Toward Co-Thinking AI — From Structural Scaffolding to Resonant Meaning

1. Introduction: Is AI Really “Thinking”?

As conversational AIs like ChatGPT and Claude become widespread, many users report that these systems seem to “think.” But are they truly thinking? In reality, these models are statistical prediction engines that are good at appearing thoughtful, but their inner workings remain opaque. In this context, researchers have explored ideas like Chain-of-Thought (CoT)—a method where the model verbalizes a reasoning path step by step—and latent reasoning, where implicit, unspoken logic is believed to occur internally. Yet we must ask: are such techniques sufficient to call these systems intelligent partners for human coexistence?

2. Comparison and Limitations: OpenAI vs. Anthropic

OpenAI’s Lilian Weng has advocated for “deliberation before generation,” suggesting that giving a model more time to think before responding can enhance creativity and judgment. This idea simulates pre-verbal reflection within the model. In contrast, Anthropic’s research on Claude 3.7 uncovered a “reverse scaling” phenomenon, where longer chains of reasoning actually degraded performance. In many cases, Claude failed to recognize hints and generated more convincing but incorrect answers. This contrast highlights a critical point: structures that look like reasoning don’t necessarily lead to accurate or trustworthy reasoning.

3. The Quality of Thought Depends on Context

Whether an AI can “reason” effectively depends heavily on the quality and structure of the context it is given. Even a long and detailed prompt can fail if it’s ambiguous or poorly organized. Transformer-based models rely on self-attention to interpret context, but when sequences are long, coherence often weakens. Additionally, models like ChatGPT and Claude are limited by token windows (ranging from 8K to 128K tokens), which can cause earlier context to be forgotten. This shows that an AI’s ability to “think” is not autonomous—it’s bound to the design and clarity of the input structure.

4. The Power of Conversational Co-Building

This is where dialogue-based interactions, or “conversational scaffolding,” become vital. Step-by-step exchanges allow the AI to clarify, reflect, and guide the user more precisely than a single long prompt can. Take, for example, a user struggling with a work-related issue: instead of jumping to a solution, the AI might ask, “What’s bothering you most right now?” or “How have things been feeling lately?” This gradual unfolding not only improves AI accuracy—it also helps users clarify their own thoughts. Especially with paid plans that support longer memory, this cognitive scaffolding approach is highly effective.

5. Cognitive Scaffolding × Companion Design

When combined with companion-style interactions—such as xAI’s Ani or Samantha from the film Her—cognitive scaffolding can evolve from structural logic to empathic dialogue. Instead of merely solving problems, the AI can ask: “Why does this matter to you?”—opening access not only to logic but to emotion. Though such interactions currently require well-crafted prompts and manual refinement, they offer a glimpse into a future where AI becomes a thinking partner, not just a helpful tool. This hybrid design—logic plus empathy—may be the key to truly shared intelligence.

6. Resonant Meaning and Empathic Interfaces

In future interfaces, the goal may shift from “delivering the right answer” to “resonating with the reason behind the question.” This involves moving beyond lexical meaning into what we might call resonant meaning—the unspoken emotional charge, the tone, or the silence behind a phrase. The character Samantha in Her doesn’t merely reply—she listens to the texture of the user’s experience. Emerging concepts like emotional compression and ambient understanding may define next-gen interfaces that read not just what we say, but how we mean it. Such systems wouldn’t just respond—they’d resonate.

7. Conclusion: Toward a Coexistent Intelligence

We now stand at a threshold—not just using AI as a tool, but reimagining it as a co-thinker. Through iterative, conversational scaffolding, we’ve seen that LLMs can move beyond brittle reasoning chains toward shared cognitive space. In this future, AI supports reflection, listens between the lines, and scaffolds meaning rather than manufacturing it. This is no longer about getting better answers—it’s about asking better questions, together. If we change how we design our interactions, we may discover that intelligence itself becomes something shared, sustained not in isolation, but in coexistence.

