このページでは、自分がなぜAIを使い始めて、なぜこのブログでAIや作業環境、Obsidian、個人開発の話を書いているのかをまとめておきます。
日々の記事だけを読むと、ChatGPT、Claude、Gemini、Codex、Obsidian、PC環境、音声入力、個人開発の話が少し散らばって見えるかもしれません。
でも自分の中では、これらはかなりつながっています。
ただし、最初から「AIを勉強しよう」と思っていたわけではありません。
むしろ、2025年の大半はAIというより、ひたすらPCを組むために調べて、悩んで、予算と格闘していた年でした。
入口はかなり普通です。
**寿司屋でモンハンを見て、ゲーム用PCが欲しくなった。**
そこから話が始まりました。
## きっかけは、寿司屋で見たモンハンだった
最初のきっかけは、家族でスシローに行った時に見た、モンハンワイルズのコラボキャンペーンでした。
それを見て、
「モンハンやりたいな」
と思った。
本当に最初はそのくらいでした。
AIを勉強したいとか、個人開発をしたいとか、ブログを作りたいとか、そういう話ではありません。
ただ、久しぶりにゲーム用PCを組みたいと思った。
その話を嫁さんにしたら、意外にも反応は「分かった」でした。
ただし、条件がありました。
**「じゃあ、予算組んでプレゼンしろ」**
ここから一気に、ただの「モンハンやりたい」が、PC構成を調べて、予算を組んで、説明できる形にする話へ変わっていきました。
## 半年待つ間、AIではなくYouTubeで調べ続けていた
ここは正確に書いておきたいところです。
この時点では、まだAIを本格的に使っていたわけではありません。
半年くらい待つことになったので、その間にやっていたのは、ほとんどYouTubeでの情報収集でした。
今のCPUやGPUは何が強いのか。
ゲーム用ならどこにお金をかけるべきなのか。
コスパのいい構成はどれなのか。
小型PCで組むなら何に気をつけるべきなのか。
そういう動画を見て、メモを取り、少しずつ今のPC事情を追い直していました。
昔、自作PCに触れていた時期はありました。
でも、そこから20年くらい離れていました。
だから自分は、今でも自分のことを**にわかPC自作er** だと思っています。
昔少し触っていたとはいえ、今の環境をずっと追っていたわけではない。
20年ぶりに戻ってきて、YouTubeで必死に勉強し直している側です。
この「20年ぶりに戻ってきた感覚」は、かなり大きかったです。
## 2025年は、42年間生きてきてもかなり激闘の年だった
2025年は、自分にとってかなり濃い年でした。
42年間生きてきた中でも、かなり激動というか、激闘の年だったと思います。
最初は、モンハンをやるためのPCをどう組むか、という話でした。
そこから、予算をどうするか。
どのGPUを選ぶか。
小型PC構成にするのか。
どこを削って、どこにお金をかけるのか。
そういうことを考え続ける年になりました。
しかも、その間にパーツ相場もいろいろ動きました。
メモリ価格の高騰も気になったし、SSD選びでもかなり痛い目を見ました。
後半には株のことも気になり始めて、本当にいろんなものが一気に押し寄せてきた感覚があります。
この時点でも、まだAIが主役だったわけではありません。
主役はあくまで、PCを組むこと。
そして、そのために膨大な情報を集めて整理することでした。
## 8月、人生初の10万馬券でPC構成が一気に変わった
8月に大きな転機がありました。
人生初の10万馬券が当たって、PC予算の見え方が一気に変わりました。
それまでは、かなり現実的なラインで構成を考えていました。
当初の本命は Radeon 9070 XT でした。
その中でも、最初はSteel Legendあたりを見ていて、予算が増えたことで、
「Taichiまで行けるんじゃないか」
というところまで視野が広がりました。
当時は、ゲーム用途で見るならRadeonのコスパがかなり強いという感覚がありました。
ただ、そこでまた状況が変わります。
グラフィックボード全体の価格を見ていた時に、
「あれ、これRTX 5080届くんじゃないか」
と思ったんです。
もちろん、余裕で買えるという話ではありません。
でも、かなり無理をすれば届くかもしれない。
しかもその頃は、上位GPUの価格が今より見えやすい時期でもありました。
