第6章 出版スプリント——リスク優先順位でユースケースを検証する
「2日で本を出す」という設計
AI時代の技術書は完成前に陳腐化します。だから30ページのマイクロブックを素早く量産する戦略を取ります。
スプリント単位は14日間・1UC・1冊。目標は「検証完了から2日以内にKDP入稿」です。
アジャイルを模した出版サイクル
ソフトウェア開発のアジャイル手法では、優先度の高い機能から短いサイクルで実装・リリースを繰り返します。出版スプリントはこの発想を出版に適用したものです。
リスクマスターで優先度の高いリスクを特定し、そのリスクに対応するユースケースを検証し、検証結果を書籍として出版する——このサイクルを繰り返すことで、変化に適応しながら継続的に価値を届けます。
🔍 リスクリスト（Risk-Master）
↓ 何が変わるか？を優先度付け
⚡ ユースケース定義（UseCase-Master）
↓ 確かに役に立つ問いを抽出
🧪 CBFラボ 検証
↓ 実際に動かして確かめる
📝 執筆（01_CurrentSeed/）
↓ 検証ログをそのまま30ページに
📖 KDP出版
↓ 検証報告書として世に出す
🔄 次のUCへ
リスクマスターとユースケースマスター
リスクマスターは「何を先に検証すべきか」を決定する優先度管理表です。発生確率×影響度×緊急度で各リスクをスコアリングし、上位リスクに連動するUCを優先します。
ユースケースマスターは「どう検証するか」を定義する作業定義表です。各UCに検証方法・成功条件・関連ノードを記述し、スプリントの作業指示書として機能します。
CBFラボ——検証の現場
郊外の一戸建ての一室に構築した、総VRAM 164GBのヘテロジニアスGPU環境がCBFラボです。
| ノード | ハードウェア | 主な用途 |
|---|---|---|
| Node 1 | Surface Pro 11 / Snapdragon X Plus | 作業端末（Obsidian / Claude Code） |
| Node 2 | EVO-X1 / Ryzen AI 9 HX370 / RX7900XTX 24GB | AMD ROCm 推論サーバ |
| Node 3 | Z890 AORUS / Core Ultra 7 / RTX5070Ti+4060Ti+3060 | NVIDIA CUDA 推論クラスター |
| Node 4 | EVO-X2 / Ryzen AI Max+ 395 / 96GB統合RADEON | 大規模モデル APU 推論 |
V2Hを導入してみる。ローカルLLMを動かしてみる。マルチエージェントを組んでみる——その検証の現場がCBFラボです。ラボで検証された「確かに役に立つ」事実が、そのまま書籍のファクトベースになります。
既完了スプリント実績
| Sprint | タイトル | 出版日 |
|---|---|---|
| Sprint-001 | 中古の電気自動車2台とV2Hを1年間使ってみた | 2025/2/16 |
| Sprint-002 | シンギュラリティ志向生活宣言 | 2025/5/6 |
| Sprint-003 | アジャイル×バイブコーディングの未来 | 2025/7/7 |
| Sprint-004 | シンギュラリティはAIのみにて成らず | 2025/8/5 |
4冊を約6ヶ月で出版しました。各書籍は独立した検証報告書でありながら、全体として「シンギュラリティへの収束」を多角的に記述しています。
→ 次章: 第7章 タイムリー出版でリスクに適応し続ける