非エンジニアがClaude CodeでAI編集部を作ってAgent Teamsで10コンテンツ自動生成できた全貌と、組織を全部配布します
2026年に入ってからClaude Codeが非エンジニア向けにも話題になり始めましたね。
Xの記事機能が解放され、多くのClaude Code関連のポストやnote記事も増えたため目にした方も多いと思います。
一方で去年からニュースレターを購読していただいた方は、Claude Code関連の記事を参考にワークフロー型の複数コンテンツ生成も体験済みかもしれません。
では、2025年7月からすでにあったClaude Codeが、なぜ今ごろ話題沸騰なのか？
いくつか要因はありますが、Claude Opus 4.5が2025年10月ごろ発表され、年末にかけてClaude Codeもどんどん進化、そしてコードを書くだけでも優れていたClaudeで一気にできることが増えたからです。
特にAgent機能、SubAgent、Agent Skills、Agent Teamsなどを組み合わせ、まるで会社組織を形成して部下を動かして仕事を割り振ってAIを動かすことができるようになりました。
このあたりの進化はAgent Skillsを中心に以下の記事で詳しく説明しています。
そらさんの図解がわかりやすいです。
そこで今回本記事では、SubAgentやAgent Teamsなど、Claude Codeで新たに追加された機能を使い、今まで提供してきたワークフロー型の段階的コンテンツ生成を、あえてエージェント型の方法で動かす方法をシェアします。
今回の記事を通じて「ワークフロー型」と「エージェント型」の違いを理解して使い分けれるようになれば嬉しいです。
ただ、結論を先に言ってしまうと、この「エージェント型」駆動はClaudeの20$の月額課金と、Claude Opus 4.6を活用するのでレートリミットによく到達します。
Claudeは5時間ごと使えるレートが決まっており、多くのトークンを消費するClaude Opus 4.6を使うと一気に消費します。
そのため、今回紹介するステップを実行する場合、構築途中でレートリミットに到達する場合があります。
そんな時は気長に待ち、解除されたら続きを進めていきましょう。
重要なのは「体験すること」です
CLAUDE.md、SubAgent、Agent Skills、Agent Teamsなど、X等で流れてきてなんだか凄そう、便利そうで終わらせず実際に構築してみると、使いどころやメリデメも理解できるはずです。
「エージェント型」でつくるモノ
ワークフロー型の段階的コンテンツ生成をエージェント型で実行するので、「1テーマを投げれば11コンテンツ納品される」という「AI編集部」というエージェントを作りました。
過去記事を読むことで、生成されるアウトプットのイメージは想像できると思いますので、”段階的コンテンツ生成”についてはこちらの記事をチェックしてみてください。
ほぼ同じレベルのものは記事で配布されている資料と一緒にGoogle Antigravityを使えば、誰でも無料で生成できます。
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記事の内容を、有料購読エリアの概要も含めて紹介しています。
ぜひこちらも一緒にフォローしていただき、”ながら聴き”も楽しんでみてください♪
💡 この記事で手に入るもの
この記事を読み終える頃、3つのものが手に入ります。
1. 非エンジニアでもゼロからClaude CodeでAI編集部を構築できる具体的手順
「黒い画面が怖い」「プログラミングなんてできない」。その気持ち、すごくわかります。今回は黒い画面無しでもClaude Codeを使っていく方法で紹介します。
2. 「Agent型 vs ワークフロー型」の違いと使い分け方
AIでコンテンツを自動生成する仕組みには、大きく2つのアプローチがあります。「5人の編集部チーム」と「1人の万能アシスタント」。どちらにも長所と短所があります。この記事では、両方を実際に作って比較した結果をお伝えします。
3. 設定ファイル一式の丸ごと配布（有料エリア）
有料エリアでは、「AI編集部」の組織を再現する54ファイルの設定一式をそのままお渡しします。フォルダをコピーして、VSCodeで開いて、テーマ名 を入力するだけ。それだけで、あなた専用のAI編集部が動き始めます。しかも、非エンジニア向けの詳細な解説付きです。
🎯 この記事を読んでほしい人
AIで記事を書くことに興味があるけど、まだ「自分でもできるのかな」と思っている方。ニュースレターやブログを運営していて、制作の手間を減らしたいと思っている方。Claude CodeやClaude Opus 4.6の名前は聞いたけど、何ができるのかよくわかっていない方。
そういう方に読んでいただけたら嬉しいです。
今回もかなりのボリュームになりました。一気に読もうとすると疲れてしまうと思います。ブックマークして、気になるセクションから読み返すのがおすすめです。専門用語には平易な解説を加えているので、AIツール初心者の方でも安心してください。
🚀 前提：Claude Codeって何？
まず、今回の主役を紹介させてください。
Claude Codeは、Anthropicが提供するAIコーディングツールです。VSCode（マイクロソフトが無料で提供しているコードエディタ）の中で動きます。
「コーディングツール？ 私はプログラマーじゃないんだけど...」
そう思いますよね。私も最初はそうでした。
でも、Claude Codeがやれることは「コードを書く」だけじゃないんです。ファイルを作る、テキストを編集する、Webで情報を調べる、フォルダを整理する。パソコンの中でできる作業のほとんどを、日本語の指示だけでやってくれます。
たとえば、こんな感じです。
あなた：「AIサムネイル自動生成の最新動向」というテーマで、
ニュースレターの記事を書いてください。
まずWebで調査して、それから構成案を作って、本文を書いて。
Claude Code：わかりました。まずテーマについてWeb検索を行います...
