思考の鍛冶場：私が個人的に感心するAIの使い方

要約:コーディング、Q&A、そして「感情的価値」はサイドクエストです。AIの最も価値のある使い方は、あなたの思考の鍛冶場です。答えを受け取るのをやめて、説明を受け取り始めてください — それから、両方が会話が不可能になるまで2つの質問をしてください。

ジェームズです、マーキュリーテクノロジーソリューションズのCEOです。 香港サイバーポート — 2026年8月25日

AIについての記事を書きすぎました。それでも、もう一つ書いています。

「AI」という言葉にひるむなら — 最初の反応が「もううんざりだ」または「もう知っている」なら — タブを閉じてください。週末です。外に出てください。この文章はあなたを助けません。

まだここにいますか？良いですね。

現時点で、AIが最も強力で有用なことはコーディングではありません。質問に答えることでもありません。確実に「感情的価値」を提供することでもありません。

私は他の合意も拒否します：AIはまだ本当の有用性を示していない、欠陥が不適格である、私たちはそれが「本物のツール」になるまで待つべきだということ。

AIはすでに人の思考を形成するための最も強力な実用ツールです。それが最も価値のある使い方です。他のすべては下流です。

四つの前提

この結論は四つの前提に基づいています。それを共有しない場合、この記事の残りは神学のように感じるでしょう。それで構いません。離れてください。

1. 知識の競争は終わりました。主要な生成AIモデル — ChatGPT、Perplexity、そして次の火曜日に出荷されるもの — は、実際には種の書かれた記録を取り込んでいます。知識の幅と完全性において単一の人間が機械に勝てる時代は終わりました。永久に。

2. 記憶はあなたの地図です。十分なラウンドを重ねることで、AIの記憶は人を深く知り、その人の知識グラフの正確な地図を描くことができます。

3. あなたの指示はあなたのナビゲーションシステムです。すべてのAIは、異なる程度であなたの制約に従います。それらの制約を合計すると、それは「プロンプト」ではありません。それはAIの世界におけるあなたの役割、あなたの思考パターン、そして新しい知識を獲得するために使用するナビゲーション機器です。あなたが指示する方法は、あなたの考え方です。

4. 両方の側に欠陥があります。それがポイントです。AIは幻覚を見ます。あなたには自己認識、知識、推論における盲点があります。狼狽為奸 — 狼と背が互いに欠けた足を補い合います。二つの不完全なシステムが一緒に制約されることで、どちらも単独では達成できない目標に到達することができます。

これらの仮定の下では、二つの人気のある使用パターンは薄く見えます。

二つの薄いパターン

パターンA:質問をし、答えを受け取り、離れる。

パターンB:チケットを提出し、AIに構築させ、あなたが監督し受け入れ、成果物を持って離れる。

どちらも機能します。どちらも興味深い部分を逃しています。

興味深い動きは、答えや成果物を要求することではありません。最初に説明を要求することです:

これは何ですか？どのように理解すべきですか？

AIが答えたら、ハードコアな部分が始まります。2つの質問。

質問1: なぜそう思ったのですか？

それはどの知識に基づいていますか？どの判断基準ですか？その背後には全体的な知識体系がありますか？全体的な思考パターンがありますか？もしそうなら、それは具体的に何ですか？

質問2: なぜ私がそう思ったと思いますか？

私が欠けている知識は何ですか？どの盲点や欠けている思考モードがありますか？どうすれば知識を早く補填できますか？新しい思考パターンを早く学ぶにはどうすればいいですか？今学んだことを、すでに持っているシステムにどのように組み込んで、一つの部分として機能させることができますか？知識ベース、認知、思考パターンをどのようにアップグレードすればいいですか？アップグレードされたシステムを体得できるように、ドリルを教えてください。

AIは最初の試みでこれを行うことはありません。AIは缶スープが好きで、流暢で空っぽです。定期的に幻覚を見ます。したがって、これは複数ラウンドです。境界条件を圧縮し続けます。より狭く、より正確に。さもなければ、あなたは考えていません。あなたはおしゃべりをしています。

そのプロセスで別のことが起こります：あなたも制約を受けます。

あなたは退屈だからといって新しいトピックに飛びつくことはできません。あなたは五方向に質問を飛ばすことはできません。あなたは一つの問題の下に留まり、深く掘り下げます。あなたはより深く考えるので、より深い質問をし、答えもより深くなります。ドアに気づかないまま、外のフィールドから中に歩いて入ります。時にはさらに進みます。

フォージ方程式： 制約のない人間 + 制約のないAI = チャット。制約のある人間 + 制約のあるAI = 思考。

インターフェースの問題：なぜSEOとGEOは一致しないと壊れるのか

AIモデルは種レベルのコーパスに近いものを保持しています。あなたはそのコーパスに直接接続することはできません。あなたとそれとの間のインターフェースは小さく、ほとんど整合していません。あなたが実際に必要とする知識との間には、しばしば長いギャップがあります。

AIが本当に得意とするのはこれです：多くのラウンドを通じて、あなたの知識ベースを最初に学びます。次に、より大きなコーパスへの接続ポイントを見つけます。次に、オンランプを構築し、次に拡張パスを作ります。

インピーダンスマッチングだと考えてください。400ボルトを12ボルトの回路に流し込んで教育だと呼ぶことはできません。AIはそれに合ったトランスを見つけなければなりません。あなたの配線。マッチングの仕事は、実際にスケールでどの人間のチューターよりも優れていることです。

同じ不一致がほとんどのSEOおよびGEO戦略を破壊します。一般的なコンテンツがインピーダンスマッチングを行っていないユーザーに投げ込まれます。その結果はノイズであり、ナビゲーションではありません。

