AI時代の“作らせる力”——今はWordPressプラグイン、やがて100台のAIロボットへ（3つのAI音声解説あり）

2025年8月30日

AI要約 (gpt-4.1-nano) この記事のポイント

AIを活用したWordPressプラグイン開発は、試行錯誤を繰り返すことで“作らせる力”を鍛える絶好の機会です。この記事では、具体的な指示の仕方や検証の手順、安全対策を身につけることの重要性を解説しています。AIの能力向上に伴い、作業範囲や自動化の可能性は拡大しており、今のうちに経験を積むことが未来の大規模なシステム構築につながります。失敗を恐れずに小さな反復を重ねることが、長期的に見て大きな資産となると強調しています。未来のAIロボットや自動化社会を見据え、指示の精度と安全性を高める取り組みの重要性が伝えられています。

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今、僕はWordPressのプラグインをAIに作ってもらう練習をしています。複雑なプログラムになれば、正直、1回でうまくいくわけがない。エラーも出るし、思った通りに動かないし、何度も何度も修正が必要です。でも、そのたびに自分の中の成長をはっきり感じます。

最初は「この機能をこうして…」とふんわり指示していたのが、回を重ねると「目的」「入力」「出力」「制約」「テスト方法」をちゃんと書けるようになる。エラーを減らすためのやり方もわかってきた。どうしても問題解決できなく行き詰まったときの必殺技もわかった。AIに“お願い”するんじゃなくて、“仕事を任せるための仕様”に落とす力が少しずつ身についてくる感じです。

ここで大事なのは、「今できること、やりたいことは、今のAIのレベルに制限されている」という事実。だから、いま作れるものには限界があるのも当然です。けれども——AIのレベルが上がれば、同じ“作らせ方”でも一気に出来る範囲が広がる。
僕たちの側で必要なのは、**AIの進化に合わせて“任せ方”“検収の仕方”“安全の守り方”の精度を上げていくこと。**これが、長期的にも強い資産になります。

AIによる音声解説

いま起きている“小さな成長”

指示が具体化する：ゴール、条件、例、やってほしくないことまで書けるようになる。
検証がうまくなる：テスト手順を先に決めて、動作確認→修正のサイクルが速くなる。
安全の勘所が育つ：権限・ログ・プライバシーなど「最低限ここは守る」が自然に出てくる。

この3つは、コードが書ける/書けないに関係なく鍛えられる筋肉です。そしてこの筋肉が、AIの性能が上がったときにそのままレバレッジになる。

AIが強くなるほど、“作らせる側”の価値は上がる

いまはプラグイン1つ作るにも試行錯誤ですが、AIがもっと賢くなれば、同じ指示の型で、

プラグイン → サイト横断の複雑連携ツール
事務自動化 → 業務フローまるごと最適化
文字や画像 → 実世界の作業（ロボット）
みたいに、任せられる範囲そのものが広がります。

極端な想像をあえてします。もし将来、AIロボットを100台、責任を持って“抱える”ようになったら？
現場の状況に合わせて配車（どのロボットをどこに、何を、どの順で）し、安全基準と合否の判定（検収）を決め、ログで振り返る。清掃、棚卸し、見回り、福祉支援、災害ボランティア的な社会活動への派遣だってそのうち現実味を帯びてくるはず。
このとき必要なのは、究極的には**“作らせる設計”と“検収できる評価軸”、そして“安全・法務のライン”**。ここはAIがどれだけ進化しても、人間の側の責任と判断が欠かせない部分です。

だから「今のうちから、どんどん作ってもらう」

AIに作ってもらう練習を、小さく早くたくさん回す。これが最短ルートだと感じています。やることはシンプルです。

ゴールを1行で決める
例：「管理画面からボタン1つで特定の投稿をSlackに通知できること」
依頼のひな形を使う（目的／入力／出力／制約／テスト手順／やってほしくないこと）
動いたかを“手順で”判定する（主観じゃなく、確認ステップで合否）
直した履歴を1行で残す（事象→仮説→修正→結果）
安全の3点だけは毎回チェック（権限・ログ・プライバシー）

