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——

指示は1回だけ

複数のAIが同時に動く

品質チェックまで自動

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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