Hugging Face に NeuroBait が登場 ── ADHD脳の「フリーズ」を解きほぐす、妻のために作られたモデル
ADHDの人にとって、やるべきことが分かっているのに動けない──あの「フリーズ」状態を、AIがそっと解きほぐしてくれるプロジェクトが登場した。開発者の奥さんがADHDで、目の前の洗濯物の山に立ち尽くす姿を見て、「これはtodoリストじゃ解決しない」と気づいたのが始まりみたい。
▸何が変わったのか
既存のADHD向けAIツールは診断やチェックリスト、todoリストの生成に偏りがち。でもフリーズしている人にとって、選択肢が増えるだけ逆効果なんだよね。NeuroBaitは違う。会話から本当に重要なもの（締め切り、大切な人や物）を読み取り、3〜6文の温かい言葉で「今すぐできる小さな一歩」を提示する。箇条書きも指示もナシ。「山積みのシャツの一枚目を引っ張って。それだけでいい」みたいに、罪悪感ゼロで行動へのスパークを点火する設計。ベースはgoogle/gemma-3-12b-itで、16-bit LoRA（r=16, alpha=16, dropout=0）でファインチューニング。学習データは実際のADHDのつまずきから手作りした合成データセットで、声の質を重視して量より質を優先したとのこと。
◈前モデル / 競合との比較
ベースのgemma-3-12b-itも十分に有能だけど、そのままだと結局はtodoリストを生成してしまう。共感的な文章になっても、本質は「もっと頑張って」というメッセージ。NeuroBaitはフリーズした人に「選択肢」ではなく「一つの小さな行動」を渡す点が根本的に違う。学習データが実際のADHDの摩擦から作られているので、生産性ハックの一般論じゃないのが大きい。
◈技術背景と意義
ADHD脳の特徴として、「実行機能の障害」や「タスク開始の麻痺」がある。何をすべきか分かっていても、ドーパミンが足りなくてエンジンがかからない。NeuroBaitはこの「興味ベースの神経系」に着目して、臨床用語を一切使わずにドーパミンを刺激する応答を生成する。技術的にはUnslothで16-bit LoRAを組み、modal.comのH100 80GB GPUで3エポック学習。推論時はHugging Face SpaceのZeroGPU（zero-a10g）上で、ベースモデルを4-bit（bitsandbytes NF4）で読み込んでからLoRAアダプターを適用する構成。かなりエコな設計だ。
▸こんな人・用途に
ADHD当事者で「タスク開始の壁」にぶつかりやすい人。特に朝の家事や仕事始めなど、フリーズしやすい場面で「最初の一歩」が欲しい時。パートナーや家族がADHDの人も、一緒に使うことで「なぜ動けないのか」を理解するきっかけになるかもしれない。
◆入手方法・リンク
Hugging Face Space上でデモが公開されている（ZeroGPU / zero-a10g）。Gradioインターフェース経由でブラウザから直接試せる。ソースコードは非公開。
SOURCE: Hugging Face (2026-06-09)