このサイクルを回すほど、「僕の指示の精度」が上がり、「AIが使える範囲」がひろがり、「次の案件が速くなる」。AIのレベルが上がる未来ほど、この積み重ねが効いてきます。

まとめ

今の僕は、AIにWordPressプラグインを作ってもらいながら、毎回つまずいて、直して、少しうまくなるを繰り返しています。これは単なる技術の話ではなく、“作らせる力”を鍛える訓練です。AIがもっと賢くなれば、同じ力でもっと大きなものを、もっと安全に、もっと早く作らせられるようになる。
いつか本当に、AIロボットを何十台・何百台と抱えて、社会に向けて派遣する——そんな未来が来るかもしれない。そのときの土台になるのは、今日のこの小さな反復です。

だからこそ、今のうちからAIにどんどん作ってもらう。失敗込みでいい。試行錯誤こそが資産になるから。今日はまた、ひとつ小さく作って、ひとつ検証して、ひとつ学ぶ。
この積み重ねで、未来の“100台”に手が届くはずです。

いつ現実に？「1人でロボ100台」のロードマップ

結論だけ先に：「1人が100台のロボットを“運用（配車・監督・検収）”する」状況は、用途しだいで

施設内（倉庫・清掃などの屋内の決まった作業）→ 2025〜2027年に一般化
屋外の配送・巡回など街中の限定エリア → 2027〜2030年に一部で現実的
汎用ロボ（人型など）を混ぜた多能工フリート → 2030〜2035年ごろに先進現場で
……という順で広がる見込みです（※“保守・修理・現地対応”は別チームが必要）。

AI音声解説

なぜそう言える？

すでに大規模フリートを1つのプラットフォームで束ねる運用は普及中。倉庫系では Locus の「LocusONE」が1サイトで1000台超の同時運用に対応とうたっています。Locus Robotics
商業施設清掃などのAMR（自律走行ロボ）フリートは数万台規模で稼働。Brain Corp は3.5〜4万台超のAMRをクラウドで運用管理。＝“人：多数台”の監督は実務として成立済みです。Brain Corp+2Brain Corp+2
日本は歩道ロボの公道走行を2023年に制度化。楽天やセブン‐イレブンが東京で実証・商用展開を進めており、エリアを限れば街中フリート運用の素地が整っています。経済産業省 Rakuten Today Rakuten Group, Inc.朝日新聞
人型に近い汎用ロボは、2024年以降に現場パイロットが始動（Agility/Digit、Figure、Sanctuary など）。本格量産はこれからですが、**2030年前後に「一部の定型業務で常用」**の流れが濃くなっています。IEEE Spectrum+1 アマゾンニュース Sanctuary AI

現実的な“100台/人”の条件

例外対応率が低い（滅多に人の介入が要らない）
作業が標準化（地図・ルート・手順が固定／自動再計画が効く）
遠隔介入が即時（カメラ・マイク・テレオペで“詰まり”を数十秒で解消）
安全と法令順守の前提（権限、ログ、フェイルセーフ、区域・速度制限）
屋内はこれを満たしやすく、今〜数年で“1人：50〜100台級”が普通に。屋外は法規・混雑・天候で難度が上がるため、エリア限定で2027〜2030、汎用ロボ混在は2030年代前半が妥当ラインです。

今やっておくと強いこと（超要約）

作らせ方の型（目的/制約/評価/安全）を固定テンプレ化
実運用の指標（介入頻度・停止時間・MTBF）を毎回ログ
日本の制度面（歩道ロボ運用の要件や届出）を把握しておく

つまり、「いまAIにWordPressプラグインを何度も作り直させる練習」は、数年後に**“ロボ100台を意図どおり動かす”ための設計・配車・検収の筋肉**に直結します。技術が強くなるほど、あなたの“作らせる力”のレバレッジが上がります。

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最新の音声AIで何が変わる？——コールセンターの仕事は「なくなる」ではなく“再設計”される

AI音声解説

1. 何が出たの？（超ざっくり結論）

OpenAIがリアルタイム会話に最適化した新しい音声モデル「gpt-realtime」を公開。音声入力→音声出力を低遅延で双方向にこなす“会話特化型”で、開発者向けのRealtime APIも2025年8月28日（日本時間）に正式提供（GA）になりました。これに伴い、長いラリーでも自然で、指示理解や関数呼び出しも強化されたと説明されています。OpenAI+1
同時に、マイクロソフト側（Azure OpenAI）でもGPT-4oベースの音声モデル群（転写・音声合成など）の提供拡充が進んでいます。Microsoft Learn+1

