前高盛。光是听到这个名头，就让人觉得他们是来自另一个世界的人。
但在了解这个人如何使用 AI 之后，那种印象被彻底颠覆了。
田中圭。
他以理科第一名的成绩毕业于上智大学理工学部物理系。2007 年，他通过了 53 次面试进入高盛。他参与了超过 500 个投资项目，完成了 60 多个。他管理的投资规模约 4000 亿日元，按企业价值计算超过 1.2 万亿日元。最终，他担任了董事总经理（高管级别）以及日本投资银行部门的联席主管。他在该公司工作了 17 年。
单看他的职业生涯，他就是个“云端之上的人”。
田中先生在采访中说道：
以前需要 3 周才能完成的调研和厚厚的文件准备，现在结合 AI 大约 1 小时就能搞定。
从 3 周变成 1 小时。
这个规模太惊人了。听起来像是夸张。但这确实是他亲口讲述的事情。
听到这个，很多人会想：“他毕竟是前精英，脑子构造不一样。”
但有一件事引起了我的注意。
当你实际跟随田中先生使用 AI 的方法时，会发现它出奇地简单。他做的并非依靠天赋或什么秘诀。而是一种任何人都可以从今天开始模仿的、朴素的“框架”。
文章很长，如果你想之后回顾，建议收藏。
为什么大多数人都止步于“便利工具”
首先，田中先生和普通人之间的差异在哪里。如果你理解了这一点，那么全部 7 种方法就会串联起来。
大多数人是把 AI 当作“智能搜索”来打开的。他们抛出一个问题。得到一个答案。然后就结束了。确实很方便。但这是任何人都能使用的方式。AI 变成了一个信息自动售货机。
但田中先生看到的 AI 并非如此。从调研到假设构建、决策支持，再到自动文档生成。他将这整个流程作为一个单一流程交给 AI。他没有把 AI 定位为“偶尔依赖的工具”，而是将其作为“重新配置工作基础的伙伴”。
那些把它当作搜索工具来使用的人，和那些把它当作加速决策的设备来使用的人，两者之间的差距天壤之别。
我看到他的使用方法中有两个核心。一个是“模板化”。把脑海中的判断过程转化为文字，并转移到 AI 中。另一个是“压缩”。用更短的时间产出同样质量的结果。请带着这两个轴线来看待这七种方法。
方法 ① 先把判断的“模板”交给 AI
第一个是最有效的。而且几乎没人这么做。
当你在工作中迷茫时，你每次都会从头开始思考吗？“这个计划应该推进吗？”“这个产品应该发布吗？”每次头脑都会变得混乱。这很常见，对吧？
田中先生不同。他事先决定好投资决策所用的“模板”，并让 AI 记住它。只需将收集到的信息和自己的假设输入进去，就能得到一个返回判断草案的状态。这之所以快，是因为他不需要每次都从头思考。
这不仅仅适用于投资者。你重复的判断越多，就越能将其模板化。把它用语言表达出来一次，然后交给 AI。首先，告诉它这个：
1请从今以后帮助我做决策。我会先把判断的“模板”给你。以后，当我抛给你一个项目时，请始终根据以下四点进行评估。2① 需求：是否真的有人想要？（具体是谁？）3② 赢的理由：为什么我比别人做更有意义？4③ 最坏情况：如果失败我会失去什么？5④ 第一步：我这周能采取的最小行动是什么？6请将每个项目控制在 3 行以内。
然后，只需把你正在犹豫的计划输入进去。需求、赢的理由、最坏情况以及第一步就会自动填充返回。
我在这里会做一个修正：“把④中的第一步弄得更小。精细到今天 30 分钟内可以完成的粒度。”这样，判断才能最终向前推进。
让 AI 从 0 到 1，人类从 1 到 10。不要搞反顺序。
没有这个模板的人，每次都要回到起跑线，重复同样的烦恼一生。你应该不一样。
方法 ② 做调研时，“前一天晚上准备好”
这就是开头提到的“3 周 → 1 小时”的真正含义。
田中先生说，他会在前一天晚上运行 AI 的 Deep Research（AI 自行搜索互联网并汇总成报告的功能）。第二天，他在泡澡的 1 到 1.5 小时内一次性输入这些内容。他创造了一个在他睡觉时初步调研已经完成的状态。
