1.年末だし、AIのデータエクスポートしておこうと思ったら…

2025年もまもなく終わり。
ChatGPT・Claude・Geminiと数え切れないほど会話をした年になりました。
便利な世の中になったという感想と共に、ここまで使い倒すとは思わなかったというのが正直なところではないでしょうか。

さて、こんなに大事なやりとりが詰まっている生成AIとの会話、来年もどのAIが躍動するか分からないし、ひとまずバックアップ取っておこうと思い立った年末。

ChatGPTとClaudeは、設定画面からエクスポート申請まで迷わずたどり着ける親切設計。
ワクワクして開いてみると、JSON形式…
ちょっと年末大掃除企画のネタとしてはハードルが高いなと笑

Geminiに至っては、Google データ スクスポート（take out）から、「Gemini」ではなく「マイ アクティビティ」からエクスポートするのですが、こちらもWorkspaceの権限設定に左右されるのか、「Gemini アプリ アクティビティ」に保持されている会話ログは出力できず…

つまり、「年末に一括エクスポートして安心」という戦略は、少なくとも2025年末時点では積極的におすすめはできないなという感じです。
とはいえ、各生成AIの会話ログデータの保持期間は、利用プランによっても様々ですし、何らかの形でバックアップは取っておきたいところです。

2. 今年ずっと言ってきた「属人化回避」、覚えてますか

ここで思い出してほしいのが、今年Alrightで何度も触れてきた話です。

エース営業やベテランの知見が属人化している問題。
「判断の根拠」や「読みの言語化」がその人の頭の中にしかなくて、チームに共有されない。
だからAIに壁打ちしながら、その思考プロセスを蓄積していこうという話をしてきました。

ログ管理の話も、実は同じ文脈です。

AIとの会話の中で言語化された「なぜそう判断したか」「どんな選択肢を検討したか」。
これが流れて消えてしまったら、属人化回避どころの話じゃない。
せっかくAIとの対話で言語化できたのに、また頭の中に戻ってしまうわけです。

3. 残すべきログは2種類だけ

とはいえ、すべての会話を残す必要はありません。
むしろ、全部残そうとすると破綻します。

AIとの会話は大きく2種類に分けられます。

📄 作業系

メール下書き、翻訳、データ整理、文章校正などですね。
これらは成果物がGoogle スプレッドシートやドキュメント、あるいは送信済みメールとして残ります。
過程の会話ログは不要なはずです。

💬 壁打ち系

企画検討、提案構成、育成相談、顧客対応の方針決めなどが当たります。
こちらは対話のプロセス自体に価値があります。
ただし、会話ログをそのまま残しても、後から見返したときに使えません。

後者の取り扱いが肝となります。

4. 壁打ち系ログの残し方は業務で変わる

壁打ち系といっても、業務によって「何を残すべきか」が違います。

🌟 企画・アイデア出し

最終的な結論だけでなく、検討して却下した案も残す価値があります。
「なぜその案をやめたのか」は、次に似た企画を考えるときの判断材料になる。
ボツ案は失敗ではなく、検討済みリストです。

📊 提案・プレゼン構成

最終的な構成と、なぜその構成にしたのかの理由を残します。
「A案とB案で迷ってB案にした」のであれば、その判断基準が資産になる。
次に似た提案をするとき、ゼロから悩まなくて済みます。

👉 育成・1on1準備

相手別のアドバイス履歴を残します。
「この人にはこういう伝え方が響いた」「前回こういう課題があった」という蓄積が、継続的な育成の質を上げる。
マネージャーが変わっても引き継げる形で残しておくと、チームとしての資産になります。

🧩 顧客対応・クレーム相談

対応方針と、その根拠を残します。
「なぜこの対応にしたのか」が言語化されていれば、類似ケースが発生したときの判断基準になる。
担当者が不在でも、チームで一貫した対応ができるようになります。

5. 実践：会話を閉じる前に「まとめ」を作らせる

具体的なやり方はシンプルです。

壁打ちが終わったタイミングで、以下のようなプロンプトを投げてください。

この会話を以下の形式でまとめてください：

- 背景・目的
- 検討した選択肢（採用しなかった案も含む）
- 最終的な結論
- その結論に至った理由
- 次のアクション

出力されたまとめをGoogle ドキュメントにコピペして保存。
ファイル名は「日付_テーマ」で統一しておくと、後から探しやすくなります（例：20251220_Q1企画検討）。

ツール連携やAPI連携を使う方法もありますが、まずはこのコピペ運用で十分です。
大事なのは習慣化することで、仕組みの複雑さではありません。
慣れてきたらプロジェクトファイルや初回のプロンプト指示に、最後にこのようにまとめてねと記載すれば、都度指示する手間も省けます。

6. プロンプトの構造化から、業務の構造化へ

ログを整理しようとすると、必然的に「自分の業務って何だっけ」を言語化することになります。

何を残すべきか判断するには、自分がどんな種類の仕事をしていて、それぞれ何が成果物で、何が判断のポイントなのかを把握しないといけない。
これが意外と難しいといいますか、複雑なんですよね。

しかし、この作業自体がAI活用の最大の副産物とも言えるのかもしれません。
年末の大掃除、物理的なデスクだけでなく、AIとの会話環境も整理してみてはいかがでしょうか。