データサイエンティスト加賀美健吾の推理 EPISODE 1-1
主な登場人物と設定
データサイエンティスト加賀美健吾の推理が冴えわたる。
猥雑な都会の闇を白日の下に晒す。悪と徹底抗戦する加賀美。
彼には信頼できる５人の仲間がいる。チームワークをなによりも大事にする。
ただし、その中に一人だけ他のメンバーには知らされていない人物がいる。その人物を知っているのは加賀美健吾だけだ。
・心理学の大家で自称「夢追い人」、元ロッククライミングのチャンピオンでもある進藤一平。
・格闘技で鍛えた強靭な肉体を持つ、武蔵遼太郎。
・トランポリン世界一の、身軽で体のキレの良さを誇りにしている相澤啓太。
・変装の天才、普段は物静かで読書に没頭している瓜生敏和。
・そして紅一点。才色兼備でコンピュータ技術と知識はピカイチの結城まどか。
今宵はどんな事件を解決に導くのか。
データサイエンティスト加賀美健吾の推理 EPISODE 1-1
「おい！ このビルだぞ。間違いないよな？」
1階のガラス張りの壁に貼られた、巨大なポスターを見上げながら進藤一平が興奮した声で言った。ビルの最上階に巨大なロゴが見える。
そのビルの名は――〈スター・エンジェル〉 都内でも指折りの大型風俗店だ。
「うん……。そうね」
隣にいた女性が同意して、うなずいた。彼女は肩からかけた大きめのショルダーバッグに手を添える。
その横顔には憂いがあり、不安そうな表情を浮かべている。まだ高校生くらいだろう。しかし彼女の美しさは際立っていた。
「こんなところで本当にお兄ちゃんの情報が手に入るんですか？……あの探偵さんも、ちょっと怪しいですけど……」
女性の言葉に全員が苦笑した。確かに怪しげな探偵だというのは皆の意見が一致していたからだ。
5人はエレベーターに乗り込む。
階を指定するパネルがあるのだが、誰も押さない。
「6階のB会議室だよ」
6の数字を押す前に結城まどかが自分のポケットに入っているメモを取り出して読み上げる。
すると全員の視界にあるものが飛び込んできた。
6階のボタンの上には、
――B会議室――
Bと書かれた紙がセロテープで貼りつけてあったのだ。
それを見て5人は一斉に
「…………」「……」「……」「……」「……」
絶句し、黙り込んだ。
沈黙を破ったのは相澤啓太だった。
「こらぁ！」
怒りに任せてバンと強く壁を叩いた。ドンという大きな音が狭い箱の中に響き渡る。
他の4人が
「わっ！？」「ひゃあっ！？」
という悲鳴をあげたが、相澤はそれを無視して怒鳴った。
「なんだ、それはーッ！！ なんでそんなことをすんだよ！ 普通そこは、ちゃんと書くだろ！ こう見えても俺はデリケートな心の持ち主なんだぞ！（泣）」
「ごめんなさい！」
結城まどかが大きな声を出した。
「私が書いたんだけど……」
4人は再び絶句した。
5分ほど待ってエレベーターはようやく上昇を開始した。ドアが開くと同時に彼らは飛び出すように外に出た。
エレベーターの中には5つのため息だけが残った。
〈スター・エンジェルの調査・分析〉
「おい、見張れ」
加賀美健吾が指示を出してきたのは午後8時を過ぎた頃であった。
彼の目の前ではパソコンのディスプレイの中でいくつものウインドウが表示され、カタカタとキーボードの音を立てていた。どうやらまた何かのデータ分析をしていたらしい。
ここは都庁の「新宿副都心対策本部」という名の部署である。
警視庁内のサイバー犯罪専門のチームであり、「インターネット探偵団」とも呼ばれているらしい。
ただし、とあるビル内にオフィスを構えていて、外形的には警視庁とつながりは見つからない。メンバーは全部で7人しかいないようだ。ちなみにこのチームの室長は加賀美ではなく、女ハッカーの天田まさみである。
「わかりました」
武蔵遼太郎は短く返事をして部屋を出た。そのまま近くの喫茶店に向かう。店の一番奥に座ってコーヒーを飲みながら、彼はイヤホンをつけて携帯電話をかけた。
2コールほど呼び出し音を聞いた後で相手が電話に出た。
（もしもし？）
（はい、もし～）
能天気な奴だ。
「もし～」
の声を聞いて武蔵は無言のまま受話器を置いた。もう一度かけ直す。
今度はすぐに出た。だがやはり声の主は別人だった。
その人物はこう名乗っている。――進藤一平――
（おい、一平！ どこに行ってんだ？）
（ちょっとな～。あっちに呼ばれちゃってさ～）
一平とは高校時代の同級生だ。今は武蔵よりも10センチばかり背が高く、体重に至っては約2倍くらいあるだろうか。ロッククライミングをしなくなって身体中に脂肪がついていた。
（なあ、今度の試合には出てくれよ。頼むからさ！ お前なら勝てるよ！ 頼むぜ、俺の夢のためにさあ）
（嫌だね～、絶対に出ねえよ～。今更あんな危ないことできっかよ～。じゃあな、俺はこれから忙しいから切るぞ。またな！）
プツリと切れた携帯に向かって舌打ちする。一平にはいつも困らされる。
今度という今度は我慢の限界だ。
3度目の電話も繋がらなかった。
さすがに心配になってくる。
「おい、本当にどこにいるんだよ？ みんな探してんだからよ。連絡ぐらいしろよな」
