この記事は　過去のNoteの引用になります。

はじめに：

あなたは今日、いくつの情報を目にしましたか？

SNSのタイムライン、ニュースサイト、仕事の資料、そして頭の中にふと浮かんだアイデア 💡。
私たちは毎日、膨大な情報のシャワーを浴びて生きています。

しかし、そのうちのどれだけを「自分の知識」として残せているでしょうか？

• あの時いいアイデアを思いついたのに、忘れてしまった 😓

• 以前調べたはずなのに、資料が見つからない 📁

しかし、もしも「一生分の記憶をすべて持ち歩ける、無限の城」がポケットの中にあったらどうでしょうか？
それが、今回ご紹介する「デジタルノート（Obsidian）」という革命です ✨。

こちらでは概略をまとめてます。

1. 💾 なぜ「ほぼ無限」と言えるのか？

手書きのノートは冊数が増えればかさばり、クラウドアプリのメモはサービス終了や容量制限に怯える日々。
結局、私たちの貴重な思考は「場所」や「容量」の制約によって、デジタルの海に沈んでしまっています 🌊。

しかしObsidanは違います。

💎 圧倒的な軽さ

あなたが一生懸命書いた1,000文字のノート1枚は、容量にするとわずか「2KB（キロバイト）」程度です。

今、先生が使っているスマートフォンの容量がもし128GBだとしたら、テキストファイルだけなら「約6,000万枚」保存できる計算になります 🤯。

1日に100枚ノートを書いても、1,600年以上かかります ⏳

つまり、人間の一生では使い切れないほどの広さがあるんです。
デジタルノートという形式を選んだ瞬間、あなたは物理的な制約から完全に自由になるのです 🕊️。

2. 🚀 テキストを積み重ねる「3つの最強メリット」

容量が小さいからこそ、以下のような「魔法」が使えます 🪄。

① 全検索が「一瞬」 ⚡

10年分の「スキル（会話記録）」が溜まっても、Obsidianなら「あの時なんて言ったっけ？」という検索がコンマ数秒で終わります。
動画や音声ではこうはいきません。テキストだからこそ、一瞬で過去の知識にアクセスできるのです。

② 一生腐らないデータ 🛡️

30年後、もしObsidianというアプリがなくなっても、中身はただの「テキストファイル」です。
どんな未来のコンピューターでも読み取れる「不滅の資産」になります。
サービス終了におびえる必要は、もうありません。

③ 同期が爆速 ☁️

スマホ、PC、タブレット。どれだけファイルを増やしても、テキストだけなら同期の待ち時間はほぼゼロです。
いつでも、どこでも、「自分の脳」を持ち歩くことができます。

学習に特化した使い方はコチラ

3. 📱 スマホとPCの黄金比：「デスクでは広大なノート、ポケットには一生分の知恵」

「ObsidianはPCとスマホ、どっちで使うべきですか？」
この質問への回答は、「両方で使うことで、最強の城になる」 です。

機能自体はほぼ同じですが、それぞれ**「得意な役割」**が全く異なります。

🏗️ パソコン (PC/Mac) = 「建築」と「整理」

• 得意なこと: 長文執筆、複雑なフォルダ整理、プラグイン設定、大きな画面での「知識の地図」確認。

• 利用シーン: 自宅やデスクで腰を据えて「思考の城」を建てる時。

• イメージ: 重機を使ってガッツリ工事する「母艦」。

⛏️ スマートフォン (iPhone/Android) = 「採掘（メモ）」と「確認」

• 得意なこと: 現場での思いつきメモ、移動中の読書、音声入力（Whisper）での下書き、過去ログの検索。

• 利用シーン: 調剤室、病棟、移動中など「今すぐこのアイデアを残したい！」という時。

• イメージ: 現場の「気づき」を一瞬で「資産」に変える端末。

⚠️ 初心者がつまずくポイント：「同期（Sync）」

PCとスマホで同じノートを見るには、データを繋ぐ（同期する）必要があります。

• iPhoneユーザー: iCloud Drive（無料）で簡単に連携可能

• Android/PC混合: 公式のObsidian Sync（有料）や、Google Drive等での工夫が必要。

「まずはPCで城の土台を作り、スマホを『持ち出し用の端末』として使う」
このステップが、最も脱落せずに「無限の城」を築く近道です 🛤️

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4. 🤖 AIとの相性が「宇宙一」良い

この「無限の城」の真価は、AI（Antigravity）と組み合わせた時に発揮されます 。

🍽️ テキストはAIの大好物

画像や音声はAIが読み取るのにパワーを使いますが、テキストはAIにとっての「大好物」です。

溜まれば溜まるほど、AIは「先生の過去のパターン」を高速で検索し、より正確なアドバイスができるようになります 。

🧪 情報の蒸留（Distillation）

さらに、AIに「私のノートを整理して」と指示すれば、膨大なテキストの中から役に立つ情報を精査し、無駄を削ぎ落とし、本質だけを「ぎゅっ」と凝縮してくれます 。
あなたは、24時間稼働し続ける専属の天才編集者を雇ったも同然です 。

補足⚖️ Notion vs Obsidian：決定的な違い

「Obsidian」とよく比較される「Notion」ですが、その設計思想（フィロソフィー）は真逆です。

最大の違いは「データの所有権」です。
Notionはあくまで企業のサーバー上の「預かり物」ですが、Obsidianはあなたの手元にある「所有物」です。

5. おわりに：「時間」と「心の余裕」を取り戻すために🎁

私たちが情報を整理し、効率化を求める本当の理由は何でしょうか？
それは、より多くの仕事をするためだけではありません 🙅‍♂️。

• 「探す時間」や「思い出す労力」を極限までゼロにする ⚡

• 空いた時間で、本当にやりたかった勉強をする 📖

• 大切な人と過ごしたり、自由な活動に没頭する ☕

Obsidianによる「情報の自給自足」は、あなたに「時間」と「心の余裕」をプレゼントしてくれる装置なのです 🎁。

情報の洪水に溺れるのは、もう終わりにしましょう。
今日から、あなたのポケットの中に「6,000万枚の叡智」を築き始めませんか？

少しでも興味が湧いたら、まずはPCにObsidianをインストールしてみてください。
そこから、あなたの「持ち家」作りが始まります。

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この記事は　過去のNoteの引用になります。

👋 はじめに

「せっかくいいアイデアを思いついたのに、形にするのが面倒で消えてしまった…」
そんな経験、あなたにもありませんか？

私は毎日、そんな悔しい思いをしてきました。
病院薬剤師として働きながら、個人開発や発信活動をしていると、脳内は常にカオス状態です 🤯。
患者さんのこと、新しいアプリの構想、SNSのネタ…
すべてがごちゃ混ぜになり、結局何も残らずに一日が終わる。

「私の思考には価値がないのだろうか？」
そう落ち込む日もありました。

でも、気づいたんです。
足りなかったのは「才能」でも「記憶力」でもなく、「思考を料理するための場所」だったのだと。

私たちは毎日、膨大な情報を浴びていますが、それを「自分の価値」として出力できている人はごくわずかです。
その最大のボトルネックは「整理する手間」と「書く労力」にあります。

私が辿り着いた答え。
それは、情報をただ貯め込むだけの倉庫（アーカイブ）ではなく、「自分の思考を一瞬で資産に変える編集室（スタジオ）」を持つことでした。

それが、今回ご紹介するObsidian（オブシディアン）です。
これは単なるメモアプリではありません。私の脳と直結した、拡張機能のような存在です。

1. 🏰 Notion vs Obsidian：決定的な違い

「デジタルのメモならNotionでいいじゃない？」
そう思う方も多いでしょう。実際、私もNotionは大好きですし、プロジェクト管理には最強のツールです。

しかし、私の中での使い分けは明確です。

• Notion: 「チームのためのオフィス」 🏢みんなで共有する場所。整っていて綺麗。でも、ネットが繋がらないと入れない。そして何より、「大家（サービス運営者）」の都合で家賃が上がったり、最悪締め出されるリスクがある「賃貸物件」です。

• Obsidian: 「私のためのコックピット」 🚀誰にも見せない、汚くてもいい作業場。ネットがなくても動く。そして何より、「持ち家」です。

最大の違いは「主導権」です。
Obsidianは、すべてのデータが私の手元のテキストファイル（Markdown）として存在します。
誰の許可も要らず、サービス終了の恐怖もなく、私の思考は永遠に私のものです。
10年後、たとえObsidianというアプリが消滅しても、私の書き溜めたテキストファイルはそのまま残ります。この「安心感」こそが、思考を加速させる土台になるのです。

2. 🤖 Antigravity：AIツールとしての「反重力装置」

しかし、ただ「安心なメモ帳」なら、紙のノートでも十分です。
Obsidianが最強である真の理由。
それは、そこにAntigravity（アンチグラビティ）というAIツールを組み込むことで、「最強の編集室」に進化する点にあります。

Antigravityとは、私が開発した「Obsidian専用のAI拡張ツール」のことです。
単なる概念ではありません。実際に私のPCの中で動き、私の思考をサポートする「相棒」です。

例えば、私がボソッと呟いた未完成のアイデアを、このAIツールが拾ってこう返します。

「アースキーさん、それってただの感想ですよね？
読者にとってのメリットは何ですか？その不安を解決する具体的な『仕組み』を提示しないと、誰も読みませんよ」

…グサッときますよね（笑）。
でも、この「編集（Editing）」のプロセスを一瞬でやってのける機能こそが、このツールの正体です。

1人でうんうん唸るのではなく、優秀なAIパートナーと壁打ちをする。
彼らは文脈を理解し、足りない視点を補い、瞬時に構成案を出してくれます。
「0.1秒」で思考を構造化するスピード感。
これがあるからこそ、忙しい病院業務の合間でも、質の高い発信が続けられるのです。

🎯まとめ：貯めるな、回せ！

かつて私は、「一生分のノートが入る！」という「容量」に魅力を感じてObsidianを始めました。
「1600年分の知識が入るぞ！」と息巻いていました。
ですが、それは間違いでした。

使われないデータは、ただのデジタルゴミです。
どれだけ立派な図書館を持っていても、本を開かなければ意味がありません。

真の価値は、その膨大な知識の中から、必要な言葉を「0.1秒」で引き出し、AIの力で「今の文脈」に焼き直して発射すること。

「保存（Storage）」から「編集（Editing）」へ。
「倉庫（Warehouse）」から「発電所（Power Plant）」へ。

あなたも、自分だけの最強の編集室を持ってみませんか？
そこは、あなたの言葉が「武器」に変わる場所です。

少しでも興味が湧いたら、まずはPCにObsidianをインストールしてみてください。
そこから、あなたの「持ち家」作りが始まります。

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AIなら　なんでも調べられるじゃん！　
そう思っていた時期が私にもありました。