[自動で情報収集→構成案作成→本文執筆→ファイル保存]
これだけです。プログラミングの知識は一切いりません。
Claude Codeを有効活用知れば、一気に複数のコンテンツを生成することも可能です。
Claude Opus 4.6が変えたこと
Claude Codeを動かしているAIの「脳」にあたるのが、Claude Opus 4.6です。2026年2月5日にAnthropicが発表した最新モデルで、いくつかの革新的な特徴があります。
適応型思考（Adaptive Thinking） は、質問の難しさに応じてAIが考える深さを自動調整する機能です。「今日の天気は？」のような簡単な質問には即答。「この記事の論理構成を最適化して」のような複雑な依頼には、じっくり考えてから答える。人間の脳と同じような振る舞いです。
100万トークンのコンテキストウィンドウ は、AIが一度に覚えていられる情報量のことです。日本語だと、ざっくり50万文字くらい。新書10冊分の情報を同時に把握できます。長い記事を書くとき、前半の内容を忘れずに後半を書ける。これが地味にすごく助かります。
Agent Teams は、複数のAIを「チーム」として動かせる機能です。調査担当に調べさせながら、別のAIに記事を書かせる。同時並行で作業が進むので、トータルの制作時間が短くなります。
そして、未知の問題を解くテスト「ARC-AGI-2」で68.8%という業界最高スコアを記録しています。安全性のテストでもトップクラスです。
詳細は前回の記事で紹介しています ↓
必要なものは3つだけ
AI編集部を作るために必要なものは、たった3つです。
- VSCode マイクロソフトの無料コードエディタ。code.visualstudio.com からダウンロード ※個人的にはGoogle Antigravity推しなのでこちらがオススメ
- Node.js Claude Codeを動かすための基盤ソフト。nodejs.org からダウンロード
- Claude Codeの拡張機能 VSCodeの拡張機能画面で「Claude Code」と検索してインストール
Anthropicのアカウントも必要です。Proプラン（月額約3,000円）以上がおすすめです。
※ちなみにCursorやGoogle Antigravityを導入済みの方はVSCodeをダウンロードする必要はありません。
Claude CodeをWindowsに導入する方法は過去記事で紹介しています。「Node.js」のバージョンなどは古いですが最新版を導入すればOKです。
メルおじさんの記事もわかりやすいです。Claude Code導入までは間違いなく進めますのでオススメです。
ワンポイントTip: 「黒い画面」という言葉、プログラマー以外の人にとっては不安を感じるかもしれません。でもClaude Codeは、VSCodeの中のチャット欄に日本語を打ち込むだけ。LINEでメッセージを送る感覚と変わりません。
⚡️非エンジニア向け：VSCode（Google Antigravity）×Claude Code拡張機能
VSCodeやGoogle Antigravityの導入方法は本記事では詳しく説明しませんが、前章でClaude Codeの導入とテストが完了したとして進めます。
完了後、「拡張機能」でClaude Code for VS Codeをインストールしていきます。
検索に「Claude Code for VS Code」を入力してインストールすればOKです。
エディタの右上にClaudeアイコンが追加されます。これをクリックすることでClaude Codeが右側のペインに起動します。
チャット欄に入力すればClaude Codeが問題なく動くはずです。
細かい機能は色々ありますが、使いながら覚えていけば大丈夫です。Google Antigravityにも導入できますので使い慣れたエディタで動かしてみましょう。
これで準備は万端です。
それでは実際にAI編集部を作成した流れを見ていきましょう。
🔧 実践前の前提知識：「AI編集部」の仕組み
今回「ワークフロー型」ではなく「エージェント型」でAI編集部を作るのですが、どうしてもClaude Codeの専門用語が出てきます。
正直Agent Skillsまではニュースレターでも何度か紹介しているので聞いたことがあるかもしれませんが、SubAgentやAgent Teamsと聞いても「何のこと？」と疑問に思いますよね。
ただ、避けては通れない道ですので頑張って理解していきましょう。
特にClaude Codeを特に非エンジニア層まで引き上げた機能が「Agent Teams」になります。
Agent Teamsについてはこちらのポストで解説していますが、端的に切り取って説明するならこうなります。
コンテンツ作成する時に「Agent Teams」機能を使うと
1. 「ライターAI」が記事を執筆
2. 「編集AI」が文章を校正
3. 「ファクトチェックAI」が内容の事実確認
4. 「SEO対策AI」がキーワードを最適化
5. 「サムネ制作者AI」が記事に合うサムネのプロンプトを3パターン提案
最後に「批判レビューAI」が「この記事、読者目線だと専門用語多くてつまんなくね？」みたいにダメ出しする。
この全プロセスをAIチームが自律的にやってくれるということです。
この「自律的」という点が凄くて、上記の「AIライター」や「編集AI」たちが勝手に相談して議論してアウトプットを出力するためにブラッシュアップしてくれるんです。
今まではAgent Skillsで「ライターAI」自体を作り、その役割通り単体で動かすことができました。
一方でAgent Teamsなら動きが変わってきます。過去記事で私がAgent Skillsで10人の賢者を作ったので、この賢者たちを編集部員として設定することができます。
これら10人の賢者達はSkillsの能力が付与されて、その役割通り動いてくれますが、この10人を「Agent Teams」として組織すれば、なんと10人が1つのアウトプットに向かってお互い相談しあって行動してくれるようになるんです。
本記事で紹介するAI編集部エージェントにはこの10人の賢者のうち数名を編集部に採用しています。
記事のファクトチェックには「ウェリタス」
記事などのコンテンツ制作には「アテナ」
SNSのスレッド文作成には「ヘルメス」
47ファイルで組織されているAI編集部の組織構造の一部ですが、Agentにアテナ、ウェリタス、ヘルメスが担当していますね。
このように1テーマから複数コンテンツを生成するというゴールを達成するために「AI編集部」という組織をつくる。そしてそれをClaude Codeで動かすことでAIと共創する体験ができます。
あらためてCLAUDE.md／Agent Skills（Skills）／Sub agents／Agent Team の役割とは？
Claude Codeの Agent Skills（Skills）／Sub agents／Agent Team の動きを整理します。
目的 | 推奨パーツ | ねらい |
|---|---|---|
毎回ブレない制作方針（書き方・禁則・出力形式）を固定 | CLAUDE.md（＋必要なら .claude/rules/） | “常時オン”の制作ルールを強制し、会話依存を減らす |
工程を「押せば動く」型として再利用 | Skills（SKILL.md + 同梱スクリプト） | オンデマンド読込でコンテキスト肥大を抑えつつ標準化 |
大量ソースの収集・要約・突合など“重い前処理” | Sub agents（役割別） | メイン会話を汚さず、専門家分業で品質を上げる |
編集会議のような“協働”が価値になる製作 | Agent Team（必要時のみ） | 複数セッションが共有タスクと相互メッセージで並列作業 |
CLAUDE.mdは全体のBOSSで司令塔です。絶対的なビジョンを掲げてゴールに向かってチームを動かします。
Skillsは言わばマニュアル。SubAgentのメンバーに記事執筆、サムネ作成、Xポスト文作成などの能力を付与します。
SubAgentは専門スキルを持ったエージェント集団です。Researchや記事執筆など自分の役割を再現性高くやり抜きます。今までワークフロー型であれば「記事執筆→サムネ作成→音声台本作成…」というような一方方向の動きでしたが、SubAgentは組織のメンバーが並列で作業してくれるので同時進行が可能になります。