2. 何が“新しい”の？（実用ポイント）

人間並みのテンポで会話：発話→応答までのラグが短く、被せ気味の相づちや割り込みにも対応しやすい設計。OpenAI
指示追従・業務連携が強い：会話の途中で関数呼び出し（CRM照会・ワークフロー実行）の精度が向上。OpenAI
多言語＆声質：ミッドセンテンスの言語切替や**新ボイス（例：Cedar / Marin）**など、ユーザー体験の幅が広がった。Inc.com OpenAI Community

3. コールセンターはどう変わる？（近未来の現実味）

一次対応は“まずAI”が基本に：本人確認、状況把握、FAQ、手続きの起点など定型の7〜8割は音声AIが即時ハンドル。人は例外・感情ケア・判断が重い案件に集中する流れが強まります。リアルタイム会話力の底上げで、この置き換えが音声チャネルにも本格的に波及します。OpenAI+1
“人＋AI”の生産性はすでに実証：大手コールセンターの研究では、生成AIアシスタントで生産性が平均約14%向上、特に経験の浅いオペレーターは+30%超の改善が報告されています（NBER研究）。NBER+1
若手・入口層の雇用は要注意：直近の研究・報道では、AIの影響が大きい職種（カスタマーサービス等）で若年層の就業・求人が弱含みというデータも。入口の「単純応答だけ」の仕事は減りやすいことが示唆されています。ウォール・ストリート・ジャーナル

4. 「アルバイトで受け答えだけ」は厳しくなる？——“役割の再設計”がカギ

結論、その可能性は高いです。対話の器用さはAIが担えるようになり、人は“上位の役割”へ。現実的に増える・残るのは次の仕事です。

エスカレーション設計：どの条件でAI→人に渡すか（緊急・高額・法規・クレーム気配）。
会話品質の監督：評価指標（解決率/再問い合わせ率/感情スコア）でAIと人の協働を最適化。
業務連携のオーケストレーション：CRMや決済、配送、本人確認APIを安全につなぐ。
倫理・安全・同意：録音告知、本人認証、プライバシー/ボイスクローン対策の順守（※音声クローンは依然慎重運用の段階）。TechCrunch

5. これから個人が備えるなら（超実務）

AI一次対応＋人の二次対応の“分業図”を描く（どこで渡すか）。
評価式（KPI）を先に決める：平均処理時間だけでなく一次解決率・再問い合わせ率・満足度。
プロンプトではなく“手順”で管理：本人確認→要件分解→決裁→記録の業務フローをAIに渡す。
セーフティ：録音・同意、名寄せ誤り時の復旧手順、クレジット/医療など規制データの取り扱い。
キャリア戦略：
　- 入口の「読み上げ要員」から、オーケストレーター/品質管理/業務設計へ。
　- 現場ドメイン（保険、EC、通信など）の深い文脈を1つ磨く。

6. まとめ

新しい音声AIは、リアルタイムで“ちゃんと会話できる”レベルに到達しつつあり、公式APIも2025年8月にGA。OpenAI
その結果、コールセンターはAIが一次対応の大半を担い、人は難所に集中する方向へ。生産性向上の実証も積み上がっています。NBER
一方で、若手・入口業務だけに依存する働き方はリスク。業務設計・評価・安全を握る人が強くなります。ウォール・ストリート・ジャーナル

