ADHD の脳を持っているなら、たぶん 6 つの異なる目標を抱えて、キャパオーバーになり、結局どれにも手をつけられないまま何日も過ぎていくはずだ。
まさに僕のことだ。僕はエージェント、ハーネス、RL、LLM アーキテクチャ、推論エンジニアリング、アライメントが大好きだ。積み上がるタスクは増える一方で、それは集中力がないからではなく、どれも本気で情熱を注ぐ理由があるからだ。
そして、それこそが問題なんだ。
1 つに深く入り込んだ瞬間、他のものを見落としているような気分になる。
よくあるアドバイスは「とにかく 1 つ選べ」だ。でも、それがなぜ的外れなのかはすでに書いた。
https://x.com/Hesamation/status/2014172186865459455
問題は複数の興味を持つことではなく、頭の外にある計画を立てる力とモチベーションだ。それがなければ、モチベーションは毎朝頭の中で繰り広げられるバトルになり、多くの場合うまくいかない。
AI はニューロダイバージェント（神経多様性）の人々にとって最高の贈り物だという話を聞いたことがあるだろう。それは本当だが、正しく使いこなせた場合に限る。
この記事では、僕が構築したシンプルなシステムで、自分に合っている（そしておそらくあなたにも合う）ものを解説する。説明するのは以下の点だ：
- 興味が競合するのを防ぐ 2 つのルール
- システムの 5 つの要素と、それぞれの役割
- 研究が示していること
- システムを回し続ける週次ループ
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集中できないのではなく、計画がないだけ
そして、それこそが ADHD の脳が最も苦手とすることだ。必要なのは次のことだ：
- 漠然とした目標（X の研究者になりたい）を、実際のロードマップに変換する
- 今日どのトピックに集中すべきか決める
- 先週どこまで進んだかを思い出す
- すべてが崩壊したときに再計画する（必ず崩壊する！）
朗報は、これこそが今まさにエージェントが得意とする「退屈な作業」だということだ。大量のコンテキストを読み込み、ステップに変換し、圧倒されることなく計画を 10 回書き直すこと。
あなたの興味は競合する必要がない
6 つの興味があるとどうなるか：毎朝、今日はどれに時間を使うかで頭の中で交渉が始まる…1 つ選ぶと、残りがずっとあなたを引っ張る。
だから切り替え、切り替え、また切り替える。
そして金曜日には、何もほとんど進んでいない。
AI は 2 つのルールでこれを解決する。自分でもできるが、それを何週間も維持し続けることこそ、ADHD の脳が抱えるまさにその問題なのだ。エージェントにはその問題がない。
ルール 1: 順番ではなく「レーン」を使う
真っ先に思いつく自然な計画はキュー（待ち行列）だ。1 つの興味を終えたら次へ、そして次へと進む。集中しているように見えるが、キューの後ろで待っている興味はおとなしく待ってくれない。引っ張ってくるのだ。
だから代わりに、すべての興味にレーンを割り当てる：
- build: 今一番エネルギーを注ぐ 1 つの興味
- reading: ゆっくり進む 1 つ、週に 1 チャプターまたは 1 論文
- open: 今週気になったものを入れるサイドクエスト枠 1 つ
- parking lot: それ以外すべて
何も落とさないので、「見逃してしまう」という不安が生まれない。しおりを挟んで待つだけだ。AI が 1 週間にレーンを分散してくれるので、毎朝の頭の中の交渉は消滅する。
これが頭の外にある計画を立てる力の姿だ。
ルール 2: 背骨を見つける
外から見るとバラバラで全く違うように見える興味も多い。でも大抵はそうではない。共通点があり、エージェントはそれを見つけ出せる。
たとえば、コーディング、デザイン、心理学、ライティング、動画などが好きだとしよう。まるで無関係な 5 つの趣味に見えるが、「自分のアプリをリリースする」といった 1 つの方向に向けると、すべてが同じベクトルに揃う。
- コードが作る
- デザインが使いやすくする
- 心理学がユーザー理解を助ける
- ライティングがマーケティングする
- 動画がより多くの人に届ける
この背骨があれば、1 つの興味を深掘りすることが、他の興味と競合するどころか、全体を押し上げる力になる。
興味がすでに近い場合（僕のは全部 AI 関連だ）、背骨は簡単に作れる。完全に無関係に見える場合は、まさにエージェントに見つけてもらうべきタイミングだ。もちろん、魔法のような結果は期待しないように。
あなたに必要なシンプルシステム
1. エージェント（Claude、ChatGPT、Hermes、GrokBot）：これが頭脳だ。プラグイン経由でアプリに接続できるエージェントなら何でもよい。すべてを読み込んで計画に変換する。ただし僕の経験上、この用途では Claude が圧倒的によい選択肢だ。
- リソース： 履歴書、SNS、応募したい求人、保存したコースや論文など。自分が誰で、何を知っていて、何を学びたいのかを示すものなら何でもよい。ファイルとして渡してもいいし、プロンプトで説明してもいい。