ここで、構成をかなり練り直すことになりました。
## グラボを優先した結果、SFF構成に寄っていった
RTX 5080を狙うなら、当然ほかの部分を削る必要があります。
そこで出てきたのが、スモールフォームファクター寄りの構成でした。
正直に言えば、最初から「美しいSFF構成を組みたい」というより、予算的にかなりきつかったからです。
グラボを優先する。
そのために、マザーボードやメモリなど、他の部分で工夫する。
その流れで、安い中華製のスモールフォームファクター系マザーボードにも手を出しました。
今思うと、かなり攻めた選択だったと思います。
ただ、その時はRTX 5080を通すことをかなり重視していました。
ゲーム用PCを組むなら、ここで妥協したくない。
せっかくなら、もう一段上の環境まで行きたい。
そういう気持ちが強かったです。
## SSDで痛い目を見て、信頼できる部品の大事さも分かった
ただ、予算を切り詰めると、当然しわ寄せも出ます。
その代表がSSDでした。
「これからはGen5だろう」
という気持ちもあって、安い中華製SSDに手を出したのですが、これがかなり大変でした。
返品を何度もすることになり、BIOSでも挙動がよく分からない。
当たり外れなのか、相性なのか、品質なのか、判断しにくい状態が続きました。
最終的には、Western Digital のSSDへ落ち着きました。
ここで、
「削っていいところと、削ると痛いところがある」
ということをかなり実感しました。
このあたりも、後から考えるとAI活用につながっています。
単に安いものを探すのではなく、情報を集めて、比較して、失敗を減らす。
そのための整理が必要だったからです。
## 年末までは、競馬の資料を手作業で作り続けていた
ここも大事なので、はっきり書いておきます。
年末までは、AIを本格的に使っていたわけではありません。
PC構成の検討とは別に、かなり時間を使っていたのが競馬の資料作りでした。
YouTubeを見て、メモを取って、Googleドキュメントに資料を作る。
参考にしたい動画を見る。
気になる発言をメモする。
あとで見返せるように整理する。
それを、1年近く続けていた感覚があります。
1週間に何時間もかけて、動画を見て、情報を拾って、手作業で資料を作っていました。
今思うと、かなり泥くさいやり方です。
でも、この時点ではそれが普通でした。
AIに要約させるとか、資料をまとめさせるとか、そういう発想はまだ薄かったです。
## 資料は作った。でも、実戦で引き出せなかった
ただ、ここでひとつ大きな問題がありました。
資料は作っていた。
メモも取っていた。
YouTubeを見て、気になる発言も拾っていた。
でも、それを自分自身にうまく落とし込めていたかというと、正直かなり怪しかったです。
情報はある。
資料もある。
でも、いざ実戦で使う時にすぐ引き出せるかというと、そうでもない。
どこに何を書いたか分からなくなる。
大事な話を見た気はするけれど、あとから探せない。
複数の人が似たようなことを言っていたのに、そのつながりを自分の中で整理しきれない。
この感覚がありました。
つまり、資料作りそのものはやっていたけれど、それを判断の場面でうまく使い切れていなかった。
自分の中に入れたつもりでも、必要な時に取り出せない。
ここがずっと弱かったのだと思います。
今なら、これはかなりAI向きの課題だったと思います。
自分がやりたかったのは、単に資料を増やすことではありませんでした。
知識を外部化すること。
AIに知識を渡して、あとから取り出せる形にすること。
自分の記憶だけに頼ると漏れてしまうものを、できるだけ漏れにくくすること。
当時はそこまで言語化できていませんでした。
でも、後からAI関連の動画や情報を見るようになって、
「あ、自分がやりたかったのはこれだったのか」
とかなり腑に落ちました。
AIが刺さった理由は、楽をしたかったからだけではないと思います。
自分で集めた知識を、自分だけの頭の中に閉じ込めず、使える形で外に置きたかった。
そこにAIがかなり合っていました。
## GeminiのYouTube要約で「これはすごい」となった
そこから大きく変わったのが、Geminiでした。
どこで知ったのかは少し曖昧ですが、YouTubeか何かで、
「GeminiでYouTube要約ができる」
という話を見たのがきっかけだったと思います。