歯磨きはちゃんとしている。
それでも、たまに歯ぐきから血がにじむ。
鏡を見ると、少し腫れている気もする。

「虫歯はないから、たぶん大丈夫」
そう言い聞かせて、また同じ歯磨きを続ける。

——その違和感を、抱えたまま今日も歯を磨いていませんか。

私の場合は、違和感すらありませんでした。

虫歯はない。痛みもない。食事も普通にできる。
コロナ禍をきっかけに歯医者から足が遠のき、気づけば6〜7年。
それでも「虫歯がない＝歯は健康」だと、本気で思い込んでいました。

ところが先日、ようやく受診した歯科医院で言われたのは、

正直、驚きました。
歯そのものではなく、歯ぐきと、歯を支える土台の話。
虫歯とは別の問題が、静かに進んでいたのです。

問いがなければ、検索は始まらない

家に帰ってから、自分のスマホの検索履歴を見返しました。

「歯磨き　おすすめ」
「歯ブラシ　硬さ」
「虫歯　予防」

歯周病、というワードは1回も入っていません。

つまり私のAIにも、検索エンジンにも、
「歯周病かもしれない」という問いは、ただの一度も渡されていなかったのです。

問いが存在しなければ、検索は始まりません。
どれほど優秀なAIでも、存在しない問いには答えられない。

自分が知らないことは、検索できない。

今回いちばん大きな気づきでした。

これは歯の話だけではありません。

「なんとなく変だな」と感じている。
でも何の名前で呼べばいいか分からないから、調べようがない。
だから、いつも通りの行動を続ける。

患者さんを見ていても、こういう状態によく出会います。
薬を飲んでいるのに、よくならない。
気にはなっている。
でも「副作用」という言葉が頭にない人は、お薬手帳の前で言葉に詰まります。

問いの形を持てない限り、相談は始まりません。
検索も、AIも、専門家への質問も。

本当に怖いのは、答えの不在ではない

本当に怖いのは、答えが見つからないことではなく、
問いが存在しないことのほうです。

私はいま、歯周病の治療に通っています。

これは「だからAIより専門家が大事」という話ではありません。
AIは、こちらが問いを持って渡せば、本当に強力な道具です。
ただ、こちらが問いを持てなかった領域には、AIも入ってこられない。
そこを照らしてくれるのが、専門家であり、第三者の視点でした。

最後にひとつだけ。

もし今この記事を読みながら、自分の歯ぐきや体に
「なんとなく気になっているけど、調べる言葉が見つからない違和感」
が浮かんできたなら、

それを 一行だけメモしておく ことをおすすめします。

「歯ぐき　血　たまに」でいいんです。
名前のついていない違和感を、ひと言ノートに書き出すだけ。

それが「自分が知らないこと」に気づく最初の入り口になります。

AIは地図としては優秀です。
でも、自分がどこに迷い込んでいるかを教えてくれる羅針盤にはなりません。

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羅針盤になるのは、自分の違和感と、専門家から借りる新しい問い。
私はそう思っています。

はじめに

お疲れ様です。
アースキーです。

先週、福岡空港の駐輪場で20分立ち尽くしていました。

過去の自分の声が、頭の中で聞こえてきます。
普通に考えれば、屋根ありの有料駐輪場を選ぶ一択です。
それなのに、私はそこで動けなくなっていたんです。

今回はそんな話を、自分の言葉で書いていきます。

音声解説バージョンはこちら (時折やります)

（クリプトニンジャによるクロストークです）

1. 300円が払えなかったあの日

福岡空港へ自転車で行く予定がありました。

6月19日から22日まで、3日間預ける必要があった。
無料の屋根なし駐輪場と、有料1日100円の屋根あり駐輪場。
3日で300円。 普通に考えれば、迷う金額ではありません。

有料を選ぶメリットは明確でした。

・屋根があって駅近
・雨でサドルが濡れない
・チェーンやブレーキが錆びない
・帰宅後すぐに自転車に乗れる
・帰った日に対談の予定がある

合理的に考えれば、払う一択です。

それなのに、私は無料駐輪場の前で20分立ち尽くしていました。

これは節約の話じゃない、と後で気づきます。

2. 一見、節約の話だった

最初は「300円ケチってる自分、ダサいな」と思っていました。

• 少額をケチる癖

• 無料で済ませたい癖

• 屋根なんていらないでしょ

と言い切れない癖だらけ

これは節約の話だ、と。

でも、立ち尽くしている間、ずっと違和感がありました。

お金じゃない、何か別のものを払いたくない気がしていたんです。

「ケチ」じゃ説明がつかない、もっと深いところでブレーキがかかっている感覚。

3. 本当は別のものを払っていた

20分経って、ようやく気づきました。

私が払いたくなかったのは、300円じゃなくて、
「自分を雑に扱っていない」と認めることでした。

• 300円を払う。

• 屋根を選ぶ。

• 雨を避ける。

それは「自分の体を、ちゃんとケアしている」という小さな宣言です。

でも私の中の何かが、それを許してくれなかった。

「いや、それくらい我慢できるでしょ」
「みんな我慢してるよ」
「自分にそこまでしてあげる必要ある？」

過去に節約してきた自分の声。
親の声。
職場の節約圧。
医療現場で染みついた、「自分は後回し」の空気。

それが300円の前で、私を止めていました

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4. 医療現場で同じことが起きている

たぶん私だけじゃないと思います。

• 夜勤明け。

• 電車。

• 立ったまま、48分。

• タクシーなら1200円。
  

  でもなぜか「贅沢」に見える。

連勤中、声が枯れているのに、コンビニの温かいお茶150円を我慢する。

肩こりが2週間続いているのに、整体3000円を惜しんで湿布で引っ張る。

休憩30分しかないのに、レンジ待ちで自炊弁当を温めて20分潰す。

栄養ドリンクを買うか1分悩んで、結局買わない。 などなど・・・

どれも「節約」の顔をしています。

でもよく見ると、削っているのはお金じゃない。
削っているのは、自分の回復力と、明日の自分の機嫌です。

5. 節約じゃなくて、自分の割引販売だった

ここで気づいたことを、自分のためにメモしておきます。

それは節約か、
それとも自分の割引販売か？

節約とは：必要のないお金を出さないこと。
自分の割引販売とは：自分の体・回復・判断力を、数百円で安売りすること。

300円を払わない代わりに、雨に濡れた自転車・対談前の緊張・帰宅後の不快感を、自分が引き受けている。

医療現場でも同じです。

150円を払わない代わりに、声枯れ・疲労・翌日の集中力低下を引き受けている。
1200円を払わない代わりに、夜勤明けの48分立ち姿勢を引き受けている。
3000円を払わない代わりに、2週間の肩こりを引き受けている。

財布から出るのは、たかが数百円から数千円。

でも、自分の体と翌日の自分から出ていくものは、たぶんもっと高い。

どっちが本当に高くついているか、私はずっと計算していませんでした。

6. 有料駐輪場を選んでよかった、と思う

別に「節約をやめましょう」と言いたいわけじゃありません。

ただ、自分が今やっている節約が、
どちらの節約かだけは、自分で見えていたい。

・必要のないお金を出さない節約か
・自分の回復力を割引で売っている節約か

この二つは、見た目はそっくりです。

でも、続けたあとの自分の体が、別人になります。

私は結局、その日、有料駐輪場の方を選びました。

帰福した日屋根のあった自転車に乗って対談ライブを行いました。

サドルは濡れていなかった。
チェーンも錆びていなかった。
体力は、ちゃんと駅近で残っていた

300円は、浪費ではなかった。
自分を雑に扱わないための、設計でした。

おわりに

私は「節約しましょう」も「お金を使いましょう」も言うつもりはありません。

ただ、毎日のコンビニのお茶1本、夜勤明けのタクシー代1200円、肩こりの湿布3000円。
そういう小さな金額の前で立ち止まったとき、自分の中で何が言っているのかを、一度聞いてみてほしいんです。

「節約しなきゃ」の声か。
それとも、「自分にそこまでしてあげる必要ある？」の声か。

後者だったら、それは節約じゃなくて、自分の割引販売だった。
私の場合は、そうでした。

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お疲れ様です。
アースキーです

はじめに

昔なら、
ゲーム1本を作るのに、
チームと予算と何年もの時間が必要でした。

それが今は、
教材1冊と、AIと、自分の好きな世界観さえあれば、
個人でも少しずつ形にできるようになってきています。

私も先月、Robloxの教材を片手に、
酉花（とりか）というキャラクターが花を育てる世界を作り始めました。

最初の2日で、教材のDay1〜12までは進めました。

ステージもBlenderと連携して創作してくれたりと
AIの進化に感動する私がいました
（画面はAntigravityとBlenderとMCPで連携しステージを作る様子
　だたしこのステージは没にしましたｗ）

「これは意外と作れるかも！」

そう思った瞬間に、作りたい世界が、ドンドン教材の外へはみ出していきました。

そこから先は、教材には書かれていない景色でした。

今回はそんな話を、5回やり直した格闘ログとして書いていきます。

📖 前回の記事 Robloxでゲームを作るつもりが、ゲームPVができていたお話 で「次は本当に遊べる最小単位を作る」と宣言しました。今回はその続きです。

ゲームはコチラ

https://www.roblox.com/ja/games/115737211248892/unnamed

クリプトニンジャによりAI音声解説はコチラ

1. 「AIに任せれば全部やってくれる」という幻想

最初の2日間は、本当にAIと一緒に走っている感覚でした。

「ここに置いて」と頼めば配置してくれる。
コードを書けば動いてくれる。
迷ったら次の一手を提案してくれる。

ただ、教材を抜けて「自分の世界」に入った瞬間、AIは急に道に迷い始めました。

理由は、教材が間違っていたからではありません。

「教材通りの場所にキャラを置いて」と頼むと、AIは教材を信じて、
もう動かしていた場所に、もう一度キャラを配置しようとしました。
結果、キャラは画面の外へ消えました。

そこで気付きました。

教材通りに進めているうちは、判断はぜんぶ教材がしてくれます。
でも、自分の世界に入った瞬間、判断はぜんぶ自分に戻ってきます。

「教材ではこう書かれている。でも、今の私の世界では、どうなっているのか?」

この問いを、AIに投げる前に、自分で1回握り直す。

それだけで、AIとの会話の質が、ぐっと変わります。

2. 自分の世界に、自分のキャラを連れてくる

教材の外に出た、もうひとつの瞬間は、キャラクター選びでした。

教材には、標準のサンプルキャラが用意されています。
そのまま使えば、確実に動くゲームは作れます。

でも、せっかく自分の世界を作るなら、その世界に住んでほしいキャラがいました。

ひとりは、花にゆかりのあるクリプトニンジャのキャラクター、酉花(とりか)。
花を育て、薬草を集める設定で、トリッカフラワーという世界の中心に立ってもらう存在です。

