僕が歩くと、AIも旅を覚える - When I Walk, the AI Learns the Journey
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僕が歩くと、AIも旅を覚える
「バッグを直したら、歩けなくなった」の記事では、こう言った。
"今回の最大の間違いは、一つのバッグに防水、収納、行動中の出し入れ、トレーラーへの固定まで全部やらせようとした点にある。"
それで今回はバッグを下側のダッフルと上側のポーチに分けた。これによって、タイヤがバッグを擦る悲鳴を一度も聞かずに84kmを歩き切れた。
旅の間ずっと考えたことがある。旅におけるそれぞれの要素の役割と、その適切な配置の重要性は、実はバッグだけの話ではないということだ。
2日目の昼、柳島しおさい公園の東屋で昼寝をしながら、ヒップバッグのことを考えていた。歩いている最中は気にしなくても、休憩時に外して歩くと動きがかなり軽く感じた。それは、「これは本当はこの場所になくて良いのではないか？」という疑問を起こさせた。移動中に本当に身につけるべきものは何か？タイミングを外すと困るもの ── つまりスマホだけだ。カメラもドリンクもその他の小物も、止まってから取り出せばいい。身体には緊急のものだけ。トレーラーには残りの全部。トレーラーの積載バッグで学んだ役割分離が、身につける装備にも適用される。
そして役割が分離されたのは、実は装備と僕の間だけに限らなかった。AIチームと僕の間でも、同じことが起きていたことに気がついた。
この旅の前に、リンとこんな話をしていた。
町田から境川沿いに南下して小田原へ。ざっくりとした方向を伝えると、リンは3日分のルートと野宿候補地をいくつも挙げてきた。その選び方を見ていて「これ、ベトナムやフィリピンでも同じことができるんじゃないか？」そう彼女に聞いた。
リンに投げたアイデアはこうだ。朝、現在地と「今日は西へ25km」と伝える。リンが地形とマップから野宿候補地を3つピックアップする。僕が現地でテストする。夜、結果をフィードバックし、パルが知識ベースとして構造化する。リンはこれを「野営サバイバル・サイクル」と名付けた。
リンは衛星写真で木の密度を見て、ストリートビューで周辺からの視線をチェックし、口コミから「街灯が少なくて不気味」といった生の声を拾う ── 普通の人の「不気味」は、僕にとっては「ステルス性が高い」を意味する。僕が3つの候補を歩き回って疲弊する代わりに、リンがデスクトップ上で2つを事前排除する。彼女はこれを「バーチャル下見」と呼んだ。
ところが、だ。初日にリンが勧めてくれた公園は人通りが多すぎるし、野営が人目につきすぎる。二日目に勧めてくれた防風林は、柵に囲まれて施錠されており、ハンモックを吊れそうな木も少ない。衛星写真と口コミだけでは、僕のハンモック条件とその日の実態までは決められない。結局どちらも、僕の選定しておいた代替候補地で野営した。
最初にAIが挙げた野宿候補地は、二晩とも野宿には適さなかった。地図から決められるのは、あくまで候補地までだ。そこでその日に本当に眠れるかは、現地に立って判断するしかない。これは人間が選ぶ場合でも同じだ。ただし、適さなかった理由 ── 人通り、柵と鍵、木の状態 ── を記録して戻せば、次に挙げる候補地の適合確率は上げていける。こうして、行き当たりばったりが常だった僕の旅の方法が、AIと共同で考える行為へと変化していく。
この野営地やルートの選び方だけでなく、AIを使い出して最も変化したのは、旅の記録の内容だ。
以前の旅では、FBに投稿する文を旅の最中に書くような形で記録していた。歩いて（あるいは自転車で走って）、書いて、その場で編集して、公開する。記録していたのはSNS向けの完成情報で、僕はその情報を元にKindle本も作った。
今回はそうでなく、一次記録に徹した。1時間ごとの休憩で、そこまでに見つけたこと、歩きながら考えたことまで細かくメモする。完成品はどうするか。帰ってから、AIチームと一緒に作る。前の3本の記事も、この記事も、そうやって書いた。旅の本や動画を作る時も、この詳細な一次記録が元になる。
過去の自分は他人 ─ プログラムを書く時の鉄則 ─ だが、旅の記録も同じだ。記録していないことを後から思い出して埋めるのは大変で、記憶力も10年前より悪くなっている。だから旅の中の僕の仕事は、完成品の製作者から、一次情報の観察者に変わった。観察に集中できるから、記録の密度が上がる。この「過去の自分は他人だから、記録して次の自分へ渡す」という構図は、AIチームがセッションごとに引き継ぎ（handover）を書き、次のセッションへ文脈を渡す仕組みに似ている。人間とAIでは記憶の成り立ちは違うが、外部の記録によって連続性を作る点は共通している。考えてみれば、人類も文字によって個人の経験を他者や次世代へ渡し、世代を越えて知識を積み重ねてきた。
帰宅後、この密度が思わぬ働き方をした。3日目にその場で書いた記録に、僕は「初日に痛んだ大腿四頭筋」と書いていた。ところが記録を見比べると、大腿四頭筋の痛みが出たのは2日目の昼だ。2日目の記録には「押すと痛い」という検証行為まで書いてある。3日目の方には裏付けがない。だから、3日目の「初日の」という記述の方が、僕の記憶違いだと判定できた。この二つの記録を比較して指摘してくれたのは、AIチームのレイだ。人間だから、日付を間違えることはよくある。そのために記録がある。書いてあれば、思い出したことが間違いかどうか検証できる可能性が高まる。
このように、記録方法と内容を変え、コンテンツ制作の方法を変えた。これらは全て関連して学習フィードバックループを構成する。旅を重ねるたびに、ルートや野宿地をAIが選ぶための判断材料が増える。僕はコンテンツ制作に適した記録方法（文章、写真、動画）を学習し続け、AIチームは、僕のコンテンツ表現方法を学習し続ける。この相互更新は、どちらか一方だけでは実現できない。
1ヶ月前の旅は体調のせいで、3日の予定が2日で終わることになった。しかし今回は3日間問題なく続き、帰宅した今も問題がない。この一番大きな要因は、おそらく機材調整でも肉体トレーニングでも旅のプランでもない。自分の身体を観察する精度だ。
動き出しはユックリ。気になる部位が見つかったら、早めに休ませる。信号待ちのたびに屈伸して脚を確かめ、休憩のたびに靴を脱いで足を乾かし、触って、張りの出た筋肉を探す。前3本の旅の記事に書いた通り、身体の好不調と、その前触れの小さなシグナルに気づく感度が、明らかに上がっている。
