Feedback Loop

引っ越してから不安定だったインターネット環境が整った。以前は40分くらいに1回プツりと通信が切れ、会議の途中に一瞬退室したりとストレスフルな環境になっていた。家のネット配線を見直して改善。リビングや仕事部屋でのWiFi環境も滑らかになり、仕事中は有線ケーブルを繋いで仕事をする形で落ち着いた。

通信がたまに切れるだけでそれ以外は普通にネットは使えていたが、もしかしたら切れるかもという警戒に脳内のリソースを10%くらい使っていた気がする。心配事があると目の前のことへの集中力は下がってしまう。切れるのが嫌で大事な会議のときはテザリングをしてスマホのネットワークで仕事していた。あっという間に転送量を使い切り、ギガに高額課金してしまって虚しい気持ちになる。ちなみにネット配線の改善というのは部屋に備え付けのハブにケーブルを差し込むだけ。これがとても分かりにくい位置にあり気づくまで時間がかかったが、終わってみればもっと早くやっておけばよかったという気持ちに溢れている。

インターネットの必須度合いもあがっていると思うし、そろそろ電気・ガス・水道のようにインフラ化して欲しい。でもマンション備え付けのネット回線では速度が出ないのであえて避けるという話も聞く。まずは回線のクオリティを一定にするところからかもしれない。ちなみに引っ越しを機にソフトバンクの10ギガプランを契約した。少し月額費用は上がるが在宅勤務なのでと奮発した形だが、ルーターやLANケーブルの制約もありおそらく恩恵にあずかれてない。プラン見直しの機会があれば1ギガプランに戻したいなと思いつつ、とりあえずは目先のネット環境改善によろこんでいる。

寒すぎて朝起きれず散歩に出れてない日々が続いていたが、最近は2-3日に一回のペースで外に出られている。気候が穏やかになったのもあるが、趣味のAIラジオで色々試すの面白いのも一因にある。やってるのは技術や社会の話題のキーワードをひとつ挙げて、それを深掘りしたものでラジオ番組を作ってもらうというもの。朝イチでテーマを決めて大体20分くらいのPodcastを作り、それを聴きながら散歩に出かける。技術検証の意味合いもあるのでこれなら外に出る意義が高まる。自分の気になるテーマを自分に合ったレベルで聴けるのは中々面白く、AI時代はパーソナライズの時代だななどと思う。

最近ハマった将棋はぼちぼち続けているが、早くも成長の壁にぶち当たっている。何事も最初はスポンジ状態でどんどん上達して楽しいが、ある程度までくると目が肥えて自分の至らなさが分かってしまい幻滅期に入る。いままさにそんな感じだが、ここを乗り越えた先に楽しい世界があることも知っているので継続したい。幻滅期を越える方法は小難しく考えずただ継続すること。将棋ウォーズというアプリでは1日3回まで対局できるので、毎日3局真剣に打って振り返りをする。目先の勝ち負けより良い内容だったかを重視したい。

プライベートの時間は個人開発をやっていて、最近AI活用が本格化して面白い。自分で書くのではなくチャットで適切に指示できるかのスキルが問われていて変化が楽しい。ただその弊害として最近集中力が細切れになってきている気がする。AIにお願いすると完成するまでに少しだけ待ち時間が生まれる。この時間に他のことを調べたりしてしまい、マルチタスキング状態になって脳が追いつかなくなる。AIに並行で依頼したり、AIへのお願いを管理するようなサービスが今後登場していく気がする。

検索したりAIチャットに聞けばなんでも教えてもらえる時代だが、ちゃんと理解するためには今でも時間をかけて学ぶ必要がある。例えば最近「MCP」というものを調べていた。これはAIが他のツール（チャットやカレンダーなど）と連携する仕組みをまとめたもので、概念としては新しい。AIに聞けば分かったような気になれるが、本当に理解するには大元のドキュメントを読み、自分で手を動かして何ができるのかを確認する。時間をかけて向き合うことが求められる。

時間をかけて学ぶ必要があるのは変わらないが、向き合うための手段は増えている。例えば今回MCPについて調べるとき、MCPについての記事をAIに渡して20分程度のラジオにしてもらい、散歩しながらそれを聞いて最初のキャッチアップとした。手を動かすときもゼロから自分でコードを書いたりはせず、AIと会話のラリーをしながらプログラミングを進めた。学んだ内容をブログ記事などにまとめる場合も、実際文章を書くのはAIで自分は方向性やトピックをナビゲートするだけで良い。いろんな角度からChatGPTに聞くこともできるし、アプローチする手段は増えている。自分好みの方法を探したら良い。