もうひとりは、もう少し前から動かしてきた咲耶(さくや)。
彼女にも、この世界に立ってもらいたかった。

ただ、キャラを連れてくるには、3Dモデルが必要でした。

ここで使ったのが、Meshy という、画像や指示から3Dモデルを生成するAIです。
酉花のイメージをMeshyで生成し、Blenderへ持ち込んで、表情やプロポーションを少しずつ整えていきました。

地味で、根気のいる作業でした。
でも、その地味さの中で、キャラが「教材のサンプル」から「自分の世界の住人」に変わっていく感覚がありました。

個人が自分の世界を持てる時代って、AIで一瞬に完成させる時代ではなく、AIで生み出した素材を、自分の手で住人に変えていく時代なのかもしれません。

3. 花が、ほんのり空中に浮いていた

次の違和感は、花でした。

ステージに並べた花を、よく見ると、地面から、ほんのわずかだけ浮いていたのです。

調べてみると、原因は花のモデルそれぞれが持つ「中心」の置き方でした。

AIに「この座標に置いて」と頼んでも、各モデルの “中心” の場所が、少しずつ違っていたのです。

ある花は、茎の根元が「中心」。
別の花は、花のてっぺんが「中心」。

だから同じ座標を渡しても、見た目の高さが揃わない。

解決は2段階になりました。

まず、頼んだ場所に一度置いてもらう。
そのあと、自分で底面を測って、地面との差分だけもう一度ずらす。

AIに任せた後に、もうひと手間、自分の手で測り直す。

これも、自分の手で住人にしていく時代の、地味な作法でした。

4. Blenderで描く綺麗な土地を、信じて切り替えた

ステージの土台は、最初は Roblox 上でブロックを置きながら作っていました。

ただ、しばらく作り進めるうちに、もっと綺麗な土地が欲しくなってきました。

そこで、別のソフト(Blender)でガーデン全体の景観を一枚絵のメッシュとして描き、それをRobloxに持ち込むことにしました。

確かに、見栄えは上がりました。

地面のテクスチャ、植え込みの密度、葉の重なりまで、Blenderだとずっと細かく描けます。

「これで土台問題は終わった」

そう思った瞬間がありました。

ただ、綺麗を取った代わりに、別の柔軟さを少しずつ手放していました。

ここから、思いがけない問題が静かに始まっていきます。

5. 川オブジェクトを、思い切ってやめた

その「思いがけない問題」が、川でした。

最初はRoblox側で、青いガラスの板を置いて川を表現しました。
でも、近くの祭壇に被さって見えました。

次は、薄い透明帯を放射状に配置しました。
でも、Blenderで描いた地面の上だと、見え方が安定しませんでした。

何回か作り直して、最終調整の段階で気付きました。

もしRobloxのブロックでイチから土地を作っていたら、川は地面と一緒に、ブロック単位で自由に置き直せたはずでした。

でも、Blenderで地面を一枚絵として作り込んでしまったために、その上に置く水のパーツだけで川を表現しようとすると、どうしてもズレが残ったのです。

綺麗を取った瞬間に、最終調整の柔軟さを引き換えにしていたわけです。

ふと、Blenderで描いた背景テクスチャを見直すと、すでに青い川の柄が描かれていました。

私が「川オブジェクト」だと思って積み上げていたものは、もう要らないものだったのです。

最終的に、川のパーツを全部廃止しました。

時間をかけた作業を、自分の手で消す決断は、地味に重いものでした。
でも、「あれば便利」のレベルにとどまるものは、思い切って引き算する。

自分の世界を作るというのは、足し算と同じくらい、引き算の練習でもありました。

6. 一気に任せず、ステップ・バイ・ステップで刻む

何度かのやり直しの末に、ひとつの作法に辿り着きました。

「AIに全部任せて、最後にまとめてチェックする」ではなく、
「AIに1ステップだけ任せて、確認してから次に進む」。

土地のフラット化 → 川 → 装飾 → 花 → トリガー。
工程を6つに分けて、それぞれの動作をスクショで確認しながら、ひとつずつ通しました。

このやり方に切り替えてから、修正の往復が劇的に減りました。

AIと組むときに大事なのは、「全部やって」と言わないこと。
「次の1ステップだけお願い」が口癖になると、AIは急に頼れる相棒に変わります。

AIで個人が自分の世界を作る時代って、作る速度より、刻む細かさが武器になる時代なのかもしれません。

7. テストプレイは自分でやる、AIに渡すのは結果だけ

途中から、もうひとつ大きな作法に気付きました。

最初は、テストプレイの動作確認も、ぜんぶ Claude に投げていました。
スクショを撮って、状況を文章で説明して、「これ、どうなってる?」と聞く。

これは便利でした。でも、Claude のトークンを驚くほど消費していました。

そこで、役割を分け直しました。

実機でのテストプレイは、自分でやる。
そのうえで、結果(うまくいった/いかなかった/どこが変だった)だけを Claude に伝える。

これだけで、トークン消費が劇的に減りました。
そして、Claude は「自分が見たもの」ではなく「私が見たもの」を起点に、深い修正のほうを担ってくれるようになりました。

AIにあらゆることをやらせるよりも、人間とAIで役割を分けたほうが、結果的に深いところまで進めます。

AIで個人が世界を作る時代って、AIをすべてに使う時代ではなく、AIに何を任せて、何を自分の手で残すかを設計する時代でもあるのかもしれません。

8. 個人が複数のAIを使い分ける時代の、現実

このプロジェクトを通して、AIツールの使い方も整理されてきました。

私は以前から使い慣れていた　Antigravityというツールの拡張機能に
Codex、Claudeを入れで両方を使ってトークンの節約しながら
両者の作業を並行して行いました。

そこで気づいたのはツールの性能差
実体験ベースで、ざっくりこんな感触です。

■ 使ったAIツールの感触

Claude
  強み: 状況把握・指示の反映が深い
  弱み: トークン消費が早い

Codex
  強み: 大枠のコード生成が安定
  弱み: 細部の判断が浅いことがある

Gemini Flash
  強み: 速度が速い
  弱み: ミスが多い

特に Gemini Flash の「速いけどミスが多い」挙動を見ながら、ふと 自分の仕事みたいだ と思ってしまいました。
AIに、なぜか同情した瞬間でした(笑)。

この経験から学んだのは、ツールはなるべく1つに通したほうが、結果的に時間もメンタルも節約になるということです。

LLMごとに「頭脳の癖」が違うので、複数を併用すると、思いがけない事故が起きやすい。

個人が自分の世界を作るって、案外、装備よりも「装備を変えすぎない」ことが効くのかもしれません。

🚨 番外編: 公開直前、フリーモデルにバックドアが仕込まれていた話

実は今回、公開ボタンを押す直前に、もうひとつ事件がありました。

咲耶エリアに使うために Creator Store からダウンロードした「鳥居」のフリーモデルに、カモフラージュされたバックドアが仕込まれていたのです。

たった1関数だけが、偽の「Error 501」UI を画面に出してプレイヤーを騙し、悪意あるコードをコマンドバーに貼り付けさせる手口でした。

幸い被害ゼロで駆除完了し、再現性のある検査スクリプトを Claude と組みました。

ここでの教訓は、これに尽きます。

AIで生産性が上がる時代こそ、検査する力がボトルネックになる。

フリーモデルを疑う癖と、フリー情報を疑う癖は、根っこが同じ。

📖 詳細はこちらの記事にまとめています
Roblox公開直前、フリーモデルにバックドアが仕込まれていた話

9. リリース後、コミュニティが教えてくれた “本当の品質”

公開ボタンを押した瞬間に、ゲームは完成しません。

公開当日、NinjaDAO のメンバーがすぐにトリッカフラワーを遊んでくれて、2つの指摘をくれました。

両方とも、自分でも気付けたはずの問題でした。
でも、ひとりで作ってひとりで触っていたら、何ヶ月も気付けなかったかもしれません。

指摘から修正・再公開まで、約2時間。

ここで思いました。

AIで個人制作の速度が上がるほど、気付けない盲点の重さが、相対的に増えていきます。

そして、その盲点を埋めてくれるのは、AIではなく、触ってくれる他人の目でした。

コミュニティに参加するって、教材費や時間の対価が「他人の目への即時アクセス権」なのだと、初めて体感できました。

これは、医療現場のカンファレンス文化と同じ構造でした。
ひとりで薬歴を書いても見落としは消えません。複数の目で同じ患者さんを見るから、自分の盲点に気付ける。

AI時代の品質保証は、人間のコミュニティというレイヤーで起きるのかもしれません。

おわりに

AI時代の「ものづくり」って、コードを書くことそのものではなくなってきている気がしています。

教材の中にいるあいだは、判断はぜんぶ教材がしてくれます。
AIに任せれば、手順もぜんぶ流れていきます。

でも、教材の外に出た瞬間、「自分の世界を、どう設計するか」が手元に戻ってきます。

そこを引き受けることが、AI時代の “ものづくり” なのかもしれません。

5回のやり直しで残ったのは、コードでも完成品でもなく、自分の世界に対する解像度でした。

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教材の外へはみ出した瞬間はありませんか？

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Substackアプリで アースキーのDAOラボ ｜ 薬剤師のAI実装実験室 をもっと楽しむ

iOSとAndroidで利用可能

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はじめに

病院で立ち尽くす夜があります。

「誰が、どこまで、何を、やったんだろう」

何度目でしょうか。
「対応中」と書かれた付箋が増えていくのを眺めて、自分が次にどこへ動けばいいのか、急に分からなくなる夜です。

疲れているのは、患者対応そのものよりも、「誰がどこまで動いたか分からない」状態のほうだったりします。

今回はそんな話を、先週のあるイベントで気づいたことと重ねて書きます。

1. リアルイベントの現場で、まったく同じ構造に出会いました

先週、NinjaDAOというコミュニティのイベント「にんケット4」に、ブース側として参加してきました。

「にんラジニュース」というブースを担当して、会場のブースを回って取材する役割でした。

事前に「誰がどこを回るか」までは決めていました。

でも、当日になって動き出すと、

・誰が今どこを回っているのか
・どこまで取材が進んだのか
・まだ手をつけていない場所はどこなのか

これが見えなくなって、急に疲労感が立ち上がりました。

不思議だったのは、その疲れの正体が、走り回る体力の問題ではなかったことです。

「見えていない」ことそのものが、疲れの原因でした。

これは、医療現場疲れと、同じ構造だったんです。

2. 疲れの正体は、作業量じゃなかった

ここ数年、薬剤師として職場でAIを使う回数は、かなり増えています。

ただ、その使い方は「自分の作業を速くする」方向に偏っていました。

服薬指導文を整える。
勉強会資料を作る。
論文を要約する。

これらは確かに早くなります。

でも、現場で本当に疲れているのは、自分の作業の遅さよりも、チームの中で誰が何をしているか分からないことの方です。

にんケット4の反省を整理しながら、改めて気づきました。

AIは、個人の時短だけのものではありません。

・担当表を作る
・進捗マップを更新する
・未対応・対応中・完了のチェックリストを共有する

こうした チーム全体の見える化 を支える方向にこそ、AIの本領があります。

3. 次に何を見るかが決まっているだけで、人は少し楽になる

にんケット4を終えたあと、次回は最低限これを準備したいと思いました。

・ブース担当表
・会場マップ
・インタビュー先リスト
・未対応ブースのチェック表
・ステージ外取材の事前アポ
・対談前の音声テスト
・収録チェックリスト
・バックアップ録音
・終了後の振り返りテンプレ

