副業の時間には、コーディングエージェントを使って、普段は絶対に作れない「もしも」プロジェクトを探求してるんだ。日中の仕事では、AIを使って設定やコンテナ、インストールの問題を解決してるから、他の人のミスを直すのに苦労する代わりにコーディングに集中できるんだよね。今の時代、Pythonのホイールやコンテナ、仮想環境、バラバラなAPIがあるから、手作業でやると頭がパンクしちゃう。1年半経っても燃え尽きてないし、むしろ調子が上がってる。ウェブUIを追加したり、膨大なユニットテストを作ったり、他の人のソフトウェアをデプロイすることにもう怖がってないよ。製品を作るために使ってるわけじゃなくて、サポートスタックを強化するために使ってるだけなんだけどね。AIの進化に伴って、これらは変わるかもしれないけど。

実は「燃え尽き」は感じてないんだけど、いくつかのプロジェクトがいろんなレベルで放置されてるのは確か。大体、一つのプロジェクトが他よりも少しだけ注意を引くから、他がちょっと疎かになっちゃうんだ。でも、そういうのも悪くないよ。自分の小さなプロジェクトがやっと形になってきてるのが好きだから。心配なのは逆に、全部終わったらどうなるかってこと。アイデアが尽きちゃうのかな？そうならないことを願ってるけど、すでにいくつかのプロジェクトは完成度に達しちゃって、これ以上何を加えたらいいかわからない。自分にとっては、もう完成したって感じなんだ。それが次のプロジェクトに取り掛かる余裕をくれるけど、プロジェクトが尽きたらどうしよう！

うちの会社がAIに全力投球してるせいか、最近のトレンドにすごく関係してる気がする。みんな「AIなら数時間で解決できる」って思ってて、外部依存はゼロにしたがるんだよね。そうすると、同じ初心者向けのソフトウェアをみんながほぼ同じ（でも互換性のない）バージョンで作っちゃって、ますます「また別の…」の時代に突入してる。アイロニックなのは、外部依存を避けたいのに、他の人にも自分たちのソリューションを使わせるように組織レベルの義務を押し付けてること。で、誰も自動化したりスケールできない遅い部分をやりたがらないから、「エージェント」を投げて終わりにしちゃう。でも、実際には何もないんだよね。簡単なタスクにはエージェントを信頼できるけど、難しいタスクには信頼できない。どれが簡単でどれが難しいかも分からないし。基盤モデル技術の進歩で問題のしきい値は変わるけど、完全には解決できない。要するに、今は組織の価値関数が技術に追いついてないフェーズだと思う。「概念実証」は「作業証明」とある程度のドメイン理解と関連してたけど、今は「理解の証明」に焦点を当てないと、問題の赤ちゃんバージョンにトークンを無駄にしてるだけだと思う。外部依存がゼロなら、そのソリューションはたぶんおもちゃだよ。