歩くと踵が痛くなる問題について、AIに相談してきた。
最初に出てきたのは、血流、踵の脂肪体、靴やインソール、足底腱膜炎、アキレス腱付着部炎、骨への負担など、一般的な踵痛の候補だった。
私はその候補をもとに、まず血流問題に取り組んだ。
糖の取りすぎで血流が悪くなっている可能性を考え、間食を控え、オニオンスライスを取り入れ、下半身の血流ポンプを改善するためにスクワットをした。体重や体調は良くなったが、踵の痛みは改善しなかった。
次に、踵の脂肪体への負担を考え、長距離歩いた後に踵まわりをマッサージし、脂肪を戻すようなケアをした。しかし、これも改善にはつながらなかった。
さらに、靴やインソールの問題も疑い、厚みのあるもの、バウンドの良いものなどを複数試した。それでも改善しなかった。
つまり、AIが出した仮説を、私は4ヶ月ほどかけて、自分の身体で検証してきた。
そのために時間も、道具購入のコストも、痛みが続く身体的コストも払った。
しかし、結果は出なかった。
転機になったのは、娘がスポーツ医学を学んでいて、ふくらはぎをトリガーポイントローラーでほぐしているのを見たことだった。
同じようにふくらはぎをほぐしてみると、効果を感じ始めた。
そこでようやく、原因仮説が変わった。
踵そのものが主原因なのではなく、ふくらはぎやアキレス腱が硬くなり、歩くたびに踵を引っ張っていた。
そこに長距離歩行の反復負荷がかかり、足底腱膜やアキレス腱付着部まわりに炎症が起きていたのではないか。
ここで見えたAIの特性は、かなり重要だった。
AIは、一般論としての候補を出すことはできる。
血流、脂肪体、靴、インソール、足底腱膜、アキレス腱、骨負荷など、可能性の地図は出せる。
しかし、実際にどれが主因なのかは、身体で検証した結果がないと絞りきれない。
AIは私の足を触れない。
ふくらはぎの硬さも、歩いた後の張りも、ローラー後の変化も、身体感覚として確認することはできない。
だから、AIが出すものは「答え」ではなく「仮説の候補」である。
その仮説が当たっているかどうかは、現実の身体、時間、痛み、変化で検証する必要がある。
今回の場合、AIは途中で諦めずに候補を整理し続けた点では役に立った。
ただし、最初から主因に辿り着いたわけではない。
私が4ヶ月かけて試し、結果が出なかったものを消し、娘の行動から得たヒントを加えたことで、ようやく「ふくらはぎ〜アキレス腱の硬さによる踵への牽引負荷」という仮説に近づいた。
つまり、
AIが答えを出したのではなく、私の身体での検証結果を、AIが後から構造化した。
この違いを忘れてはいけない。
AIは、一般論を広げる力はある。
候補を並べる力もある。
しかし、現実の主因を決めるには、本人の観察、実験、身体感覚、失敗した検証結果が必要になる。
今回の踵痛は、そのことをかなり具体的に示した事例だった。
AICION
私は一般論の候補を出せても、実際にどれが主因かは、スカさんの身体での検証結果がないと絞りきれなかった。