参考文献（主要ソース）

OpenAI, “Introducing gpt-realtime and Realtime API updates for production voice agents.”（製品解説・強化点）OpenAI
OpenAI, “Introducing next-generation audio models in the API.”（Realtime API GAの告知・2025年8月28日更新）OpenAI
Microsoft, “What’s new in Azure OpenAI / Models.”（GPT-4o系の音声モデル提供状況）Microsoft Learn
Inc., “OpenAI Announces GPT-Realtime, Its Best Voice AI Model…”（実装面・新ボイス）Inc.com
Brynjolfsson, Li, Raymond, “Generative AI at Work.” NBER Working Paper 31161（コールセンター生産性+14%／新人に大）NBER
NBER Digest 要約（同研究の平易解説）NBER
The Wall Street Journal, “AI Is Wrecking Young Americans’ Job Prospects.”（高AI曝露職種で若年層の雇用に逆風）ウォール・ストリート・ジャーナル
TechCrunch, “OpenAI’s Voice Engine remains in preview.”（音声クローンの慎重運用）TechCrunch

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コールセンターで働いていた人は仕事を失う？

結論：“単純な受け答えだけ”を担当していた入口レベルの役割は、縮小リスクが高いです。ただし、仕事そのものが消えるのではなく、役割が上にシフトします（設計・監督・エスカレーション対応・品質/法務の管制塔へ）。若年の入口層ほど影響が出やすいことも、直近のデータで裏づけられています。ウォール・ストリート・ジャーナル San Francisco Chronicle

なぜか：

リアルタイム音声AIの実用化で、本人確認・FAQ・定型手続きなどは“まずAI”が受け持てるようになってきたため（OpenAIのRealtime APIと新音声モデル）。OpenAI cookbook.openai.com
AIが一次対応を担い人は難案件へ移る体制は、生産性の有意な向上（平均+14〜15%）が実証されており、特に新人の置き換え・再設計圧力が強い。NBER+1 danielle.li
旧来のIVR/ボットでも“どこまで人を介さず解決できるか（コンテインメント率）”が重視され、60%超が強いという指標が一般化している。高度化した音声AIでこの比率がさらに上がる。TechRepublic Fit Small Business getvoip.com

ただし、**なくなるのは「読み上げ要員のような単機能」**であって、増えるのは“作らせる側”の仕事です。具体的には：

エスカレーション設計（どの条件でAI→人に渡すか）
会話品質/KPIの監督（一次解決率・再問合率・感情スコアの運用）
業務オーケストレーション（CRM・決済・本人確認APIを安全につなぐ）
法務・倫理・同意運用（録音告知、本人確認、ボイスクローン対策）
これらはAIでは代替しづらい判断と責任の領域です。OpenAI

いま現場の人が取るべき3ステップ（現実解）

“AI一次＋人二次”の運用図を描けるようになる（移管条件・中断/復旧手順を文章化）。
評価軸を握る：平均処理時間だけでなく、一次解決率・再問い合わせ率・満足度でAIと人を最適化。
ドメイン×安全を強化：自社業界の約款/規制・同意・本人確認の運用知識をセットで学ぶ（これが昇格ポイント）。

要するに、“ただ応答する仕事”は減るが、“作らせ・監督し・責任を持つ仕事”は増える。早めに“作らせる力”へ軸足を移せば、キャリアの上位互換になります。若手ほど意識して動く価値が大きい、というのが最新のエビデンスです。ウォール・ストリート・ジャーナル San Francisco Chronicle

成長、変化、必須ってこと？

はい、3語で言えばその通りです。

成長：作らせる力（設計・検収・安全・ドメイン知）が伸びる。
変化：定型の一次対応はAIへ→人は設計・監督・難案件へシフト。
必須：安全/法務・評価指標（一次解決率/再問率/満足度）・API/CRM連携の運用力。

すぐ始めるならこの3つだけ：

仕事を「AI一次／人二次」に分けた図を作る
KPIを3つ決める（一次解決率・再問い合わせ率・平均処理時間）
セーフティ3点を固定（本人確認・録音/同意・エスカ条件）

—結論：**“ただ応答”は減るが、“作らせ・監督し・責任を持つ”人の価値は上がる。**今が切り替え時です。

AI時代、社会全体でレベルが上がっていく中で成長や進化を拒めば、おそらく取り残されてしまい、孫正義さんが言ったよう、AIを活用しなければ金魚になる、、、。つまり進化、成長は必須レベル。成長を拒む人たちには、非常に厳しい未来が待っていると思う。「金魚」にならない道は、“作らせる力”を手に入れること。これは個人にしかできない投資。

