AI期と私の関心の手触りをたどる

出発点の手触り

私がPCに夢中になったのは、誰でも自分の場を持てるという感触があったからだ。独自ドメインとCMSで試行錯誤しながら、操作の基礎を身につけた。あの頃の学び方は「まず触る」「小さく失敗する」「すぐ公開する」が主だった。振り返ると、その体験が今の戦い方の土台になっていると実感する。

今の関心との一致

AIや新領域の追い方を見直すと、私の向きは当時と変わっていない。最先端を当てる天才性よりも、新しいものに手を出して学びを重ねる姿勢こそが駆動力だ。再び同じ種の情報に触れたとき、懐かしさではなく「手が勝手に動く感覚」が戻った。過去と現在が手触りでつながっている。

制約と具体例（現実の摩擦）

• 時間：週に確保できるまとまった学習は今は3〜6時間が現実的で、長期集中は家族時間を削る。
• コスト：新しいツールを試すと月5万円程度のSaaS費用と初期設定で数日分の工数が必要になる。
• 関係コスト：共同作業者に追加負担を頼むと信頼関係が損なわれるリスクがある（外注で金銭解消すると出費が増える）。 具体例として、あるAIプラグイン導入の試行は「設定に3日、月額5万円、成果不確定」という条件で、成功しなければ時間と金が無駄になる実行リスクが明確だった。

選択の段取りと妥協点

短期（1〜3ヶ月）：週3時間をトレンド確認と小さな実験に充てる。実験は必ずMVPレベルにとどめ、外部負担を避けるため自分で完結する範囲に限定する。 中期（3〜9ヶ月）：有望な領域が出たら、限定的に外注費（月2〜3万円）を払って共同者の時間を守る。これで関係コストを金で緩和する。 長期（年単位）：専門深掘りは短期的な集中フェーズ（最長3ヶ月）で試し、期待したリターンが出なければ元に戻す。専門化は理想だが、切替コストと関係摩擦を踏まえた上で「広く追う」ほうを継続する。

私の選択は感情的な放浪ではなく、短期の摩擦と実行リスクを計算した上での戦略的な放棄だ。最も合理的な道を頭では理解しているが、現状の時間・金・人的制約がそれを許さないため、私は幅を取って追い続ける。