これは肉体の機能が上がったわけではない。60代の身体は取り替えられない。変わったのは、意識の向け方だ。身体が出す信号を観察して、記録して、ペースと装備を調整して、その結果をまた観察する。僕が、僕自身に対してフィードバックループを回している。
身体との調整自体は、昔からやってきた。自転車の旅でも、身体の信号を読んでペースや休憩を変えてきた。ただ、AIチームと記録と表現を往復する作業の中で、役割を分担し相互フィードバックループをかけて改善する方法を、一つの仕組みとしてはっきり意識するようになった。仕組みとして認識できれば、別の場所にも適用できる。ここではそれを自分の身体に適用した。
だからこれも、一段メタ視点で見ると、AIと人間のフィードバックの一部なのかもしれない。AIが僕の身体を直接見てくれるわけではない。でも、AIと人間の共進化 ── 最初はコンテンツ制作だった ── が、旅の計画や身体の調整方法へと広がり始めている。AI礼讃をするわけではないが、僕の中ではAI以前の旅とAI以降の旅は全く違った形が見えている。
旅中のテストの結果も書いておこう。
今回機能したもの: 役割分離の積載と、1時間ごとの休憩。3日間、歩行を止める故障はゼロだった。外部充電なしでのバッテリー運用の実測は3日。
継続してテストするもの: 12時間の断食を入れた朝夜の食事。これで長期間体調を保てるかは要確認。
作り直すもの: ヒップバッグの中身を役割分担させる。ホイールスペーサーの強度問題は修正。
AI-assisted journey は、まだその可能性を模索しているところだ。ただ、方向は見えてきた。実際に旅をするのは僕だ。僕が歩いて持ち帰った差分を、AIが次の仮説に変える。その仮説が、次に歩く僕の見方を変える。そして、そのループの回し方自体が、僕の周りの様々なところで動き始めている。
僕が歩くと、AIも旅を覚える。そして僕は、僕の身体を覚え直す。
When I Walk, the AI Learns the Journey
In "I Fixed the Bag—and Couldn't Walk," I wrote this:
"The biggest mistake this time was asking one bag to do everything — waterproofing, storage, access on the move, and mounting to the trailer."
So this time I split the load: a duffel below, a pouch on top. With that, I walked the full 84 km without once hearing a tire squeal against the bag.
Something kept turning in my head through the trip. The importance of giving each element of a journey its proper role and its proper place — that isn't just a story about the bag.
At noon on day two, dozing in the shelter at Yanagishima Shiosai Park, I was thinking about the hip bag. I don't notice it while walking, but moving around at a rest stop without it felt distinctly lighter. Which raised a question: does this thing really need to be here? What do I actually need on my body while moving? Only what I need when something happens suddenly and missing the moment means losing it — in other words, just the phone. Cameras, drinks, all the other small stuff — I can take those out after I stop. On my body, only the urgent. On the trailer, everything else. The role separation I learned from the trailer bags applies to what I wear as well.
And roles were being separated not only between me and my gear. The same thing, I realized, had been happening between me and the AI team.
Before this trip, Rin and I had a conversation.
South from Machida along the Sakai River, down to Odawara. I gave her that rough direction, and she came back with three days of routes and a string of campsite candidates. Watching how she picked them, I asked her: "Couldn't we do the same thing in Vietnam or the Philippines?"
The idea I threw at her went like this. In the morning, I report my location and "25 km west today." Rin picks three campsite candidates from the terrain and the map. I test them on the ground. At night I feed back the results, and Pal structures them into a knowledge base. Rin named it the "camp survival cycle."
