トークンが尽きても仕事を止めない－1つのAIに依存しないContext設計

AIを使い倒して利用枠にぶつかると、「残量を監視する」だけでは仕事が続けられません。

このLTでは、AIとの会話をしごとの正本とせず、仕事のStateを外部化し、別チャット・別AI・別工程へ引き継げるようにするContext設計を、実際の運用例から紹介します。
毎回新規Chatにするのでも、図ん部を1つのChatに詰め込むのでもなく、仕事に合わせて適切なWorking Contextを切る。そして、必要な情報はすべて自分の手元に保存し、AIには必要なものだけを見せる。

"広く残し、狭く見せる。必要になったら読む"

AIツールやモデルを乗り換えても、継続的に仕事を続けるための考え方をまとめています。

Transcript

1. TOKENOMICS LIGHTNING TALK トークンが尽きても 仕事を止めない トークン節約ではなく、使い切った後も続けられる仕事の設計 Store broadly. Expose narrowly. Load on demand. 2026年9月17日 Ryota Isoya / NTT DATA
2. OPENING HOOK 全部使い切った後の話 残量監視や節約策だけでは、0%になった瞬間に仕事が止まる。 よくある対策 今日の対策 節約する 状態を外に残す 短く投げる 必要な情報だけ渡す 上限回復を待つ 別AI・別Chatへ引き継ぐ ! 今日の論 点 使い切ると止まる © NTT DATA Corporation 使い切っても続く 1
3. PROBLEM 担当者が突然いなくなったら？ AIも同じ。Chatの中だけに経緯・判断・未完了タスクがあると、利用枠終了が担当者離脱になる。 Chatだけに状態がある 状態が外に残っている なぜそうしたか不明 現在地が分かる 次の作業が分からない 判断の経緯に戻れる 再説明で時間を失う 別AIが続きを読める → 外部化 再開コストが高い © NTT DATA Corporation 仕事を持ち越せる 2
4. O P E R AT I N G M O D E L AIの外に、仕事の状態を置く Chatを正本にしない。Markdown等のポータブルなファイルに、現在地・判断理由・参照先を残す。 ChatGPT Codex Claude 状態 作業の現在地、未完了タスク、次にやることを固定する。 External State AIの外に置く 判断理由 なぜその判断になったかを後から読めるようにする。 Current.md Worklog.md Sources.md 現在地・次アクシ ョン 経緯・判断理由 参照先・資料一 覧 参照先 必要になった時だけ取り出せる形で保管する。 © NTT DATA Corporation 3
5. LO A D O N D E M A N D 必要になったら読む 全部を読ませない。まず現在地と参照先一覧だけ渡し、必要なSourceだけ読ませる。 Principle 広く残す。狭く見せる。必要になったら読む。 Store broadly Expose narrowly Load on demand 後で戻れるよう、会議・判断・Source を広く保存する。 今回の作業に必要な前提だけを渡 す。 不足したら、AIに必要Sourceを指定 させる。 project/ current.md worklog.md → → 目的 現在地 制約 sources.md BCPとして始めたContext管理が、そのままTokenomicsにもなる。 © NTT DATA Corporation 4 何を読むか なぜ必要か どの粒度か
6. C LO S I N G モデルは替わる。仕事は残す。 BCPとして始めたContext管理が、結果的にトークン効率にも効く。 BCP Tokenomics Portability 利用枠・障害・モデル切替でも現在地を失わない。 必要な情報だけ渡すため、消費も自然に絞られる。 ChatGPT / Codex / Claude 等へ引き継ぎや すい。 仕事の記憶はAIの外に。 広く残す。狭く見せる。必要になったら読む。 © NTT DATA Corporation 5
7. BACKUP QA 想定QA Q. Current.md / Worklog.md には何を書く？ Q. Gitの方がいいのでは？ Current.md は現在地・次アクション・未完了。Worklog.md はやったこと・判 断理由・残課題。 Gitは差分・履歴管理に強い。一方で、AIへの引継ぎには「現在地・次アクション・判 断理由」の要約が別途必要。Current.md / Worklog.md をGit管理するのが 現実的。 Q. GitHub Issues や Backlog ではダメ？ Q. 全部保存するとトークンを食わない？ ダメではない。タスク管理はIssue/Backlog、AIへの引継ぎはCurrent.mdの ように分けると扱いやすい。 全部は渡さない。まず現在地と参照先一覧だけ渡し、必要なSourceだけ読ませ る。 Q. 社内情報を複数AIに渡してよい？ Q. どこから始める？ 社内ルールが前提。主旨は「状態を外部化する」ことであり、社外AIに何でも渡す 話ではない。 まずは毎回最後に「現在地・次にやること・未解決」を3行で残す。慣れたら WorklogとSourcesを足す。 © NTT DATA Corporation QA