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 b55b784..472f8dc 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"
@@ -123,6 +123,21 @@
 - **「ややあり」の扱いの結論**: 今回の結果からは「学習から外す」方が共通部分の性能は高い．ただし運用時に来る境界例をどう出力すべきか（淡紅と出してよいか）は臨床側の判断が要る
 - **ベースライン比較**（Step 6）: 同じ held_out で TIASjudge のルールベースと並べる
 
+## 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．
diff --git a/docs/PROGRESS.md b/docs/PROGRESS.md
index ae7fdcd..c53d51f 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」）