この講座では、無料AI講座ライブラリをどう立ち上げたか、その第一弾の裏側をまとめる。
扱う内容は、ライブラリ全体の設計、8カテゴリへの整理、Codex・Claude Code・Antigravityを使ったページ制作、自動デプロイ、そして動画カットをエージェントに任せるための自動カットフローです。
単純なAIツール紹介ではなく、「講座を作る仕組みそのものをどうAI化しているか」を見る回です。AIを学びたい人にも役立つが、特に講座構築、動画制作、記事展開、制作ワークフローの自動化に興味がある人向けの内容になる。
無料AI講座ライブラリ構築の全体像
無料AI講座ライブラリは、僕が実務で使っているAI制作フローを、無料で見られる講座群として公開していくプロジェクトです。
有料講座に閉じるのではなく、AI画像生成、AI動画制作、記事制作、YouTube運用、エージェント活用、ワークフロー自動化まで、実際に使っている制作システムを表に出していく。その上で、自分の環境へ落とし込めない人向けに個別サポート導線を置く設計にしている。
最初に確定したカテゴリは、次の8つです。
- 01：AI画像生成
GPT Image 2やNano Banana系の画像生成を使い、アイキャッチ、サムネイル、バナー、LP素材を作る流れを扱う。 - 02：ホームページ・LP制作
ホームページ、ランディングページ、サービスページ、WordPress固定ページを、エージェントで作る方法を扱う。 - 03：AI動画制作
Seedance 2.0やGrok Imagineなどの動画生成と、台本・音声・画像・動画編集をつなぐ流れを扱う。 - 04：AI記事制作
動画やメモからWordPress、Substack、note、Ameblo向けの記事へ展開する流れを扱う。 - 05：属人YouTube動画制作フロー
撮影、カット、SRT整形、タイトル、概要欄、サムネイル案、公開準備までの一連の流れを扱う。 - 06：制作ワークフロー自動化
複数のエージェントスキルをつなぎ、制作工程そのものをテンプレート化する方法を扱う。 - 07：エージェント活用・スキル制作
エージェント用スキルの作り方、ルール設計、安全運用、失敗を防ぐ仕組みを扱う。 - 08：講座構築の裏側
この無料AI講座ライブラリ自体を、AIとエージェントでどう構築しているかを記録する。
最初は6カテゴリで考えていたが、作りながら8カテゴリに増やした。ここは大事なところで、講座ライブラリは最初から完成形を決め切るより、作りながらカテゴリを育てていく方が自然だと感じている。
Codex・Claude Code・Antigravityでページを自動生成した流れ
ライブラリのトップページとカテゴリページは、手打ちでHTMLを書いて作ったわけではない。設計意図、カテゴリ構成、導線、デザインの方向性を渡して、エージェントにページを丸ごと作らせている。
使っている主なエージェントは、Codex、Claude Code、Antigravityです。どれか一つに固定しているというより、状況に応じて使い分けている。週間の利用制限や得意不得意を見ながら、Google、Claude、GPT系の環境を切り替えている。
この運用で重要なのは、エージェントに全部を丸投げしているわけではないことです。僕が持つのは、設計、判断、違和感の確認。エージェントに渡すのは、HTML生成、構造調整、リンク差し替え、デプロイ準備のような作業部分です。
実際の流れはこうです。
- 構想をまとめる
無料AI講座ライブラリの目的、カテゴリ、導線、サポートCTAを整理する。 - ページ構成を作る
トップページ、8カテゴリページ、Substack導線、個別サポート導線を配置する。 - HTMLを生成する
CodexやClaude Codeに、WordPressへ投入しやすいHTMLとして出力させる。 - 表示崩れを直す
スマホ横スクロール、テーマCSS干渉、バナーリンク、ヘッダー余白などを確認する。 - 自動デプロイする
universal-wp-deployer経由で、CPTのAI Course Libraryへ投入する。
この時点で、講座制作は「記事を書く」「ページを作る」「手動で貼る」という作業ではなくなっている。講座1本を作るたびに、動画、ページ、告知、SNS、サムネイル、カテゴリポータル更新までを一つの流れとして回す設計に変わっている。
無料AI講座ライブラリの告知動画で話したこと
最初の告知動画では、無料AI講座ライブラリを始める理由と、どんなカテゴリを扱うかを話している。
この動画で伝えている核は、初歩的なAIツールの使い方だけを並べるのではなく、僕が実務で使っている制作フローをそのまま公開していくということです。
動画内で触れている主なポイントは次の通りです。
- 無料AI講座ライブラリを始めること
- AI画像生成、ホームページ・LP制作、AI動画制作、AI記事制作などのカテゴリを用意していること
- 講座の更新通知はSubstackで届けること
- 実務で使えるOKIHIRO流のAIノウハウを出していくこと
- Codex、GPT Image 2、Claude Code、Antigravityなど、現場で使っているツールも扱うこと
- ここなファンサイトや、ここなボット構想も導線としてつながっていること
この告知動画は、ライブラリ全体の入口にあたる。
講座の流れは動画でも解説しています。
▶ 【重大発表】すべて無料の「AI講座ライブラリ」始動！個人でできるAI自動化ワークフロー