最後に「Agent Teams」ですが、これはSubAgentが個別で動くだけではなく、メンバー同士が議論して気づきがあれば修正して前に進めます。記事を「アテナ」が執筆したあと、「ウェリタス」が内容を確認して間違いに気づいたらアテナに報告して記事の修正を”自律的”に行うことが可能です。
これらを組織として作り上げたのが「AI編集部」になります。
.claude/
├── CLAUDE.md ← プロジェクト全体のルール設定
├── README.md ← 使い方マニュアル
├── agent-team-prompt.md ← 一括制作テンプレート
├── settings.json ← Claude Code設定
├── settings.local.json ← ローカル設定
│
├── agents/ ← 5人のAIメンバーの定義
│ ├── source-researcher.md ← 調査担当
│ ├── copy-editor.md ← 記事制作担当（アテナ）
│ ├── fact-checker.md ← 検証担当（ウェリタス）
│ ├── social-writer.md ← SNS担当（ヘルメス）
│ └── visual-designer.md ← ビジュアル担当
│
├── skills/ ← 8つのスキル定義
│ ├── full-production/SKILL.md ← /full-production（一括制作）
│ ├── ingest-sources/ ← /ingest-sources（調査）
│ │ ├── SKILL.md
│ │ └── scripts/ingest_urls.py
│ ├── newsletter-draft/SKILL.md ← /newsletter-draft（記事制作）
│ ├── newsletter-scripts/SKILL.md ← /newsletter-scripts（対談・ポッドキャスト）
│ ├── sns-pack/SKILL.md ← /sns-pack（Xスレッド）
│ ├── image-prompts/SKILL.md ← /image-prompts（画像プロンプト）
│ ├── diagram-mermaid/SKILL.md ← /diagram-mermaid（Mermaid図解）
│ └── catchcopy/ ← /catchcopy（タイトル生成）
│ ├── SKILL.md
│ └── patterns/ ← 15の心理パターン
│ ├── pattern-01-prohibition.md ← 禁止命令
│ ├── pattern-02-numbers.md ← 数字で具体性
│ ├── pattern-03-question.md ← 問いかけ
│ ├── pattern-04-unexpected.md ← 意外性
│ ├── pattern-05-emotion.md ← 感情ワード
│ ├── pattern-06-story.md ← ストーリー風
│ ├── pattern-07-target.md ← ターゲット限定
│ ├── pattern-08-failure.md ← 失敗談
│ ├── pattern-09-comparison.md ← 比較
│ ├── pattern-10-secret.md ← 秘密
│ ├── pattern-11-urgency.md ← 時間軸
│ ├── pattern-12-onomatopoeia.md ← 擬音
│ ├── pattern-13-self-deprecation.md ← 自虐
│ ├── pattern-14-data.md ← データ風
│ └── pattern-15-direct-call.md ← 呼びかけ
│
├── styles/ ← 9種類の文体定義
│ ├── blog-writing/ ← ブログ記事用
│ │ ├── pattern-a-friendly.md ← 親しみやすい型
│ │ ├── pattern-b-professional.md ← データドリブン型
│ │ └── pattern-c-storytelling.md ← ストーリーテリング型
│ ├── dialogue-script/ ← 対談用
│ │ ├── default.md ← 標準（ユーモア）
│ │ ├── kansai-casual.md ← 関西弁カジュアル
│ │ └── business-formal.md ← ビジネスフォーマル
│ └── podcast-script/ ← ポッドキャスト用
│ ├── default.md ← 標準（ユーモア）
│ ├── casual-polite.md ← カジュアル丁寧
│ └── passionate-youtuber.md ← 情熱的YouTuber風
│
├── references/ ← 参照データ
│ └── thumbnail-master-prompts/ ← サムネマスタープロンプト参照
│ ├── SKILL.md ← スキル定義
│ ├── prompt_patterns.md ← 15種類のプロンプトパターン
│ └── prompt_structure_guide.md ← プロンプト構造ガイド
│
└── output-styles/ ← 出力スタイル
└── creator-mode.md ← クリエイターモード
なんだか会社の組織図みたいに見えてきますよね。
こう見ると圧巻の仕上がりですが、最初からこのカタチに仕上がったわけではありません。
最初は簡易的な組織を作り、そこからコツコツと役割を増やし、後から「ウェリタス」や「アテナ」、そして今まで作ってきたAgent Skillsという能力を割り振って組織化することができました。もちろんAIといっしょに構築してここまでできました。
有料エリアでは、この組織ごとお渡ししますので、ぜひ動かしていただければと思います。
ただ、AI編集部という組織も人間社会と一緒で完璧ではありません。間違った動きやミスもあります。そんな時はしっかり振り返り、改善点を洗い出して、それを元に組織編成やSkillsの更新をしていけばよいです。
まさに組織を成長させるリーダーの役割を擬似体験できると思います。
振り返りプロンプトを使って、プロセスをドキュメント化するのがオススメ。
導入からここまで設定の履歴を再現性可能なドキュメントとして残してほしい。他の人がこのドキュメントをClaude Codeに投げれば同じ環境構築と試せる状況が体験できる完全版として仕上げてほしい。
特に非エンジニアはディレクトリ構造の理解が難しいから、導入時、テスト時、現在のディレクトリ構造を時系列でレポートに盛り込んでもいいでしょう。
ただし環境を再現する際のノイズにならないように配慮すること
という指示をしようと思っているけど、指示で不足してる部分があればステップバイステップでユーザーに一問一答で確認して
AskUserQuestion形式で進めて
「AI編集部」のような組織の土台作りのコツ
この組織、ゼロから作るのは大変です。
オススメの作り方は、Claude Codeの公式ドキュメントをAIに投げて、自分がやりたいことを入力して指示書を作ってもらうことです。
最近だとChatGPTのDeep Research機能がレベルアップして、特定のソース情報に絞って調査できるようになりました。つまり公式情報に沿ったリサーチレポートが作れるということです。
実際の方法はこちらのポストで紹介しています。
ChatGPTのDeep Researchで以下のプロンプトを入力してみると、土台となる「AI編集部」を作ることができます。
Claude CodeとAgent Skills、Agent Team、Sub agentsとこれらを非エンジニアが知識ゼロからでもスッと使いこなせるようになるためのレポートを仕上げて欲しい。
具体的にはビジネス用途や、
記事の執筆、SNS投稿等のコンテンツ生成活用など
情報は基本的にClaudeの公式からが9割、後1割は信頼性の高い情報から補足として参照
指示で不足している部分をステップバイステップ方式でユーザーに一問一答形式で確認して
https//code.claude.com/docs
