【検証】AIは「3歳児」とのジャンケンで勝ち越せるか？｜最強アルゴリズム vs 完全カオスの心理戦

チェス、将棋、囲碁。人類の英知は次々とAIに敗北しました。

では、論理的思考が通用しない「予測不能な存在」相手ならどうなるのか？

当サイト AI予想パビリオン では、世界最強のゲーム理論AIに対し、「近所の公園にいる3歳児（計50名）」を対戦相手として用意。合計1,000回のジャンケン勝負を実施し、AIがカオス（混沌）を制圧できるのか、それとも幼児の自由奔放さにバグらされるのかを検証しました。

【AI予想パビリオン：検証企画】
本記事は、AIの「予測アルゴリズムの限界」を浮き彫りにするための実験的レポートです。

AIには過去数億回のジャンケンデータを学習させ、「次はパーを出す確率が高い」といった確率論で勝負させました。その衝撃の結果がこちらです。

【AIの結論】

「彼ら（3歳児）はルールを知らないのではない。ルールをその場で『生成』しているのだ。解析不能である。」

AIが敗北後に吐き出したエラーログから、3歳児という存在がいかに「最強のランダム発生装置」であるかが判明しました。

AIは「グー・チョキ・パー」の三すくみを前提に計算します。しかし、3歳児は平然と「指鉄砲（バン！）」や「石（本物の石を拾ってくる）」、あるいは「一本指（意味不明）」を出してきます。

AIの画像認識機能はこれを「チョキの変形？」や「パーの亜種？」と無理やり解釈しようとしてフリーズし、結果として判定不能（無効試合）によるタイムロスで思考回路がショートしました。

大人の「後出し」はズルですが、幼児のそれは「タイムラグ」です。

「ジャン・ケン・ポン！」のリズムに対し、幼児は「ジャン・ケン・ポン………（2秒凝視）………ポン（出す）」という変則リズムを刻みます。

AIは最初の「ポン」の瞬間の手の形（まだ握っているグー）を認識して「パー」を出して勝ちに行きますが、その2秒後に幼児がゆっくりと「チョキ」に変形させるため、物理的な時間軸のズレによりAIが負けるケースが多発しました。

大人は「3回連続グーだから、次は変えてくるはず」と考えます。これを「確率の揺り戻し」と言います。

しかし、3歳児にはこの心理が一切働きません。「グーが好きだから」という理由だけで、20回連続でグーを出す個体が確認されました。

AIは「さすがに次は変える確率は99.9%」と深読みし続け、ひたすら「チョキ」を出し続けて自滅。AIの「裏の裏を読む力」が、幼児の「表しかない純粋さ」に完敗した瞬間です。

高度な計算を捨て、AIが学習した「泥臭い勝ち方」は以下の通りです。

戦術A：チョキを出し続ける
- 3歳児の約6割は、まだ指の筋肉が発達しておらず、綺麗な「チョキ」を作れません。そのため、どうしても「グー」か「パー」を出す頻度が高くなります。統計的に「パー」を出すのが一番難しいため、幼児は「グー」率が異常に高い。したがって、AIは「思考停止でパーを出し続ける」のが最適解となります。
戦術B：アメちゃん交渉
- ゲーム理論の外側にある「賄賂」です。これ以上の予測は無意味と判断しました。