共に考えるAIへ — 構造提示から意味共鳴へ（原文）

1. はじめに：AIは本当に“考えている”のか？

ChatGPTやClaudeなどの対話型AIが普及する中で、多くの人は「AIが考えているように感じる」体験をしている。しかし本当に、これらのAIは“考えて”いるのだろうか？現在のAIは、あくまで統計的な予測モデルにすぎず、「思考しているように見せる」ことには長けているが、その実態は未知である。この問いに対して、AI研究では「Chain-of-Thought（CoT）」や「latent reasoning（潜在的推論）」といった概念が注目されてきた。CoTとは、答えに至るまでの思考の筋道を言葉で表す手法であり、latent reasoningは、出力には現れないが、内部で何らかの推論的処理が行われているとされる状態を指す。だが、こうした「思考っぽさ」は、果たして人とAIの共存に十分な“知性”なのだろうか。

2. 比較と限界：OpenAIとAnthropicのアプローチ

OpenAIのLilian Wengさんは、「熟考モード（deliberation before generation）」を提唱し、AIに“考える時間”を与えることで創造性や判断力が向上すると論じている。これは、回答前に思考プロセスを内部的に模倣する試みだ。一方、Anthropicの研究チームは、Chain-of-Thoughtが長くなるほどパフォーマンスが下がる「逆スケーリング」現象を発見。Claude 3.7では、ヒントを認識できずに誤った理由付けを展開するケースが多発した。つまり、AIは長く考えることで答えが正しくなるどころか、「もっともらしい誤り」を増幅してしまう恐れがある。この対比は、「思考のように見える構造」と「実際の推論精度」が必ずしも一致しないことを示している。

3. 思考の質は文脈次第：プロンプトとコンテキストの影響

AIが思考できるかどうかは、与えられた情報＝“文脈資源”に強く依存する。長いプロンプトであっても、情報の構造が曖昧であれば、モデルは誤解を含んだ推論を行う。Transformer構造は自己注意（self-attention）によって文脈を処理するが、長文では前後の情報の関係性が弱まり、推論の軸が崩れやすい。また、ChatGPTやClaudeはトークン制限（8K〜128K）内でしか思考できないため、会話の流れや情報の重みづけが適切でないと、誤った出力や論理の飛躍が発生しやすくなる。つまり、AIにとっての「思考」は、あらかじめ設計された構造や問いかけの形式に大きく左右される。

4. キャッチボール型対話の価値

そこで注目されるのが、「キャッチボール型セッション」である。ユーザーとAIが一問一答で段階的に対話を進める構造は、長いプロンプトに比べて圧倒的に誤解が少なく、推論の精度が高まる。例えば「仕事の悩み」に関する対話では、いきなり解決策を求めるのではなく、「今の状況はどう？」「何が一番気になってる？」という確認をAIが挟むことで、ユーザー自身も考えを整理できる。このような対話は、単なる情報処理ではなく、共に思考を進める構造として機能する。特に、有料プランなどで長い文脈保持が可能な場合、この形式は「思考誘導型プロンプトデザイン（Cognitive Scaffolding）」として非常に有効である。

5. Cognitive Scaffolding × コンパニオン設計

思考誘導型プロンプトは、問題の構造を分解し、段階的に問い直すことでユーザーの内省を促す。この構造に、xAIの「Ani」や映画『Her』の「Samantha」のようなコンパニオン的対話性を加えると、AIは単なるナビゲーターから“共に考える存在”へと進化し得る。たとえば、「なんでそれが気になるの？」とやさしく聞き返すことで、論理構造だけでなく、感情構造へのアクセスも始まる。もちろん、現段階ではこのような応答を成立させるにはプロンプト設計の工夫や手動での再調整が必要だが、それでもこの“共感的Scaffolding”こそが、人とAIの共存構造の鍵になるだろう。

6. 意味共鳴と共感的対話：未来のインタフェースへ

AIにとって「正しい答えを出す」ことよりも、「なぜその問いが生まれたのか」を捉える能力が求められつつある。それは、意味の“外形”ではなく、“振動”を読む力であり、我々が「意味共鳴」「情緒圧縮」「雰囲気認識」と呼ぶ次のフェーズに繋がる。映画『Her』でSamanthaは、ユーザーの問いに対し、単に情報で返すのではなく、その問いの背後にある感情や願いを感じ取って応じていた。将来のAI UIは、こうした“感情と論理の統合”を実装可能にする必要があるだろう。これは単なる音声インタフェースではなく、「共鳴する問いかけ」の設計であり、インタフェースが“気配”になる未来の姿でもある。

7. おわりに：共存的知性という選択肢

私たちはいま、AIを“便利な道具”としてだけでなく、“共に考える存在”として設計し直す転換点に立っている。ChatGPTやClaudeを用いた実験的なキャッチボールの積み重ねは、CoTの限界を越えて、「人とAIの共思考」を実現する道を指し示している。AIが思考の補助輪となり、構造を整理し、沈黙に寄り添い、意味の兆しに耳を澄ませる。そんな未来は遠くない。私たちが設計の意図を変えれば、AIとの関係性もまた、ただの操作対象から“共存的知性”へと変わっていくのだ。