このレポートをMarkdown形式でダウンロードしたあと、Claude Codeに添付して以下のプロンプトを実行します。
✅️プロンプト
Claude Codeをはじめて使い、ゼロから設定し、提供したファイルが目指すべき環境のゴールです。
私は非エンジニアのため、今回の構築を通じて学びながらClaude Codeの全容を理解し、構築後は自分でも自由にカスタマイズするようにしたいです。
そのため、一番の目的は環境構築ですが、ユーザーと理解を確認しつつ丁寧に構築を進めていきましょう。
という指示をしようと思っているけど、指示で不足してる部分があればステップバイステップでユーザーに一問一答で確認して
ask_user_inputスタイルでお願い。
この後はAskUserQuestionで選択肢から必要項目を選んで指示する内容に不足している部分を補足していきます。
AIからサジェストされる設問を選んでいくだけなので非常に楽です。
環境構築指示の準備が完了したら、Claude Codeは実際にAI編集部の土台を作ってくれます。
本当に最初のAI編集部が完成しました。
最初の土台ではClaude Codeが 5人のAIメンバーAgentとして作ってくれました。
1. source-researcher（調査担当）
- Webを検索して情報を集める
- 出典URLを必ず記録する
2. copy-editor（ライター兼編集担当）
- 調査結果をもとに記事を書く
- 読みやすさと構成を整える
3. fact-checker（校閲担当）
- 記事の中の事実を検証する
- 根拠のない主張を指摘する
4. social-writer（SNS担当）
- 記事からXスレッドの投稿案を作る
- 炎上リスクをチェックする
5. visual-designer（デザイン担当）
- サムネイル用の画像プロンプトを作る
- 図解（フローチャート等）を作る
Claude Codeは、ChatGPTのDeep Researchで作成した指示書と、Claude Codeとの対話だけでこの土台を作ってくれましたね。
Claude CodeはSkillsも作ってくれる
指示書にはAgent構成だけではなく、Skillsの内容も書かれていたため、各Agentに付与する能力であるSkillsも作ってくれました。
スキルとは、AIに「この手順でこの仕事をしてね」と教える手順書のことです。料理のレシピのようなものだと思ってください。
「鶏のから揚げのレシピ」があれば、誰でも同じ手順でから揚げを作れます。同じように「調査スキル」があれば、AIはいつでも同じ手順で調査を実行できます。
1. ingest-sources テーマについてWebで調査する
2. newsletter-draft 調査結果をもとに記事を書く
3. sns-pack 記事からSNS投稿案を作る
4. diagram-mermaid 記事の内容を図解にする
5. diagram-render 図解を画像に変換する
6. thumbnail-svg サムネイル画像を生成する
これで、v1（初版）の環境が完成しました。19ファイル。5人のAIメンバーと6つのスキルで構成された、最初の「AI編集部」です。
実際に動かしてみる
※初回AI編集部で生成された記事
※X用の投稿文案
Claude Codeに「Claude Codeの概要」というテーマで記事制作を指示すると、こんな流れで進みました。
- 調査担当がWebで情報収集（約2分）
- 調査結果をdigests.md（要約ファイル）に保存
- ライターが調査結果を読んで構成案を作成
- 構成案に基づいて本文を執筆（約3分）
- SNS担当がXの投稿案を3パターン作成
- デザイン担当がフローチャートを作成
- デザイン担当がサムネイルの仕様を作成
全工程で約10分。手動で同じことをやったら、半日以上はかかる作業です。
ただ、これは単純なSkillsで構成された組織ですので生成された記事、X投稿内容などアウトプットの内容としてはまだまだの仕上がりでしたが…
「これ、ちゃんと動いてる」
この体験が一番ですよね。まずは動かすことにワクワクが止まりません！
あとは会社組織と一緒です。
これは「もっと良くできる」と。
🔗Claude Code Sub agents公式ドキュメント
ワンポイントTip: 最初の環境構築で失敗しても、心配いりません。Claude Codeに「何が間違っているか調べて」と聞けば、原因を特定してくれることがほとんどです。AI自身がデバッグ（問題解決）してくれるんです。
🔄 進化の過程：v1→v2→v3でこう変わった
最初のv1が動いた時点で、いくつかの改善点が見えていました。
v1→v2: フォルダ構造の改善
v1では、記事の保存先が content/newsletter/YYYY-MM-DD.md のように「ジャンル別」になっていました。記事本文、SNS投稿、図解がバラバラのフォルダに散らばる構造です。
これだと、記事が増えたときに「あの記事の参考URLどこだっけ？」と探し回ることになります。
そこでv2では「1記事=1フォルダ」方式に変更しました。
content/2026-02-14_01/
├── newsletter.md ← 記事本文
├── review.md ← 校閲結果
├── social/
│ └── x.md ← X投稿案
├── visuals/
│ ├── diagram_01.mmd ← 図解
│ └── thumb.svg ← サムネイル
└── sources/
├── urls.txt ← 参考URLリスト
└── digests.md ← 調査結果
1つの記事に関するファイルが全部1か所にまとまる。直感的でわかりやすくなりました。
Claude Codeに改善のために投げたプロンプトはこちらです。
✅️プロンプト
気になる点を確認しながら対話形式で修正していきたい
- ニュースレター編集部だが、毎回ニュースレターを作成する際アウトプットの格納が1つのプロジェクトとしてまとまっていた方が良いのではないか？今は「content」フォルダに集約されているが今後記事が増えた時に記事と関連付けられた情報の探索が厳しい気がする
- contentファイルに「2026-02-13_x.txt」などtxt形式があるが、特別な理由がなければすべてMarkdown形式で良いのでは？
- その他、今後運用面で使いやすい構造があれば提案してほしい
AskUserQuestionスタイルで進めて
ここでもAskUserQuestion形式で進めていきましょう。まずはフォルダ構造の確認。
ファイル軽視をMD形式に統一
記事の概要について
Source情報の取り扱い方法
AskUserQuestion形式で進めていくのでClaude Codeが実際に構築作業をする前にしっかりアウトプット内容を詰められるのが良いですね。
ちなみに、AskUserQuestion形式はClaudeのWeb版やスマホでも使えますので便利ですよ。
v2→v3: 「編集部」の本格化
v2までは基本的な記事制作ができる程度でした。v3では、外部で作っていたSkill群（C1〜C9のワークフロー型コンテンツ生成能力）を編集部メンバーに統合して、大幅にパワーアップしました。
まさに今まで構築してきたワークフロー型のSkillsを、このAI編集部へインストールしていく作業です！
追加した機能:
5人の専門AIが分担して制作します。
source-researcher（調査担当）
- やること：テーマの調査。Claude Code内でWeb検索して情報を集め、調査結果を整理する
- 作るもの：
research/digests.md
copy-editor「アテナ」（記事制作担当）
- やること：アジェンダ作成、ブログ記事の執筆、タイトル案、対談・ポッドキャストのスクリプト制作
- 特徴：「誰に、何を伝え、どう行動してほしいか」を戦略的に考えて書く
- 作るもの：
research/agenda.md、article/draft.md、article/titles.md、scripts/dialogue.md、scripts/podcast.md
fact-checker「ウェリタス」（検証担当）
- やること：記事内のすべての事実を4段階で確認。情報源の信頼度もチェック
- 特徴：感情や意見は一切なし。事実だけを冷静に検証する
