけど、当時は「東風荘」というオンライン麻雀が人気で、そこは自分の牌譜（将棋でいうと「棋譜」）をダウンロードできたんですよ。

なので、麻雀の打ち方を、統計的に分析できるようになった。 それで世に分析ツールがいくつかあったんですが、自分が強くなるために必要な、大切な情報が少なかったので、自作することしました。

速さを重視して、全部C++で書きました。 分析部分も、当時はRやPythonといった便利なものが普及していなかったのでC++です（笑）。

この辺の分析結果を、自分が99年ぐらいから運営していた麻雀攻略サイトに投稿したら、そのツールとサイトがかなり人気になっちゃって。 そしたら、講談社現代新書の編集者を名乗る怪しい電話がかかってきて「本を書かないか」と（笑）。

いや、「これを修論に書かせてもらえないか」って言ったらダメと言われて（笑）。 時代ですね…。 今なら、東京大学の博士課程で麻雀研究できるのに。 結局、大学院生を中退して書きました。

実は小学生なんですよ。 父親が電機会社だったのもあって、いち早く「MSX」を購入してきたんです。

ウチは「ゲーム禁止」の家庭だったので「ファミコン」はダメだったんですよ。 ただ「どうやらパパが買ってきたPCで、本に載っているプログラムを書けばゲームが出来るらしい」と。「マジか」と（笑）。

いいえ、ゲームじゃないことをしているフリをしてゲームをしていました（笑）。 当時のゲームはBASICで書かれていたんですけど、そのうちに見様見真似でコードを弄って、「HPを増やす」「自キャラを無敵にする」みたいな、簡単なチートも出来るようになった。 その延長で、BASICで簡単なゲームが作れるようになりました。

他にも、当時のソフトウェアって、今だとありえないですけど「画像保存」がめっっっちゃ遅かったんですよ。 「画像保存だけで2,3分かかる」みたいな。 小学生の僕は「これ、BASICだから遅いけど、機械語で書けば速そうだな」と思って、機械語で書き直してみたら、一瞬で終わって。 そこで「スピードの快楽」に目覚めましたね。 速さが全てだ、と（笑）。

いや僕、がっつりと東大落ちてます（笑）。 入試科目にプログラミングがないから、東大が悪い（笑）！ 後期で、東北大学の情報系に入りました。

ただ、結局その大学も真面目に行きませんでしたね。 家でプログラミングと麻雀研究です（笑）。 当時って、情報系の地位が低かったのと、今ほど社会が実力主義じゃなかったのもあって、大学で真面目に勉強してる学生があまりいなかった。 本気で研究者になりたい学生以外は、ろくに勉強してないです。 僕の学科で、hello world書けるの、120人中4人ぐらいだったんじゃないかな（笑）。

当時の大学の情報系の講義くらいのレベルは、僕はできたので。 「以下の配列をソートせよ」みたいな問題があって、僕は「クイックソート（平均計算量がO(n・logn)のソートアルゴリズム）を書くのもしょうもないな」と思って、バケットソート（平均計算量が定数オーダになるソートアルゴリズム）を実装したんですよ。 そしたら、なぜかバツが返ってきた。 教授も知らなかったのかもしれない（笑）。

今だったら競技プログラミングがあるじゃないですか。 ちょくちゃん（高橋直大氏）のAtCoderのような。 あんなの学生時代にあったら、僕絶対やってますよ（笑）。 そしたら「科学する麻雀」は書いてないけど（笑）。

実は、国家公務員やってました（笑）。

「科学する麻雀」書いた後、しばらくヒモ生活を送っていたんですが、1年ほど経つと彼女から「そろそろ働かないと別れるよ」と言われてしまって（笑）。 僕は働きなくなかったんだけど。 当時は「国家公務員は楽して高給取り」みたいなデマが流れていたので、うっかり入ってしまいました（笑）。 しかも「働き始めた」のに、彼女にフラれたんですよ。 酷くないですか？

実際、公務員の仕事量って、死ぬほど多いんですよ。 なるべく仕事を効率化しながら働いてましたね。

まさにRPAです。 例えば、ブラウザ上のデータベースの数字と、手元のExcelデータの数字が一致しているか自動でチェックして、違っていたら赤く表示してくれる仕組みを作ったり。 ある新旧複数のExcelファイルの対応を、今までは印刷してチェックしていたんですが、そのレーベンシュタイン距離（文字列がどの程度似ているかを示す距離の一種）を計算して、ファイルの対応が自動的に分かるようにしたり。

こういう作業がめちゃくちゃ多くて、今までは半日もかけていたりした。 そこを1分で自動でできるようにして、生産性を高めていましたね。 思い出すのが、当時「政府の業務を効率化する」とITコンサルが来ていて、資料を印刷するのに半日もかけていたので、全部自動化してあげた（笑）。 彼らは喜んでいましたが、「資料印刷さえ効率的にできないのか…」と悲しかったです。

まさに私ですね（笑）。 本来、IT屋がやるべきなんでしょうけど…。 当時の日本のIT大手はかなり雑で、行政官がナメられていたのもあるんでしょうが（笑）、かなりテキトーなことを言うんですよ。 「技術的に不可能です」と断られた機能を、打ち合わせした1時間後に、こちら側で実装してあげたりもしましたね。

ただ、自動化に失敗した例もあって…。 大臣が答弁に使うような文書って、1字でも誤字があると大問題なので、Aで印刷したものとBで印刷したものを複数人で朗読して、誤字がないかチェックする「読み合わせ」という作業があるんですよ。 で、僕は「それってハッシュ関数使ったら良くないスか」と思って、ハッシュ関数の出力のビット列を比較して、差分がないことをチェックする仕組みを作った。

ただ、上司はやっぱり文系なので理解してくれなくて、採用されなかった。 「1/2^512の確率でしか間違わないですよ」って言っても理解できない（笑）。 「楽をするな」と叱られる始末です。 「じゃあお前、それ以上の精度で検査できるのかよ、天才かよ」っていう（笑）。

分からないですが、多分…。

東大の駒場、前期教養で「分野横断的な研究技術としてのプログラミング・統計学」というタイトルです。 この授業では、最初のコマで、東大の1,2年生にいくつか問題を解かせるんですよ。 例えば「1000回コインを投げて、400回以下しか表が出ない確率」を求めて下さい。 近似値でもいいよ、と。

「みんな東大生なんだから。僕は東大落ちてるんだから、解けるでしょ（笑）」なんて謎のマウンティングしたりして。

で、やっぱり、学生さんは解けないんですよ。 そこに僕が颯爽と現れて（笑）、モンテカルロシミュレーションのプログラム書いたり、統計学の正規分布近似を使ったりして、ササッと解いてしまう。 それでこう言うんです。

「君たちは5教科7科目だったら日本一出来る。」

「けど、知性は7つのベクトルだけで構成されている訳じゃなくて、こういった"君たちがまだ知らない知識や技術"がたくさん存在して、それを組み合わせて使わないと解けない問題もある。」

「知識・技術は組み合わせが大事で、1つの分野で90点を取っている個人より、幅広く勉強していたり、他人の力も借りてきたりして、複数の分野で60点を10個を取れるチームのほうが、希少性が高いこともあるんですよ。」

「これからの13コマで、君たちは少なくとも、平均的な学部4年くらいの研究力がつきます。」

そう言うと、やっぱり刺さる学生には刺さって、目をキラキラ輝かせるわけですよ。