※この記事は、note で公開した記事の転載です。元記事:https://note.com/naomistyle/n/n459a76610f66
※今回の記事はすべてClaudeで書きました。私の忘備録を兼ねています。
ポッドキャストの配信回数が500回を超えました。
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この数字にたどり着くまで積み上げてきた音声データをどう活かすか、ずっと考え続けてきました。
毎回の放送には、その時々の気づきや体験、伝えたい情報が詰まっているのに、それを毎回手作業でnote記事にまとめ、X（旧Twitter）やThreadsへの告知文を書き、さらにサムネイル画像まで用意するとなると、どうしても手が回らず後回しになってしまう。
そこで今回まとまった休みを利用して、この積み上がった資産を自動的にアウトプットへと変換する仕組みづくりに取り組みました。
出発点になったのは、LISTENというサービスが自動生成してくれる文字起こしテキストです。
LISTENは音声配信を丁寧にテキスト化してくれるため、この生テキストさえ手元にあれば、そこから先の作業をAIに任せられるのではないかと考えました。
今回作り上げたのが、上の図で示した「LISTEN文字起こしから4点セットを生成するフロー」です。
分類から始まる設計思想
このフローの肝は、最初の段階で文字起こしの内容を二種類に仕分けることにあります。
ひとつは一般的な説明や事実、背景といった客観的な情報。
もうひとつは、話者本人の気づきや感想、体験といった主観的な要素です。
この区別を最初につけておくことで、後工程のどの成果物においても「事実」と「体験」を混同せずに扱えるようになり、結果として記事やSNS告知文の説得力が増します。
この二分類を土台にして、note記事、X用告知文、Threads用告知文、そして画像生成プロンプトという4つの成果物を並列で生成していく設計にしました。
note記事は骨格から仕上げまで二段階で
note記事についてはまずタイトル案を3つ、200〜400字程度のハイライト、そして約1,200字の本文という骨格を組み立てます。
その後の詳細作成の段階では、先ほど分類した「事実・背景」と「本人の気づき・体験」を記事の中で区別したまま構成し、小見出しには内容を要約するだけの味気ない言葉ではなく、読み手の印象に残るフレーズを当てるようにしています。
ここは何度も調整を重ねたポイントで、単なる要約ではなく読ませる記事にするための工夫です。
告知文はプラットフォームごとの呼吸に合わせる
X用の告知文は120字前後でURLを含めない形にしています。
ここで注意したのは、日本語は英数字と比べて文字あたりの情報量が重いため、280字制限のXであっても実質的には120字程度に収めるのが適切だという点です。
一方Threadsは500字という上限を踏まえつつ450字前後に本文を整え、URLは後から貼り足すことを想定した形にしています。
さらに、X告知文はnote本文の使い回しにならないよう、あえて別の角度から切り込んで密度を保つように指示している点も工夫のひとつです。
思いつきから生まれたサムネイル自動生成
今回一番の発見であり、自分でも驚いたのが、サムネイル用の画像生成プロンプトまでこのフローに組み込めたことです。
私は以前から面白がって、GPT Image 2.5向けのAI画像生成プロンプトビルダーをHTMLで自作していました。
これをふと「LISTENの文字起こしデータを渡せば、このプロンプトビルダーを使ってサムネイル画像の指令文まで自動生成できるのではないか」と思いつき、実際にAIに相談してみたところ、試行錯誤の末に実装することができました。
具体的には、自作したプロンプトビルダーのHTMLファイルをそのままAIに渡して分析してもらい、そのビルダーが持つ選択肢の中から記事内容にふさわしいものを選ばせ、英語のプロンプトへと組み立てさせる仕組みです。
正直なところ、もう少しバリエーションが欲しいという物足りなさは残るものの、それでも記事の内容にかなり合ったプロンプトを生成してくれたことには驚かされました。
「HTMLはAIとの相性が良い」という話は以前から耳にしていましたが、ここまでとは想像していませんでした。
自分が作ったツールの設計図（HTML）そのものを読み込ませることで、AIがその意匠を汲み取り、記事にふさわしい形で再構成してくれる。この体験は今回の一番の収穫だったと感じています。
ちょっと数枚UP予定の画像を貼ります。
最後まで手を抜かないための最終確認
成果物を作って終わりにしないために、最終確認の工程も設けています。
記事中に登場する固有名詞をきちんと拾い出し、それが本文にしっかり反映されているかを確認し、抜け落ちがあれば構成を組み替えるという地道な作業です。
また、フッターにはClaudeアシスタントを使用したことのクレジットと、ハッシュタグを5つ添えるルールにしています。
4点セットとして納品する
最終的な出力フォーマットは
note記事（タイトル案・ハイライト・本文・フッター付き）
X用告知文（本文のみ）
Threads用告知文（本文のみ）
サムネイル用画像生成プロンプト（ビルダーでの選択内容・項目ラベル・英語プロンプト）
という4点セットに統一しています。
そして何より大切にしているのが「後半になるほど手を抜かない」という原則です。
note本文で作り込んだ密度をそのまま維持し、告知文からプロンプトに至るまで具体性を一貫させることを心がけています。
ここが崩れると、note記事は充実しているのにSNS告知文だけがおざなりになる、という状態に陥りがちだからです。
振り返って思うこと
500回分の蓄積を前に途方に暮れていたところから、こうして一連の自動化フローを組み上げられたことは、自分にとって大きな一歩でした。
自分が面白がって作ったプロンプトビルダーが、今回また別の形で役に立ったことも感慨深いです。
こうした試行錯誤を重ねることで、AIの扱い方に詳しくなるだけでなく、自分の授業や普段の発想そのものも豊かになっていくのではないかと感じています。
まだ改善の余地は残っているので、もっと面白い工夫があればぜひ取り入れていきたいと思っています。