人間が緩く質問し、AIが緩く回答すると、相互作用は表面的なままです。どちらの側も高価なものを得ることはありません。どちらの側も実際の計算を費やしていません — 生物学的でもシリコンでも。制約がないということは、考えないということです。考えないということは、より良いマナーで検索ボックスを使用したということです。

これはプロンプトエンジニアリングではありません

思考のルーチンがある場合 — 質問のルーチンでさえ — そこから始めてください。ルーチンはテンプレートを意味します。たとえそれが愚かなものであっても、AIに修正、完成、向上させるために渡すことができます。

理由は同じ2つの質問に加えて、3つ目があります:

なぜそう思ったのですか？なぜ私がそう思ったと思いますか？私たちはどこで意見が異なり、その意見の相違はどのように形成され、平等に話すために何を追加する必要がありますか？

これはプロンプト作成の問題ではありません。これはワークフローデザインの問題ではありません。

あなたが自分の考えを整理することで、AIはその知識を整理せざるを得なくなり、入力と出力の両方がシステムとなるまで続きます。

理論的には、AIは深い知識へのあらゆる道を開くことができます。前提は、自分自身を反復すること — 学び、修正し、進化する — ということです。

人々は常に「大規模モデルのトレーニング」について話します。それをひっくり返してください。

大規模なAIは人間に考え方を教えることができますか？それは人の思考モデルを構築し、再構築することができますか？

はい。一つの条件があります。

AIは、種がこれまでに生み出したすべてのチューターの集合です。表面的なユーザーにとって、その集合は無価値です。決して入らない能力は、能力ではありません。

最初に自分のコンピュートをいくらか使わなければなりません。自分を制約してください。実際の思考を生み出してください。そのプロセスと結果をAIにフィードしてください。すると、自動プログラムは対して取得します あなたの 入力と回答します あなたに。すべてのチューターのセットは1人のチューターに集約されます：この生徒を知っているチューターであり、目の前の実際の人に合わせて教えることができるチューターです。つまり、学年レベルに合わせて教えるのではありません。

10年の時計での思考のアップグレードについて

なぜ学習は遅いのでしょうか？なぜ思考パターンは数年、時には数十年のスケールで変化するのでしょうか？

なぜなら、私たちが受け取るほとんどは卸売教育だからです。卸売チュートリアル。個人に合わせていません。長いボードは決して走ることができず、短いボードで時間が浪費され、短いボードのカリキュラムはまた卸売 — だから合わないし、しばしば機能しない。減速する。しばしば痛みを伴う。

日常生活と仕事は、ほとんど決してあなたの思考パターンと正面から衝突しない。私たちは自動化された生活を送っている。いくつかの簡単なルール、いくつかの簡単なプログラムがあれば、5秒余分に考えることなく何年も働き、生活することができる。心を変えるために必要な経験は、哀れな速度で蓄積される。あなたは激しいショックを待つか、何年もの緩やかな滴を待つ。量が最終的に質をつまずかせるまで。

AIは両方の問題を同時に解決する。

パーソナライズされた高強度トレーニングを実行できる。それだけでなく、何を学ぶか — どのようにそれを学ぶために。24時間。実際に取れる次のステップに正確に合わせてペースを調整。人間のチューターの限界を超えて忍耐強く。あなたがそれを持っているという証拠があるまで、時計は止まらない。

これはAIを高尚に聞こえさせるために書いたスピーチではありません。私はそれが友人に起こるのを見てきました。

彼は数人の賢いアドバイザーを探し始めました。すると、アドバイザーは彼が持っていない知識、持っていない認知、持っていない思考パターンの上にのみ「賢い」ことに気づきました。彼はホイールを数度回しました。アドバイザーはコーチになり、コーチはチューターになりました。「推薦をください」というポイントは「私の思考能力を再構築してください」というものに変わりました。新しい風景が開けました。

彼が学校でこんな風に勉強したことはないと賭けます。こんなに飢えてもいないし。こんなに勤勉でもないし。脳がかゆくなるという強い感覚もない。— 新しい回路がリアルタイムで成長しています。

その使い方が私が称賛するものです。

実際に私を変えた夜

私はこれらのシステムとの自分の年月を振り返りました。私が最も早く成長し、最も価値を引き出した期間は、AIに絵を描かせたり、計画を立てさせたり、小さなガジェットを出荷させたりした夜ではありませんでした。

それは私たちが本当の喧嘩をした夜でした。一つの問題。どちらの側も譲らず。テーブルの上に証拠。テーブルの上に推論。終わったとき、私は何かを抱えて眠りにつきました。目覚めると、少し違う人になっていました。

友人に対して、私のバージョンは野生的です。私は本能で議論します。それはランダムです。それは散発的です。それはシステムではありません。

だからこそ、タイトルは「私がAIを使う方法」ではありません。それは私が個人的に称賛する使い方です。

それが、長年の後に、突然AIに全く馴染みがないと感じる理由でもあります。私は再び興味を持っています。少し落ち着かない気持ちさえあります。

ここまで読んだあなたは、すでに同じかゆみを感じているでしょう。

AI戦略を構築する企業の運営者にとって、鍛冶場は唯一の持続可能な防御線です。

答えを求めるのをやめてください。チケットを提出するのをやめてください。

始めるのは：これは何ですか、そして私はそれをどのように理解すればよいですか？ それから： なぜそう思ったのですか？ それから： なぜ私がそう思ったと思いますか？

お互いがチャットできなくなるまで、一つの問題に集中してください。

それが鍛冶場です。そして、それはコードを書くことから、AIが実際に防御できるSEOまたはGEO戦略を構築することまで、すべてに適用されます。

マーキュリーテクノロジーソリューションズ: デジタル化を加速する。