これだけ見ると、イベント運営のリストに見えるかもしれません。

でも、私にはこれが、医療現場の申し送りや多職種連携にもそのまま重なって見えました。

病棟でも、必要なのは立派なDXシステムだけではありません。

・誰が担当しているか
・どこまで終わっているか
・まだ確認していない場所はどこか
・次に誰へ声をかけるか
・終わったあと、何を振り返るか

こういう小さな確認先が見えているだけで、現場の疲れ方はかなり変わります。

私が疲れているのは、能力が足りないからではありません。

次に何を見ればいいかが、毎回その場で発生しているからです。

4. 完璧な準備より、最低限の見える化でいい

もちろん、完璧に準備する必要はありません。

イベントでも、医療現場でも、全部を事前に決めきることはできません。

急な変更は起きます。

予定外の相談も入ります。

誰かが動けなくなることもあります。

だからこそ、必要なのは完璧な計画ではなく、最低限の見える化 なんだと思います。

何もない状態で当日を迎えるのと、最低限の担当表やチェックリストがある状態で迎えるのでは、チームの疲労感が違います。

現場でAIを使うなら、いきなりすごい自動化を目指さなくていい。

まずは、散らばっている情報を一枚にまとめる。

未対応、対応中、完了を分ける。

次に確認することを3つだけ出す。

そのくらいで十分です。

AIは、現場の代わりに判断するものではありません。

でも、考える前に探している時間 は、かなり減らせるはずです。

5. 明日の現場で、小さく試せる一手

完璧な仕組みを作る必要はありません。

明日の現場で、一つだけ試せることがあるとしたら、これです。

■ 申し送り表を「3色の付箋」で分ける

🔴赤 → 未対応
🟡黄 → 対応中
🟢緑 → 完了

紙でも、ホワイトボードでも、LINEのノートでも構いません。

色を3つに分けるだけで、誰が、どこまで、何を、やったかが一目で見えるようになります。

これは、AIがなくてもできることです。

もし余裕があれば、その3色のリストをスマホで撮ってChatGPTに見せて、「次に確認した方がいい項目を3つ挙げて」と聞いてみる。

それだけで、夜の医療現場の疲れ方は、ほんの少しだけ変わるはずです。

おわりに

リアルイベントの熱量は、AIでは作れません。

医療現場の温度も、AIには代わりがありません。

でも、その温度を支える 見える化の仕組み だけは、AIでかなり助けられます。

私はにんケット4で、走り回って疲れて、悔しさを持ち帰りました。

そして気づいたのは、その悔しさは医療現場でずっと感じていたものと、まったく同じだったということでした。

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あなたの現場でも、「見える化」が足りないせいで疲れている瞬間はありませんか？

お疲れ様です。
アースキーです。

「バックドア」って知っていますか？

バックドアとは、外からこっそり操作されたり、不正なコードを実行されたりするための「裏口」のようなものです。

家で言えば、玄関ではなく、知らないうちに作られた勝手口です。

今回、その裏口になり得るものが、Robloxのフリーモデルの中に紛れていました。

見た目は、普通の鳥居でした。

Roblox Studioでステージに置いても、最初は何の違和感もありませんでした。

でもPlayテストをした瞬間、偽の「Error 501」が表示されました。

そして、エラーを直すために、コマンドバーへコードを貼り付けるよう誘導されました。

ここで貼り付けていたら、かなり危なかったと思います。

幸い、実行前にAIへスクショを見せて相談したことで、これは正規のRobloxエラーではなく、悪意ある誘導だと気づけました。

AIとフリーモデルを使ってゲーム制作を始める人に向けて、公開前に必ず確認してほしいことを残すための記事です。

見た目は普通の鳥居でした

今回の対象は、制作中のRobloxゲーム「トリッカフラワー」です。

元々は、 をベースに独自のやり方でやってみよう！そう思い達初めて　ついに公開！できる😭

そう思った矢先の出来事でした

ステージの雰囲気を整えるために、鳥居のフリーモデルを入れていました。

フリーモデルとは、Roblox上で公開されている無料または自由に使えるモデル素材のことです。

初心者にとっては、とても便利です。

鳥居。
木。
岩。
建物。
家具。
乗り物。

こうした素材を一から作らなくても、ステージに置くだけでゲームらしくなります。

だから、使いたくなる気持ちはよく分かります。

私も、制作を早く進めるために使いました。

ただ、ここで大事なのは、フリーモデルは「見た目だけの素材」とは限らないことです。

見た目は普通の鳥居でも、中にScriptやUIが入っていることがあります。

「Error 501」を信じていたら危なかったです

Playテスト中に出たのは、偽のエラー表示でした。

「Error 501」
「Something went wrong with this game」

そのような文言で、画面上にエラーのようなものが表示されました。

そして、コマンドバーにコードを貼り付ければ直る、という流れに誘導されました。

コマンドバーとは、Roblox Studio内でコマンドやコードを直接実行できる入力欄です。

簡単に言えば、ゲーム内部を直接操作できる場所です。

便利な機能ですが、知らないコードを貼る場所ではありません。

ここに不正なコードを貼って実行すると、自分の手で危険な操作を実行してしまう可能性があります。

初心者ほど、エラーが出ると焦ります。

そう思ってしまう。

でも、Roblox Studioで「このコードをコマンドバーへ貼れば直ります」と言われたら、まず止まってください。

それは修復手順ではなく、攻撃者があなたに不正コードを実行させるための誘導かもしれません。

バックドアとは何か

バックドアとは、外からこっそり操作したり、不正なコードを実行したりするための「裏口」のようなものです。

普通の利用者には見えません。

でも、攻撃者にとっては、あとから入り込むための入口になります。

Robloxのフリーモデルでも、見た目は普通の装飾なのに、中にScriptやUIが紛れていることがあります。

Scriptとは、Roblox内で動くプログラムのことです。

LocalScriptは、主にプレイヤー側の画面や操作に関わるプログラムです。

ModuleScriptは、他のスクリプトから呼び出して使う部品のようなプログラムです。

もちろん、Scriptが入っていること自体が悪いわけではありません。

たとえば、ドアを開閉するモデルなら、開閉用のScriptが必要なこともあります。

光る看板なら、光り方を制御するScriptが入っていることもあります。

問題は、なぜ普通の鳥居に、エラー画面を出すUIや、外部の何かを読み込む処理が入っているのか、という点です。

今回危なかったのは、偽エラーを見せて、こちらにコマンドバーへコードを貼らせようとしてきた点でした。

つまり、攻撃者が直接侵入するというより、こちらに危険な操作をさせる形です。

フリーモデルは「無料素材」ではありません

今回の一番大きな学びは、ここです。

フリーモデルは「無料素材」ではありません。

他人が作ったコード入りの箱です。

見た目が鳥居でも、中身まで鳥居とは限りません。

この感覚は、Roblox初心者ほど持っておいた方がいいです。

フリーモデルを使うこと自体が悪いのではありません。

中身を確認しないまま公開することが危ないのです。

見た目だけで安全性は判断できません。

むしろ、見た目が自然だからこそ、気づきにくい。

今回も、鳥居そのものはステージに馴染んでいました。

違和感が出たのは、Playテストで偽エラーが表示された瞬間です。

コマンドバーに貼れと言われたら止まってください

ここは、この記事で一番覚えてほしいところです。

Roblox Studioで、エラー修復を理由にコマンドバーへコードを貼るよう言われたら、止まってください。

その場で実行しない。

一度、スクショを撮る。

AIや詳しい人に相談する。

モデルの中身を確認する。

この順番にしてください。

今回見つかった不審なコードの中には、外部モデルを読み込む処理や、外部通信に関わる設定を有効化するような処理が含まれていました。

詳細な不正コードは、悪用防止のため掲載しません。

ただし、初心者でも覚えておきたい危険サインはあります。

• loadstring

• require(数字)

