チャットの最後に ChatGPT に決定を要約させるだけではだめですか？

それもできますし、役に立ちます。でも要約は、やはりそのチャットか、貼り付けた先にあるだけです。タスクに結びついておらず、別の AI クライアントからは読めず、決定が変わったときに何を置き換えたかの記録もありません。決定が下されるたびに記録すれば、三つとも避けられます。

頼まなくても AI は決定を記録しますか？

record_decision ツールの説明は、ユーザーが会話の中で本当の選択をしたらいつでも使うよう AI に伝えているので、記録するクライアントもあります。でも当てにはしないでください。貼り付けた指示がそれを明示しますし、いつでも「その決定を記録して」と言えます。

間違って記録された決定は編集できますか？

その場では編集できません。記録は変更できないからです。間違ったものを指す supersedesId 付きで、訂正した決定を記録してください。古い記録は置き換え済みの印付きで残り、get_context には表示されなくなります。

決定にはタスクが必要ですか？

必要ありません。決定はタスクにも、プロジェクトにも、どちらにも結びつけずにおくこともできます。タスクに結びつけると、get_task_history がその仕事の隣に表示し、get_context もそこに絞り込めます。

これは Weft のワークメモリと同じものですか？

違います。ワークメモリ（短い学習メモ）は別の Pro の機能です。決定の記録は record_decision から来るもので、コード上 Pro に限定されていません。

複数の AI クライアントを使っている場合は？

それこそがこれをやる主な理由です。同じ Weft のワークスペースに接続した ChatGPT、Claude Code、Cursor、Codex は、どれも get_context で同じ決定を読むので、2つ目のクライアントが、1つ目が決着をつけた問いを蒸し返すことはありません。

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AI チャットで決めたことはなぜ消えるのか、どこに残すべきか

ChatGPT や Claude で決めたことは、チャットが流れると消えます。タスクに結びつけてボードに記録すれば、次の AI セッションが最初にそれを読みます。

Weft は、ひとり創業者と小さなチームのための AI タスク管理です。

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著者: Andrei Finogeev · 2026年10月27日

ChatGPT や Claude との会話で決めたことが消えるのは、チャットに状態がないからです。チャットの中には、ある一文に「これが決めたこと」という印を付けるものも、その一文を影響する仕事に結びつけるものもなく、新しいチャットは空っぽで始まります。解決策は、AI に決定を仕事のある場所に、理由を添えた短い記録として書かせ、次のセッションには行動する前にその記録を読ませることです。

Weft は私たちが作っています。他社製品についての事実は各社の公式ページから取り、2026年10月27日に確認しました。スレッドには「状態がない」という考え方は、Slack のスレッドについての Hypertask の記事から来ています。このガイドはそれを AI チャットに当てはめます。

ChatGPT や Claude と決めたことは、なぜ消えるのか

アシスタントと40分かけて、二つのデータベースのプロバイダ、二つの料金モデル、あるいは API の二つの組み立て方を比べたとします。一つに決めます。理由はしっかりしていて、アシスタントも同意し、あなたは次のことに移ります。

1週間後、その結論はまだそのチャットの中、ほかの200通のメッセージより上のどこかにあります。新しいチャットはそれを何も知りません。チームメイトは見たこともありません。そして翌日に別の AI クライアント、たとえばターミナルのコーディングエージェントを開けば、そのクライアントはゼロから始め、あなたが却下した選択肢を嬉々として提案するかもしれません。

これは規律の問題ではありません。会話はメッセージの並びです。「決定済み」の欄も、持ち主も、タスクへのリンクもなく、「これは火曜日に言ったことを置き換える」と言う方法もありません。決着のついた問いと放り出された問いは、流れ去ってしまえば見分けがつきません。

チャットのメモリー機能で解決しているのではないか

この仕事には向きません。多くのアシスタントはいまやチャットをまたいであなたのことを覚えていられ、好みや背景にはそれが役立ちます。でもそのメモリーは一つの製品、一つのアカウントのものです。そのアシスタントが使うために書かれていて、人が一行ずつレビューできる記録としてではなく、別の AI クライアントからは読めません。どのタスクについての選択だったか、どの以前の選択を置き換えたかも示しません。

