過去需要 3 週的工作，現在 1 小時就能完成。
這不是誇大的廣告標語。這是曾任高盛日本投資部門共同負責人的田中圭先生，在自身工作中實際發生的故事。複雜的調查與厚厚文件的準備。那些曾經需要三週的任務，如今透過與 AI 結合，大約一小時就能處理完畢。
多數人的反應是：「因為他是前菁英，頭腦好嘛。」
但實際追蹤他的用法，其實出乎意料地簡單。他所做的既不是天賦，也不是秘技。而是任何人都能從今天開始模仿的、腳踏實地的「模板」。
初次見面，我是 tatsuki。我協助中小企業運用 AI，並幫助 Claude 與 Codex 的商業導入。我也是整天都在跑 Claude Code 的人。正因如此，當我看到那些只停留在「AI 是查資料的便利工具」的人時，總想插嘴說：這不是工具的問題，是你的用法問題。
在這篇文章中，我將從田中先生的發言與公開訪談中，將他所展現的 AI 活用模板，拆解成五種你馬上就能上手的型態。每種方法也都附上了可以直接複製貼上的提示詞。
先說一件事。在文章最後，我會免費贈送一份讓 AI 設計更順暢的「Design System Kit」。領取方式放在文末，請先享受本文內容。
為什麼多數人只停留在「便利工具」？
首先，來看看田中先生與一般人的差異在哪裡。
多數人把 AI 當作「聰明搜尋」來使用。丟一個問題，得到一個答案，結束。這種情況下，AI 只是個資訊販賣機。很方便。但這是任何人都能做到的用法。
這不是田中先生看待 AI 的方式。他將從深度研究、假設建立、決策支援到自動文件製作，全部交給 AI 作為一個流程來處理。換句話說，他不是把 AI 當作「偶爾依賴的工具」，而是當作「重新建構工作基礎的夥伴」。
那些把 AI 當作搜尋替代品的人，與那些把 AI 當作加速判斷裝置的人之間，存在著天壤之別。
我認為田中先生的用法可以歸納為兩點。一是「模板化」。將自己腦袋裡的判斷流程化為語言，移植到 AI 上。二是「壓縮」。一般人依靠紀律與效率來倍增時間。記住這兩個軸心，再來看這五種方法。
方法 1：將判斷的「模板」移植到 AI
第一個方法最有效。而且幾乎沒有人在做。
田中先生先決定投資決策時使用的「模板」，讓 AI 學習。在此基礎上，只要輸入收集到的資訊與自己的假設，就能產出判斷草案。之所以快，是因為不需要每次都從零思考。
這不只適用於投資人。你的工作中重複的判斷越多，就越能模板化。「這個副業點子該繼續嗎？」「這個產品該推出嗎？」把你平時模糊煩惱的判斷，先語言化一次，交給 AI。
讓我們從零到完成試試看。例如，假設你在煩惱：「該不該推出總結 AI 使用方法的付費筆記？」
首先，像這樣傳遞判斷模板：
從現在開始，你將協助我進行判斷。我會給你一個判斷模板，請記住它。 1. 需求（有人想要嗎？） 2. 勝出理由（我做的意義） 3. 最壞情況（失敗時會失去什麼） 4. 第一步（本週能做的最小一步） 請根據這個 4 項模板，每項用 3 行以內評估。
接著，把你猶豫的點子直接倒進去：
點子：推出總結 AI 活用於副業的付費筆記（980 日圓）。讀者是副業新手。我的素材是我每天接觸 AI 的實際經驗。我還沒發過任何付費文章。請用這個模板評估。
然後，需求、勝出理由、最壞情況、第一步就會以填好的狀態回傳。我在那裡會加上修正，比如「把第 4 步再縮小一點，變成今天 30 分鐘內能做到的粒度」。這樣判斷才能真正向前推進。
讓 AI 從 0 做到 1，人類從 1 做到 10。順序不要搞錯。
- ✗ 「你覺得我該推出這篇筆記嗎？」（AI 只會回傳無害的一般論）
- ◯ 如上所示，先傳遞「判斷模板」，再倒入點子（會回傳專屬於你的判斷）
方法 2：用語音輸入將寫作時間縮減到 1/10
一旦用模板加速了判斷，接下來就要削減「寫作」所花的時間。
田中先生在文件製作中充分運用 AI 轉錄。他針對 A4 紙 5 頁的內容，大約說 2 分鐘的想法。AI 立刻將它轉為文字並整理。據說這讓打字時間縮減到約 1/10。
重點是不要停下你的思考。不要試圖讓腦袋的速度配合鍵盤打字的速度。邊說邊想，把整理的工作交給 AI。
將透過手機語音輸入說出的「雜亂獨白」像這樣傳遞：
以下是我用語音輸入說出的未整理 memo。因為是口語，請在不改變意思的情況下整理順序，並濃縮成 3 個重點與說明它們的簡短句子。請保留我的語氣。
「請保留我的語氣」這句話很有效。沒有這句話，AI 會用自己的統一文體覆蓋過去，結果變成那種「AI 寫作風格」。
我這篇文章的架構也是邊走路邊用語音口述的。讓 AI 接手最重的第一步——坐在桌前說「好，我要開始寫了」。光是這樣，就大幅降低了開始的門檻。