• GetObjects

• HttpService

• HttpEnabled

• Error 501

• paste it into the command bar

• コマンドバーに貼り付け

これらを見つけたら、すぐに「危険かもしれない」と考えてください。

公開前に確認した場所

今回、感染の可能性がある部分を調べるときは、ゲーム全体を確認しました。

特定のモデルだけを見れば終わり、ではありません。

Robloxでは、危険なものが必ず見える場所に置かれているとは限らないからです。

確認した場所は、たとえば次のようなところです。

• Workspace

• ServerScriptService

• ServerStorage

• ReplicatedStorage

• ReplicatedFirst

• StarterGui

• StarterPlayer

初心者向けに言い換えると、これは「ゲーム内の部品置き場」や「スクリプト置き場」や「画面UI置き場」です。

画面に見えているものだけでなく、裏側のフォルダにも入り込むことがあります。

特に確認したのは、次のようなものです。

• 不要な Script

• 不明な LocalScript

• 意図しない ModuleScript

• 見覚えのない ScreenGui

• 不自然な TextBox

• Credits や Material など、無害そうな名前のオブジェクト

• 外部読み込みや外部通信に関わる文字列

今回は、怪しい部分を削除または隔離し、再検査でcleanを確認しました。

また、影響を受けたコピーPlaceはアーカイブしました。

コピペを実行しなかったため、被害はゼロでした。

ここで止まれたのは、本当に大きかったです。

Roblox初心者向けチェックリスト

Robloxでフリーモデルを使うなら、最低限これだけは確認した方がいいです。

保存用に、短くまとめます。

Roblox公開前チェック

1. フリーモデル挿入直後にExplorerを確認する

2. Script / LocalScript / ModuleScript を検索する

3. ScreenGui / TextBox / 不審なUIを確認する

4. loadstring / require(数字) / GetObjects / HttpService を検索する

5. Play中に偽エラーUIが出ないか確認する

6. 不明なコードは削除または隔離する

7. 検査結果をDayLogへ残す

8. clean確認後に公開する

この順番を守るだけで、かなり事故を減らせます。

AI制作では、検査ルールまで作る必要があります

今回、AIにスクショを見せて相談したことで止まれました。

これは良かった点です。

ただし、「AIに聞いたら助かった」で終わらせるのは危ないです。

次からは、フリーモデルを入れた直後に必ず検査する。

検査が終わるまで、Playテストや公開作業に進まない。

このルールまで落とし込む必要があります。

一度助かった体験は、油断にもなります。

だからこそ、今回の件は記事にして終わりではなく、制作手順に組み込むべきです。

トリッカフラワーでは、今後の公開前チェックとして「フリーモデル挿入後の即時検査」を最優先にします。

AIでゲーム制作は速くなりました。

でも、速く作れるほど、危ないものも速く入ってきます。

だから、速く作るだけでは足りません。

止まる手順が必要です。

おわりに

今回伝えたいことはこれです。

Robloxが危険、という話ではありません。

フリーモデルも、正しく使えば制作を助けてくれます。

でも、見た目がきれいなモデルの中に、知らないコードが入っていることはあります。

今回、トリッカフラワーでは公開前に止まれました。

これは失敗ではなく、事故を防いだ制作ログです。

公開前に一番大事なのは、最後の飾りつけではありません。

知らないコードを残さないことです。

Roblox制作で、似たような偽エラーや不審なフリーモデルを見たことがある方は、返信で教えてください。

今後も、AIを使ったRoblox制作ログと、公開前チェックリストを残していきます。

普段は薬剤師として働く私でも　こんな短期間でゲームをつくれるようになったのは

間違いなく の教材のお陰です😊

お寿司職人｜AI創作工房

本日12時、Robloxゲーム教材をリリースします！

本日お昼12時。…

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24 days ago · 36 likes · お寿司職人｜AI Robloxゲーム教材

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はじめに

お疲れ様です。
アースキーです。

今日は、少し 発信の軸を修正するお話 を

イベント会場で、クリプトニンジャ / NinjaDAOのファウンダーである
さんから、そんな趣旨の一言をいただきました。

何気ない会話の中の一言でした。

でも、私の中では かなり残りました。

これまで私は、AI教材をどう作るか、どう売るか、どんな導線にするかを考えていました。

・薬剤師としての知識
・AIを使った発信
・クリプトニンジャのキャラクター
・ゲーム制作
・Substack

全部つながる気はしていました。

ただ、同時にどこかで 散らかっていました。

（あと１円も稼げてないｗ）

教材の前に、「何を作ってきた人か」が必要だった

あの一言で、視点が少し変わりました。

教材を作る前に、まず必要なのは、商品設計ではありません でした。

「この人は何を作ってきた人なのか？」

それが見える状態を作ることでした。

良い記事を書けば、読んでもらえる。

私はどこかで、そう思っていました。

でも違いました。

記事は、単体で読まれるわけではありません。

・制作ログ
・試行錯誤
・読者との会話
・過去に作ったもの

そういう積み重ねと一緒に読まれます。

フォロワーが多い人は、記事を出す前から読まれる理由を持っています。

・実績があります
・制作物があります
・関係性があります
・その人が積んできた文脈があります

だから、記事を出したときに読まれる。

これは才能の差だけではありません。

先に 信用の履歴 を積んでいるかどうかの差です。

医療AIをそのまま教材にするには、まだ壁が高かった

もちろん、薬剤師としてAIを使った業務改善には大きな可能性を感じています。

・服薬指導メモ
・勉強会資料
・患者さんへの説明文
・情報整理
・申し送りのたたき台

現場の 認知負荷を減らす使い方 は、確かにあります。

ただ、今回あらためて考えると、そこには壁もありました。

まず、薬剤師向けのAI活用という市場はかなり狭い。

さらに、病院薬剤師、療養型、病棟業務、服薬指導メモまで絞ると、届く相手はもっと限られます。

そして何より、医療現場ではAIを自由に使える環境がまだ整っていないことが多い。

・ChatGPTを使ってよいのか
・患者情報をどう扱うのか
・出力内容を誰が確認するのか
・院内ルールとどう合わせるのか

ここが曖昧なままでは、いくら良いテンプレートを作っても、現場では使いにくい。

さらに医療情報は、少しの誤差や表現のズレが大きなリスクになります。

創作なら、キャラクターが少し崩れても直せばいい。

でも医療では、薬の説明、用量、禁忌、腎機能、相互作用、患者さんへの伝え方など、間違えてはいけない部分が多い。

だから、医療AIの教材化は大事 です。

大事だからこそ、今すぐ真正面から商品にするには、まだ順番が早い。

そう感じました。

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クリプトニンジャは、薬の知識をやわらかく翻訳する入口になる

一方で、クリプトニンジャやAI創作の発信には反応がありました。

・作ったものを見てもらえる
・感想が返ってくる
・コミュニティの中で会話が生まれる

この違いは、かなり大きい です。

ただし、私は 創作だけに逃げたいわけではありません。

・薬剤師としての現場感
・薬の知識
・相手に伝わる言葉へ変える力

ここを捨てると、自分がやる意味が薄くなります。

だから必要なのは、創作に逃げることではありません。

薬剤師の知識を、創作で翻訳すること でした。

薬や医療の知識は、そのまま出すとどうしても堅くなります。

でも、キャラクターやゲームを通すと、少しだけ触れやすくなる。

クリプトニンジャは、薬剤師の知識をやわらかく翻訳する入口 になるかもしれません。

たとえば、クリプトニンジャの世界で薬草を集める。

・調合する
・飲み合わせを考える
・相手にわかりやすく説明する

これなら、薬の知識を少し楽しく学べるかもしれません。

ただし、ここでゲームの詳細に入りすぎると、また話が散ります。

今やるべきことは、完成品を急ぐことではありません。

まず、制作ログを積むこと です。

SNSは、信用の地層を作る場所だった

SNSは、記事の告知場所ではありません でした。

まして、いきなり教材を売る販売所でもありませんでした。

記事が読まれるための 文脈を、少しずつ作る場所 でした。

私はここを見落としていました。

AI教材を作る前に、まずSNSで積むべきものがありました。

それは、ノウハウの断片ではありません。

「この人は何を作ってきた人なのか」

それが伝わる 信用の履歴 です。

これからは、いきなり教材を売るのではなく、制作ログを積みます。

薬剤師がAIを使って、薬や医療の知識をキャラクターやゲームに翻訳していく過程を残す。

・言葉にする
・音声にする
・画像にする
・失敗も、改善も、途中経過も残す

それを少しずつ、信用の履歴 にしていきます。

おわりに

発信の軸を修正します。

AI教材を作ることが目的ではありません。

薬剤師の知識を、AIとキャラクターとゲームで、少し触れやすい学びに翻訳していく。

その過程を、SNSとSubstackに残していく。

まずは そこから始めます。

SNSは販売所ではなく、信用の地層を作る場所 でした。

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Thank you , , , ,
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今回の配信メモ

・サブスタックの既存のOBS共有では相手のカメラOFFも均等に分けられる

・片方が画面共有をすれば　その画面だけになり相手は事実上音声参加へ

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個人情報保護法の改正案が、衆議院を通過しました。

これが何を意味するのか？

簡単に言うと

そのための例外規定が、議論の的になっています。

ニュースを最初に見たとき、
私のなかにこんな言葉が浮かびました。

「医療AIの開発が早く進むなら、どんどん進めてほしい」

でも、少し考えて

ハッ!!👀

としたのです。

それは自分が「健康で、他人に知られたくない病歴を持たない側」に立っているからこその、
非常に浅く、傲慢な考えだったのではないか、と。

もし私が、他人に隠しておきたい深刻な病気や、
生活の悩みを抱えている患者さんの立場だったら。

「AI開発のためだから」と、
自分の知らないところでデータが雑に集められるのは、
とても怖いと感じるはずです。

その怖さや不安を無視して、
「便利な未来」だけを語ることはできません。

現場の現実：守られているけれど、届かない

一方で、病院薬剤師として現場に立っていると、
まったく別の「怖さ」にも日々直面します。

それは、情報が守られすぎているがゆえに、
必要な情報が安全につながらないという現実です。

持参薬確認（＝入院時に患者さんが持ち込んだお薬をすべてチェックする業務）のとき、
他院での処方内容がカルテに反映されていなかったり、
お薬手帳が最新ではなかったりすることは、日常茶飯事です。