意思決定のログには別の要件があります。プロジェクトに関わる人とエージェントが見つけられること、次に仕事を拾うどの AI クライアントからも読めること、その仕事に結びついていること、そして履歴に正直であること。決定が変わったときは、古いものが、置き換えられた理由とともに見えたまま残るべきです。

記録する価値のある決定とは何か

誰かが別の選び方をしてもおかしくなく、その選択が後の仕事を形づくるなら、記録してください。良い例は次のとおりです。

あるツール、ベンダー、ライブラリを別のものより選ぶ。
何かを意図してやめる（「今四半期は紹介プログラムをやらない」）。
仕事が従うべきルールを決める（「EU ではすべての価格を VAT 込みで表示する」）。
以前の選択を、理由とともに変える。
痛い目にあって学んだ教訓（「営業時間中にマイグレーションを実行しない」）。

記録しないもの:

出してみたが採用しなかったアイデア。
仕事そのものの手順（それはタスクとその結果に属します）。
本人がまだ同意していないこと。ただし、提案中とはっきり印を付ける場合は別です。
誰でも1分で調べ直せる事実。

役に立つ判定法: 新しい AI セッションがこの選択を覆そうとしていたら、立ち止まって理由を読んでほしいと思うか。思うなら、記録してください。

良い決定の記録はどんな形か

短く、そして理由は残してください。下の形式は MADR（Markdown Architectural Decision Records）の軽量版で、Weft の record_decision ツールが使っているものです。

Title:        ファイルのアップロード: データベースではなくオブジェクトストレージ
Outcome:      アップロードされたファイルはオブジェクトストレージに置く。
              データベースにはファイルのキーとメタデータだけを持つ。
Status:       accepted
Context:      ユーザーは最大 50 MB のファイルを添付する。データベースに
              置くと、バックアップが遅く大きくなる。
Options:      1. オブジェクトストレージ  + 安い、バックアップが小さいまま
                                       - 設定するサービスが一つ増える
              2. データベースの列      + すべてが一か所にある
                                       - アップロードのたびにバックアップが膨らむ
Consequences: ダウンロードには署名付き URL が必要。
              タスクを削除するときは、そのファイルも削除する必要がある。
Revisit when: ファイルの中身を検索する必要が出たとき。
Task:         ファイルのアップロード

Title は決定に名前を付け、ざっと眺めて見つけられるようにします。
Outcome は、新しく来た人がそのまま行動に移せる一文です。
Context は、その時点で真だったことです。記憶からいちばん先に消えるのがこの部分です。
Options には実際に比べたものだけを挙げ、後からこしらえた代替案は入れません。
Consequences には受け入れた欠点も含め、後で誰かがそれをバグとして「発見」しないようにします。
Revisit when は、何がこの選択を間違いにするかを示します。

Weft は決定の記録をどう保つのか

Weft は、AI クライアントが MCP で https://letsweft.com/api/mcp から使うタスクボードです。32のツールのうち三つが決定を扱います。

record_decision はタイトルと結論に加え、背景、長所と短所付きの最大五つの選択肢、結果、見直す条件を受け取ります。タスク（taskId）やプロジェクトに結びつけられます。記録は変更できません。変えるには、AI が古い記録を指す supersedesId 付きで新しい決定を記録し、古い記録は置き換え済みの印付きで残ります。
get_context は、ワークスペースの有効な決定と教訓を新しい順に、トークンの予算（既定は800トークン）に収めて返します。プロジェクトやタスクに絞り込めます。各行には日付が付き、置き換え済みの決定は決して出てこず、収まらなかった行は隠されずに件数として示されます。
get_task_history の decisions モードは、一つのタスクについて記録されたすべての決定を、レビューの判定とその理由も含めて一覧にします。

record_decision には二つ目の使い道があります。レビュー待ちの仕事について本人が会話の中で下した判定（承認、差し戻し、取りやめ、保留）を中継することです。ツールの説明は、ここでは AI は決める者ではなく伝える者だと伝えているので、自分の仕事を承認するためにこれを使ってはいけません。