それまで自分は、YouTube動画を見て、手でメモを取り、Googleドキュメントにまとめていました。
それが、AIに動画の要約をさせられる。
これはかなり衝撃でした。
「こいつはすげえ」
と思ったのを覚えています。
ここでようやく、AIが自分の作業に入り始めました。
最初から文章を書かせるためではありません。
動画や資料を整理するためです。
自分が何時間もかけていた作業の一部を、AIに任せられるかもしれない。
そう感じたのが大きかったです。
## 有馬記念で、AIを本格的に使う感覚が一気に来た
AIを本格的に使うきっかけとして大きかったのが、有馬記念でした。
その時は、いろいろな資料をAIに入れて整理させました。
YouTubeで集めた情報。
自分で作っていたメモ。
気になる材料。
当日のパドック情報。
そういうものを入れて、最終結論を出すところまで手伝わせました。
そして、その結果が大きく当たった。
ここで、
「AIはただの要約ツールではなく、情報をまとめて判断材料にするところまで使えるかもしれない」
という感覚が一気に出てきました。
もちろん、AIが何でも当ててくれるという話ではありません。
でも、自分が集めた情報を整理し、複数の材料をつなぎ、最後の判断を助ける道具としてはかなり可能性がある。
この体験が、自分の中ではかなり大きかったです。
ここから、AIを本格的に使う流れが始まったと思っています。
## 競馬AIを作れると言われて、話が一気に進んだ
その後、生成AIで競馬AIのようなものを作れるのではないか、という話になりました。
最初はかなり軽いノリでした。
「競馬AIって作れるの？」
くらいの感覚です。
すると、AIは作れますよと言ってきました。
最初に考えていたのは、資料を投げて、それをもとに予想や整理をしてもらうような形式でした。
ところが、遊び心で自分のPCスペックを伝えたところ、話が急に変わりました。
Ryzen 9。
RAM 64GB。
RTX 5080。
そういう構成を伝えたら、
「そんなことをやっている場合ではない」
という勢いで、ローカルで作るべきだという話になっていきました。
こちらとしては、
「え、そっちまで行くの？」
という感じでした。
でも、そこから話がどんどん進みました。
ローカルで動かす。
知識を蓄積する。
資料を構造化する。
単なる予想ではなく、判断材料を再利用できるようにする。
このあたりから、自分の中でAIは「使うもの」から「一緒に仕組みを作るもの」に変わっていきました。
## 作りたかったのは、黒箱ではなく知識を残す仕組みだった
ここで大事なのは、自分が作りたかったものは、ただ未来を当てる黒箱ではなかったということです。
欲しかったのは、自分が集めてきた情報や、参考にしていた人たちの見立てを、その場限りで流さずに残す仕組みでした。
「こういう時は買える」
「こういう条件なら疑う」
「この材料とこの材料がつながる」
そういう判断パターンを蓄積して、あとで再利用できる形にしたかった。
AIに全部を丸投げするのではなく、人間側の知識や見立てを外部化して、次に使えるようにする。
この考え方は、今のAI活用にもかなりつながっています。
ブログも、Obsidianも、Codexも、やっていることは少し似ています。
その場の会話や思いつきを流さず、あとで使える形に残す。
そこが自分にとってのAI活用の芯なのだと思います。
## 2026年始のおみくじも、あとから見ると象徴的だった
2026年の年始に引いたおみくじの話も、自分の中では少し象徴的でした。
詳しい内容は別で整理しているので、ここでは軽く触れるだけにしますが、あとから見返すと、その年の流れと重なる部分がありました。
古いものを改めて、新しいことを始める。
大きな波が来る。
ただし、落ち着いて乗らないと取り切れない。
そんな意味合いに読める内容でした。
2025年にPC自作へ戻り、年末にAIの可能性を感じ、2026年に入って情報整理や個人開発へ広がっていった流れを考えると、妙に重なるところがあります。
この話は、画像も含めて別で載せられるなら、少し面白いかもしれません。
## 2025年から現在まで、全部がつながって広がっていった
2025年から現在までを振り返ると、本当にいろいろなことがつながっていました。
最初は、寿司屋で見たモンハンでした。
そこからゲーム用PCを組む話になり、YouTubeでPCパーツを調べるようになった。
