⚠️ 本記事の検証パートはシミュレーションであり、実際の測定結果ではありません。
3行要約
- 単なるToDoリストではなく、ADHD特有の「実行機能不全」を補完するコパイロット。
- 曖昧なタスクを脳が拒絶しないレベルまで微細化する「タスク分解アルゴリズム」に注目。
- ツールとしての完成度は高いが、依存による自律性の低下というトレードオフをどう評価するかが鍵。
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このツールは何か
Indyは、ADHD（注意欠如・多動症）を持つユーザーの日常をサポートするために設計されたAIコパイロットだ。従来のタスク管理アプリが「何をすべきか（What）」を記録するだけだったのに対し、Indyは「どう着手するか（How）」に踏み込んでいる。
技術的な本質は、LLM（大規模言語モデル）を用いたコンテキスト解析と、認知行動療法のフレームワークを組み合わせたエージェント機能にある。ユーザーが抱く「やるべきことはわかっているが、体が動かない」という心理的障壁（いわゆるWall of Awful）を、AIとの対話や段階的なインストラクションで取り除くことを目的としている。
検証シミュレーション：実際に使ってみた
Indyのコア機能である「タスク分解・実行支援API」を、エンジニアが自身のワークフローに組み込む想定でシミュレーションする。
環境構築
Indyの機能がSDKとして提供されていると仮定し、環境をセットアップする。
pip install indy-adhd-sdk
基本的な使い方
「複雑なバグの修正」という、ADHD傾向のある人間が最も先延ばしにしがちなタスクを入力し、AIがいかに「脳が拒絶しないステップ」に変換するかを検証する。
from indy_sdk import IndyCopilot
# クライアントの初期化
indy = IndyCopilot(api_key="NEGI_LAB_TEST_KEY")
# 漠然とした重いタスクの定義
vague_task = "本番環境で発生しているメモリーリークの調査と修正"
# Indyによるタスクの微細化（Micro-stepping）を実行
# ユーザーの現在の集中度（Energy Level）を考慮させる
support_plan = indy.decompose(
task=vague_task,
energy_level="low", # 低エネルギー状態を想定
add_dopamine_triggers=True # 達成感を得やすい報酬設計を付与
)
print(f"--- 実行プラン ---")
for step in support_plan.steps:
print(f"[{step.order}] {step.action} (推定時間: {step.duration}分)")
実行結果
--- 実行プラン ---
[1] ターミナルを開き、お気に入りのフォントカラーを確認する (推定時間: 1分)
[2] ログファイルの最新100行だけを cat コマンドで表示する (推定時間: 3分)
[3] 'Error' または 'Leak' という文字列があるか Ctrl+F で探す (推定時間: 2分)
[4] 水を一杯飲む。ここまでの自分を褒める (推定時間: 1分)
[5] リークが疑われる関数名をメモ帳に一つだけ書き出す (推定時間: 5分)
メリット・デメリット
メリット
- 認知負荷の徹底的な低減: 「ログを見る」というタスクすら重く感じる瞬間に、「ターミナルを開く」という極小のステップを提示する設計は、認知心理学的に理にかなっている。
- 文脈理解: 単なるリマインダーではなく、ユーザーのメンタル状態に応じたトーン調整が可能（シミュレーション上では、低エネルギー時に優しい口調になるなど）。
デメリット
- オーバーエンジニアリングの懸念: 熟練のエンジニアにとっては、タスクの細分化自体が冗長に感じられ、かえってノイズになる可能性がある。
- プライバシーとデータ: 脳内リソースを外部化するということは、自身の思考プロセスや弱みをすべてAIに預けることを意味する。データの取り扱いには慎重な吟味が必要だ。
結論：Negi Labの評価
Indyは、既存の「効率化ツール」とは一線を画す。これは効率を上げるための道具ではなく、脳の不足しているパーツを補完する「義足」のようなソフトウェアだ。
実用性の観点では、特に「着手までのハードル」を乗り越えられない層には劇的な効果をもたらす可能性がある。ただし、AIの指示がないと動けなくなる「指示待ち人間」化のリスクも孕んでいる。辛口に言えば、このツールを「使いこなす」ための自律性すら欠いているユーザーをどう救うかが、今後の技術的課題だろう。
評価: ★★★★☆ （ADHD当事者のエンジニアなら、一度試す価値はある）
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