MarkdownをAIの記憶にする――まず1つのLOG.mdから始める

AI と長く仕事をすると、必ず直面する課題がある。「どこに何を書くか」という記録管理の問題だ。最初は理想形を描いて、「現在地」「未解決の問い」「日々のログ」と役割を分けたきれいなシステムを作る。だが数日で破綻する。新しい気づきが出るたびに「このネタはどのファイルへ？」と迷い、判断が変わるたびに複数ファイルを修正する羽目になる。結局、理想的な整理システムほど、それ自体が記録の足かせになってしまう。

この逆説的な発見が、提案される解決法だ。最初から完成形を目指さない。まずは 1 つの LOG.md に、思いついたことも、試行錯誤も、決定事項も、すべて時系列で詰め込む。汚くてもいい。雑多でもいい。大切なのは「書くハードルが低い」ことだ。そうやって半月も記録を続ければ、自然と「この種の情報はこっち」という整理が見えてくる。その時点で、本当に必要な役割分担だけ、ファイルを分割する。つまり、用途が明確になった情報だけを専用ファイルに移す。

この方法論は、単なる「tips」ではなく、AI との仕事の本質を示唆している。AI は、膨大な情報を「完璧に整理された構造」として要求しない。むしろ「生の記録」に強い。用語の定義も、判断の根拠も、時系列の事実も、すべてが LOG.md に並んでいれば、AI はそこから「今、何が必要か」を自分で抽出できる。経営者なら、チーム全体の事例集や意思決定ログを一つのファイルに溜める。営業ならば、顧客との会話録や商談の転機を時系列で記す。完璧な分類を目指す前に、まずは「記録される」ことが優先。その蓄積が、AI との対話を深める。