時々話しているんだけど、実はここ3年ほど、放送大学の授業を取っている。「卒業を目指している」なんて大げさなものじゃなくて、半年で3コマくらいを受講しているだけだ（このペースだと15年かかっても卒業できない）。

今日は、なんでこんなことをしているのか、その背景について書いてみたい。ちなみに、放送大学は「大学」なので、各種学割が適用される。これは非常に魅力的で、それも入学の大きな理由なのだが、このエントリではその点については触れない¹。

工学で解けない問いの存在

僕の思考は、広い意味で自然科学の流れを汲む、近現代的な「工学」という学問に基づいている。「そう教育されてきた」と言い換えたほうがいいのかも知れない。かっこいい言い回しをしているが、つまり僕が工学部出身者であるということだ²。

自然科学は、世界を観察し、測れるものに絞って、再現性のある法則として表す。工学はその応用であり、現実の問題を「実時間で解ける形」に定式化し、ソルバーを選び³、実装する──そういう営みだ。

ソフトウェアエンジニアがやってるのもまさにこれで、個別具体的な要件を、既存のフレームワークが利用できるところまで抽象化・構造化（つまりモデリング）し、機能として実装している。このアプローチは、社会の仕組みを効率化するのには非常に強力だ。「複数の人間の行動を平均化し、傾向を掴み、仕組み化する」と言い換えても良い。

このやり方は、その汎用性と引き換えに、致命的とも言える弱点がある。それは、「個人の非常に具体的な問題も、それを一般化しないとうまく解決できない」ことだ。本来であれば、個人の問題のほうがずっと具体的に、結果的に小さく解くことができるはずだ。でも僕たちが持っている工学的な思考フレームでは、そうした問題をそのまま適切に扱うことができない。
既知のソルバーの恩恵をフルで受けるには、問題を「そのソルバーが期待する形」に定式化する必要があるからだ。つまり、"誰か一人（多くの場合は自分）の困りごと"を、"多くの人（つまり社会）が困っている傾向"へと無理やりにでも変換したほうが、結果的にすんなり解くことができてしまう。

恋愛、子育て、介護といった日本の現代社会において「課題」として語られるこれらは、本来絶対的に個人の問題であるはずだ。それぞれに固有の文脈があり、最適解も定義できないし、再現性もない。それにもかかわらず、僕（たち）はそれらを「社会の問題」として定式化し、制約付き最適化問題、もしくは統計の枠組みに翻訳しようとする。前述の通り、これは工学的な、もしくは自然科学の知の枠組みでは自然な態度だ（という教育を少なくとも僕は受けてきた）。だが本来、それらを「工学的に解かなければならない理由」などどこにもない。

「文系」という選択肢

哲学や芸術や物語、宗教は、こうした「うまく言葉にならない問い」、つまり定式化できない問いに、ずっと自然に向き合っているように見える。もっと乱暴な言い方をしてしまえば、こういった問題解決は文系の学問のほうが得意な気がする。

僕は中学生くらいの時点で「自分は理系だ」ということをなんとなく自覚していたので、高校の分離選択は迷いもなく理系を選択した⁴。それについては全く後悔していない。けれど歳を取ると、それだけではうまく立ち上がらない問いや、うまく扱えない感覚に出会うことも増えてきた。思考のパターンを1つしか持っていないより、複数の見方を行き来できたほうが、対応できる範囲は自然と広がる。そんな気持ちから、あのとき選ばなかった「文系」に、あらためて関心を持つようになった。