CycleGenは、あなた自身の認知を拡張する仕組み。ツールは移り変わっても、その下にある思想は揺るがない。だからこそ協働が再現可能になる。
ツールや人が変わっても揺るがない原則。
1,500時間超の人間-AI協働の実践から体系化した、知見が蓄積・循環する実証済みの型。
人間-AI協働を確かなものにするフレームワーク。技術の進化で入れ替わる部分。
モデルを大きくし、次のモデルに乗り換える。
能力は借り物で、文脈は残らない。毎回ゼロから始まる。
モデルは借り、文脈は自分の手で持つ。
文脈は積み上がる。リセットではなく、前回の上に重なっていく。
実現したいことを伝える。AIは過去のCYCLEと記憶ストアから文脈を取得して計画を立て、承認を得る。
AIが調査・分析・作成を自律実行。最後に必ずサイクルメモを残し、IP候補があれば報告する。
成果物を承認、または修正を指示する。AIの出力を鵜呑みにせず、自らの判断基準で評価する——あなたの最も重要な役割。
承認に基づき、記録・記憶の精錬・（組織なら）昇格を行う。次回は今回の到達点から始められる。
個別のステップでは人間が優れていても、連続した作業をAIにまとめて任せ、最終結果だけを判断するほうが、総合的な品質は高くなる。
約60分の1サイクルという区切りが、4つの価値を生む。
AIの自律作業は30分が上限。暴走しても被害は30分分。人間が必ず確認・承認する。
型に従えば初学者でも1時間目から成果物が残る。工数も「何CYCLEか」で見積もれる。
区切るからこそ循環が毎回回る。記憶が蓄積し、回すほどAIの提案精度が上がる。短く区切り、必要な記憶だけ再注入することで出力品質も保たれる。
知見の記録・IP候補の確認・思考パターンの観察——重要だが忘れがちなことを、型が強制する。
※ 約60分は目安であり固定値ではない（AIの30分作業＋人間の判断で、おおむね“1営業日”相当）。本質は時間枠ではなく、蓄積と循環のプロトコルにある。
記憶は6種類。数百件が蓄積しても、層 × 重要性 × 文脈で手入れされたストアから、AIは庭師のように、いまの文脈に合う5〜9件だけを取り出す。だから情報過多に埋もれない。
記憶は増えるのではなく、磨かれる。
量的な蓄積が、質的な変容に転じる精錄のプロセス。
「スライドを作る前に、ストーリー文書を先に作る」
「A案ではなくB案を選んだ。理由は〜」
「先に絞ると、視野が狭まる」
「直接スライドを作らせると、構成がバラバラになる」
「最終版は、必ず人間がファクトチェックする」
「図は余白を多めに、データは表形式で」
AIに認知的足場（scaffolding）を与えると、成果物の質が上がる。
CYCLEは、構造化した文脈と記憶を、その足場としてAIに渡す。
人間がAIの作業に途中介入するほど、生産性は下がる——数学的に証明。
CYCLEの「Do＝AI自律30分 → Check＝人間判断1回」と一致する。
文脈が長くなると、性能はむしろ低下する。
短く区切り、必要な記憶だけを再注入するCYCLEと整合する。
理論から逆算したのではない。実践が、同じ最適解にたどり着いた。
AIツールや人が変わっても使える原則と、1,500時間超の実践から体系化した型。
メソッドを確実に実行するための設定ファイル群と、記憶ストアの基盤。
「AIを使え」は号令。「CYCLEを回せ」は、具体的な行動指示。
まずはあなた自身の庭から。準備ができたら、組織全体へ。
あなた個人の庭。
Apache 2.0のOSSで、無料。今日から始められる。あなた自身の認知を拡張し、協働を再現可能にする。すべてはあなたのもの。
組織の庭園。
メソッドをチーム・全社へ広げる構想。散逸する知見を、共有され積み上がる組織の資産に。現在はPoC段階で、実証はこれからです。
単なる繰り返しではなく、回すたびに強くなる上昇螺旋。
成果物だけでなく、それを生んだ手法・判断基準・試行錯誤が、サイクルメモと記憶ストアに残る。2回目のCYCLEは、前回の到達点から始まる。
AIが、あなたの仕事を知っている状態に。蓄積が結びつき、一人では思いつかない「創造の源泉」になる。記憶は増えるのではなく磨かれる——量的蓄積を質的変容に転じさせる「在文脈適応」。
個人の知見が、組織の資産として循環し始める。「共有しよう」の掛け声なく、回すだけで知見が組織を流れ、新しい人もすぐ戦力に。
※ 組織展開はPoC段階・実証はこれからです。
道具は、人間を便利にする。プロトコルは、人間を変える。
このページの内容を、あなた自身のClaude / ChatGPTにそのまま渡せます。「自分の仕事に当てはめると？」と自由に質問してください。こちらにAPI課金も幻覚の責任もなく、あなたは納得まで対話できる——「モデルは借りる、文脈は持つ」を、ここで体験してください。