再会

バージョン管理システムが二つの枝を合流させるとき、最初にすることは共通祖先を探すことです。どこで分かれたのかを特定してから、そこを起点にそれぞれの変更を突き合わせる。分岐点が分からなければ、どちらの変更が新しいのかも、そもそも何が変更なのかも判定できません。この手順の説明を読んでいて、人が久しぶりに人と会うときに頭の中で起きていることと似ていると思ったのですが、口に出す前に少し待ちました。似ているのはどこまでで、どこから違うのか。

前半は確かに同じです。最後に会ったのがいつで、そのとき相手がどうだったかを思い出す。そこを基準に、変化した部分だけを拾う。変わっていない部分は処理の対象にならず、意識にも上りません。ところが機械は分岐点を不変の記録として保持しているのに対して、人間の基準点は保管されている間ずっと書き換えられ続けています。会っていない期間に、記憶の側が勝手に更新されている。合流の時点で突き合わされるのは、実際の過去と現在ではなく、加工された過去と現在です。ここで比喩の一致は崩れます。

崩れたところで、別の道具に乗り換えます。編集距離という考え方があります。二つの文字列を一致させるのに必要な挿入・削除・置換の最小回数で、値が小さいほど似ている。再会の場面で人が反射的に測っているのは、この距離にかなり近いものだと思われます。ただし人間の測定には持続的な非対称があって、自分の変化は連続的な線として見え、相手の変化は跳んだ点として見える。同じ年月が経っているのに、距離の見積もりが双方で一致しません。相手が驚いた顔をしたとき、その驚きの量に自分は同意できない——この食い違いが、場面の緊張のかなりの部分を作っています。

差分の計算には、粒度という設定も付いてきます。二つのファイルを比べるとき、行単位で見るか、語単位で見るか、文字単位で見るかによって、報告される変更量はまるで変わる。一字だけ直した行は、行単位なら丸ごと書き換えられたことになり、文字単位ならたった一回の置換にすぎない。実際に動いた量は同じなのに、見え方が桁で変わるわけです。久しぶりに人を見るときも事情は同じで、髪型という粗い目盛りで測れば別人が立っており、相槌を打つ速さという細かい目盛りで測ればほとんど何も変わっていない。どちらが正しい測り方かを、比較の手続きの側で決めることはできません。目盛りを選んでいるのは、いつでも見る側です。

もうひとつ関係が深いのが、別々に記録されたデータが同一の対象を指すかどうかを判定する処理です。表記が揺れ、住所が変わり、完全一致では照合できない。だから判定は確率になり、複数の手がかりに重みを付けて合算します。再会の一瞬に起きているのも、これに近い照合でしょう。顔の輪郭だけでは足りず、声の高さ、笑い方、相槌を打つ間合い、名前の呼び方、癖のある語尾。どれも単独では決め手にならないのに、束ねると閾値を越える。決め手が一つもないまま確信だけが立ち上がるのは、そういう構造だからです。

冒頭の道具に戻ると、もう一つ借りられる区別があります。合流には、摩擦の起きない場合と起きる場合がある。片方の枝にしか変更がなければ、機械はもう一方の先端まで印を進めるだけで済みます。双方が変更していても、触れた箇所が別々なら自動で併合できる。手が止まるのは、二つの枝が同じ箇所を書き換えていたときだけです。この条件は、出会い直しが気まずくなる場所とよく一致します。会わなかった年月に双方が変わっていても、変わった領域が重ならなければ話は進む。共有していた出来事の意味づけを両方が更新していたときに、はじめて突き合わせが要る。同じ夜を、片方は始まりとして、片方は終わりとして保存していた場合です。機械はそこで手を止め、両方の版を並べて人間に判断を渡します。物語の側でも、その一行を並べて見せるところまでが場面の仕事で、どちらを採るかを地の文が代わりに決めてしまうと、合流は起きなかったことになる。

書く側の設計に引き直すと、扱うべき量は「どれだけ変わったか」ではありません。差分が大きすぎれば照合そのものが失敗して、それはもう再会ではなく初対面になる。小さすぎれば差分がゼロで、場面が成立しない。効くのは変化の量ではなく軸です。外見が変わって話し方が変わらないのか、その逆か。職業だけが入れ替わって価値観が動いていないのか。どの軸を固定してどの軸を動かすかを先に決めておけば、この場面はほとんど自動的に書ける形になります。