方法 3：像「教國中生」一樣寫提示詞
就算知道工具的使用方法，如果指令含糊，產出也會含糊。田中先生這句話切中要害。
他說，即使是複雜的事情，也要像教國中生或高中生一樣，給予具體且明確的指示。不要丟出模糊的詞彙說「弄得漂亮一點」，而是要預設對方對背景或條件一無所知來寫。
差異就在這一點：
- ✗ 「如何以副業開始寫部落格？」
- ◯ 「一位上班族想以副業開始寫部落格。平日每天一小時，還沒想到要寫什麼。在這些條件下，一起思考第一個月應該做什麼，並排出優先順序。」
即使是同一個 AI，回傳的內容也完全不同。把它當作聰明的 junior，仔細從背景開始傳遞。光是這樣，產出的準確度就會大幅提升。
如果不確定，可以在指令開頭加上這句話：
為了做好這項任務，請列出 5 個你應該問我的問題。等我回答後再開始任務。
讓 AI 先問問題。這樣，你忘記傳遞的前提就會自然被補齊。
方法 4：讓 AI 擁有角色典範
一旦提升了指令的準確度，下一步就是增加視角。這是用 AI 超越獨自思考極限的方法。
田中先生讓 AI 學習各領域角色典範的思考方式與表達風格，並從那些觀點進行多角度分析。獲得自己腦袋無法觸及的角度。
獨自腦力激盪的弱點是視野無法超越自己。透過讓 AI 擁有不同的人格，來填補這個缺口。
從現在開始，請從三個人的立場輪流對我的專案提出意見。1. 謹慎的投資人（指出天真的前提）2. 懶惰的讀者（是否想繼續讀下去）3. 一年後的我（這是否成為資產）。每個人請給一個優點和一個嚴厲的批評。
你會處於自己一個人開多人會議的狀態。然後可以進一步提問，例如「要說服讀者 #2，你會如何改變前 3 行？」只要來回個幾次，專案的漏洞就會被驚人地填補起來。
不過，不要全盤接受 AI 的意見。它嚴格來說只是找出爭點的裝置。最終判斷在你手上。
方法 5：將自己「內容化」並餵給 AI
最後，這是關於提升 AI 本身專屬於你的準確度。
田中先生在對話中提到了「寫日記」來掌握 AI 的想法。記錄自己的思考、判斷與話語，並保持可以傳遞給 AI 的狀態。換句話說，就是將自己內容化。
這很樸實，但很有效。AI 對你一無所知。所以每次都會像陌生人一樣回傳平均的答案。但如果你傳遞自己的思考記錄，AI 就會開始回傳更像你的答案。
不需要宏大的日記。一天 3 行就夠了。
以下是我最近思考的事情的 memo。請從中提取我的價值觀、判斷習慣與常用詞彙，並用條列式總結。今後為我寫作時，請反映這些特徵。
一旦這麼做，從那之後 AI 的產出就會變得「個人化」。對我來說，光是傳遞一個總結自己寫作語調的 memo，回傳文字的修正量就大幅減少了。
給那些認為「因為他是菁英」的人
讀到這裡，一定有人會這樣想：「他是前高盛出身，天生頭腦不一樣。」
剛好相反。
這五種方法，沒有一個需要特殊資格或昂貴工具。將判斷模板化。用語音寫作。像教國中生一樣下指令。擁有不同視角。記錄自己。這些全部都是你從今天開始就能用免費 AI 做到的事。
田中先生的用法之所以優秀，不是因為他有天賦。而是因為他冷靜且徹底地執行了一項任何人都能模仿的原理：「將腦袋裡的東西模板化，搬到 AI 上」。不如說，我認為他是在雷曼衝擊時看過谷底，並從那裡一點一滴累積起來的「普通人模板」的人。
總結
只要你把 AI 當作「查資料的便利工具」來使用，就連它一半的力量都發揮不出來。
- 先傳遞判斷的「模板」，再倒入點子（讓它從 0 做到 1）
- 用語音輸入將寫作時間縮減到 1/10
- 像教國中生一樣，從前提開始給予具體指示
- 擁有角色典範，自己一個人開多視角會議
- 記錄自己的思考，讓 AI 專屬於你
如果讀完後只說「喔，原來如此」，明天你還是會像往常一樣用手工做所有事情。多數人都是這樣。你要不要試著把一個判斷當作模板交給 AI 一次？還是今天又要靠自己煩惱所有事情？這是轉捩點。
首先，今天就試著問 AI：「如果你是田中圭，你會怎麼看待我目前的副業？」那將會是你的第一個模板。
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參考資料：田中圭先生的發言與經歷基於以下公開資訊。
・The Keyperson Interview（具體 AI 活用方法、「3 週 → 1 小時」等）
・PIVOT「元高盛 田中圭的 5 個規則」
・與勝間和代的對話（AI 與資產管理、將自己內容化）
・著作：《從 1 億到 1 億的人：高盛 17 年投資家揭露的「兆萬富翁」心態》（德間書店）