8月の10万馬券で予算が変わり、Radeon構成からRTX 5080構成へ話が広がった。
メモリ価格やSSD価格の動きが気になり、そこから半導体や株の話にも目が向くようになった。
年末にはGeminiのYouTube要約で、今まで何時間もかけていた資料作りが変わるかもしれないと感じた。
有馬記念では、集めた資料や当日の情報をAIに整理させることで、AIを本格的に使う感覚が一気に来た。
そして2026年始のおみくじもあって、その後はただAIに聞くだけではなく、自分の知識や判断パターンを外に出して、再利用できる形にしたいと思うようになった。
ひとつひとつは別の出来事に見えます。
でも、振り返ると全部つながっています。
競馬をやっていなかったら、AIにここまで触れていたか分からない。
PCを組んでいなかったら、ローカルAIや個人開発に興味を持っていたか分からない。
2026年始のおみくじで「新しいことを始める」ような言葉を見ていなかったら、ここまで手を広げていたかも分からない。
たまたまのようで、全部が少しずつ次につながっていった。
だから自分にとって2025年から現在までは、単にPCを組んだ時期でも、AIを触り始めた時期でもありません。
いろいろな点がつながって、生活や考え方が一気に広がった年でした。
## このブログで書いていきたいこと
このブログでは、AIの性能比較だけを書きたいわけではありません。
もちろん、ChatGPT、Claude、Gemini、Codexの使用感も書きます。
でも、それ以上に残しておきたいのは、実際に毎日の作業へ入れてみた時の感覚です。
たとえば、
– AIを使うと何が楽になるのか
– 逆に、どこで詰まるのか
– 無料版と課金版で何が違うのか
– 複数のAIをどう使い分けるのか
– Obsidianと組み合わせると何が変わるのか
– 個人開発や作業環境にどうつながるのか
こういうことを書いていきたいと思っています。
AIは、すごい技術です。
でも、自分にとってはそれ以上に、毎日の作業や考え方を少しずつ変えていく道具でもあります。
だからこのブログでは、派手な使い方だけではなく、地味だけれど実際に効いたことも残していきたいです。
## まだ途中だけど、だからこそ記録しておきたい
正直、自分はAIの専門家ではありません。
今も試しながら使っています。
うまくいくこともあれば、失敗することもあります。
課金してよかったと思うこともあれば、これは失敗だったなと思うこともあります。
でも、その途中経過こそ残しておく意味があると思っています。
AIは更新が速いです。
サービスも変わるし、できることも増えていきます。
だから、あとから振り返った時に、
「この時点ではこう感じていた」
「この使い方はうまくいった」
「ここは思ったより難しかった」
と見返せる場所が欲しい。
このブログは、そのための記録でもあります。
最初の入口は、寿司屋で見たモンハンでした。
そこから20年ぶりにPCを組み、YouTubeで調べ続け、年末にGeminiのYouTube要約と有馬記念でAIの可能性を強く感じました。
その後、AIはただの要約相手ではなく、情報を整理し、知識を外部化し、作業を進める相手になっていきました。
自分が作っていた資料を、自分だけの記憶に頼らず使える形にしたい。
集めた情報や判断のパターンを、あとから取り出せるようにしたい。
その感覚が、今のAI活用のかなり根っこにあります。
まだ途中ですが、その途中の試行錯誤も含めて、ここに残していこうと思っています。
※
※
※
##おまけ：当時AIにまとめさせた最終結論
最後に、おまけとして当時AIにまとめさせた有馬記念の最終結論を載せておきます。
これは「この通りに買えばいい」という話ではありません。
自分が集めた資料や当日の状態、パドックで見た印象をAIに整理させたら、最終的にこういう判断材料になった、という記録です。
結果や買い目についてはここでは触れません。
大事だったのは、当たった外れたよりも、自分だけでは引き出しきれなかった情報が、AIを通すことで使える形になったことでした。
※当時AIにまとめさせた最終評価シート
※補助的に残していた判断メモ
ちなみに、このまとめを「教えてほしい」と言っていた後輩にも送ったのですが、なぜかほぼ見られず、結果もしっかり外していました。
あとで少し説教したのも、今となってはいい思い出です。