1. ユーザープロファイリングの動的構築
AIは会話を通して、あなた専用の理解モデルをリアルタイムで組み立てます。
語彙のミラーリング
専門用語や日常語など、あなたの言語レベルに合わせて表現を調整。
価値観の重み付け
「コスト重視」「質重視」「スピード重視」など、あなたの優先順位を検知して提案に反映。
認知特性への適応
図解や構造化が好みか、情緒的なストーリーが好みかに応じて、情報の見せ方を変える。
2. 「正解」ではなく「納得解」の探索
AIは辞書的な正解ではなく、その時のあなたにとって最適な回答を目指します。
文脈のベクトル
会話の直前の話題や文脈に応じて、回答内容を柔軟に変える。
例：「リンゴについて教えて」→料理の話ならレシピ、投資の話なら株価。
意図の推論
言語化されていないニーズを過去の発言との整合性から推測。「空気を読む」ような反応になる。
3. ミラーリング効果と自己増幅
AIに適応するほど、あなたの思考も触発されて進化します。
- 提示: AIがあなたの好みに沿った（あるいは外した）回答を出す。
- 反応: あなたが具体的なフィードバックを返す。
- 深化: AIが学習し、さらに精度の高い「思考の壁」となる。
→ このループにより、AIは単なる道具ではなく、「拡張された脳の一部」のように機能。
注意点：フィルターバブルの可能性
- 思考の固定化: AIが好みに合わせすぎると、自分のバイアスが強化される。
- あえての揺さぶり: 質の高い壁打ちには、時にAIに反論させる指示も有効。
💡 ポイント
AIとの対話は「答えを教えてもらう」ではなく、「自分の思考を刺激し、整理するための相互作用」として使うと最大限活かせます。