エージェント自動カットスキルを作り直した理由
もう一つの大きな裏側が、動画カットの自動化です。
無料AI講座ライブラリは、これから動画を増やしていく前提になる。そうなると、撮影後のカット編集を毎回人間が細かく直していると、講座の量産が止まる。
もともと僕は、PythonとAPIを使った自動カットを使っていた。Whisperで文字起こしし、無音区間を検出し、カット点を算出し、FFmpegで処理する流れです。これだけでもかなり時短にはなっていた。
ただ、完全ではなかった。微妙な間や息継ぎ、促音、頭音、フィラー処理などで、最後に動画編集ソフト側で微調整する場面が残っていた。
今回の狙いは、その微調整すら減らすことです。動画を渡したら、エージェントがルールを読みながら処理し、カット済み動画やEDLまで出す。人間がやるのは、素材を渡すことと最終確認に近づける。
自動カットフローの手順と処理内容
エージェント自動カットスキルの処理は、動画内では次の流れで説明している。
- Whisper文字起こし
動画音声をテキスト化し、SRTとして扱える状態にする。 - 無音区間の検出
音声波形から無音に近い区間を検出し、カット候補を作る。 - 句読点付与と間の調整
文の切れ目に応じて、自然な間が残るように調整する。 - 促音や頭音の保護
「っ」や「さ・し・す・せ・そ」のように、機械的に切ると不自然になりやすい音を保護する。 - フィラー検出
「えー」「あの」「まあ」など、削れる可能性がある言い淀みを検出する。 - EDL生成
カット判断をEdit Decision Listとして出力し、DaVinci Resolveなどで扱いやすくする。 - MP4出力
FFmpegでカット済み動画として書き出す。
この流れで大事なのは、単に無音を切るだけではないことです。人間の発話には、息継ぎ、言い直し、促音、頭音、文末の余白がある。そこを無視して機械的に切ると、速いだけで不自然な動画になる。
だから、カットの自動化では「どこを切るか」と同じくらい、「どこを残すか」が重要になる。
強制再読ルールでエージェントの破綻を防ぐ
今回のアップデートで特に重要だったのが、強制再読ルールです。
複雑なスキルでは、最初にルールを読ませただけだと途中で破綻しやすい。エージェントは覚えているつもりでも、工程が進むほど前の判断や別フェーズのやり方を引きずることがある。
そこで、各フェーズに入るたびに、そのフェーズのルールファイルを必ず読み直す設計にした。
- 文字起こしフェーズに入る前に、文字起こしのルールを読む。
- 無音検出フェーズに入る前に、無音検出のルールを読む。
- EDL生成フェーズに入る前に、EDL生成のルールを読む。
- 出力確認フェーズに入る前に、検証ルールを読む。
これを僕は「カンニング」と呼んでいる。記憶に頼らせず、毎回ドキュメントを見てから作業させる。
エージェント運用では、この考え方がかなり大きい。AIの記憶を信頼するより、必要な場面で必要なルールを必ず読ませる方が安定する。動画カットのように、1フレーム単位のズレが結果に直結する作業では特にそうです。
Claude Code・Antigravity・Codexの役割分担
今回の検証では、ツールごとの役割も見えてきた。
スキルを作り直す、ルールを整理する、処理の穴を見つけるような場面では、Claude CodeとClaude Opus 4.7の推論力を使っている。複雑な工程を読み、既存スクリプトと新しいスキルの良いところを統合するような作業に向いている。
一方で、実際に処理を走らせたり、ローカルのファイルを確認したり、制作物を組み立てる場面では、CodexやAntigravityも使う。
ここで大事なのは、「どのAIが最強か」ではなく、「どの工程をどのエージェントに渡すか」です。
- 設計・修正方針
Claude CodeやClaude Opus 4.7のような高推論モデルに任せる。 - ローカル作業・ファイル編集・検証
CodexやAntigravityで実行し、結果を確認する。 - 画像やページ素材
GPT Image 2やChatGPT Images 2.0系の画像生成機能を使う。 - 動画生成
Seedance 2.0やGrok Imagineなど、動画生成向けのモデルを用途別に使う。
講座ライブラリでは、この役割分担自体も講座コンテンツになる。AIツールの名前を覚えることより、制作工程のどこに何を置くかを理解する方が実務では効く。
エージェント自動カットスキルの解説動画
エージェント自動カットスキルの詳細は、次の動画で話している。
▶ 自動カット・動画編集はもう自分でやらない。「エージェント自動カットスキル」の全貌
次はAI画像生成カテゴリへ進む
ここまでが、カテゴリ08「講座構築の裏側」の第一弾です。
無料AI講座ライブラリを立ち上げ、カテゴリを整理し、エージェントでページを作り、自動デプロイし、さらに動画カットの自動化まで進めた。この一連の流れ自体が、これから作る講座の土台になる。
次はカテゴリ01「AI画像生成」へ進む予定です。GPT Image 2を実務でどう使っているか、アイキャッチやカルーセルをどう量産しているか、画像生成を記事・動画・LP制作へどうつなげるかを扱っていく。
講座ライブラリは、完成品を並べるだけではなく、作っている途中の判断も残していく。そこに、ただの教材ではなく、今動いている制作システムとしての価値が出ると考えている。
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