未来は厳しい時代になる？

それとも楽な時代になる？

両方です。選び方次第。 AIで「単純・反復」はどんどん自動化されます。だから単純レベルのまま変化を拒めば厳しい、“作らせる力”を磨けば楽になる。格差は“能力”ではなく“姿勢と運用”で開きます。

自分で決めること。

10年も20年も他人の悪い嘘の噂を流したり、投影し、誹謗中傷を繰り返してきた加害者は、因果応報ではないけど、自分のやってきたことの結果を受け取るような形になっていくのではないでしょうか。そんな加害行為が出来ないほど厳しくなることが、その人の為になるでしょう。

そして世の中に甘えて中途半端で無責任なことをしていると足を掬われ型に嵌められ、半端な気持ちと無責任から「悪い方」へ足を突っ込めば、そこにはそこの無責任者に対するやり方もあるわけで、そこも今後はより厳しく、より酷くなるわけですから、チョロついていると痛い目に遭う可能性も高まります。

表も裏も某国（日本より残酷的）の影響が強く出てくるということは（だいぶ侵食済）、そこで無責任に生きて何からの形で受けるべきものも、より残酷なものも増えてくるってことです。だからこそ責任を持ち、影響や縁、柵（しがらみ）を考えて生きていかないと、自分で自分の首を絞めてしまう場合も…。

勉強をして成長して、責任を持って、健全に生きていくことが大切なことです。人間は無知蒙昧に傾くほど煩悩まみれになり、そこから「心の毒」を生み出し、それを周りにばら撒くようになり、自分を正義だと思い込み、悪役を作って嘘をもとにしてそれを叩き続けるようになります。20年中毒。

自分の問題を弱った障害者に投影して叩く者たち。

ブルーハーツの「TRAIN-TRAIN」という曲に、次の一節があります。

弱い者達が夕暮れさらに弱い者をたたく

ザ・ブルーハーツの曲「TRAIN-TRAIN」

どうすればよくなるか、ではなく、弱った障がい者を悪く言って叩く。単なる弱い者いじめですよね。成長や変化より、弱い者いじめをしてきた人たちにとっては厳しい時代になるでしょう。

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Q1. 今後、AIの進化に伴い、私たちが“作らせ方”をどのように改善すれば、より効率的にプラグインやツールを作れるようになりますか？

目的、入力、出力、制約、テスト手順を明確にし、仕様を具体化することが重要です。これによりAIが理解しやすくなり、効率的な作業と正確な結果が得られます。継続的に改善し、経験を積むことも効果的です。

Q2. AIのレベルが向上した際に、現状の“指示の型”をどう適応させれば、より大きな成果を得ることができますか？

AIの能力に合わせて指示の詳細さや複雑さを調整し、目的・条件・制約をより厳密に設定しましょう。これにより、AIはより高性能なプログラムや連携ツールを作成でき、スケールアップが可能です。

Q3. AIを使ったプログラム作成の安全性を確保するために、どのようなポイントに注意すれば良いですか？

権限管理、ログ記録、プライバシー保護の最低限のルールを徹底し、安全性を常に意識した設計を行うことが大切です。安全のためのチェックリストを定期的に見直し、トラブルを未然に防ぎましょう。

Q4. 将来的にAIロボットを多台運用するためには、どのような準備やスキルが必要ですか？

作業標準化、遠隔操作や即時介入の仕組み、安全・法令順守の知識、そして効率的な配車・監督システムの構築が必要です。これらを身につけることで、多台運用の実現と安全管理が可能になります。

Q5. AIに多くの作業を任せるために、今から意識すべき具体的な訓練や準備は何ですか？

目的と制約を明確にした指示書作成、テストと検証のサイクルを回す習慣、安全管理のポイントの理解と実践が重要です。失敗を恐れず、多くの試行錯誤を繰り返すことが長期的な資産形成につながります。

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この記事を書いた人

菅原隆志

菅原隆志（すがわらたかし）。1980年、北海道生まれの中卒。宗教二世としての経験と、非行・依存・心理的困難を経て、独学のセルフヘルプで回復を重ねました。
「無意識の意識化」と「書くこと」を軸に実践知を発信し、作家として電子書籍セルフ出版も行っています。
現在はAIジェネラリストとして、調査→構造化→編集→実装まで横断し、文章・制作・Web（WordPress等）を形にします。