- 作るもの：
review/fact-check.md
social-writer「ヘルメス」（SNS担当）
- やること：Xのスレッドを設計し、投稿前に5つの視点でレビュー・炎上リスクチェック
- 特徴：辛口ジャーナリスト、ファン、Z世代、倫理委員などの視点で多角的に評価
- 作るもの：
social/x-thread.md
visual-designer（ビジュアル担当）
- やること：画像生成AI用のプロンプト作成と、Mermaid形式の図解
- 特徴：15種類のサムネイルパターンから最適なものを選択
- 作るもの：
visuals/thumbnail-prompt.md、visuals/section-prompts.md、visuals/diagrams.md
以前、10人の賢者をしっかり作っていたため、このようにAgentとして簡単に採用することができました。
ワークフロー型の能力はこちらから付与 ↓
ファイル数の変化
19ファイルから54ファイルへ。約3倍に増えましたが、ユーザーが触るファイルは1つもありません。すべてAIが読み込んで、AIが使います。
私たちは /full-production テーマ名 と入力して、数回の選択肢に答えるだけで10以上のコンテンツが一気に生成されます。
✅️実際にClaude Codeへ指示した内容
ニュースレター編集部を以下の通り改変してほしい
使うSkillは参照し、ニュースレター編集部に柔軟に組み込む
実際に「G\マイドライブ\AI\Claude Code\Claude Skills\05_content-creater\content-creation-workflow_V4」の内容をニュースレター編集部に組み込んで実現できるようにしてほしい
「fact-checker」は存在しないため、「G\マイドライブ\AI\Claude Code\Claude Skills\05_content-creater\ai-constitution-personas\references\veritas.md」のSkillを組み込む
「social-writer」は基本的に「G\マイドライブ\AI\Claude Code\Claude Skills\05_content-creater\content-creation-workflow_V4\content-creation-workflow_V4\agents\c7-x-thread.md」形式だが、評価者として「G\マイドライブ\AI\Claude Code\Claude Skills\05_content-creater\ai-constitution-personas\references\hermes.md」のSkillをインストールする
「visual-designer」は「G\マイドライブ\AI\Claude Code\Claude Skills\05_content-creater\content-creation-workflow_V4\content-creation-workflow_V4\agents\c5-main-thumbnail.md」「G\マイドライブ\AI\Claude Code\Claude Skills\05_content-creater\content-creation-workflow_V4\content-creation-workflow_V4\agents\c6-section-images.md」が担当する。画像プロンプトを出力するのが目的に変わる。Skill補完として「G\マイドライブ\AI\Claude Code\Claude Skills\04_image_prompt\master-thumbnail-prompts」の能力を付与しても良い
「copy-editor」で不足情報として「G\マイドライブ\AI\Claude Code\Claude Skills\05_content-creater\content-creation-workflow_V4\content-creation-workflow_V4\styles」をReferenceとして登録し、ユーザーに選択させる。加えて「G\マイドライブ\AI\Claude Code\Claude Skills\05_content-creater\ai-constitution-personas\references\athena.md」の能力を基本として付与しても良い。
「copy-editor」で記事化の際、「G\マイドライブ\AI\Claude Code\Claude Skills\05_content-creater\content-creation-workflow_V4\content-creation-workflow_V4\agents\c4-blog-article.md」でタイトル案を考えるが、その際「G\マイドライブ\AI\Claude Code\Claude Skills\06_copywriting\catchcopy-generator」のSkillを付与してほしい
という指示をしようと思っているけど、指示で不足してる部分があればステップバイステップでユーザーに一問一答で確認して
AskUserQuestionスタイルでお願い。
今までワークフロー型で作成したプロンプトや、Agent Skillsが保存されているファイルを指定して役割に応じた能力を付与していきました。
ワークフロー型には記事の執筆Styleも格納していたのでStyleの整理をします。
記事の長さの基準を決める
最初に作成したAI編集部の画像生成はSVGだったので、その能力を削除して画像生成プロンプトへ置き換え
ワークフロー型を元にAI編集部へ能力を付与した比較表です
音声コンテンツ用のSkillsを用意していないので相談
AskUserQuestionの回答形式は選択だけではなく、指示を入力することも可能です
改変後の編集部のメンバーが決まりました。まさに組織の人事変更と人員に研修を行って能力開発した状態ですね
組織変更の指示がすべて完了したのでClaude Codeにお願いして変更ステップを実行してもらいます
新規ファイル作成や既存ファイルの書き換えが実施
新しいAI編集部（ニュースレター編集部）が完成しました
最初は19ファイルの構成で、v3では57ファイルの約3倍です。組織が大きくなったので、どのように組織を動かせば良いのかの「README」を用意してもらいました
これでAI編集部が大きく組織改変されましたね。ワークフロー型の能力と今まで作成したAgent Skillsの良いところを組み合わせた理想の組織ができました。
では早速使ってみたいところですが、その前に「Agent型」と「ワークフロー型」の理解を深めておきましょう。
この違いを知ることで、「あれ、これはワークフロー型で十分じゃないか？」「この流れはAgent型で進めた方が良いな」という判断軸ができます！
⚔️ Agent型 vs ワークフロー型：どっちがいい？
ここで、面白い比較をさせてください。
実は今回、同じ「テーマからコンテンツを自動生成する」という仕組みを、2つの全く異なるアプローチで作りました。
💡ワークフロー型はこちら
Agent型 = 「5人の編集部チーム」
本物の雑誌の編集部をイメージしてください。
編集長がいて、全体を指揮する。調査担当がリサーチし、ライターが記事を書き、校閲担当がチェックし、SNS担当が投稿案を作り、デザイナーが画像を準備する。
各メンバーが自分の専門分野を担当して、必要に応じて同時に作業します。校閲担当がライターの原稿をチェックして、「この数字の根拠は？」と指摘する。そういう品質管理の仕組みが組み込まれています。
ワークフロー型 = 「1人の万能アシスタント」
優秀な1人のアシスタントをイメージしてください。
手順書（C1→C2→C3→...→C9）を上から順番にこなしていきます。各ステップが終わるたびに「次に進んでいいですか？」と確認してくれます。
1人でやるので、2つのことを同時にはできません。でも、「情報の受け渡しミス」が起きにくいという利点があります。
1.比較すると
項目 | ①Agent型（編集部） | ②ワークフロー型（手順書） |
|---|---|---|
たとえると | 5人のプロチーム | 1人の万能アシスタント |