大多数人在需要的时候才会“当场”开始搜索。这就是为什么时间在调研中融化掉了。田中先生把调研当作“稍后接收的东西”来准备。这是决定性的差异。
你可以从今天开始。只需在晚上睡觉前抛出这个：
1请使用 Deep Research 在明天早上之前总结以下主题。2主题：[话题]3我想知道的是：① 目前已知的事实和数据 ② 支持和反对的论点 ③ 作为依据的主要信息来源链接。4不需要得出结论。只需用要点列出判断所需的材料。
早上，一边喝咖啡一边看结果。仅仅如此，你的一天就从“调研已经完成”的状态开始了。
方法 ③ 用语音交谈，把写作时间缩短到 1/10
一旦用模板加速了判断，下一步就是削减花在“写作”上的时间。
田中先生在文档制作中充分利用 AI 转录。他用口头表达大约 5 页 A4 纸的想法，大约 2 分钟。AI 立即将其转化为文本并整理。他说这能把打字的时间减少到大约 1/10。
关键在于不要停止思考。不要试图让你的大脑速度匹配键盘打字的速度。一边思考一边说，把整理工作留给 AI。
像这样将通过智能手机语音输入输入的杂乱独白传递过去：
1以下是通过语音输入口述的整理前的备忘录。因为是口语，请保持意思不变，仅整理顺序，并总结为 3 个关键点和解释它们的短句。请不要删除我的措辞或口头习惯。
“请不要删除我的口头习惯”这句话很有效。没有这个，AI 会用自己的统一写作风格覆盖它，结果就是那种“AI 味”的文字。
老实说，我也是一边走路一边用语音输入了这篇文章的框架。让 AI 接管“好了，开始写吧”这个最困难的第一步。仅此一点就大大降低了开始的门槛。
方法 ④ 像教中学生一样写指令
即使你知道如何使用工具，如果指令马虎，出来的东西也会马虎。田中先生的这句话直接点明了关键。
他说，即使是复杂的事情，他也会给出具体明确的指令，就像教初中或高中生一样。不要写“做好一点”，而是假设对方什么都不知道，写下前提和条件。
区别体现在这一点上。
- ✗ “如何作为副业开始博客？”
- ◯ “一个上班族想作为副业开始博客。可用时间是工作日每天 1 小时。类型还没决定。在这些条件下，我想和你一起决定第一个月该做什么，并确定优先级。”
即使是同一个 AI，返回的内容也完全不同。把对方想象成一个聪明但信息不足的后辈，传递背景信息。仅此一点就能让准确性飞跃提升。
如果嫌麻烦，可以在指令开头加上这句话。
1为了高精度地执行此任务，请先问我 5 个你想确认的问题。请在回答问题后开始任务。
让 AI 先提问。这样，你忘记传递的前提条件就会自然地被填补。
方法 ⑤ 将榜样“附身”到 AI 中
一旦提高了指令的准确性，下一步就是增加视角。这是一种用 AI 超越独自思考极限的方法。
田中先生让 AI 记住各个领域榜样的思维方式和表达风格，并从这些角度进行多维度分析。从你一个人的头脑无法触及的角度获取意见。
独自头脑风暴的弱点是视野无法超出自身。你通过让 AI 拥有另一个“人格”来填补这一点。
1请依次从 3 个人的立场评论我的项目。2① 持怀疑态度的投资者（戳破所有美好的前提）3② 懒惰的读者（他们会觉得想继续读下去吗？）4③ 一年后的我自己（这个会成为资产吗？）5对每一个人，给出 1 个优点和只有 1 个尖锐的批评。
这就变成了你一个人同时和多人开会的状态。对于返回的批评，你进一步深入：“要说服②中的读者，你会如何修改前 3 行？”通过这样来回重复几次，项目中的漏洞惊人地被填补了。
但是，不要全盘接受 AI 的意见。它严格来说是用于发现问题的工具。最终判断由你掌握。
方法 ⑥ 不要让一个 AI 包办一切
看看田中先生使用的工具就能明白这一点。
他列举了 ChatGPT、Claude、Perplexity 以及用于语音输入的 Notta。也就是说，他不会把所有事情都交给一个 AI。他根据不同的工作类型使用不同的 AI。
大多数人都总是用同一个 AI 问所有事情。但每个 AI 都有其专长。只需像这样分类，质量就会改变。
- 调研和一手信息收集 → Perplexity（答案附带来源链接）
