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AIの本当の差は「残す習慣」から｜作業ログが未来の分身になる
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AIの使い方で「これは効いてくるな」と感じていることがあります。きっかけはチャエンさんの発信。AIとの作業ログを残してストックしておくと、将来コンテキストとして効いてくる、という話です。
今回話していること:
- 残すのは資料や議事録ではなく「作業ログ」
- 調査メモ・試行錯誤したプロンプト・意思決定の経緯
- 成果物は残るが、グダグダした過程は消えてしまう
- 実はその過程にこそ思考の癖と判断の傾向が詰まっている
- 実践して気づいたこと: 大事なのは量ではない
- 生ログをただ貯めると、量が増えるほど埋もれて眠る
- 「後から引ける形」＝日付とテーマで区切って要点だけ蒸留する
- 半年後に「あの時どう考えてたっけ」が一発で引ける
- AIに読ませるときも、整理された思考の方がはるかに再利用しやすい
- 将来コンテキストウィンドウが1億トークン級になったとき「自分のコピーが誕生する」
- 今の地味なログ貯めは、未来の分身に読ませる教材を毎日書いているようなもの
- 2〜3年の蓄積は、後から焦って始めても絶対に追いつけない
- ツールの差ではなく「残す習慣＝型」の差。型があればツールは何でもいい
- 私はClaudeのプロジェクト機能で配信・案件ごとに毎日メモを蓄積
いいものを作って終わりにしない。これが核心で、淡々とやっていた人がこの先かなり強いと思います。
🔗 AIを仕事に取り入れていくSubstack（特典PDFあり）:
https://ikkaku.substack.com/
#AI活用 #作業ログ #第二の脳 #ナレッジ管理 #記録習慣
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