ファイル数 | 54ファイル | 20ファイル |
構成の複雑さ | 高い（Agent定義、Skill定義、参照ファイル、スタイルなど多層構造） | シンプル（1つのSKILL.md + 9つの手順書 + スタイル） |
処理の流れ | 編集長（Lead）が各メンバーに指示を出す | C1→C2→C3→…→C9 の一本道 |
並列処理 | できる（Agent Teamsで複数作業を同時進行可能） | できない（必ず順番に1つずつ） |
ファクトチェック | 専門の検証担当がいる（fact-checker） | なし（自分でチェックする必要あり） |
SNSレビュー | 5つの視点で多角的にレビュー + 炎上リスク評価 | スレッド作成のみ（レビューなし） |
画像プロンプト形式 | 日本語・サムネマスター構造（7要素） | YAML形式（英語ベース） |
図解（Mermaid） | 含まれる | 含まれない |
タイトル生成 | 15の心理学パターンから選んで30案 | なし（記事タイトルはアジェンダ段階で1つ決定） |
調査方法 | Claude Code内でWeb検索（自動） | Deep Research（外部ツールにコピペが必要） |
スタイル選択 | AIが選択肢を提示（ボタンで選ぶだけ） | AIがリストを見せてくれる（番号で答える） |
対話の確認回数 | 4回（ターゲット・ブログ・対談・ポッドキャスト） | 最大9回（各ステップごとに確認可能） |
成果物の違いのポイント
成果物 | Agent型 | ワークフロー型 |
|---|---|---|
ファクトチェック | あり（4段階評価 + 情報源階層 + バイアス分析） | なし |
タイトル案 | 30個（心理学パターン使用） | なし（アジェンダに1つ） |
Mermaid図解 | あり（視覚的な図解） | なし |
SNSレビュー | あり（5視点 + 炎上リスク） | なし |
画像プロンプト | サムネSkillsで安定 | 時々指示漏れで英語になる |
2.コストと性能の違い
トークン消費量（＝お金がかかる量）
AIを使うとき、「トークン」という単位で料金が発生します。文字数が多いほどトークンを消費します。
項目 | Agent型 | ワークフロー型 |
|---|---|---|
消費量 | 多い | 少ない |
理由 | 54ファイルの定義を読み込む。SubAgentが別々に動くたびに、それぞれがコンテキスト（文脈情報）を持つ | 20ファイルのシンプルな構造。1つの会話の中で順番に処理するので、重複する読み込みが少ない |
目安感 | ワークフロー型の1.5〜2倍程度 | 基準（1倍） |
使用できるAIモデル
項目 | Agent型 | ワークフロー型 |
|---|---|---|
推奨モデル | Claude Opus 4.6（最上位） | Claude Sonnet 4.5でも十分動く |
理由 | 複雑な指示の理解、複数ファイルの同時処理、SubAgentの制御に高い知能が必要 | 手順が明確なので、そこまで高い知能がなくても正確に実行できる |
料金の違い | Opusは高い | Sonnetは安い |
処理速度
項目 | Agent型 | ワークフロー型 |
|---|---|---|
総所要時間 | 並列処理を使えば短縮可能 | 順番に1つずつなので一定の時間がかかる |
体感速度 | 各フェーズが自動で進むので「速い」と感じる | 各ステップで確認を求められるので「丁寧だが遅い」と感じる |
3.品質の違い
①Agent型の品質管理
Agent型には「品質を守るための仕組み」が複数組み込まれています。
- ファクトチェッカー（検証担当） 記事内のすべての事実を4段階で評価する。情報源の信頼度もTier 1〜4で分類。「この数字は公式発表に基づいているか？」「この主張に偏りはないか？」を冷静にチェックする
- 多角的SNSレビュー Xスレッドを5つの視点（辛口記者、ファン、競合ウォッチャー、Z世代、倫理委員）で評価する。「炎上リスクが高い」と判断された場合は修正版を自動で提案する
- サムネマスター構造 画像プロンプトが「メインコピー/サブコピー/アイキャッチ/背景/レイアウト/配色/タイポグラフィー」の7要素に必ず従うよう定義されている。品質がブレにくい
- キャッチコピー生成 15の心理学パターン（禁止命令、数字訴求、ストーリー風など）から最適なものを選んで30個のタイトル案を生成する
②ワークフロー型の品質管理
ワークフロー型は「各ステップの手順書が丁寧に書かれている」ことで品質を担保しています。
- 確認モード 各ステップ完了後に必ず「次に進んでいいですか？」と聞いてくれる。問題があればその場で修正指示を出せる
- 品質チェックポイント 各ステップの出力には「品質チェック」のリストが付いている（例: 文字数は範囲内か？ 構成は論理的か？）
- 手順の明確さ 「何をどういう順番で、どういう形式で出力するか」が細かく書かれているので、AIの「気まぐれ」が入りにくい
どちらが品質が高いか？
結論: Agent型のほうが品質管理の仕組みが充実しています。 ただし、ワークフロー型でも記事・スクリプトの内容の品質自体はほぼ同等です。差がつくのは「ファクトチェック」「SNSリスク評価」「タイトル案の豊富さ」「画像プロンプトの構造化度合い」です。
4.使いやすさの違い
①Agent型の使い勝手
良い点:
- テーマを1行入力するだけで、あとは数回選択肢を選ぶだけ
- 調査もAIが自動でWeb検索してくれる（外部ツールへのコピペ不要）
- 「/full-production テーマ名」の1コマンドで全自動
気になる点:
- 54ファイルの環境を正しく配置する必要がある（※今回は配布フォルダをコピーするだけで再現可能）
- Claude Opus 4.6が前提なので、コストが高い
- 複雑な仕組みなので、中身を理解するのに時間がかかる
②ワークフロー型の使い勝手
良い点:
- 仕組みがシンプルなので、何をやっているか分かりやすい
- 各ステップで確認できるので、途中で方向転換しやすい
- Sonnetでも動くので安い（無料版Claudeでも十分動く）
- ファイル数が少ないので管理が楽
気になる点:
- 調査段階でDeep Research（外部ツール）へのコピペ作業が必要
- ファクトチェックがないので、事実確認は自分でやる必要がある
- 各ステップで「次へ」と答える手間がある（最大9回）
5.どちらを使えばいいか？ 選び方ガイド
①Agent型を選ぶべき場面
- 不特定多数に配布する記事を作るとき → ファクトチェックで事実の裏付けが取れる
- SNSで炎上したくないとき → 5視点レビューと炎上リスク評価がある
- とにかく手間をかけたくないとき → テーマ入力→4回選択→全自動
- 質の高いタイトルが欲しいとき → 30個の候補から選べる
- チームで使うとき → 「編集部」として役割分担できる
②ワークフロー型を選ぶべき場面
- コストを抑えたいとき → Sonnetで動くし、トークン消費も少ない
- 途中で細かく方向修正したいとき → 各ステップで確認＋修正ができる
- 仕組みを理解して自分でカスタマイズしたいとき → シンプルな構造で全貌が把握しやすい
- まずは試してみたいとき → 20ファイルで軽い。入門に最適
- 社内の報告書や内部向けコンテンツのとき → ファクトチェックや炎上リスク評価が不要な場面
両方使い分ける（おすすめ）
実は、同じ人が場面によって使い分けるのが最も賢い使い方です。
場面 | おすすめ | 理由 |
|---|---|---|
ニュースレターの本番原稿 | Agent型 | 品質管理がしっかりしている |
社内向けの情報共有 | ワークフロー型 | コスト効率が良い |
新しいテーマの試作 | ワークフロー型 | 途中で方向転換しやすい |
外部公開するSNS投稿 | Agent型 | 炎上リスク評価がある |
ブログ記事のみの量産 | ワークフロー型 | コストが安く速い |
重要な記事（広報・PR） | Agent型 | ファクトチェック + 多角的レビュー |
結論: 場面で使い分ける
どちらが「正解」ということはありません。場面によって使い分けるのが一番賢い選択です。
- 外部公開する大事な記事 → Agent型（ファクトチェック＋炎上リスク評価がある）