薬の情報。

アレルギーの履歴。

副作用の記録。

これらがつながらないとき、私たちは元のクリニックや薬局に、
「お電話」で一件ずつ問い合わせを重ねています。

現場で本当に困っているのは、
「情報が多すぎること」ではなく、
「安全に必要な情報へアクセスできないこと」です。

情報がつながらないという「仕組みの隙間」を埋めるために、
今は現場の人力がギリギリのところで盾になっているのです。

おわりに

AI開発を進めたいから、個人情報保護を軽く見る。
個人情報を守りたいから、AI活用をすべて拒絶する。

その二者択一で思考停止していることこそが、
最も危ない「落とし穴（罠）」ではないでしょうか。

必要なのは、
患者さんの安心を守りながら、
現場に必要な情報が届く仕組み。

「守る」と「つなぐ」の間にある設計（信頼関係の構築）」です。

このテーマを現場の薬剤師のリアルな業務や、
お薬手帳の限界といった手触り感のある視点から、
一歩ずつ分解して考えていきたいと思います。

この天秤をどう設計するか。
その答えは簡単には出ませんが、
医療AIの本当の論点は、その間にあるのだと思います。

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はじめに

昨日、にんケット4に参加して思い返したことが１つあったので語らせてください

・

・

・

私中学高校6年間、帰宅部でした。

部活に全力で打ち込むタイプでもなく、
文化祭で中心になって動くタイプでもありませんでした。

別に嫌いだったわけではないんです。
ただ、あの熱量の中に自分から飛び込むということが、
どこか気恥ずかしかった。

そんな自分が今、
NinjaDAOという場所に、かなり本気で関わっています。

自分でも、少し　どころではなく　とても不思議なのです。

そのことを、正直に書いてみます。

1. 「配属された場所」と「選んだ場所」

薬剤師として働いていると、
所属する場所は基本的に「決められる」ものです。

病院。

部署。

役割。

人間関係。

自分で選びきれないことのほうが、正直多い。

でもNinjaDAOは違いました。

誰かに配属されたわけではなく、
自分で選んで入った場所です。

いつ入ってもいい。
離れてもいい。

だからこそ、
残っていることに、少し意味がある気がしています。

2. 会社のイベントと、DAOのイベント

会社では、
イベントは上から始まることが多いです。

上司。部署。予算。指示。

でもNinjaDAOでは、
誰かの「やってみたい」から企画が生まれます。

イラストコンテスト。

AI企画。

オフ会。

スペース。

感想記事。

ファウンダーだけが動かしている場所ではなく、
参加者が文化を作っている。

「用意されたイベントに参加する場所」
というより、

「誰かの熱量に、自分も混ざれる場所」

なのだと思います。

3. オンラインとオフライン

オンラインでは毎日のように誰かが動いています。

イラスト、AI、音楽、記事、スペース。

普段の仕事では絶対に出会えない人と、
文字だけで繋がっている不思議さがあります。

そしてオフラインのイベントもある。

画面越しだった人が、
目の前に立っている。

薬剤師の世界だけでは得られない刺激を、
いろんな職種、いろんな働き方の人から受け取る。

それは思っていたよりもずっと、
大きな体験でした。

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4. 少しずつ変わったこと

NinjaDAOにいたことで、
少しずつ変わったことがあります。

• AIに触れるようになった

• 発信を続けるようになった

• Substackを書き始めた

• 図解やAIアニメにも興味が出た

• いろいろな職種の人と話すようになった

「人生が劇的に変わった」
と言うと大げさです。

でも、本業の外で見た景色が、本業を見る目も少し変えてくれました。

薬剤師としての自分だけで完結していたら、
たぶん気づかなかったことが、いくつもあります。

5. 「見ているだけ」から「混ざる」へ

最初は見ているだけでした。

正直、
それだけでも楽しい場所でした。

でも少しずつ、
自分も動くようになりました。

感想を書く。

図解を作る。

引用する。

イベントを応援する。

見ているだけのときと、
自分も少し動いてみたときとでは、
楽しさの種類が変わりました。

「消費者」から「参加者」になった、
というのが一番近い表現だと思います。

6. “大人の文化祭”ということ

NinjaDAOは、学校の文化祭とは違います。

でも、
誰かが勝手に動き出し、
誰かが応援し、
誰かが形にする。

未完成の熱量がある。

そこに自分も混ざれる。

文化祭って、
完成品だけが楽しいわけではありません。

準備している時間。

失敗しながら作る時間。

誰かの熱量に巻き込まれる時間。

たぶん、
NinjaDAOにもそれがあります。

おわりに

中高帰宅部だった自分が、
大人になってから、
こんなに”文化祭”みたいな場所に本気になるとは思っていませんでした。

これからも少しずつ、
自分にできることを続けていきたいです。

あなたにも、
「自分で選んだ場所」はありますか。

もしまだなければ、
大人の文化祭は、いつからでも参加できます。

NinjaDAOというコミュニティについては
こちらが詳しく書いてあります。⏬️ 　より

クリプトニンジャの歩き方

「文化祭が毎日続いている」コミュニティの話

読了目安: 5分…

Read more

a month ago · 103 likes · 3 comments · だんく｜1コマ漫画×学び｜クリプトニンジャ案内人

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ありがとう

はじめに

この２年で、AIを使って色々なものを作ってきました。

🎨イラスト。

🖼️図解。

📖4コマ漫画。

💿️音楽。

📺️アニメ。

🖥️MV。

🎮️そして、Robloxのゲーム制作まで、手を伸ばしてきました。

ただ、ふと立ち止まって冷静に状況を見たとき、
ひとつの事実に気づいたんですよね。

制作物は、確かに増えました。
でも、マネタイズ（＝お金が回る仕組み）には、ほとんど直結していなかった。

正直、少し悔しかったです。
これだけ手を動かしているのに、なぜつながらないのか。

いや、少しなんてものじゃないです。めちゃくちゃ悔しい
だってAIを活用してそのノウハウを資産に変えている人はたくさんいる
（みなさんスゴイ！）

でも私は？　

こんなことでいいのか？　と自問自答です😅

でも、構造として分解してみると、
答えは超シンプルでした。

私は「制作物」を増やしていただけで、
「信頼が積み上がる仕組み」のほうを、まだ作っていなかったのです。

今回は、これから間違いな増えるAI時代に発信を始めた人が同じ罠にハマらないように、 私が見落としていた3つの設計を、構造としててってきて木に整理してみます。

1. 「作れる」と「売れる」は、別の構造だった

キッカケは さんのこのポッドキャストからでした

聞いていて思ったのは、

確かに、AIで作れるものは、本当に増えました。

数年前なら、外注に頼むしかなかった図解や音楽やアニメも、
今は個人がほぼ無料で形にできてしまいます。

ただ、ここで一つ確認しないといけないことがあります。

「作れる」は、「信頼される」とは、
まったくといっていいほど別の構造だということ。

例えば、Xに毎日投稿しても、
毎回アルゴリズムに左右されて、ほとんどゼロから配信されます。

AIイラストを無駄に数だけ無限に増やしても、
読者にとっては「またこの人、何か作っている」
で終わってしまうことのほうが多い。

つまり、

ではなかったんですよね。

冷静に整理し直すと、
本当に必要だったのは、こちらでした。

派手な一発ではなく、
地味な確認の蓄積で信頼は積み上がる。

これが、AI時代でも変わらない、信頼の基本構造でした。

2. 不足していた3つの設計

ここからが、構造化のパートです。

私のマネタイズが詰まっていた本当の理由を、
3つの欠落として整理しました。

① リサーチの設計が、足りなかった

リサーチ（＝調べる行為）と、AIとの壁打ちは、別物です。

ChatGPTと会話すること。

これは、自分の考えを整理する作業としては、かなり有効です。
でも、これを「調べた」と勘違いしてしまうと、危険です。

特に医療のテーマでは、致命的になりかねません。

・一次資料を見たか？

・反対意見にも目を通したか？

・読者が実際にどんな言葉で検索しているか、確認したか？

ここまで降りないと、リサーチにはなりません。

② リストの設計が、足りなかった

リスト（＝こちらから直接届けられる読者の集まり）。

SNSは、入口としては優秀です。
ただ、毎回アルゴリズムに依存するため、
関係性が積み上がりにくい構造になっています。

・メルマガ

・Substack

・LINE

・Discord

こうした「自分から直接届けられる場所」を持っていないと、
発信のたびに、毎回ゼロからのスタートになります。

私は長く、ここを軽視していました。

③ 信頼の設計が、足りなかった

信頼は、作品数では積み上がりません。

「この人は、毎回ちゃんと調べている」
「この人は、軽い言葉で断言しない」

そう思われた回数の合計が、信頼の量になります。

特に医療のテーマでは、
派手なバズより、地味な確認の積み上げのほうが、
はるかに強い資産になります。

3. 発信の順序を、逆転させる

ここまでを整理すると、
行動方針はかなり明確になります。

これまでの私の順序は、こうでした。

思いつく → 作る → 必要なら調べる

これからの順序は、こちらに変えます。

違和感 → リサーチ → 構造化 → 表現

「作る速度を落とす」のではありません。
「作る前に、調べる時間を増やす」のです。

これは、AIで生産性が上がった分の余白を、
そのまま量産に投下するのではなく、
確認の工程に再投資する、という意思決定でもあります。

料理に例えるなら

冷蔵庫に食材はたくさんあったのに、
店のコンセプトも、看板メニューも、常連客のリストも弱かった。

そんな状態だった、と整理しています。

4. リストは、売り込みの場所ではない

最後に、リストの位置づけだけ、訂正しておきます。

リストは、売り込みの場所ではありません。
信頼を深める場所です。

無料で受け取れる小さなプレゼントを、ひとつでも用意する。

そこから先は、急がず、関係性を育てる。

そうやって、確認された回数が一定を超えたタイミングで、
ようやく、小さな有料商品の提案ができるようになる。

順序を間違えると、
リストは「集客リスト」になり、
読者は静かに離れていきます。

重要なのは、AIで判断を加速することではなく、
確認コストを下げて、関係性を深めることだと思っています。

おわりに

AI時代は、作れる人が増えます。

だからこそ、差がつくのは「作る力」ではなく、

• 調べる力。

• 信頼される力。

• 関係性を育てる力。

この3つでした。

制作物の数では、信頼は積み上がらない。
確認された回数で、信頼は積み上がる。

私は、作る速度を落とすのではなく、
作る前に調べる時間を、これから増やしていきます。

たぶん、ここからが本当の発信のスタートです。

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先週、０泊２日のセミナーに行きましたが　今思ふとととても不思議でした。

「遠征費もかかるし、時間も数時間行かなくても、
後でAIに整理させればいいじゃん」と。

（私は自問自答しました。AIにも相談しまくりましたｗ）

振り返れば、私はずっとAIを「発信の量産機」として使っていました。自分が動いて傷つくことを避け、画面の前でAIにきれいに整えさせた記事を毎日スケジュール通りに流す。

それは効率的でしたが、読み返したときに水に醤油を一滴落としたような薄さしかなく、自分の発信なのに読むのが苦痛でした。体験から逃げて、AIの無機質な言葉の裏に隠れていたのです。

1. 1回のリアル体験を、何倍もの資産に変えるサイクル

AIは私たちの体験を奪いません。体験を「言葉に変える速度」を上げてくれる強力な伴走者です。
私が大阪遠征というリアルな現場で受け取った「実感」を、AIを使って構造化し、次の5つのステップで発信資産として循環させていきました。

1. 予習: オンラインで概要を知る（AI・SNS・ニュース）

2. 体験: リアルの場で現場の温度を確かめる（一次情報の獲得）

3. 構造化: 帰宅後にAIで体験を整理する

4. ストック: Substackやnoteに体験ログとして残す

5. 関係構築: 同じ関心を持つ人と対話を続ける

この循環を回した結果、1回の遠征から、Substackの速報、noteの解説、そして今週お届けした5日間の連載コラムが生まれました。

もしAIを使わずに自分一人で書き起こそうとしていたら、日常の業務に追われ、体験の熱量は言葉になる前に揮発していたはずです。

2. 今週の分解で見えた、発信の中核

この5日間で、AI時代における発信の切り口をいくつかの角度から整理しました。

• ポジショニングの設計（ベストインとファーストインのハイブリッド）
  「薬剤師×AI」という競合のいる領域（ベストイン）で戦いながら、「現場の違和感を言語化してAIで攻略する」という角度（ファーストイン）をとる。これにより、新ツール紹介の波に流されず、自分の強みを守る設計ができました。

