将棋のような完全情報・ゼロサムゲームでは、勝敗が短期的かつ明確にフィードバックされる。そのため本来は、「敗局の分析 → 戦略および評価関数の更新 → 次局での検証」という学習ループが循環する設計になっている。

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なお訓のお岩

2026/01/24

将棋のような完全情報・ゼロサムゲームでは、勝敗が短期的かつ明確にフィードバックされる。そのため本来は、「敗局の分析 → 戦略および評価関数の更新 → 次局での検証」という学習ループが循環する設計になっている。
しかし実際には、私は敗北のたびに再挑戦は行うものの、各対局の事後分析を行わないまま次に進んでしまうため、意思決定モデルが更新されない。結果として、再現性のある改善ではなく、偶発的な成功に対する期待値に依存したプレイへと収束していく。

この振る舞いの背景には、失敗耐性の低さがある。敗北を一定時間保持し、対象化して検討することができず、心理的不快を即座に解消する行為―すなわち再挑戦―へと逃避してしまうのである。その結果、敗局は分析対象ではなく「速やかに上書きすべき出来事」として処理される。即時再挑戦が可能な環境においては、失敗は行動修正を促すシグナルとして機能せず、発展のないままに消費される。

さらに問題なのは、この循環の途中途中で辞退宣言が組み込まれ自己正当化を伴って反復される点である。毎回、ゲームそのものを「場当たりになるなら、無駄だからゲーム自体やめるべきだ」と理由づけをして心理的合理化を図るが、実際にやめることもなければ、やめたところで、その時間が有意義な活動へ転化されるわけではない。一貫して、ホメオスタシス故に感情調整を行いたいのだ、感情調整を機能的に見る視点執心したい、より大局的に。その場限りの快楽の消費に執心（集中力）は使われ、より大きな総体としての対象に誠実に向き合う形の執心へと移行できずにいる。自己の不完全さを含んだまま対象に留まり続ける姿勢、感情調整を目的とせずに総体への注意の持続をしたい。