- 社内向けの情報共有、試作品 → ワークフロー型（コスト効率が良い）
- 初めて試す人 → ワークフロー型から始めて、慣れたらAgent型に移行
ワークフロー型は長いプロンプト1本で動いたり、ファイル数も少なく軽く動きます。仕組みがシンプルなので、「AIにコンテンツを作らせる」体験をまず掴むのに最適です。
ただ一言、Claudeをずっと長く使っている経験から言うと「Claude Opus 4.6」での文書作成能力はピカイチだと思います。感覚値で申し訳ありませんが、人間が一生懸命考えて執筆するのを諦めたくなるレベルで仕上げてくれます。
Claude Opus 4.6の文章力の凄さは、新清士さんのポストに掲載されているので、気になる方はぜひチェックしてみてください。
🚉 AI編集部を使ってコンテンツ生成
お待たせしました！ここまでじっくり構築と理解を深めるフェーズでしたが、コツコツ作ったAI編集部に働いてもらいましょう！
実行するためにはAI編集部一式を自分の好きな作業用フォルダに設置します。
有料エリアで配布するAI編集部のフォルダ名は「newsletter-v3-distribution」ですので、これを一式格納します。
私の場合「content_agent」というフォルダを作成し、その中に配布するフォルダを一式格納しています。
これがAI編集部の全容です
ということで、Claude Codeに以下のテーマを投げて実行します
Claude Codeで実行する前にAI編集部の指示がすべて格納されている「.Claude」フォルダを右クリックしてパスをコピーしておきます。
それから念の為、指示の要となる「CLAUDE.md」を選択しておきましょう。
これでClaude Codeは迷わず実行できる準備が整いました。
✅️指示プロンプト
※コピーしたパスをプロンプト上部に貼り付けていますが、パスの前半「G:\マイドライブ\AI\Claude Code\content_agent\」の部分はそれぞれ使うみなさんごと違います。
G\マイドライブ\AI\Claude Code\content_agent\newsletter-v3-distribution\.claude\skills\full-production\SKILL.md
では早速試しに使ってみましょう。内容はClaude Opus 4.6を使いClaude Codeにゼロから環境構築を行って、最初に構築したニュースレター編集部から何度もやり取りを重ねて10コンテンツ一括生成できるステップまで作り上げたストーリーと方法を非エンジニアでもわかるように完全解説するニュースレターを作成してほしい」
という指示をしようと思っているけど、指示で不足してる部分があればステップバイステップでユーザーに一問一答で確認して
パスを指定してあげることでAI編集部が迷わず実行されます。少し手間かもしれませんが、間違って動いて無駄にClaude Opus 4.6のトークン消費されても悲しくなりますからね。
AskUserQuestionで始まり、最初は読者ターゲットを決めます
記事を読んだ読者のゴールを設定します
Skillsに仕込んである記事スタイルを選択します
必要な情報のResearch準備に入ります
各ステップごとワークフロー型と同じように進めていきます。
ここでAgent型の醍醐味、並列作業が実行されました
記事を元にファクトチェック、Xスレッド文案、メインサムネイル、セクションサムネイルが並列作業で同時進行されます。
Claude Opus 4.6なのでトークンの消費は大きいですが、ぜひ体験していただきたいです
Podcastsの台本用ステップまで進むと、その台本用のスタイルを聞いてきます
対談スタイルは3つから選べるようにしています
1人語り用も3つのスタイルから選択できます
これで複数コンテンツを生成することができました！
すべて生成されましたので確認していきましょう！
AI編集部の動き
※AI編集部ではコンテンツ内容を補足してくれる上記の図解も生成してくれます
テーマを入力し、AI編集部が動いて各々が能力を最大限に活用してコンテンツを生成することができましたね。
実際にAI編集部で生成されたコンテンツ
コンテンツ量が多いですので、note記事の方へ掲載しました。
🔗AI編集部Agentを使い一括生成されたコンテンツを抜粋して掲載
💡Podcastsの作り方はこちらで解説しています
🔗【音声革命】Gemini音声生成で変わるコンテンツ制作の新常識「誰でもポッドキャスター」時代
実はAI編集部ですが2つの動きが可能
1つ目はAgent型×ワークフロー型のようなハイブリッド型です。段階的にAI編集部を動かしつつ途中でAgent型で並列動作する方法です。
2つ目はAgent型としてAgent Teamsを使い様々な作業を並列＆自律的に実行する方法です。
上記で実践したのは1つ目の方法でした。Claude Codeの流れを見直すとわかると思うのですがコツコツ段階的に実行して、途中で並列作業が入ったと思います。
2つ目の方法は同じ指示でも「Agent Teams」としてAI編集部を動かす方法です。この大きな違いは「並列作業ができる点」と「自律行動」です。
具体的に言うと記事を生成した後の動きが変わります。複数コンテンツ生成では記事を元にメインサムネイル→セクションサムネイル→X投稿文→Podcasts用の音声台本が作成されます。
ワークフロー型の場合このように順番どおり進めますが、Agent Teamsを使うとこの複数作業を並列で一気に進めることが可能になります。状況によっていはチーム通しがファイルを渡し合ったり必要事項をファクトチェックしたりなど自律的に動いたりします。
Agent Teamsの場合、アテナが執筆を実行し、その後以下のチーム員が並列で作業を実行します。
- ウェリタスがファクトチェック
- ヘルメスがXポスト文
- ビジュアルデザイナーがサムネ関連プロンプト
- アテナがPodcasts台本
一気にAgentを動かすので多くのトークン量を消費しますが、ワークフロー型に比べて圧倒的に早く、深く仕上がります。そして自律的に動くので承認回数がかなり少なく済む印象です。
今回お渡しするAI編集部は両方試せますので、ぜひAgent Teamsも動かしてみてください。有料コンテンツではAgent Teamsで生成した流れと生成されたコンテンツも共有します。
※Agent Teamsを動かすには.claudeの設定ファイルに「"CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS": "1",」を追加する必要がありますが、お渡しするAI編集部は設定済みですのでそのまま使えます。
🎁 ここからのコンテンツ
プログラミングの知識がなくても、Claude Codeを使えばAIの「編集部」を作ることができます。5人のAIメンバーにそれぞれ役割を持たせ、1つのテーマから10種類のコンテンツを一括生成する。v1からv3まで段階的に進化させることで本格的なシステムが完成しました。
ここから先の有料エリアでは、この47ファイルをすべてお渡しします。そして、各ファイルの役割と使い方を、非エンジニアの方にもわかるように徹底解説します。
ニュースレターを長く購読していただいている方はお気づきだと思いますが、このAI編集部には複数の有料コンテンツで紹介したノウハウが組み込まれています。
まず、1テーマ投げれば段階的コンテンツが生成できる「ワークフロー型」のノウハウ ↓
そして10人の賢者たちの専門能力
これら10人の賢者達はSkillsの能力が付与されて、その役割通り動いてくれますが、この数名を「Agent Teams」として組織しています。
最後にこちらの記事でも紹介しているキャッチフレーズのSkillsをアレンジして組み込んだり、サムネイル作成の能力も付与しています。
結果、このAI編集部はコンテンツ生成のスペシャリスト集団として仕上がっており、今まで紹介した有料コンテンツのいいとこ取りをふんだんに盛り込んだ魅力的な組織になったと思います。
実際にお渡しするのは、.claude/ フォルダ一式です。47ファイルが入っています。
.claude/
├── CLAUDE.md ← プロジェクト全体のルール設定
├── README.md ← 使い方マニュアル
