※この記事は2026年4月時点の実運用メモです。
AIの使い方や運用は今後も変わっていくと思うので、その時点の記録として読んでください。
最近、ChatGPT、Claude、Codex みたいに、複数のAIをまたぎながら作業することがかなり増えてきた。
最初は、それぞれのAIに合わせて、その都度きれいに説明し直せばいいと思っていた。
でも、しばらく続けていると、それが少しずつしんどくなってきた。
前に何を投げたのか。
どこまで整理したのか。
最初はどんな雑な状態だったのか。
途中で何を削って、何を残したのか。
このあたりが曖昧になると、別のAIに渡すたびに少しずつ説明が増える。
しかも、その説明の中で、自分でも元の文脈を削ってしまうことがある。
それで最近かなり感じているのが、AIをまたぐなら、最初にrawを残しておくだけでかなり楽になる ということだった。
ここでいうrawは、整える前の「生のメモ」や「生の会話ログ」のこと
まず、ここで言う raw が何かをはっきりさせておきたい。
自分が言っている raw は、難しい意味ではない。
要するに、
- AIに最初に投げた雑な文章
- 思いついたまま打ったメモ
- 音声入力した直後の文章
- 要約する前の会話ログ
- 整理する前の箇条書き
- コピペしてきた元情報
みたいな、整える前のそのままの材料 のことだ。
きれいにまとめた記事下書きではない。
人に見せる前提の文章でもない。
むしろ、その手前にある、生の状態のメモに近い。
だから、日本語で言うなら
「生ログ」
「整える前の原文」
「未加工メモ」
くらいの感覚の方が近い。
自分の中では raw という言い方をしているけれど、意味としてはそこまで特別なものではない。
最初は、整理したメモだけ残せば十分だと思っていた
最初の頃は、AIとのやり取りを残す時に、ある程度整理したものだけ残せばいいと思っていた。
要点を抜く。
いらない部分を削る。
分かりやすい形に直す。
次に使いやすいように整える。
これはたしかに大事だと思う。
実際、handoffメモや要約メモはかなり役に立つ。
でも、最近少しずつ分かってきたのは、整理したものだけを残すと、逆に困る場面がある ということだった。
なぜかというと、整理の時点でかなり情報が削られるからだ。
その時は不要に見えた言い回し。
一回切り捨てた補足。
まとまっていなかった違和感。
まだ言語化しきれていなかった迷い。
そういうものが、あとから効いてくることがある。
AIをまたぐと、「削った文脈」が地味に困る
同じAIの中だけで作業が完結するなら、そこまで困らないこともある。
でも、実際にはそうならない。
ChatGPTでざっくり壁打ちする。
Claudeで整理し直す。
Codexで実際のファイルやメモを触る。
あとから自分でObsidianに残す。
こういう流れになると、途中で削った文脈が少しずつ効いてくる。
たとえば、整理したメモだけを見ると、結論は分かる。
でも、
- そもそも何に引っかかっていたのか
- 最初はどこが曖昧だったのか
- どの言い回しを残したかったのか
- 何を削った結果、今の形になったのか
このあたりが見えなくなる。
すると、別のAIに渡した時に、少し話が薄くなる。
あるいは、自分で後から見返した時に、
「なんでこの形にしたんだっけ」
が抜ける。
ここで効くのが raw だった。
rawがあると、あとから文脈を拾い直しやすい
rawを残しておくと、何が楽か。
いちばん大きいのは、あとから文脈を拾い直しやすいこと だと思っている。
整えたメモだけだと、きれいには見える。
でも、きれいすぎるぶん、そこに至るまでの揺れや迷いが消えてしまう。
rawがあると、
- 最初はどんな雑な状態だったか
- どこで引っかかっていたか
- 何を重要だと思っていたか
- どの言い回しに温度があったか
が見える。
これはかなり大きい。
AIに渡す時もそうだし、自分が後から戻る時にも効く。
要するに、rawは 「正しい結論」を残すためというより、結論に行くまでの文脈を残すためのもの なんだと思う。
rawは、きれいに保管するものというより、消さないためのものだった
ここで大事なのは、rawをきれいに管理しようとしすぎないことかもしれない。
rawは、最初から完璧に整えて保管するものではない。
むしろ、
- とりあえず残す
- 元の形を消しすぎない
- 後から参照できるようにしておく
このくらいで十分だと思っている。
自分の場合なら、
- iPhoneで打った雑なメモ
- ChatGPTに最初に投げた文章
- 音声入力の生テキスト
- AIとの会話の元ログ
- Obsidian inboxに放り込んだ未整理メモ
このあたりが raw に近い。
それを毎回きれいに整理してから残そうとすると、また止まる。
だから、最初は
「整える前のものを消さない」
くらいの感覚の方が合っていた。
整理メモとrawは、役割が違った
ここで最近はっきりしてきたのは、整理したメモと raw はどちらか片方でいいわけではないということだった。
整理メモは必要だ。
handoffも必要だ。
次に何をしてほしいかを書いた短いメモもかなり役に立つ。
でも、それとは別に raw も必要だった。
整理メモは、
「次に使いやすい形」
にするためのもの。
rawは、
「元の文脈を失わない」
ためのもの。
この役割の違いがある。
前は、整理したメモだけ残せばいいと思っていた。
でも実際には、整理したものだけだと、削りすぎて困る。
逆に raw だけでも、あとから扱いにくい。
だから今のところ、自分には
- rawを残す
- 必要ならそこからhandoffを作る
- さらに使う形に整理する
この順番がかなりしっくりきている。
モデルは入れ替わるけど、rawは残る
ここもかなり大きい。
AIを使っていると、どうしても
「今どのモデルが強いか」
に意識が向きやすい。
もちろん、それも大事だと思う。
実際、モデルごとに得意不得意はかなり違う。
でも、使い続けていると、モデルは入れ替わる。
昨日うまくいったやり方が、次も同じとは限らない。
ChatGPTでやるかもしれないし、Claudeでやるかもしれない。
Codexに渡すかもしれないし、別のAIを使うかもしれない。
その時に最後まで残るのは、モデル側ではなく、自分が持っている元の材料の方だった。
整える前のrawが残っていれば、別のAIにも渡せる。
自分でも見返せる。
必要なら違う形に再整理できる。
そう考えると、モデルは道具で、rawの方が資産に近い。
最近はその感覚がかなり強くなっている。
まとめ
AIをまたいで作業するなら、最初に raw を残しておくだけでかなり楽になる。
ここでいう raw は、難しいものではない。
整える前の生メモ、生ログ、未加工の文章のことだ。
最初は、整理したメモだけ残せば十分だと思っていた。
でも実際には、整理する時に削った文脈が、あとから地味に効いてくる。
だから最近は、
- 最初にrawを残す
- 必要ならhandoffを作る
- その後で整理して使う
という流れの方が合っている。
整理メモは使いやすさのため。
rawは文脈を失わないため。
この違いが見えてから、AIをまたぐ時の説明もしやすくなったし、自分でも後から戻りやすくなった。
モデルは入れ替わる。
でも、元のrawは残る。
今のところ、自分にとってはそこがかなり大きい。
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