天才チームを作ったら、監督が倒れた話。

楽しいけど、大変なんですよ。

先日、僕が使っているAIツールやその使い方をまとめた記事を書きました。

まず目的ありきで、その実現に必要なアクション（執筆、コーディングなど）に応じてGemini、ChatGPT、Claude、Perplexity、NotebookLMといったツールを「AIチーム」として組み合わせる。

この手法は僕の発明でもなんでもなく、実は昨年からAIツール活用における新たな常識となっています。

でも、深刻な課題もあります。

それは「AIチームを組んだ本人が、めちゃくちゃ疲れていく」こと。

実際、こんなコメントをいただきました。

エフェクターとはギターの音色を変えるペダルのことですが、「エフェクター沼」はまさに増え続けるAIツール利用に近いものがあると思います。

とくに「仕事の領域が広い」タイプの人は、マジで疲弊します。

僕みたいに音楽制作、YouTube運営、note執筆のほか、フリーランスの編集者やライター、カメラマン、コンテンツディレクターとして仕事をしているのは少し極端かもしれません。でも、現代においては、みんな大なり小なりこの傾向はあると思います。

そこで「僕が増え続けるAIツール地獄に、どのように対策・適応しているのか」を書いてきます。

無敵のAIチームをつくる時代。でも……

2025年、僕はChatGPTのProプランを契約し、毎月200ドルを払って使っていました。

だいたい35000円くらい。マジで高い。でも、それだけで「最前線にいる」というある種の免罪符というかお守り的な安心感もありました。実際、ChatGPT一本で何でもできるという実感もありましたしね。

けれどもAI業界の進化スピードは凄まじく、特定の用途に特化した専門ツールの方が品質もスピードも上だと気づく場面が増えていきました。

これによって何が起きるか？ 「AIのチーム化」です。

執筆にはCursorとClaude、リサーチにはPerplexityとNotebookLM、画像生成にはClaude in ChromeとNano Banana Proなど、タスクごとに「誰が得意か」を見極めてチームを組む。

これは僕だけの動きではなく、AIをガチで活用している人たちの間ではもはや共通認識となっている大きなムーブメントです。

ミニマリスト気質の僕としては、ツールが増えること自体に抵抗がありました。数の問題だけでなく、デザインがダサいツールを使うとテンションが下がりますからね。

でも、プロの仕事の現場では話は別です。

たとえば「ネジとドライバー」。普通の人ってドライバーってプラスを1本、あるいはマイナスと組み合わせて2本くらいしか持ってないと思うんです。でも、プロは細かすぎるくらい用途別のツールキットを持ち歩きますよね。多少の重さや煩わしさがあったとしても、仕事の品質とスピードに直結するから使い分ける。これがプロの判断です。

だから僕もAIツールが増えることには、必要以上に抗いません。それらを使ってプロの仕事をしているからです。

しかし、AIスタックを組んでしばらく経ったとき、僕は気づいてしまいました。

全能感、からの疲弊。

AIスタックをタスクごとに組んで運用を始めた初期、全能感がすごかった。

執筆はCursorでClaudeと対話しながら進め、Perplexityで即座にファクトチェックする。リサーチはChatGPTのDeep Researchで人間には到底不可能な網羅性と深度で実行し、それをNotebookLMでスライドや音声にして全体像を把握する。

これによってスピードも仕上がりの品質も明らかに上がりました。

しかし、数週間が経った頃から、明確に疲れが出てきました。

とんでもなく楽しんです。やりたいことが次々とできる。でも、どこかしらアウトプットの質は上がっているのに、自分の中の“何か”が追いついていない。HPではなくMPがどんどん減っていく感じ。

その疲れの中身を分解していくと、おそらく次のような感じであることが見えてきました。

まず 「これはどのAIに投げるべきか？」を毎回考える疲れ 。

ブラウザを開いた瞬間に「Gemini？ ChatGPT？ Perplexity？」と一瞬迷うんです。はっきり分類できるタスクならいいんですが、実際にはどっちに投げるか微妙なケースはたくさんあります。

この1秒にも満たない迷いが、1日に何十回と積み重なっていくと、夕方にはぐったりして、ほぼダウン状態に。やっぱり判断ってエネルギーを使うんですよね。

次に、 「あの話、どのAIに言ったっけ？」問題 。

会話の文脈や作業ログがGemini、Claude、ChatGPTにバラバラに散らばっていて、「さっきの調査結果どこだっけ」と探し回ることが増えました。

前回紹介したChatHub（複数AIを同時に使えるハブツール）で全部に一斉に投げるのも一つの手ですが、むやみにアレを活用すると今度は重複と混乱で認知コストがさらに膨らんでいきます。

そして、物理的にウインドウとタブを行き来する操作の煩雑さも地味にツラい。

Geminiで調べてコピー、Cursorに戻ってペースト、またClaude Codeを開いて確認。この繰り返しは地味に体力を削りますし「自分がボトルネックじゃん」感がヤバい（苦笑）。

さらに危険なのが 「使いこなしている感」で満足してしまう こと。

複数のAIを華麗にスイッチしている自分に酔ってしまって、「ツールを触っている時間＝生産している時間」だと錯覚してしまう恐れがあります。でも実際には、ツールの操作に時間をかけている分、本来やるべき「考える」「書く」「創る」に充てる時間が減っているという本末転倒が簡単に起こってしまいそうになる。

僕はこれには当てはまってないと信じたいですが、放っておくと危ないなとは思っていますよ。いわゆる「AI驚き屋」の大半を見ていて思うのは「で、実際にそれで何してるの？」で、まさにこんな感じです。（まあ、彼らは「驚きSNSポスト」を作ること自体が目的なのかもしれませんが）

というわけで、以上が、僕がAIスタックを組んで実感した「増やしたことのデメリット」です。

道具を使うか、使われるか。「実験」と「実践」を分けよう

さて、デメリットを並べてみて気づくのは「疲れの原因」です。

その正体は