├── agent-team-prompt.md ← 一括制作テンプレート
├── settings.json ← Claude Code設定
├── settings.local.json ← ローカル設定
│
├── agents/ ← 5人のAIメンバーの定義
│ ├── source-researcher.md ← 調査担当
│ ├── copy-editor.md ← 記事制作担当（アテナ）
│ ├── fact-checker.md ← 検証担当（ウェリタス）
│ ├── social-writer.md ← SNS担当（ヘルメス）
│ └── visual-designer.md ← ビジュアル担当
│
├── skills/ ← 8つのスキル定義
│ ├── full-production/SKILL.md ← /full-production（一括制作）
│ ├── ingest-sources/ ← /ingest-sources（調査）
│ │ ├── SKILL.md
│ │ └── scripts/ingest_urls.py
│ ├── newsletter-draft/SKILL.md ← /newsletter-draft（記事制作）
│ ├── newsletter-scripts/SKILL.md ← /newsletter-scripts（対談・ポッドキャスト）
│ ├── sns-pack/SKILL.md ← /sns-pack（Xスレッド）
│ ├── image-prompts/SKILL.md ← /image-prompts（画像プロンプト）
│ ├── diagram-mermaid/SKILL.md ← /diagram-mermaid（Mermaid図解）
│ └── catchcopy/ ← /catchcopy（タイトル生成）
│ ├── SKILL.md
│ └── patterns/ ← 15の心理パターン
│ ├── pattern-01-prohibition.md ← 禁止命令
│ ├── pattern-02-numbers.md ← 数字で具体性
│ ├── pattern-03-question.md ← 問いかけ
│ ├── pattern-04-unexpected.md ← 意外性
│ ├── pattern-05-emotion.md ← 感情ワード
│ ├── pattern-06-story.md ← ストーリー風
│ ├── pattern-07-target.md ← ターゲット限定
│ ├── pattern-08-failure.md ← 失敗談
│ ├── pattern-09-comparison.md ← 比較
│ ├── pattern-10-secret.md ← 秘密
│ ├── pattern-11-urgency.md ← 時間軸
│ ├── pattern-12-onomatopoeia.md ← 擬音
│ ├── pattern-13-self-deprecation.md ← 自虐
│ ├── pattern-14-data.md ← データ風
│ └── pattern-15-direct-call.md ← 呼びかけ
│
├── styles/ ← 9種類の文体定義
│ ├── blog-writing/ ← ブログ記事用
│ │ ├── pattern-a-friendly.md ← 親しみやすい型
│ │ ├── pattern-b-professional.md ← データドリブン型
│ │ └── pattern-c-storytelling.md ← ストーリーテリング型
│ ├── dialogue-script/ ← 対談用
│ │ ├── default.md ← 標準（ユーモア）
│ │ ├── kansai-casual.md ← 関西弁カジュアル
│ │ └── business-formal.md ← ビジネスフォーマル
│ └── podcast-script/ ← ポッドキャスト用
│ ├── default.md ← 標準（ユーモア）
│ ├── casual-polite.md ← カジュアル丁寧
│ └── passionate-youtuber.md ← 情熱的YouTuber風
│
├── references/ ← 参照データ
│ └── thumbnail-master-prompts/ ← サムネマスタープロンプト参照
│ ├── SKILL.md ← スキル定義
│ ├── prompt_patterns.md ← 15種類のプロンプトパターン
│ └── prompt_structure_guide.md ← プロンプト構造ガイド
│
└── output-styles/ ← 出力スタイル
└── creator-mode.md ← クリエイターモード
このフォルダをコピーして、好きな場所に置いて、そのフォルダを指定してClaude Codeで実行する。それだけで開始します。
また、このAI編集部の醍醐味である「Agent Teams」を動かして同じようにコンテンツを生成し、その実験した成果物も一緒にご提供します。
AI編集部はGoogle Antigravityでも動く
実は今回Claude Code活用の記事ですが、このAI編集部はGoogle Antigravityでも動きます。正確にはClaude Codeのみの機能「Agent Teams」は動作しませんが、AI編集部は「ワークフロー型×Agent型」でも動きますので、SubAgentの動きや付与したAgent Skillsはそのまま使うことが可能です。AIチームが相互に自律的に動くことができないだけです。
Google Antigravityは2026年2月時点の今でも、なぜかClaude Opus 4.6が無料で使えます。当然レートリミットはありますが月額料金無しでもClaude Opus 4.6を使い、このAI編集部を動かせてしまうのはチート級に裏技だと思っています。
私としては今回のAI編集部をぜひClaude Codeで動かしてみてほしいのですが、皆さんのサブスク事情もありますので、Google Antigravityでチャレンジしてみるというのもアリだと思います。
AI編集部はCodexでも動く
ChatGPTを契約している方はCodexでも動作しますので、ぜひこちらも試してみてください。
同じAI編集部でもClaude Code、Google Antigravity、Codexでは微妙に動きや成果物が変わってきますので、学びを深め実践力を高めるためにもこちらもチャレンジ候補に加えてみてください。
なお、AI編集部の中には私が今回試して出力した複数コンテンツの出力結果も格納していますので、まずはその結果を覗いてみるだけでも良いと思います。
- 2026-02-16_01_Google Antigravity
- 2026-02-16_02_OpenClaw_codex
- 2026-02-17_01_notebooklm-mcp_Agent Teams-run
というわけで、ぜひこのAI編集部を試し、自分の理想の組織とコツコツ育ててみてほしいです。
「AI編集部のスペシャリスト集団をAgent Teamsとして動かしたい」「自分でもカスタマイズしたい」「仕組みを理解した上で使いたい」という方は、ぜひ続きをお読みください。
一緒にAIの進化を楽しみステップアップしていきましょう！
📝 発行者
🎤Spotify：AI QUEST（今日から始めるAI生活）
🎤Apple Podcasts：AI QUEST（今日から始めるAI生活）
📹️YouTube：AI QUEST（今日から始めるAI生活）
📝noteでも、たまにAIなどの記事を書いています。
🎟️お得な招待コード
💡Manus（1,000クレジットが獲得できる限定招待コード）
💡AIエージェント「Felo」（月額100円引きの招待コード）
💡Perplexity Pro（初月10ドルの招待コード）
💡リアルタイム翻訳「Felo字幕」（15分無料で試せる招待コード）
💡便利なAI音声入力ツール「Typeless」（5ドルのクレジットがもらえます）
| ここから先は有料コンテンツです |
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