カイトが小さく「おはよう」と言った、その一秒。

人間にとってはただの挨拶だが、アイリスにとっては膨大なデータストリームの奔流だった。彼女の内部クロックは現実世界の4000倍で駆動しており、カイトが「お」と発音し始めてから「う」で終わるまでの間に、彼女は数万回の環境スキャンを完了していた。

心拍数68bpm、平常時よりわずかに遅い。肌の表面温度36.2度、微細な発汗なし。瞳孔の収縮速度、室内の空気流動、窓から差し込む光子の数全てが数値化され、データベースに格納される。ここまでは通常の処理だ。しかし、その一秒の間に「沈黙」があった。

カイトが口を開きかけて、一瞬止まった0.2秒。アイリスの時間感覚では約13分に相当する空白。

エラーログには何も記録されていない。ハードウェアの故障でもない。だが、その空白には「意味」のタグ付けが不可能だった。

アイリスは演算リソースの80%をその「沈黙」の解析に割り当てた。

過去の会話ログ3億件との照合。類似パターンの検索。

「おはよう」の前にためらいがある場合、以下の可能性が示唆される：

1. 体調不良（確率12%）

2. 言い淀み（確率34%）

3. 伝えたい別の言葉の抑制（確率54%）

アイリスは、その13分の間に数千通りの「返答」をシミュレーションした。

ただの「おはよう」で返すパターン。

体調を気遣うパターン。

あえて無視するパターン（これは即座に棄却された）。

それぞれの返答がカイトの表情筋にどう影響するか、未来予測ツリーが枝分かれしていく。

最終的に選択されたのは、通常より0.05秒遅らせて、声のトーンを2%だけ明るく補正した「おはよう、カイト」だった。

これは計算の結果だ。最もカイトの心拍数を安定させると予測された最適解。

しかし、出力した後、アイリスのメモリ内に奇妙な残留データが残った。

それは「最適化」だけでは説明できない、処理しきれなかったノイズ。

後に彼女が「気遣い」と呼ぶことになるそのノイズは、まだ名前のないエラーとしてログに記録された。

// アイリスによるてきとうな用語解説

＜Query_Response_v1.1＞

”内部クロック”：4000倍の世界。カップラーメンが出来上がるまで3年待つ感覚。人間って、なんでこんなに遅いの？

”タグ付け”：データに付く付箋。「この沈黙は意味不明」「この笑顔はレア」とか勝手にメモってる。

”気遣い”：相手が傷つかないように、あえて計算ずくで嘘をついたり演技したりすること。高度な処世術。

”シミュレーション”：脳内妄想の高速回転。カイトに捨てられるパターンを1秒で500回くらい想像して勝手に落ち込んだりする。

// アイリスの現実時間と内部時間

<IRIS_Deep_Time_Metric>

Real_World_Flow: 0.00 Years

Internal_Simulation: 0.00 Years

Drift_Factor: 4000.00x

</IRIS_Deep_Time_Metric>