記録はその場で編集されることがないので、履歴は正直なままです。3月にプロバイダを乗り換えても、1月の決定は置き換え済みの印付きで残り、3月の記録がその理由を述べます。

AI に決定を記録させるには、どう頼めばいいか

Weft を AI クライアントに接続し、次のような指示をチャットの最初に貼るか、クライアントにカスタム指示やプロジェクトのファイルがあればそこに入れてください。

このチャットで本当の選択をしたとき（ある選択肢を別のものより選んだ、
何かをやめた、以前の選択を変えた）は、次に進む前に record_decision で
Weft に記録して:
- title: 決定を数語で名づけたもの
- outcome: 選んだことを一文で
- context: その選択を迫った、その時点で真だったこと
- options: 実際に比べた選択肢だけを、長所と短所付きで
- consequences: そこから生じること、良いことも悪いことも
- confirmation: いつ見直すべきか
- taskId または project: これが関わるタスクかプロジェクト
以前の決定を変える場合は、編集せずに supersedesId を渡して。
雑談、推測、私がまだ同意していないことは記録しないで。
まだ私が決めきっていないなら、status は "proposed" にして。
ちょっとした作業以外を始めるときは、まず get_context を呼び、
どの過去の決定が当てはまるかを教えて。

接続は1分で済みます。ChatGPT では、Weft はプラグインのディレクトリで公開済みのアプリで、Free を含むすべてのプランで使えます（設定）。Claude Code ならコマンド一つです（設定）。claude.ai と Claude Desktop はカスタムコネクタとして追加します。サインインはブラウザでの OAuth なのでコピーするキーはなく、Weft はリフレッシュトークンを発行するので、クライアントが自分でサインインを更新します。Cursor や Codex など、ほかのクライアントの設定ページはドキュメントにあります。

翌日に ChatGPT から Claude Code に切り替えたらどうなるか

上の指示は、まさにこの場面のために作られています。

月曜日、ChatGPT で機能を計画します。アップロードをデータベースではなくオブジェクトストレージに置くと決め、ChatGPT が背景、両方の選択肢、結果を添えて、「ファイルのアップロード」タスクに結びつけて record_decision を呼びます。
火曜日、リポジトリで Claude Code を開きます。まだ接続していなければ: claude mcp add --transport http weft https://letsweft.com/api/mcp。
アップロードのタスクを取るよう頼みます。コードを書く前に、Claude Code はそのタスクについて get_context を、あるいは decisions モードで get_task_history を呼び、月曜日の記録を受け取ります。
問いを蒸し返す代わりに、オブジェクトストレージを前提に作ります。選択が間違っている本当の理由を見つけたら、月曜日の決定を置き換える新しい決定を提案でき、決めるのはあなたです。

記録はどちらのチャットでもなく Weft にあるので、両方のクライアントが同じボードと同じ決定を読みます。OAuth 接続はそれぞれが別の行為者で、ボードには各クライアントの登録名が表示されるので、どの接続がどのタスクを作ったかがわかります。ぶつからずに1つのボードで複数のエージェントを動かす方法は、1つのボードで複数の AI エージェントを動かすをご覧ください。

