粗末なデータで作るカレーの味は

目の前には、たんとお野菜が盛られている。

安いよ、安いよ。五百円でいくらでもここから取っていっていいよ。

たまねぎ、にんじん、じゃがいも。
やったあ！おうちにあるお肉と合わせて、食べたかったカレーがたくさん作れるぞ！

袋を手にし、あれやこれやと袋いっぱいにつめて大満足。

と思ったのに、家に帰って、なんだこれ。

ずいぶんと古くなり、虫にまで食われたものばかり。
これじゃあ、お料理になんて使えない。
あんなにたくさん取ってきたのに、全然カレー作れないよ。

＊

そんな状況に置かれている。何の話かというと、カレーではなく、自分の研究の話だ。

目の前に、たんと盛られたお野菜ーーもとい、データがある。

ぱっと見る限りだと、本当にたくさんある。

「やった！たくさんある！」
詰め放題の山に歓喜するのとおんなじ気持ちで、データをダウンロードする。

「これでこんな分析ができるぞ！」とわくわく。このわくわくは、「これでたくさんカレーができるぞ！」のわくわくとおんなじものだ。

そして持ち帰って、よくよくお野菜（データ）を観察すると、穴ぼこあいて虫くっているところ（データのない部分）が大半だったりする。

はあ。こんなに穴だらけじゃ、思ってたもの作れないよ。

そうして、落ち込む。カレー食べたかったのになあって。

＊

そんな「詰め放題の野菜を持ち帰って、家でよく見たらダメでした」を、3度くり返している。

おかげで、3日あればできるだろうと思った作業に2週間かかっている。

本当に詰め放題の野菜の状態が悪かったら、八百屋さんを責めればいい話。
けれど、「データ」というものの状態の悪さについては、なかなか作り手を責められない。作ることが難しかったりして、これが限界ということも多いからだ。
（でも、明らかに嘘ついて適当に作っていたら、それは当然問題だ）

「データがない」は、仕方のないことで、よくあること。
そして、材料が満足にない状態でいかに美味しいカレーを作るかが腕の見せどころ。

……わかっちゃいるけれど、難しい。
「もういやだー！」とさじを投げたくもなる。集中力は如実に下がり、現実逃避のTwitterがはかどる。

でも。この苦難を乗り越えた先で、とびっきり美味しいカレーにありつける可能性が1％でもあるなら、賭けてみても悪くはない、気がする。

ああ、おなかがすいた。