タスクは時々、他のタスクとくっついて効率が上昇することがある

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AIが「消えないメモリ」を備え、抽象的タスクを具体化し、関連タスクの組み合わせを最適化することで、GTD的な安心感と実行効率を高められる。具体的には、

永続的な記録：外部データベースやノートツールと連携することで、LLMコンテキスト外でもタスクやアイデアを保持・追跡可能。

具体化支援：AIはユーザーが入力した曖昧なアイデアから、行動可能なステップ群や明確な成果目標を生成・提示し、実行までのハードルを下げる。

タスク関連性分析：自然言語処理やクラスタリング手法で、複数タスク間の共通性・依存関係を発見し、まとめて処理すれば効率化できる箇所を特定する。

反復的改善：実行状況やフィードバックを踏まえて再度タスクを再編成・再抽象化することで、常に最適な行動計画を維持可能。

こうした機能が組み合わされることで、単なる「タスクの列挙」を超えた、実用的で動的な「消えないAI管理システム」が構築できる。

タスククラスタリング・関連性抽出：アイデアやタスク間の類似性・依存関係を抽出し、効率的にまとめることで実行性が向上するようなクラスタリング・グラフ化技術。