武蔵は再び携帯電話を手に取った。メールを送信したのだが、まだ返信はない。電話をかけ直してみるがこれも不通だった。
その時――。
（はいはい、こちら、お兄ちゃん情報センターです）
「おにーいちゃん？ 誰だよ？」
（え？ あれぇ？？ 違ったかな？ すいません。間違って電話しちまったようです。失礼しましたぁ。さよならっ）
プープーという電子音が鳴り続ける。何事が起きたのかと周りにいる客が疑わしげに目を向けた。その視線が痛い。
「なんだ？ あいつ、大丈夫か？」
「今のって電波少年だよな？」
「バカだなあ、知らない番号にかけて出るか、フツー」
などというささやき声が聞こえた。
（ああ、そうかい。それじゃしょうがねえな。また何かわかったら連絡してくれや）
（了解！ んじゃね）
一人二役かよ？
武蔵は通話を切ってため息をつく。これで4回目の空振りである。一体どうしたというのだろう。何かあったのではないかと思うと気が気でない。
4回もの空振りは尋常ではない。
「お兄ちゃんの情報を売ったんですね」
結城まどかが静かな口調で尋ねた。彼女はソファに座って足を組んでおり、その上に両手を重ねている。顔を上げて真っ直ぐ相手を見つめている彼女の瞳は冷ややかな光を放っていた。
「なんのことかしら」
椎名美咲は笑顔で答えた。
「私達の仲間になりたかったら、正直になったほうがいいですよ」
美咲の顔が一瞬だけこわばった。それからすぐに元に戻った。
余裕たっぷりの笑みを浮かべて、
「あなたこそ本当のことを教えてくれない？……どうしてそんなことを気にしているの？ お金が目当てじゃないわよね」
するとまどかは黙り込んでしまった。しばらくして、ゆっくりと首を横に振る。
「残念だけど、もう遅いみたい」
まどかが呟くように言うと、突然ドアが開き、外から人が飛び込んできた。それは謎の男だった。その場に居合わせたほとんどの人間には見覚えがなかった。その男の正体を知っていたのは、加賀美健吾と天田まさみの二人だけだった。
EPISODE 1-2 へ続く
✅編集後記
今回は、AIのべりすとにミステリー小説を生成してもらうことにしました。
今まで『夢の中』（AIが書いた小説）『アリス・スカーレットの秘密』『セレンディピティの夜』『舞華のいなくなった夏』の４作を生成してもらいました。
その４作のうち、現在も更新しているのは、『夢の中』（AIが書いた小説）と『舞華のいなくなった夏』の２作だけです。
終了した２作は、いずれもテキスト生成にエラーが頻出したためです。
具体的には、登場人物の名称が勝手に変更されたり、ストーリー展開にまったく繋がりがなくなってしまったからです。
数十行のテキストが、何度も何度も繰り返されたことがありました。
つまり、ストーリーが先に進まなくなってしまったのです。
生成されたテキストを削除し、強制的にストーリーの変更を試みたのですが、徒労に終わりました。
またもや、数十行のテキストが、何度も何度も繰り返されたのです。
そのため、その作品の更新を止め、新作にチャレンジしました。
『データサイエンティスト加賀美健吾の推理』をスタートしましたが、同様に途中で終了する事態にならないとも限りません。
ＡＩは膨大なデータ（ビッグ・データ）を収集し、そこから私たちの要求に応答し、テキストや画像を生成します。
一口でＡＩと言っても、ＡＩの性能の違いがあると推測しています。また、用途による違いもあるでしょう。
小説に特化したＡＩのべりすとがあるように、用途が細分化されているのかもしれません。
そこで調べてみました。
AI（人工知能）の3つの分類とは｜種類別の特徴や違い、基礎知識を解説
この解説によると、ＡＩの３つの分類とは以下のことです。
・タスクの幅
AIはこなせるタスクの幅により特化型と汎用型に分類されます。近年のAIのほとんどは特化型であり、汎用型の実用化が望まれます。
・知能のレベル
AIごとに、知能のレベルはさまざまです。AIが処理できるレベルは大きく分けると2段階、細分化すると5段階に分けられます。
・分析技術
AIの分析技術は3種類に分類が可能です。分析技術により処理結果が異なるため、目的に応じたAIを選定する必要があります。
🔷Bing Image Creatorを使って、背景画像を作成してみました。
現在、Bing Image Creatorは、まだ日本語に対応していないため画像が生成できないため、英語の単語を「,」で区切り、画像を生成してもらいました。
画像生成のために指定した単語の例：data scientist, office, mystery, good-looking
今回は初めてだったので４語（data scientist, office, mystery, good-looking）で指定してみました。もっと厳密に指定したい場合には、もっと多くの単語を加えれば、より希望に沿った画像を生成するかもしれません。
Bing Image Creator
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