作業ログと作業リストは分けて管理する

2026-01-25

作業ログ（実行記録）と作業リスト（予定・計画）は本質的に異なる目的を持つ情報システムであり、混在させると両方の機能が著しく劣化する。この分離はGTDや4種の神器は生産性と情報管理の統合的アプローチを提供するにおいて暗黙的に実践されてきた原則だが、AI時代においてその重要性が一層高まっている。

二つのシステムの本質的な違い

作業リストは「これからやること」を管理するシステムである。タスク管理の三種の神器は全て集中のためであるという原則が示すように、その目的は認知負荷を下げ、「今やるべきこと」に集中させることにある。完了項目は消し込まれ、常に未完了タスクだけが残る「減算的」な性質を持つ。

一方、作業ログは「やったこと」の記録であり、時系列での蓄積が本質である。デイリーノートは常に更新するというアプローチに代表されるように、情報は削除されず積み上がっていく「加算的」な性質を持つ。振り返り、パターン認識、成果の可視化に活用される。

この二つを同じ場所で管理すると、深刻な機能不全が起こる。

完了ログが混在すると、リストが際限なく肥大化する。AIでのToDo管理は膨大なコンテキスト入力の手間により効率が低下するで指摘されるように、情報過多は判断コストを増大させる。「次に何をすべきか」を見極めるために、終わったタスクをスクロールで飛ばしながら探す行為は、本来不要な認知負荷である。

GTDはボトムアップアプローチであり、トップダウンの計画とは異なるという特性上、GTDのNext Actionsリストは「信頼できる外部脳」として機能する必要がある。過去の記録が混入すると、この信頼性が損なわれる。

一方、作業リストに統合されたログは時系列が崩れる。優先度順やコンテキスト順で並び替えられた瞬間、「いつ何をしたか」という時間軸の情報が失われる。AI時代の仕事の生産性は情報フローの自動蓄積・整理・蒸留プロセスで決まるで述べられる蒸留プロセスには、時系列での原データが不可欠である。

AIで生産性を上げるにはコンテキストのポータブル性が大事であるという原則を考えると、ログとリストの分離はさらに重要になる。

作業ログは、AIに渡すコンテキストの原資料となる。「先週何をしていたか」「このプロジェクトでどんな作業をしたか」をAIに伝える際、時系列で整理されたログがあれば即座に参照できる。リストと混在していると、必要な情報の抽出に余計な手間がかかる。

AI時代の仕事管理は行動リストからイシュー管理へと重心が移行するという構造変化も、分離を後押しする。行動レベルのタスクはAIとの対話の中で動的に生成されるようになり、人間が管理すべきは「向き合うイシュー」と「その結果として何が起きたか（ログ）」になる。

つまり、作業リストはよりシンプルに、作業ログはより詳細になる方向に進化する。両者の性質の違いが拡大するため、混在させる理由がますますなくなる。

GTDの文脈では next-actions.md がこれに該当する。

GTDの文脈ではデイリーノート（gtd/flow/YYYY-MM-DD/note.md）がこれに該当する。

分離しつつも、両者は連携する必要がある。

この連携を意識的に設計することで、分離の利点を享受しながら、情報の断絶を防ぐことができる。