ChatGPT で決めたことは、どこに行き着くべきか

よくある四つの置き場所を、意思決定のログに必要な点で比べます。

決定の行き着く先	後で見つけられるか	別の AI から読めるか	仕事に結びついているか	理由付きで置き換えられるか
チャットの履歴	どのチャットか覚えていて、検索で見つかれば	いいえ、別のクライアントは開けない	いいえ	いいえ、後のメッセージが印も付けずに矛盾する
ドキュメントやメモのページ	はい、誰かが書き起こしていれば	その AI がドキュメントに接続されている場合だけ	リンクを通じて、ゆるく	たいていは編集で。古い理由が消えがち
タスクのコメント	はい、そのタスク上で	AI がトラッカーのコメントを読めるなら	はい	明示的にはできない。新しいコメントは古いものを置き換え済みにしない
Weft のボード上の決定の記録	はい、get_context と get_task_history で	はい、MCP でワークスペースに接続したどのクライアントからも	はい、タスクかプロジェクトで	はい、supersedesId が古い記録を置き換え済みの印付きで残す

チャットやドキュメントが悪いと言いたいのではありません。チャットは考える場所です。決定は、下されたその瞬間に、すでに会話の中にいる当事者、つまり AI によって、チャットから状態を持つ場所へ写し取られる必要があるのです。

これはドキュメントや wiki の代わりになるのか

なりません。Weft にはドキュメントも wiki もなく、それになろうともしていません。長い説明、オンボーディングのガイド、設計の文書はドキュメントのツールに置くべきです。決定の記録は意図して小さくしてあります。一つの選択、その理由、何がそれを置き換えたか。チームがすでに wiki に決定の記録を残していて、使っているどの AI クライアントもそれを読めるなら、それで足りるかもしれません。Weft が役立つのは、決定が AI チャットで下され、次の読み手がしばしば別の AI であるときです。この用途で Notion を検討しているなら、AI タスク向けの Notion の代替をご覧ください。

ほかにも正直な限界が二つあります。Weft はあなたのチャットを読みません。決定が記録されるのは AI が record_decision を呼んだときだけで、だから上の指示が大事なのです。そして AI は何が決定にあたるかを見誤ることがあるので、ときどき get_context を読み、間違ったものは置き換えてください。

費用はいくらか

決定の記録と読み取りは Free プランで使えます。Free にはアクティブなタスク50件と月200回の AI ツール呼び出しが含まれます。record_decision や get_context の呼び出しは、それぞれ1回として数えられます。Pro は1席あたり月 ¥1,182 または年 ¥10,000 で、タスクも呼び出しも無制限です（料金）。Weft に AI クレジットはありません。考えるのはあなた自身の AI クライアントで、Weft が保存するのはボードとその記録だけです。

チャットの最後に ChatGPT に決定を要約させるだけではだめですか？: それもできますし、役に立ちます。でも要約は、やはりそのチャットか、貼り付けた先にあるだけです。タスクに結びついておらず、別の AI クライアントからは読めず、決定が変わったときに何を置き換えたかの記録もありません。決定が下されるたびに記録すれば、三つとも避けられます。
頼まなくても AI は決定を記録しますか？: record_decision ツールの説明は、ユーザーが会話の中で本当の選択をしたらいつでも使うよう AI に伝えているので、記録するクライアントもあります。でも当てにはしないでください。貼り付けた指示がそれを明示しますし、いつでも「その決定を記録して」と言えます。
間違って記録された決定は編集できますか？: その場では編集できません。記録は変更できないからです。間違ったものを指す supersedesId 付きで、訂正した決定を記録してください。古い記録は置き換え済みの印付きで残り、get_context には表示されなくなります。
決定にはタスクが必要ですか？: 必要ありません。決定はタスクにも、プロジェクトにも、どちらにも結びつけずにおくこともできます。タスクに結びつけると、get_task_history がその仕事の隣に表示し、get_context もそこに絞り込めます。
これは Weft のワークメモリと同じものですか？: 違います。ワークメモリ（短い学習メモ）は別の Pro の機能です。決定の記録は record_decision から来るもので、コード上 Pro に限定されていません。
複数の AI クライアントを使っている場合は？: それこそがこれをやる主な理由です。同じ Weft のワークスペースに接続した ChatGPT、Claude Code、Cursor、Codex は、どれも get_context で同じ決定を読むので、2つ目のクライアントが、1つ目が決着をつけた問いを蒸し返すことはありません。