F3: A2Aデモ詳細台本

デモ所要時間: 約20分（セミナー内 15:00 – 35:00）

シナリオ: ブログ記事1本 → AI秘書がAgent toolでサブエージェントを起動し、SNS投稿・動画構成・LP案まで自動展開

事前準備チェックリスト

環境

[ ] Claude Code 最新版にアップデート済み
[ ] エージェント設定ファイル（SKILL.md / CLAUDE.md）が動作確認済み
[ ] インターネット接続の安定性確認（有線推奨）
[ ] Zoomの画面共有テスト完了
[ ] フォントサイズをターミナルで拡大済み（参加者が読める大きさ）

デモ用素材

[ ] デモ用ブログ記事の下書きを準備（テーマ: AI活用の実体験系が望ましい）
[ ] ブランドバイブル / AI秘書の設定ファイルがロード可能な状態
[ ] 分身AIの判定ロジックが動作確認済み

バックアップ

[ ] デモ成功時の録画を事前に撮影済み（後述のバックアップ手順用）
[ ] 録画ファイルをZoomで即座に共有できる場所に配置
[ ] 静的な成果物スクリーンショット（万が一の最終手段用）

リハーサル

[ ] 本番と同じ環境で最低2回の通しリハーサル完了
[ ] デモ所要時間を計測済み（目標: 実演部分8-10分）
[ ] 想定外のエラー発生時の切り替えトークを練習済み

デモ本編: 進行台本

導入（2分）

さて、ここからが今日の本題です。

実際にAIがAIを動かすところを、ライブで見てもらいます。

今、画面に映っているのは Claude Code です。

ここに1本のブログ記事の下書きがあります。

[画面: Claude Codeでブログ記事ファイルを表示]

この記事を起点に、AI秘書がAgent toolでサブエージェントを起動して、

SNS投稿、動画の構成案、LP案まで一気に作ります。

私がやるのは、指示を1回出すだけ。あとは見ていてください。

指示出し（1分）

では、指示を出します。

[コマンド入力]


（セミナー当日のコマンドを入力）

「このブログ記事を起点に、ターゲット分析をして、

X投稿3パターン、動画構成台本、LP案を作って」

これだけです。たった一言。

エージェント起動の解説（3分）

[画面: エージェントが動き始める]

今、何が起きているか説明しますね。

まず、AI秘書が記事を受け取りました。

AI秘書は記事の内容を分析しています。

「誰に届けるべきか」「どんな切り口が刺さるか」を設計している。

[解説スライド14を一瞬挟む]

普通なら、マーケターが30分かけてペルソナ設計する工程です。

これが数十秒で終わります。

並列処理の解説（3分）

[画面: 複数エージェントが同時に動いている]

見てください。今、3つのエージェントが同時に動いています。

– 1つ目: SNS投稿を3パターン生成中

– 2つ目: 動画の構成台本を組み立て中

– 3つ目: LP案のワイヤーフレームを設計中

これがエージェント連携の核心です。

「人間→AI」の1対1ではなく「人間→AI秘書→複数のサブエージェント」。

会社で言えば、社長が「今月の施策よろしく」と言ったら、

企画担当・制作担当・分析担当が同時に動き始めるイメージ。

一人で順番にやったら半日かかることが、並列で同時に進む。

品質チェックの解説（3分）

[画面: 分身AIの判定が走る]

ここが私のこだわりポイントです。

今、生成されたコンテンツを分身AIがチェックしています。

「この表現、ひろくんの価値観に合ってる？」

「NGワード使ってない？」

「読者にとって本当に価値ある？」

単なる自動生成じゃないんです。

自分の価値観、自分のブランドでフィルタリングまで自動化している。

「AIに任せると品質が心配」という声をよく聞きますが、

品質管理もAIがやってくれるんです。

もちろん最終チェックは人間の仕事。

でも「明らかにダメなもの」は、ここでフィルタされる。

成果物確認（3分）

[画面: 成果物が出力される]

はい、完了しました。

ブログ記事1本から、約5分で——

X投稿 3パターン

それぞれ切り口が違います。

1つ目は共感型、2つ目は実績型、3つ目は問いかけ型。

動画構成台本 1本

3-5分の解説動画用。冒頭のフック、本題、CTA（行動喚起）まで設計済み。

LP案 1枚

ファーストビュー、ベネフィット、CTAボタンの構成。

これを一人の人間が全部やったら、

控えめに見ても半日。普通なら丸1日かかります。

しかも全部、私の「声」で書かれている。

コピペ臭い文章じゃない。

それは、分身AIに私の価値観を教え込んでいるからです。

デモまとめ（2分）

今見てもらったのは——

1. 指示は1回だけ

2. 複数のAIが同時に動く

3. 品質チェックまで自動

4. 全部「自分の声」で出力される

これが「AIを育てる」ということの実例です。

デモ中の参加者への声かけポイント

タイミング	声かけ
エージェント起動時	「今、裏で何が動いているか見えますか？チャットで感想聞かせてください」
並列処理中	「3つ同時に動いてるの、分かりますか？一人でやったら何時間かかりますかね」
品質チェック時	「ここで分身AIが品質チェックしてるんですが、これ結構すごいと思いません？」
成果物表示時	「どうですか？これ、私が書いたっぽくないですか？コピペ感ないでしょ？」

バックアップ手順（デモ失敗時）

レベル1: 軽微なエラー（復旧10秒以内）

「あ、ちょっとエラーが出ましたね。

でもこれ、実はリアルなんです。AIも完璧じゃない。

だから人間のチェックが大事なんですよね。

ちょっと再実行しますね」

→ コマンドを再実行

レベル2: 復旧に時間がかかりそう（30秒以上）

「ちょっと今日のネットワーク環境がご機嫌ナナメみたいです。

ここは事前に録画しておいた映像に切り替えますね。

結果は同じなので、ご安心ください」

→ 事前録画を再生（Zoom画面共有でビデオ再生）

レベル3: 完全に動かない

「すみません、今日はライブデモの神様がお留守のようです（笑）

事前に撮っておいた映像でお見せしますね。

逆に言うと、こういう時のためにバックアップを用意しておくのも

AIチーム運用のコツです」

→ 事前録画 + 静的スクリーンショットで成果物を見せる

デモ後に伝えるべきこと

「今日見てもらったのは、あくまで私の環境です。

エキスパート講座では、みなさん自身の業務で

AIに委ねて味見する体験をします。

スキルも設計図も書きません。AIに指示して味見するだけ。

2日間で「AIに委ねるOS」を自分の中にインストールできます」

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