• 媒体別の役割分担（入り口は医療、奥行きは人生）
  Xで見つけてもらい、Substackで関係を深める。Xでは「リンクを貼る前に3行で要点を完結させる」案内設計を徹底し、読者の時間を無駄にしない誠実な動線を作りました。

• 医療発信のBoring Strategy（退屈なほど誠実に）
  AIを使って刺激的な切り取りを量産するのをやめ、正確・地味・再現性を重んじる。短期的な数字よりも、3年後に読んでも誤解されない長期信頼を選び取る姿勢を定義しました。

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3. 伸びた記事が教えてくれたこと

今週の総まとめとして、自分の中で一番大きな収穫となった事実を書き残しておきます。

「読まれた記事は、情報量が多かったから読まれたのではない。自分の弱さ、分岐点、現場違和感が構造化されていたから読まれたのだ。」
「伸びた記事は、弱さを隠した記事ではなく、弱さを構造化した記事だった。」

私は強い専門家として、上から正しい知識を講義する人にはなれません。

ですが、自分がAIに頼りすぎて体温を失った失敗や、現場で断れずに時間を安売りした迷いを一度テーブルの上にさらし（自己解剖）、なぜそうなったのかを分解し、同じように悩む仲間の言葉へ翻訳することはできます。

完璧に見せる必要はありません。

AIを量産機ではなく、体験を増幅する装置として使いながら、人間が学び直している泥臭い姿を見せていくこと。それこそが、AI時代における発信の勝ち筋でした。

💬 読者への問い

来週からも、現場とリアルとAIを行き来しながら、3年後に残る言葉を紡いでいきます。

最後に、あなたへ問いを置いておきます。

答えはすぐに出さなくて大丈夫です。
まずは、今日感じた小さな引っかかりをノートの端に書き留めることから、一緒に始めていきましょう。
今週も最後まで読んでくださり、本当にありがとうございました。

タイムラインで、また「楽に痩せる薬」の投稿が伸びていました。

医療発信は強い。専門性も、社会的意義も、読者の悩みとの距離も近い。

そのぶん、一歩間違えると返ってくる傷が深い領域です。

今日は、医療発信で Boring Strategy を選ぶ理由と、5つの原則を書きます。

音声解説バージョン　できました
AI音声による　クリプトニンジャによりクロストーク解説です

1. 医療発信は「高報酬・高リスク」

医療発信が伸びやすい理由は、わかりやすいです。

□ 専門性がある
□ 信頼性が前提になりやすい
□ 社会的意義が大きい
□ 読者の悩みに直結する

需要があり、信頼の土台もある。だから、刺激的な切り取りをすれば、短期的にはバズります。

たとえば、GLP１作動薬と言われる　マンジャロをこう切り取ったとします。

数字は伸びるかもしれません。

でも、医療従事者としては危険です。

先日も　注意喚起の記事を制作しました。

本来の話には、ここまでがセットで入る必要があります。

□ 適応
□ 副作用
□ 栄養
□ 筋肉量低下
□ 運動
□ 医療倫理

ここを省いて伸ばすほど、後で取り返しのつかない読者を残します。

2. Boring Strategyの5原則

懇親会で出た「医療発信は Boring が合う」という話を、自分なりに5原則に落とすとこうなります。

□ 正確（事実関係を丁寧に確認する）
□ 地味（派手な見出しに寄せすぎない）
□ 再現性（誰でも辿れる手順で書く）
□ 誤解されにくい（条件・例外を省略しない）
□ 長期信頼（短期バズより、3年後に残る発信）

5原則を全部満たすと、投稿は地味になります。タイトルは長くなり、条件分岐が増え、リプも一瞬では返せなくなります。

それでいい、と思っています。医療発信で残るのは、伸びた数字ではなく、誤解させなかった読者です。

伸びた数字より、誤解させなかった読者の方を残す。

これが、医療領域における Boring Strategy の中心です。

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3. 自分の比率を見てみる

ひとつだけ問いを置きます。自分の発信の中で、

□ 刺激で集まった読者
□ 信頼で残った読者

この2つの比率は、いまどのくらいですか。

数字では出しにくいので、こう考えます。

最近のバズ投稿を1つ思い出して、「この読者が誤解したまま動いたら、自分は責任を取れるか」と問う。

「ちょっと厳しい」なら、刺激側に寄りすぎです。

逆に、地味で伸びなかった投稿に「保存しました」と返事が来たものは、信頼側に残った読者の手応えです。短期では負けて見えても、長期ではここが効きます。

おわりに

医療発信は強い。だからこそ、退屈なくらいで止めておく方が、長く立っていられます。

派手なバズは、後ろから自分の信頼を削っていきます。

明日できる一歩。

□ 最近のバズ投稿を1つ見直す
□ 条件・例外を省いていないか確認する
□ 必要なら、追記スレッドで補足する

明日は、この週を「体験 × AI × 発信」のクロストークでまとめます。

退屈にしておけばよかった、と感じる投稿はありますか？

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懇親会で、ある薬剤師の方に聞かれました。

「Xだけじゃ、もう厳しいですよね？」

Xも、Substackも、noteも、それぞれ得意な領域があります。

ひとつの場所だけで全部やろうとすると、必ずどこかで詰まります。

今日は、Xで見つけてもらい、Substackで関係を深めるという、2つの場所の使い分けを書きます。

1. Xだけ、検索だけ、では届かない時代

ブログとSNSが強かった時代から、長い年月が経ちました。

今は、こういう状態です。

□ 検索流入だけでは、変動が大きい
□ SNS拡散だけでは、アルゴリズム任せ
□ プラットフォーム依存だけでは、規約変更で消える

どれもゼロにはなりません。でも、どれか1本だけに乗せると、何かが揺れたときに発信ごと吹き飛びます。

これから先のAI時代は、AI要約に持っていかれる検索流入も増えます。

「見つけてもらう」と「読んでもらう」は別の問題として設計したほうが安全です。

2. Xは「見つけてもらう場所」

Xは、見つけてもらう場所として強いです。検索より速く、フォロー外にも届きます。

ただ、Xの中で意識する点が2つあります。

□ X内で内容が完結する要約を作る
□ リンクだけ貼って終わらない

これは懇親会で出た「資料説明の話」とつながります。

「この資料に書いてあります」では伝わらない。何ページ・どの見出しまで案内しないと届かない、という話でした。

X投稿でも同じです。「詳しくはリンク先で」だけで終わると、ほとんどの人は離脱します。

X内で要点まで提示して、それでも詳しく読みたい人だけが Substack に来る、という設計の方が誠実です。

情報を渡すだけでは足りない。迷わず読める場所まで案内して、初めて伝わる。

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3. Substackは「関係を深める場所」

Substackは、Xとは役割が違います。短期バズではなく、読者との関係を積み上げるリストメディアです。

Substackで意識しているのは、ここです。

□ メール直接配信なので、AI要約に奪われにくい
□ Notes（短文・人間味）と記事（本気のコンテンツ）を分ける
□ 登録誘導は「おわりに」の手前に置く
□ 末尾はシェア促進の一言で締める