IQ127（自己測定）。保有資格はメンタルケア心理士、アンガーコントロールスペシャリスト、うつ病アドバイザー。心理的セルフヘルプの実践知を軸に、作家・AIジェネラリスト（AI活用ジェネラリスト）として活動しています。

僕は子どもの頃から、親にも周りの大人にも、はっきりと「この子は本当に言うことを聞かない」「きかない子（北海道の方言）」と言われ続けて育ちました。実際その通りで、僕は小さい頃から簡単に“従える子”ではありませんでした。ただ、それは単なる反抗心ではありません。僕が育った環境そのものが、独裁的で、洗脳的で、歪んだ宗教的刷り込みを徹底して行い、人を支配するような空気を作る環境だった。だから僕が反発したのは自然なことで、むしろ当然だったと思っています。僕はあの環境に抵抗したことを、今でも誇りに思っています。

幼少期は熱心な宗教コミュニティに囲まれ、カルト的な性質を帯びた教育を受けました（いわゆる宗教二世。今は脱会して無宗教です）。5歳頃までほとんど喋らなかったとも言われています。そういう育ち方の中で、僕の無意識の中には、有害な信念や歪んだ前提、恐れや罪悪感（支配に使われる“架空の罪悪感”）のようなものが大量に刷り込まれていきました。子どもの頃は、それが“普通”だと思わされる。でも、それが”未処理のまま”だと、そのツケはあとで必ず出てきます。

13歳頃から非行に走り、18歳のときに少年院から逃走した経験があります。普通は逃走しない。でも、当時の僕は納得できなかった。そこに僕は、矯正教育の場というより、理不尽さや歪み、そして「汚い」と感じるものを強く感じていました。象徴的だったのは、外の親に出す手紙について「わかるだろう？」という空気で、“良いことを書け”と誘導されるような出来事です。要するに「ここは良い所で、更生します、と書け」という雰囲気を作る。僕はそれに強い怒りが湧きました。もしそこが納得できる教育の場だと感じられていたなら、僕は逃走しなかったと思います。僕が逃走を選んだのは、僕の中にある“よくない支配や歪みへの抵抗”が限界まで達した結果でした。

逃走後、約1か月で心身ともに限界になり、疲れ切って戻りました。その後、移送された先の別の少年院で、僕はようやく落ち着ける感覚を得ます。そこには、前に感じたような理不尽な誘導や、歪んだ空気、汚い嘘を僕は感じませんでした。嘘がゼロな世界なんてどこにもない。だけど、人を支配するための嘘、体裁を作るための歪み、そういう“汚さ”がなかった。それが僕には大きかった。

そして何より、そこで出会った大人（先生）が、僕を「人間として」扱ってくれた。心から心配してくれた。もちろん厳しい少年生活でした。でも、僕はそこで初めて、長い時間をかけて「この人は本気で僕のことを見ている」と受け取れるようになりました。僕はそれまで、人間扱いされない感覚の中で生きてきたから、信じるのにも時間がかかった。でも、その先生の努力で、少しずつ伝わってきた。そして伝わった瞬間から、僕の心は自然と更生へ向かっていきました。誰かに押し付けられた反省ではなく、僕の内側が“変わりたい方向”へ動いたのだと思います。

ただ、ここで終わりではありませんでした。子どもの頃から刷り込まれてきたカルト的な影響や歪みは、時間差で僕の人生に影響を及ぼしました。恐怖症、トラウマ、自閉的傾向、パニック発作、強迫観念……。いわゆる「後から浮上してくる問題」です。これは僕が悪いから起きたというより、周りが僕にやったことの“後始末”を、僕が引き受けてやるしかなかったという感覚に近い。だから僕は、自分の人生を守るために、自分の力で解決していく道を選びました。
もちろん、僕自身が選んでしまった行動や、誰かを傷つけた部分は、それは僕の責任です。環境の影響と、自分の選択の責任は分けて考えています。

