はじめに

話題となっていた「DIE WITH ZERO」という書籍が気になっており、読みました。

私が「DIE WITH ZERO」について気になっていたのは、資産額の多寡そのものではなく、時間の使い方が資産として扱われていない感覚に、違和感があったからです。
お金は帳尻が合うように管理できるのに、時間だけはいつも「余ったら使う」扱いになる。にもかかわらず、人生の満足度を決めるのは、たいてい時間のほうです。

たとえば、「いつか行きたい」「会おうと思えば会える」。
生きていると幾度となく聞ける言葉ではありますが、実際に果たされることはほぼありません。距離も費用も大したことはないのに、です。
私も、疲れを言い訳に結果として、何も起きない週末を過ごし、手元に残ったのは「休めた」という実感ではなく、やり残しの感覚だけでした。
そのとき初めて、私は「節約しているのはお金ではなく、経験の発生確率そのものだ」と気づきました。

だからこそ「DIE WITH ZERO」は、資産を減らす話ではなく、経験が生まれる設計を先に置くための思想として読めたのです。
DIE WITH ZEROという考え方は、単なる資産消費の推奨ではありません。
本質は、人生を「お金」ではなく「時間」と「経験」の配分問題として捉え直す点にあります。

一方、AIは判断・整理・比較を高速化し、人間の認知資源を節約する道具として登場しました。
この二つは、一見すると別領域の思想に見えますが、実は深いところで噛み合っています。

本稿では、DIE WITH ZEROの思想とAIの役割が、どのように補完関係にあるのかを整理します。 

第1章    DIE WITH ZEROは「判断コスト」を問題にしている


DIE WITH ZEROが問いかけているのは、「いくら残すか」ではありません。
「いつ、何に、どれだけ判断を使うか」という設計です。

経験には旬があります。
体力、関係性、環境が揃っている時期にしか得られない価値があります。
にもかかわらず、人は判断を先送りしがちです。

その背景には、判断コストの重さがあります。
調べる、比較する、失敗を想像する。
この負荷が、経験への投資を遅らせます。

DIE WITH ZEROは、この判断の遅延そのものを損失とみなしています。 

第2章    「○○代のうちにやっておけばよかった」は、判断の先送りが生んだ言葉

「20代のうちにやっておけばよかった」
「30代の体力があるうちに行けばよかった」
「子どもが小さいうちに、もっと時間を使えばよかった」

この種の言葉は、年齢を重ねるほど増えていきます。
しかし注意深く見ると、そこに共通しているのは「お金がなかった」という理由ではありません。

多くの場合、
やろうと思えばできた
少し無理をすれば実現できた
情報も選択肢も、実は手の届くところにあった

それでも実行されなかった。

理由は単純で、「判断が重かった」からです。

何を選ぶか
本当に今でいいのか
失敗したらどうするか
後悔しないか

こうした問いが積み重なり、結論は先送りされます。
結果として、やらなかった理由は時間とともに忘れられ、
「○○代のうちにやっておけばよかった」という一文だけが残ります。

この後悔は、能力不足でも勇気不足でもありません。
判断コストに押し負けた結果です。

ここでAIが果たす役割は明確です。
AIは、「やる／やらない」の代わりに決める存在ではありません。
「考える前に疲れてしまう状態」を解消する装置です。

例えば、
海外移住や長期滞在
キャリアを一度緩める選択
未経験分野への挑戦

こうした選択は、若いほど可逆性が高く、
年齢を重ねるほど条件が増えます。
しかし若いときほど、人は迷います。

AIは、
・必要条件の整理
・失敗した場合の現実的な影響
・「今やらなかった場合」の将来像

を短時間で可視化します。

これにより、判断は「感情的な不安」から
「具体的な比較」へと変わります。

重要なのは、AIが背中を押すことではありません。
「まだ考える余地がある」と錯覚させていた霧を、静かに晴らすことです。

多くの後悔は、
「判断が間違っていた」からではなく、
「判断しなかった」ことから生まれています。

AIは、後悔を消す道具ではありません。
しかし、「○○代のうちにやっておけばよかった」という言葉が
生まれる前の段階で、判断を前に進めることはできます。

DIE WITH ZEROとAIの親和性は、ここにあります。
経験の価値が下がる前に、
判断の重さだけを取り除く。

それができるかどうかで、
未来の後悔の量は、大きく変わります。 

第3章    AIは「判断」を代行せず、「判断が遅れる理由」を削る

AIに期待されがちな役割の一つに、「最適解を出すこと」があります。
しかし、実務や人生の重要な選択において、本当に足を止めているのは最適解が見つからないことではありません。

多くの場合、人が立ち止まる理由は別にあります。
選択肢が多すぎる
失敗した場合の影響が読めない
一度決めると後戻りできない気がする

こうした不安が、判断そのものを重くしています。

AIが有効なのは、この重さを正面から引き受けるときです。
つまり、「どれが正しいか」を示すのではなく、「なぜ決められないのか」を分解する役割です。

例えば、キャリアの転換を考える場面では、
本当に怖いのは年収の一時的な減少なのか
評価軸が変わることへの不安なのか
周囲からどう見られるかという感情なのか

こうした要素が絡み合い、「判断できない状態」を作ります。
AIは、それらを言語化し、切り分け、可視化します。

このプロセスを通じて、人はようやく「考える段階」に入れます。
判断を先送りしていた原因が、判断材料として扱える形に変わるからです。

AIは意思決定を奪いません。
むしろ、意思決定が可能な状態を回復させます。

その意味で、AIは答えを出す装置ではなく、
判断が成立するための前提条件を整える装置だと言えます。 

第4章    時間は減らせないが、判断の密度は変えられる

「もっと早くやっておけばよかった」という後悔は、時間が足りなかったから生まれるわけではありません。
振り返ってみると、時間はそれなりにあった、というケースがほとんどです。

足りなかったのは、時間ではなく、判断に使えた認知資源です。

人は、疲れていると判断を避けます。
忙しいと、重要なことほど後回しにします。
判断には、想像以上にエネルギーが必要だからです。

AIは、時間を増やしません。
しかし、判断に必要な認知資源を節約します。

情報収集
比較
条件整理
最悪ケースの想定

これらを短時間で済ませることで、人は「決める」という行為にエネルギーを残せます。

ここで重要なのは、AIが速さをもたらす点ではありません。
速さによって、「考え疲れで決めない」という選択肢を消す点です。

判断の質は、時間の長さではなく、密度で決まります。
限られた時間の中で、どれだけ本質的な問いに集中できたか。
その密度を高めることが、AIの本当の価値です。

AIを使うことで、
考えない自由を得るのではなく、
考えるべきことだけを考える自由を取り戻す。

その積み重ねが、
「○○代のうちにやっておけばよかった」という言葉を、
静かに減らしていきます。 

おわりに

DIE WITH ZEROは、「使い切る」思想ではありません。
「先送りしない」思想です。

AIは、その先送りを減らすための強力な補助線になります。
ただし、最適化を信じすぎると、思想そのものが反転します。

AIに任せるのは、準備と整理まで。
踏み出すかどうかは、自分で決める。

この分業が守られる限り、
DIE WITH ZEROとAIは、非常に相性の良い組み合わせになります。

走馬灯に色を付けるのは自分自身だけ。
そう肝に銘じて、1年間を走り抜けたいものです。