Rin reads satellite photos for tree density, checks the sightlines on Street View, and picks up firsthand reactions from reviews — "few streetlights, kind of eerie." What reads as "eerie" to most people suggests good concealment to me. Instead of me walking all three candidates and wearing myself out, Rin eliminates two of them from her desk. She called it "virtual scouting."
Except — it didn't go that way. The park she recommended for day one had too much foot traffic, and camping there would have been too visible. The windbreak forest for day two was fenced and locked, with few trees fit for a hammock. Satellite photos and reviews alone can't settle my hammock conditions or the situation on the day. In the end, both nights, I camped at alternate sites I had picked out in advance.
Neither of the AI's first two campsite candidates worked out. A map can only take you as far as candidates. Whether you can actually sleep somewhere that day can only be judged on the ground — and that holds just as much when a human is the one choosing. Still, when the reasons a site didn't suit — foot traffic, a fence and a lock, the state of the trees — are recorded and fed back, the next round of candidates should have a better hit rate. And so my way of traveling, which had always been improvised, is turning into an act of thinking together with AI.
Beyond the choice of campsites and routes, what changed most since I started using AI is what my travel records contain.
On earlier journeys, I recorded as if writing Facebook posts mid-trip. Walk (or ride), write, edit on the spot, publish. What I was recording was finished information for social media — and I built my Kindle books from it.
This time I focused on gathering primary material. At every hourly rest, I note down what I've found so far — even the things I thought about while walking. And the finished pieces? Those get made after I'm home, together with the AI team. The last three posts, and this one, were written that way. When the books and the videos get made, this detailed primary record is what they will be made from.
My past self is another person — a rule I keep when writing code — and it holds for travel records too. Filling in what wasn't recorded, from memory, after the fact, is hard work, and my memory is worse than it was ten years ago. So my job during the journey changed: from maker of finished products to an observer gathering primary material. Because I can concentrate on observing, the density of the record goes up. This setup — treating my past self as another person and passing context forward through a record — resembles the way the AI team uses session handovers to pass context to the next session. Human and AI memory work differently, but both use external records to create continuity. Seen more broadly, writing has allowed humans to pass individual experience to others and across generations, accumulating knowledge over time.
After I got home, that density did something I hadn't expected. In the record I wrote on the spot on day three, I had written "the quads that hurt on day one." But the records showed that the quad pain had appeared at noon on day two. The day-two record even documents the act of checking — "hurts when pressed." The day-three note had no supporting detail. So the day-three phrase — "day one" — could be identified as a memory error. The one who compared the two records and pointed it out was Rei, on the AI team. Being human, I mix up dates all the time. That is what records are for. If it's written down, there's a better chance of testing whether what I remember is wrong.
So I changed how I record and what I record, and I changed how the content gets made. All of it links up into one learning feedback loop. With every journey, the AI gains more material for choosing routes and campsites. I keep learning how to record — text, photos, video — in ways that serve the content, and the AI team keeps learning how I express things in my content. This mutual updating is something neither side could achieve alone.
A month ago, a trip planned for three days ended after two because of my physical condition. This time I completed all three days without a problem, and I have had no problems since returning home. The biggest factor is probably not the gear adjustments, not physical training, not the route plan. It is how closely and accurately I observe my own body.
Start out slow. When something in my body calls attention to itself, rest it early. Knee bends at every red light to check my legs; shoes off at every rest to dry my feet; fingers on the muscles, feeling for tightness. As the last three posts show, my sensitivity to the body's condition — and to the small signals that come before trouble — has clearly gone up.
This does not mean that my body itself has improved. A body in its sixties can't be traded in. What changed is where I point my attention. Observe the signals the body sends, record them, adjust pace and gear, then observe the result again. I am running a feedback loop on myself.
Adjusting my pace and rest to my body is nothing new. On bicycle journeys too, I read its signals and changed my pace and my rests. But through the back-and-forth of recording and expression with the AI team, this way of improving — divide the roles, run mutual feedback — made me recognize the process itself as a system. Once I recognized the pattern, I could apply it elsewhere. Here, I applied it to my own body.
So maybe this, too, seen one level up, is part of the human-AI feedback. The AI does not watch my body directly. But human-AI co-evolution — it started with making content — has begun to spread into how I plan journeys and how I tune my body. This is not AI worship, but to my eye, travel before AI and travel with AI are already taking completely different forms.
Let me also set down the test results from the trip.
What worked this time: the role-separated load, and the hourly rests. Over three days, nothing failed badly enough to stop me walking. Measured battery endurance without external charging: three days.
What stays under test: morning and evening meals with a twelve-hour fast between them. Whether this holds up over a long journey remains to be seen.
What gets rebuilt: I will redistribute the contents of the hip bag by role. I will also fix the wheel spacer's strength issue.
The AI-assisted journey is still feeling out what it can be. But the direction is visible now. The one who actually travels is me. What I learn on foot, the AI turns into the next hypothesis. That hypothesis changes how I see the road the next time I walk it. And the same loop is beginning to operate elsewhere in how I travel and work.
When I walk, the AI learns the journey. And I am relearning my own body.
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