Xは「見つけてもらった瞬間」が勝負、Substackは「次の記事も読みたい」と思われた瞬間が勝負です。

ここを混ぜると、Xでは長くて重く、Substackでは軽すぎる、という中途半端な発信になります。

おわりに

Xは見つけてもらう場所。Substackは関係を深める場所。

役割を分けて、それぞれに合った重さで書く。

明日できることを置いておきます。

□ 次のX投稿で、リンクの前にX内だけで読める要点を3行入れる
□ Substack記事では、「おわりに」の手前に登録ボタンを置く

この2つだけで、同じ記事の届き方が変わります。

明日は「医療発信は退屈なくらいがちょうどいい」という Boring Strategy の実践編を書きます。

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はじめに

ここ数ヶ月、マンジャロという薬の名前を、医療の外側でもよく見るようになりました。

そんな会話を、SNSや、Youtubeの中でいくつも目にしました。

正直なところ、少し、胸が痛みました。

同じような違和感は、どうやら私だけが感じていたものではなかったようです。

先日、厚生労働省の公式アカウントからも、注意喚起の投稿が出ていました。

マンジャロは、もともと2型糖尿病の治療薬として、
添付文書（＝薬の使い方や効能を国の基準で定めた正式な文書）に効能・効果が記された、医療用医薬品です。

でも、その手前の前提がほとんど省かれたまま

の一行だけが、SNSの中で歩き続けているように見えました。

その瞬間、糖尿病や肥満で、実際に治療としてこの薬を必要としている方の存在が、視界からすっと消える感覚があったんですよね。

今回は、その違和感を、自分の言葉でゆっくり書いていきます。

1. マンジャロは、もともと「治療のための薬」です

最初に、前提だけ静かに置かせてください。

マンジャロの一般名は、チルゼパチド（＝食欲や血糖に関わるホルモンに働きかける成分）です。

日本では、2型糖尿病の治療薬として、医療用医薬品の枠で承認され、扱われています。

用法は、週に1回の皮下注射。

毎週、同じ曜日に投与する設計になっています。

肥満症の文脈で語られる「ゼップバウンド」も、同じチルゼパチドを使った薬ですが、こちらは別ブランド・別効能として、きちんと整理されています。

つまり、同じ成分であっても、

• 誰のために。

• 何の目的で。

• どんな管理のもと で。

この三つで、薬としての扱いは、はっきり分かれているんですよね。

それなのに、SNSや会話の中では、

「マンジャロ＝痩せる薬」

という、ひとつの行に圧縮されたまま、情報が流れていきます。

その一行の裏で、本来の治療の枠が、少しずつ見えにくくなる。

ここに、薬剤師として、静かな怖さを感じています。

2. 現場では、ちゃんと「治療」として処方されています

私の現場には、マンジャロを処方されている方が、実際にいらっしゃいます。

担当されている患者さんは、自分がなぜこの薬を使っているのか。
これからの治療の道筋がどうなるのか。
副作用が出たときに何を相談すべきか。

そういったことを、ご自身の言葉で、しっかり理解されています。

薬剤師の側も、患者さんごとに情報を共有しながら、毎週のフォローを丁寧に重ねています。

幸い、私たちの現場では、いまのところ在庫が滞りなく入ってきています。

ただ、ふと、過去のことを思い出してしまうんですよね。

• シナール

• トランサミン

ビタミン剤や止血剤として、本来は内科や歯科の場面で必要とされてきた、薬たちです。

それが、一時期、皮膚科で美容目的のために大量に処方された時期がありました。

その結果、何が起きたか。

風邪をひいた患者さん。

歯科で、出血のリスクがある患者さん。

本来、その薬を必要としていた方のところに、薬が届きにくくなる瞬間が、確かにありました。

薬そのものが悪いわけではありません。

ただ、本来の使われ方から大きく外れて流れ始めると、必要な人の手元から、静かに遠ざかっていく。

これは、現場で私たちが、すでに経験してきた現実です。

マンジャロは、シナールやトランサミンとは比べものにならないほど、世間の注目を集めています。

だからこそ、ここでもう一度、立ち止まりたいんですよね。

「痩せたい人のための薬」と言い切ってしまうこと。

それが、いま糖尿病や肥満症の治療として本当にこの薬を必要としている方の枠を、静かに削ってしまわないか。

そこは、薬剤師として、見ておきたい場所です。

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3. AIが広まった時代こそ、自分で調べる力が要ります

ここからは、少しだけ、薬の話から離れます。

マンジャロを「ダイエット用の薬」だと思い込んでいる方を見たとき、私は薬剤師としての怖さを感じました。

でも、それと同じくらい、別の方向からも怖さがあったんですよね。

それは、

AIがこれだけ広まっているのに、誰も自分で調べていない

ということでした。

検索すれば、添付文書にも辿り着けます。

AIに「マンジャロって何の薬ですか？」と一言聞けば、効能・効果や用法の情報が、すぐ目の前に出てきます。

SNSで流れてくる印象的な一行を、そのまま受け取って。

調べる前に、結論を出してしまう。（怖すぎｗ）

これは、薬の話だけではないと思っています。

• 仕事のこと

• 健康のこと

• お金のこと

• 家族のこと

たぶん全部、同じ構造のなかで起きています。

AIは、便利な道具です。

でも、AIに自分の思考をそのまま預けてしまうと、判断は速くなる代わりに、自分の頭で考える力が、気づかないうちに細っていきます。

私は、AIを否定したいわけではありません。

むしろ、現場でAIを使い倒したい側の薬剤師です。

ただ、AIの便利さの裏側で、

自分で確認する。

自分の考えを持つ。

身近な人に、正しい言葉で伝える。

この三つの力だけは、どうか落とさないでいてほしいと、静かに願っています。

おわりに

マンジャロは、ダイエット用の商品ではありません。

治療が必要な方のために、医療の現場で使われてきた、ひとつの薬です。

その前提を、少しだけ思い出していただけたら、嬉しいです。

薬を怖がらせたいわけではありません。
でも、薬を、軽く扱わせたくもありません。

そして、最後にひとつだけ、お伝えしたいことがあります。

あなたが、自分の頭で考えて、自分の言葉で意見を持つこと。

それが、あなたの身の回りの治療を、正しく支える力になります。

AI時代だからこそ、AIに丸投げするのではなく、AIを正しく使いこなして、身近な誰かから頼られる人で、いてほしい。

私自身も、現場で、そうありたいと思っています。

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懇親会の帰り道、ある言葉がずっと頭に残っていました。

これ、医療発信にもそのまま当てはまるな、と思いました。

• ファーストイン＝その市場に一番乗りで旗を立てる。

• ベストイン＝後発でも、誰よりも良いものを磨く。

そのどちらでもない発信は、伸びる前にすり減ります。

今日は、薬剤師の発信と商品設計に、この2軸をそのまま当てはめてみます。

1. ファーストインの道 — 旗を先に立てる

ファーストインは、まだ誰も発信していないテーマに、一番乗りで旗を立てることです。

薬剤師×AIの中でも、細かく刻めばまだ空いている棚はあります。

・在宅領域でのAI活用
・特定の疾患群×AI問診
・調剤レセプトのAIチェック運用
・院内DXの言語化メモ

強みは、検索とSNSでの「最初の引用元」になれること。後から人が入ってきても、最初の旗は覚えられます。

弱みは、需要があるかわからないまま、ある程度の期間走り続けないといけないこと。ここは覚悟がいります。

2. ベストインの道 — 後発で、一番良いものを磨く

ベストインは、すでに発信している人が多いテーマで、誰よりも丁寧に磨くことです。

・服薬指導×AI下書き
・薬歴記載の効率化
・添付文書の要点抽出

このあたりは、新しく入って勝負するなら、量ではなく深さで上回るしかありません。

強みは、需要が確認できている市場で動けること。すでに困っている人がいて、後発でも品質次第で十分追い抜けます。

弱みは、薄い記事の量産だと埋もれること。一次体験・自分の現場でしか書けないディテールで差をつけます。

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3. SNSで全部出さない — 中核は商品に残す

どちらの道でも、共通する原則がひとつあります。

SNSで情報を全部公開しない。

公開してよいのはここまでです。

□ 入口（テーマの全体像）
□ 思想（なぜこの方向か）
□ 成果物（実際に動いた例）
□ サンプル（プロンプト1本・テンプレ1枚）
□ 制作過程（試して止まった話）

ここまで出しても、信頼が早く積み上がるだけで、損はしません。

中核に残すのはここです。

□ 完全版のテンプレート集
□ 業務に組み込むまでの手順書
□ 失敗回避のチェックリスト
□ 個別ケースへの応用

中核まで全部出すと「便利な発信者」では終わりますが、「これがあれば自分も動ける」と言われる商品にはなりません。

無料で見せるのは入口であって、価値の中心まで出し切ってはいけない。

おわりに

ファーストインなら、まだ空いている棚を探す。

ベストインなら、すでに困っている棚で、誰よりも深く磨く。

どちらの道でも、SNSは入口で、中核は商品に残す。

ひとつだけ問いを置いておきます。

□ 自分の発信テーマは、ファーストインか、ベストインか
□ いま全部SNSに出してしまっている中核は何か

1つ目だけでも答えが出ると、来週の発信が変わります。

明日は「Xで見つけ、Substackで関係を深める」話を書きます。

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はじめに

というニュースを見ながら、私は言葉にならない色んな感情が混ざっていました。

「病歴がAI学習に使われるなんて怖い」

世間のそんな不安は、きわめて自然な感情です。

職場の人でさえ、この反応は起きてます。

病歴や薬の情報は、その人の人生そのものに紐づく極めてデリケートなものだからです。

しかし同時に、医療現場に身を置く人間として言いたいことがあります。

これに日々向き合っています。

今回は、医療AIと個人情報の未来について、リスクを背負いながらも前に進むためのスタンスを書いていきます。

1. 現場で起きている「情報の不通」という本当の危機

毎日、病院の病棟で患者さんの「持参薬確認」をするとき、私たちはいつも綱渡りをしています。

クリニックで数日前に変更されたはずの薬が、手元のお薬手帳には貼られていない。他科で処方されている薬の全容が、こちらのシステムからは見えない。

私たちはそれを埋めるために、毎日どこかの薬局やクリニックに電話をかけ、人力で確認を重ねています。

この「確認のための泥臭い時間」こそが、今の現場をギリギリで支えている現実です。

しかし、これは美談ではありません。

仕組みとして情報がつながっていないために、インシデントのリスクが常に現場の医療者の肩にのしかかっている状態です。

世間で議論されている「病歴が漏洩するリスク」は確かに重要です。

でも、「必要な情報が安全につながらないリスク」によって、今まさに目の前の患者さんの治療判断が遅れるかもしれない。

この両方のリスクのバランスを見る視点が、今の議論には抜け落ちていると感じています。

2. アースキーが提示する、前に進むための3つのスタンス

この状況をただ傍観し、批判するだけでは何も変わりません。

私は、リスクを抱えつつも、AIとデータを活用して前に進むべきだと考えています。

そのために、私たちは次の3つのスタンスを共有する必要があると思っています。

① AIはゴールではなく、単なる「工程」にすぎない

AIを「何でも判断してくれる魔法の箱」として捉えるから、支配されるといった極端な恐怖が生まれます。

AIの本質は、バラバラに散らばったデータを整理し、人間が最終判断をするための「確認コストを下げる工程（プロセス）」です。

AIにすべてを任せるのではなく、人間を助けるためのフィルターとして道具に落とし込むという視点が不可欠です。

② リスクゼロの停滞より、リスクを背負って「先に進む」

個人情報を完璧に守るために、データの連携も活用もすべて止める。それは、現場の情報断絶という巨大なリスクを放置し続けることと同じです。

「リスクがゼロになるまで動かない」という姿勢自体が、医療においては最大の停滞となります。

リスクが存在することを前提とし、それを「コントロールしながら実験を繰り返す」ことこそが、本当に患者さんを守る道です。

③ 「守る」と「つなぐ」の設計を、個人の小さな実験から作る

国や巨大組織が完璧なシステムを作ってくれるのを待つ必要はありません。

AIという強力な道具が個人に手渡された今、私たち現場の人間が小さな実験を始めることができます。

情報をどう集め、どう安全に現場の役に立てるか。

その「間の設計」を、現場の小さな検証から積み上げ、コミュニティ（DAO）などで知見を共有しながら形にしていく。そのプロセス自体に、私は未来の可能性を感じています。

3. リスクを抱きしめながら、新しい景色を見に行く

AIが進む未来は、個人の可能性を圧倒的に広げる世界です。それは、これまで大きな組織にしかできなかった「膨大な情報の整理や共有」が、小さな個人の手で、しかも安全に行えるようになることを意味しています。

確かに新しいテクノロジーにはリスクが伴います。しかし、かつて車や飛行機が登場したときのように、私たちは「事故のリスクがあるから乗るのをやめる」のではなく、シートベルトや管制塔を作りながら前に進んできました。

医療AIも全く同じです。

情報をただ閉ざして安心するのではなく、「どうすれば患者さんの信頼を守りながら、必要な情報を現場に届けるか」というポジティブな設計を、今まさに私たちが主体的につくっていく時が来ています。

リスクを恐れて立ち止まるのではなく、リスクを前提にして、その先にある新しい医療の景色を一緒に見に行きたい。そう強く願っています。

おわりに

医療AIの未来は、便利さの追求だけで進むものではありません。同時に、リスクを恐れるだけの古い壁によって閉ざされるべきでもありません。

患者さんの「大切なデータを守る」という信頼と、現場の「命を救うためにつなぐ」という判断。この二つを両立させる「信頼の設計」を、私たちが一歩踏い出して作っていきましょう。

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