- Notion。 これがエージェントにとってのロードマップでありメモリだ。目標、情報源、決定事項などを保持する。エージェントの記憶に頼りたくないなら、これが最良の選択肢だ。エージェントはセッション開始時にこれを読み、途中で更新していく。もちろん他のアプリを使ってもいいし、ローカルの .md ファイルでも構わない。
- Obsidian、あなたのノート。 Notion はエージェント用。Obsidian はあなたがノートを保存する場所だ。自分用に Notion を使ってもいいが、僕の場合、学習に Notion を使うのは嫌いなんだ。ノート同士のつながりが最高だし、すべてローカルに保存でき、さらにシステム上で動くエージェントが編集できる点が気に入っている。
- プランナー（TickTick または Todoist）。 これは思っている以上に重要だ。計画を立てることと、毎日責任を持つ小さなステップがあることは、天と地ほどの差がある。どちらのアプリにもエージェントに接続してタスクを追加したり進捗を読み取ったりできるプラグインがある。僕は個人的に TickTick を使っているので、当然おすすめもこちらだ。
計画の「シンプルさ」を強調していることに注目してほしい。これは極めて重要だ。ただでさえやる気がないときに摩擦を増やすシステムは不要で、プロンプトを打つくらい簡単なものが必要なんだ。
研究が示すこと：計画を頭の外に出せ
この背景にある研究は AI より古い。しかし指し示す方向は 1 つだ：計画を頭の中から、紙やアプリ、あるいは他人へと移すこと。
書き出す
ADHD 研究で最も有名な一人である Russell Barkley は、ADHD は実行機能の問題だと述べている。彼が提案するのは、「限られた EF（実行機能）を補強・促進する」ように環境を整えることだ。たとえばその日の To-Do リストのように。（Barkley, 2011）
進捗を記録する
138 の研究と 19,951 人を対象としたメタ分析では、進捗をモニタリングすることが目標達成に役立つことがわかった。進捗を実際に記録したり他者に報告したりした場合、その効果はさらに大きくなった。（Harkin et al., 2016）。つまり、タスクを完了チェックし、エージェントにレビューさせるということだ。
誰かに確認してもらう
ADHD を持つ大学生 148 人が 8 週間のコーチングを受けたところ、学習スキル、自尊心、学校や仕事への満足度が向上した。
もちろん、これらの研究は AI で検証されたものではなく、エージェントがコーチの代わりになるわけではない…しかし、研究が指摘する「退屈な部分」、つまり書き出し、記録し、誰かに確認してもらうことを自動化してくれるのだ。
週次ループが計画を生かし続ける
- 1 週間を通してタスクを完了チェックする
- Claude が何が終わり、何が終わらなかったか、そして Obsidian に書いたすべてのノートを読み取る
- Notion 上の計画を更新する
- 次の週／日数をあなたのために計画する
今日 60 分でセットアップする
一気に終わらせられる：
- ブレインダンプ（10 分）。 頭をよぎるすべての興味、学びたいこと、なりたいもの、作りたいものをリストアップする。
- リソースを集める（10 分）。 履歴書、作ったもののリンク、GitHub、理想としては応募したい求人をいくつか、コース、学びたい論文。すべてだ。
- エージェントにインタビューさせる（20 分）。 持っているものをすべて渡し、不足している点を明確にするために質問してもらう。
- ロードマップページを作る（10 分）。 エージェントに Notion ページを作成させる。目標、情報源、決定事項。間違っていそうな部分を修正する。
- 翌週（または今日）を埋める。 僕が個人的に好きなのは、1 週間分を埋めるのではなく、各日の目標を設定することだ。そうすることで柔軟に対応できる。
- ループをスケジュールする。 週次ループを回すための繰り返しタスクを、週 1 回追加する。
注意点
- 個人的な指導をしてくれて、様子を確認してくれるメンターがいるのは本当に恵まれている。エージェントはその代わりにはならないが、現時点で最良の次善策だ。
- エージェントは提案するだけ。決めるのはあなた。ロードマップを編集するのもあなた。
- 曖昧な目標からは曖昧な計画しか生まれない。
- あくまで計画ツールであり、何かの治療法ではない。
これを動かし始めたのは最近だが、今のところ軌道に乗るために試してきた他のどの方法よりも優れている。以前のシステムに何が欠けていたかに気づきながら、パーツを 1 つずつ追加していった。
はっきりさせておきたいのは、AI があなたに代わって学んでくれるわけではないということだ。大変な部分は依然としてあなたの仕事だ。AI は学習に伴う退屈な部分を引き受けるだけであり、ADHD の脳にとっては、そこが最も摩擦が大きい部分でもあるのだ。