ただし、じっくり腰を据えること自体の難易度はあがっている。スマホでAIに聞けばすぐ分かった気になれる時代に、机に座って2時間調べ続けるのは難しい。XのバズポストやYouTubeショートに慣れ切った私たちの集中力はどんどん短くなっている。腰を据えて調べていくとき、「Deep Diveするぞ」と自分に宣言して机に向かう。Deep Diveは深く掘り下げるという意味。AppleがiOSの新機能を発表するときによく使っていたフレーズで、なんとなく気に入っていて最近よく使う。何でもすぐ回答がもらえる時代に非効率な気もするが、根本的な部分を理解しているのが結局早いことを信じたい。

毎日日記を書いて公開するというのを8月に初め、今日で194日目らしい。その時に考えていたことや面白かった本の紹介など内容に一貫性はないが、自分の脳内をダラダラ書くというトライなのでそれは良いとする。書きたくてメモしていたテーマはほとんど使い果たし、いまは何を書くかその日その場で考えることも多い。ライターをやっていた友人曰くネタがなくなってからが勝負とのこと。確かに明確に書くものがないと自分の内面を絞り出して書くので、書きながら新しい発見があったりしてそれは面白い。

最近は読書よりもAIを試すのが面白く、余暇の時間もプラグラミングに当てている割合が多い。そうなるとAIがすごいとかAIでこんなことをできるとか、本人にとっては感動でも触ってない人からするとまったく共感できない謎の日記を書き続けてしまう。でも時代の変わり目にいるとは思うので、それをこうして記録に残せるのは少し面白い。コロナ禍のとき、友人とやってるPodcastで「今話してる内容はあとで振り返ると面白いよね」と言いながら当時の生活の変化を色々と話していた。まだコロナは記憶に新しいので振り返ってはいないが、そうして変曲点を書き留めることには意味がある気がする。

AIでいうと、自分のことを理解してもらうためには自分にまつわる情報が必要になる。Xでもブログでもソースコードでも何でも良いが、AIにインプットできる自分の表現を用意しておくと将来的に面白いことができそうだ。AIアシスタントに教えてベストなサポートをしてもらうのか、自分の分身を作って並列で作業を進めるのか分からないが、自分好みにチューニングしたい気持ちは必ず生まれる。このサイトでもデザインや個人開発についての意見をつらつら書いているが、そういう箇条書きでは表しにくいニュアンスを読み取ってもらえると自分のことを理解してもらいやすくなる。

AIエージェントに指示を出してソースコードを書いてもらい、それがちゃんと期待通り動いているか確認までしてもらう。これは未来の予想ではなく現時点で十分実用的になっている。自分はCursorというAIエディタを使っているが、遅かれ早かれ似たようなサービスが各分野に登場する。マーケのAI、セールスのAI、デザインのAI。実装する速度は本当に10倍早くなるのでアイデアに溢れる人には良い時代かもしれない。思い浮かべたもの、自分が欲しいものを簡単に作れるようになる。プログラミング自体が好きだった人には物足りない時代かもしれない。チャットでAIに指示を出すだけというのは、これまでのソフトウェアエンジニアの体験とあまりに違う。

さて、現時点ではまだまだ人もコードを書く状況だが、開発していてエラーになったらAIに聞くようにしている。エラーの理由、どう修正すれば良いかの方針決め。ほとんどの場合はすぐに解決できるが、週末コードを書いていると穴にハマり、まったく前進できなくなってしまった。やりたいことをAIに伝えても修正できない。AIはネットを調べて無理やり修正しようとするが、それも間違っていて、なんとか動かそうと別の策を試して、それも違っていて…という感じ。結局2時間ほど試行錯誤したが解決できなかった。

今時点ではこういうことは普通にある。怖いのはAIの能力不足ではなく自分の方で、エラーになるのに何度も似たような指示を出してうまく行かないか見守るようになってしまった。以前であれば自分で解決するしかないので原因を分析して、考えられるパターンを出して、ひとつずつ試すことをしていたはず。複雑なプロジェクトで起きるエラーは理由が分かりにくい。シンプルな別プロジェクトを作り、そこで問題がありそうな処理をひとつずつ移植して動くかを確かめ、原因を追求するのがよくある手順だったはずだ。

しかし今では、この別プロジェクトを作って試す工程が面倒くさく感じてしまう。AIへの聞き方を変えたり情報を追加で与えたらすぐ出来そうだな、という目先の誘惑に抗えない。トータルでは実装の速度はかなりあがってるのだが、自分の頭でいうと深い思考ができなくなってるかもな、と実感する機会となった。

ちなみにこのエラーは翌日に解決した。シンプルな別プロジェクトで試したら30分くらいで解決した。AIが解決できなかったのはこのエラーについての情報がインターネット上にあまりないことが影響してそうだ。AIの性能はどんどん上がっているが、人間が質の高い指示を出せるかどうかも生み出されるものに影響する。