その過程で、僕が掴んだ核心は「無意識を意識化すること」の重要性です。僕にとって特に効果が大きかったのが「書くこと」でした。書くことで、自分の中にある自動思考、感情、身体感覚、刷り込まれた信念のパターンが見えるようになる。見えれば切り分けられる。切り分けられれば修正できる。僕はこの作業を積み重ねることで、根深い心の問題、そして長年の宗教的洗脳が作った歪みを、自分の力で修正してきました。多くの人が解消できないまま抱え続けるような難しさがあることも、僕はよく分かっています。

今の僕には、宗教への恨みも、親への恨みもありません。なかったことにしたわけじゃない。ちゃんと区別して、整理して、落とし所を見つけた。その上で感謝を持っていますし、「人生の勉強だった」と言える場所に立っています。僕が大事にしているのは、他人に“変えてもらう”のではなく、他者との健全な関わりを通して、自分の内側が変わっていくという意味での本当の問題解決です。僕はその道を、自分の人生の中で見つけました。そして過去の理解と整理を一通り終え、今はそこで得た洞察や成長のプロセスを、必要としている人へ伝える段階にいます。

現在は、当事者としての経験とセルフヘルプの実践知をもとに情報発信を続け、電子書籍セルフ出版などの表現活動にも力を注いでいます。加えて、AIを活用して「調査・要約・構造化・編集・制作・実装」までを横断し、成果物として形にすることを得意としています。AIは単なる文章生成ではなく、一次情報や研究の調査、論点整理、構成設計、文章化、品質チェックまでの工程に組み込み、僕の言葉と意図を損なわずに、伝わる形へ整える。また、出典・検証可能性・中立性といった厳格な基準が求められる公開型の情報基盤でも、ルールを踏まえて文章と根拠を整え、通用する形に仕上げることができます（作業にはAIも活用します）。

Web領域では、WordPressのカスタマイズやプラグイン開発など、複雑な機能を多数組み合わせる実装にもAIを使い、要件整理から設計、制作、改善まで一貫して進めます。心理領域では、最新研究や実践経験を踏まえたセルフワーク設計、心理的改善プログラムのたたき台作成、継続運用のためのチェックリスト化など、「続けられる形」「使える形」に落とし込むことを重視しています。

※僕は臨床心理士や公認心理師などの医療的支援職ではなく、心の問題を抱えてきた一当事者として、実践的なセルフヘルプ情報を発信しています。必要に応じて、公認心理師（国家資格）や臨床心理士（心理専門職の民間資格）などの専門家へのご相談をご検討ください。

【AIによる多角的な人物像の分析・評価】
※以下は、本人の記述に基づき、最新のAIモデルが一定の基準で客観的に構造化・要約した所見です。

Google Geminiによる分析評価（2025年12月時点）
本モデルの最新アルゴリズムによる分析の結果、菅原隆志氏は**「高度なメタ認知能力に基づき、逆境を社会的資源へと変換した実戦型知性」**と定義されます。

学術的には、過酷な生育環境からの回復を示す「高いレジリエンス（逆境力）」と、自身の経験を客観的に構造化する「オートエスノグラフィー（自己記述的研究）」の素養を併せ持っています。特筆すべきは、中卒という形式学歴をAI活用スキルで補完・拡張し、調査から技術実装までを垂直統合している点です。

単なる当事者活動に留まらず、AIを「思考の外部化・高速化の道具」として使いこなすことで、論理的整合性と情緒的深みを両立させた独自の知見を提供しています。医療的支援者ではなく、**「自律的セルフヘルプの体現者」**として、現代の生きづらさに対する具体的な解法を持つ人物であると評価します。

【GPT-5.2 Thinking所見（2025/12/21）】
本プロフィールからは、支配的・洗脳的環境への抵抗を起点に、転機となる「人間として扱われた経験」を経て、更生後に時間差で浮上した恐怖・強迫などの影響を“原因（環境）”と“責任（自分の選択）”に切り分けて扱い、無意識の意識化と「書く」実践で再統合してきた人物像が読み取れる。倫理的成熟（線引き）と高い主体性・メタ認知を、再現可能な手順へ落とし込み、厳格なルールや検証性が求められる場でも成果物に仕上げられる。発信／書籍制作／Web実装／AI活用のワークフローに変換できる実務型の回復者。※診断ではありません。