diff --git "a/docs/06_TEST/TEST_03_\344\272\244\345\267\256\346\244\234\350\250\274\347\265\220\346\236\234.md" "b/docs/06_TEST/TEST_03_\344\272\244\345\267\256\346\244\234\350\250\274\347\265\220\346\236\234.md"
index 472f8dc..001529b 100644
--- "a/docs/06_TEST/TEST_03_\344\272\244\345\267\256\346\244\234\350\250\274\347\265\220\346\236\234.md"
+++ "b/docs/06_TEST/TEST_03_\344\272\244\345\267\256\346\244\234\350\250\274\347\265\220\346\236\234.md"
@@ -125,22 +125,14 @@
 
 ## サーバの容量について (Disk Usage)
 
-> ⚠ **Archimedes の `/home` は共用ディスクが残り 40 GB（使用率 98%．2026-09-28 01:40 時点）**．今夜の 36 本の重み（`runs/*/checkpoints/fold<k>.pt`．5 fold × 36 本）が **約 12 GB** を占めている（[ENV_03](../02_ENV/ENV_03_管理者用環境構築手順.md) の「重みを溜め込まない」に反する状態）．
-
-- 重みの削除は取り返しがつかないため，夜間の自律作業では削除せず，人間の判断を待つ
-- 残す価値があるのは最良の組み合わせ（例: ResNet-50 学習率 1e-3・除外）程度．不要な重みの削除例（Archimedes 上で実行）:
-
-  ```bash
-  cd ~/work/TIASJudgeModel/runs
-  du -sh */checkpoints | sort -h                       # 容量の確認
-  rm -r 20260928-0*_cv_*_b17fcc9-dirty/checkpoints     # 例: b17fcc9 の 22 本の重みを消す
-  ```
-
+- 今夜の 36 本の重み（`runs/*/checkpoints/fold<k>.pt`．約 12 GB）が Archimedes の共用ディスク（`/home`．残り 40 GB・使用率 98%）を圧迫していたため，**2026-09-28 にユーザーの判断で全て削除した**（削除後の空き 52 GB．`runs/` は 22 MB）
+- 予測（`predictions.csv`）・分割（`split.json`）・指標・図・ログは残してある．誤分類の分析などは重みが無くてもサーバ上でやり直せる
+- 重みが必要になったら同じ設定ファイルで `tias-train cv` を回し直せば数分で作れる．ただしビット単位では同じ重みにならず，指標も上表からばらつきの範囲でずれる（SPEC_02「再現性」）
 - 今後は重みを保存するかを設定で選べるようにする（例: `train.save_checkpoints`）．Step 7 で扱う
 
 ## 実験 ID (Run IDs)
 
-手元の `runs/` に回収済み（`.gitignore` 対象）．サーバ上にも同名で残っており，`checkpoints/` の重みは `uv run tias-remote pull <実験ID> --with-checkpoints` で回収できる．
+手元の `runs/` に回収済み（`.gitignore` 対象）．サーバ上にも同名で残っている（重みは削除済み．上記「サーバの容量について」）．
 
 ```text
 20260928-003803_cv_with_mild_9445436
diff --git a/docs/PROGRESS.md b/docs/PROGRESS.md
index c53d51f..54401e9 100644
--- a/docs/PROGRESS.md
+++ b/docs/PROGRESS.md
@@ -99,4 +99,4 @@
   - 失敗パターン: 全モデル共通の学習率 1e-4 では ResNet-50 が学習不足になり，「除外」では多数派クラスしか予測しない状態（紫の再現率 0）で止まった → 学習損失の推移から学習不足と判断し，BatchNorm を持つ CNN 2 モデルを 1e-3 で回し直して解消．**この学習率は結果を見て選んだので楽観的になりうる**点を TEST_03 に明記した
   - 止めた判断: 残り時間はあったが，学習率の調整をこれ以上重ねると評価データへの合わせ込みが強まるため，追加実験はせず Step 7 の計画（入れ子の交差検証で全モデル同じ候補から選ぶ）に回した
   - 未実施: ベースライン比較（Step 6）
-  - 要対応: 36 本の重みが Archimedes の `/home`（共用・残り 40 GB・使用率 98%）を約 12 GB 使っている．削除は人間の判断待ち（TEST_03「サーバの容量について」）
+  - 対応済み: 36 本の重み（約 12 GB）が Archimedes の共用ディスク（残り 40 GB・98%）を圧迫していたため，ユーザーの判断で削除した（空き 52 GB に回復）．重みは同じ設定で数分で作り直せる（ビット単位の一致はしない）．今後は保存するかを設定で選べるようにする