- 投稿日：2026/01/17
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要約
AIで成果物が増えるほど、不要な情報も増えて探せず・使えず・捨てられずが起きます。全部捨てると後で詰まる。残す前提を疑い、捨てる基準と残す形、見直し頻度を運用に落として、情報を資産に変えるやり方を整理します。
なぜAI時代は「捨て方」が先になるのか
成果物の裏で「不要な情報」が数倍に増える
AIを使うと、成果物が増えます。文章、案、整理された要点、比較表。ちゃんと役に立つものが、早く出てくる。
ただ、増えるのは成果物だけじゃないんですよね。むしろ厄介なのは、その裏側に、成果物の数倍から数十倍くらいの「不要な情報」が一緒に増えていくことです。
たとえば、途中で出した別案、言い回しだけ違う案、前提を変えたときの試行錯誤、質問を変えて引き出した似た回答、あとで使うかもと思って残した断片。ひとつひとつは軽いのに、積み上がると量が勝ちます。しかも、そこに「確かに役立つもの」も混ざるから、丸ごと捨てるのも怖くなる。
結果として起きるのは、探せない状態です。どこかにはあるのに、必要なときに出てこない。出てこないから、またAIに聞く。聞くから、不要な情報がまた増える。ここが回り出すと、AIは便利なのに、情報環境だけがどんどん荒れていきます。
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