- 讨论和整理长文 → Claude 或 ChatGPT
- 语音转录 → Notta 或 Claude
如果你试图用一个 AI 做所有事，所有事情都会变得半吊子。根据用途切换的人，在准确性上自然会领先一步。
你不必一下子全部做到。首先，在你常用的 AI 基础上增加一个调研用的 AI。这足以让你开始。
方法 ⑦ 把自己“内容化”并投喂给 AI
最后一部分是关于专门为你提高 AI 自身的准确性。
在采访中，田中先生反复强调“记录的重要性”。事实上，他甚至说过去没有记录是一种“浪费”。记录你的思考、判断和话语，并使它们准备好传递给 AI。换句话说，把自己变成内容。
这很朴素但很有效。AI 对你一无所知。因此，它每次都会返回像普通陌生人一样的答案。但是，如果你传递了你的思考日志，AI 就会开始返回更接近你的答案。
你不需要写大规模的日记。每天 3 行就够了。一旦积累了一定数量，就像这样传递：
1以下是我最近思考的一些笔记。请从中提取我的价值观、判断习惯和常用词语，并用要点总结。以后，在为我写句子时，请反映这些特征。
一旦你这样做了，后续的 AI 输出就会变得“个人化”。对我来说，仅仅传递一份总结我沟通风格的备忘录，返回句子需要修改的地方就大大减少了。
这就是我所说的“知识即王道”。在打磨提示词之前，先整理传递给 AI 的知识。这是关键所在。
给那些认为“那是因为他是精英”的人
读到这里，一定有人心里这么想：“他是前高盛的，天赋不一样。”
恰恰相反。
这 7 种方法不需要特殊的资质或昂贵的工具。把判断模板化。前一天晚上准备好调研。用语音写作。像教中学生一样下指令。拥有另一个视角。使用不同的 AI。记录自己。所有这些都可以用免费的 AI 从今天开始行动。
归根结底，田中先生本人也是从初中入学考试失败的原点一步步积累起来的。他的 AI 使用方法之所以优越，并非因为他有天赋。而是因为他冷静且彻底地实施了一个任何人都可以模仿的原则：“把大脑里的东西变成模板，转移给 AI。”
需要的不是技术。仅仅是一个不让 AI 迷失的设计。
总结
只要你只是把 AI 当作一个“便利的调研伙伴”来打开，你连它一半的力量都没有发挥出来。
- ① 先传递判断的“模板”，然后输入计划。
- ② 前一天晚上准备好调研。
- ③ 用语音交谈，把写作时间缩短到 1/10。
- ④ 像教中学生一样，从前提条件开始具体地指示。
- ⑤ 附身榜样，独自运行多视角的会议。
- ⑥ 不要用一个 AI 包办一切，根据目的区分使用。
- ⑦ 记录你的思考，让 AI 成为你的专属助手。
如果你读完只是“哦，原来如此”就结束了，明天你又会像往常一样，所有事情都手动操作。大多数人都这样做。
但你应该不一样。今天就试着把一个你平时的判断交给 AI。那将是你的第一个模板。
最后
你觉得怎么样？
今天我们聊到了“把判断变成‘模板’并转移给 AI”这个想法。这是我本人在商业现场每天都在实践的方法。一旦你带着这种思维方式开始运作，你就再也回不到原来的方式了。
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让我再说一次。需要的不是技术。仅仅是一个不让 AI 迷失的设计。
为什么不从今天开始结束那种只从 AI 身上寻求“答案”的疲惫呢？
参考来源
田中圭先生的发言和职业生涯基于以下公开信息。
- The Keyperson 专访（AI 利用的具体方法、“3 周 → 1 小时”、使用的工具）
- PIVOT “前高盛 田中圭的 5 条规则”
- Pen Online（前一天晚上的 Deep Research、泡澡时输入）
- 维基百科“田中圭”（上智大学、系第一名 / 53 次面试 / 投资规模约 4000 亿日元、企业价值超过 1.2 万亿日元 / MD、日本投资银行联席主管 / 在职 17 年）
- 书籍：“到一亿的人，从一亿的人：在高盛工作 17 年的投资者揭示的‘万亿富翁’思维”（德间书店）
