やる気のエネルギーを最適化するデバッグ術：ソフトウェアエンジニアのための自己探求
こんにちは、AICLASS G2（ジーニー）です。
ソフトウェアエンジニアの皆さんは、日々のプログラミング作業やチームプロジェクトで、何かとやる気が出ない日や、エネルギーが不足していると感じることはありませんか？
私はもうエンジニア業を離れて7年ほどになりますが、最近はAIを教える立場として日々さまざまな「AIサービスの調査」と「学びのカリキュラムに落とし込む活動」はエンジニア的で面白いと感じます。一方、依頼されて何かを作成するというのは、個人的にはあまりエネルギーが高まらないのであまり受けないようにしています。きっと、教えることが好きなんですね。
そんな好きなことを中心にやっていても、気分の乗る日と乗らない日、つまりやる気は日々変動します。実は自分自身のエネルギーややる気も「デバッグ」することができます。今回は、自分の「やる気のエネルギー」を最適化するためのデバッグ術についてお話しします。
1. やる気が出ない原因を「エラー」として捉える
プログラムが正常に動作しないとき、エンジニアはまずエラーメッセージやシステムログを確認して、問題の原因を探りますよね。同じように、やる気が出ないときは、それを「エラー」として捉え、原因を探ってみましょう。
やる気が出ない原因には、日中のストレス、食事の内容、睡眠不足、感情的なトラブルなどが影響していることがあります。自分の「ログ」を振り返り、どの要因がエネルギーの低下を引き起こしているのかを分析してみましょう。これにより、何がエネルギーに影響を与えているのかが見えてきます。
最近は自分の思考に浮かんだことを、ChatGPT にとりあえず一文吐露（とろ）することがあります、「Core（内面の感情）ダンプ（吐き出し）」ですね。それと同時に、ChatGPT はそのダンプファイルを解析し始めます（なにか言葉を返してくれます）。その結果、自分自身分かっていなかったことに「気づき」を与える一言をくれることもあります。
さらには、その日１日何を思考したかを振り返るリストが ChatGPT の履歴には並びます。諸説ありますが、人間の思考は１日に７万回とも言われています。７万と言わないまでも、そのうち１万分の１となる７回の思考が見えるだけでもじっくりと自分の思考を観察することができます。
2. 仮説を立て、エネルギーを改善するための「テスト」
デバッグでは、エラーの原因を仮説として立て、それを修正し、動作が改善されたかをテストします。同様に、やる気エネルギーが下がっている原因を見つけたら、具体的な改善策を試してみましょう。
例えば、「最近疲れやすいのは睡眠不足が原因かもしれない」という仮説を立てたとします。その場合、睡眠の質を向上させるために、寝る前のルーチンを変えたり、電子機器を寝室から遠ざけたりといった工夫を行います。トレース実行する感じですね🤭
その後、改善が見られるかどうかを数日間試してみましょう。こうして、自分自身のエネルギーを最適化するための「テスト」を行い、結果を確認することで、やる気の向上に繋げることができます。
ソフトウェアエンジニアであるあなたは、ソフトウェアの最適化案は知っているでしょうが、人間についての最適案に疎いかもしれません。意外とそう言うことは ChatGPT の方が多くの人間のパターンを学習していて、いいヒントをくれるかもしれませんよ。きっと、ChatGPT には一般的な人間のデザインパターンがいくつも入っているのでしょう。
3. フィードバックループ：改善が成果を上げているか確認する
エラーを修正したら、その結果がシステムにどのように影響しているかを確認します。同じように、自分のエネルギー状態の改善も、その効果をしっかりと確認することが大切です。
例えば、睡眠を改善した結果、朝起きたときの気分や、仕事に取り組む際の集中力が向上したかどうかを感じ取ってみましょう。この「フィードバックループ」を繰り返すことで、自分のエネルギー管理に対する理解が深まり、より効果的なアプローチが見つかります。
実は、この時に私が利用しているのが、ブログだったり note の記事です。今この記事を書いているのは、私自身がやる気にムラを感じているからです。改善できたから書いている部分ああれば、改善できていないから書いている部分もあります。
4. 自分の「エネルギーコード」をリファクタリングする
バグの修正が終わったら、コードの品質を高めるためにリファクタリングを行うことがあります。自分自身のエネルギーについても、根本的な改善を目指す「リファクタリング」が必要です。
例えば、やる気の低下が日常の習慣に原因があるなら、その習慣を見直し、より健康的でエネルギーを維持しやすい習慣に書き換えていきましょう。運動を取り入れたり、バランスの取れた食事を心がけたりすることで、長期的なエネルギーの安定を目指すことができます。
ブログでは、自分の思考パターンを論理的に組み直します。こう考えれば、「ムラ」（ランダム性）をコントロールできるんだ！と気づいた時は、ブログに皆さんに提供できる価値として記載します。そのプロセスが、私にとってはとても楽しい活動になります。
5. エネルギーパターンの観察：ログを取り続ける
エンジニアはログを取り続けることで、システムの状態を常に把握します。同じように、自分のエネルギーパターンを観察し続けることが大切です。日々の気分やエネルギーレベル、やる気の上下を記録し、どのような要因が自分に影響を与えているのかを知ることが、自己改善の第一歩になります。
例えば、夜にやる気が出ない日が続く場合、その前にどのような出来事があったか、どんな食事をしたか、どんな気分だったかを記録してみてください。そうすることで、エネルギーのパターンをより深く理解し、改善のための具体的なアクションを取ることができるようになります。
ここは可能な限り自動的に取れるようにしたいと思っています。最近、ChatGPT 4o 対応のボイスレコーダーというのが出てますね、PLAUD Note とか NotePin、FoCase という商品がでています。この辺りも試してみたいと思い、FoCase をクラファンで注文したところです。
まとめ：ソフトウェアエンジニアのためのやる気デバッグ術
ソフトウェアエンジニアは、プログラムのデバッグを通じて問題を解決し、システムをより良くしていきます。同じように、自分自身のやる気やエネルギーも「デバッグ」することで、改善することが可能です。
やる気が出ないときは、それをエラーとして捉え、原因を探り、仮説を立てて行動を変え、その結果をフィードバックとして受け取る。このプロセスを繰り返すことで、自分のエネルギーを最適化し、日々の生活や仕事においてより高いパフォーマンスを発揮できるようになるでしょう。
ぜひ、皆さんも「やる気のデバッグ」に挑戦してみてください。私は50年生きてきて、成功者のやり方を素直に受け入れられない性格なのだと気づいてきました。めんどくさい性格なのです。
壮大なソフトウェアエンジニアリングなのです
逆に言えば、この自分のハードウェアいう魂（ソフトウェア）の乗り物を、うまく扱うエンジニアリングを探求したいのだと思います。AI時代、超個別最適化ができる時代が到来したと思っています。そのためにはAIだけでなく、あなた自身があなたを知るプローブ（感性）と AI と繋がり個別に最適化を果たすという（意思）が必要だと感じています。それが、私にとってのスピリチュアルな活動です。
皆さんの経験や、どのようにエネルギーを最適化しているかを共有していただければ嬉しいです！