みなさん、こんにちは！ タカハシ(@ntakahashi0505)です。
2025年1月は「生成AI強化月間」ということで、Voicyの台本準備と記事化にかかる時間を、生成AIをふんだんにつかって効率化することにチャレンジしています。
2週間取り組んだ、その具体的な方法と成果について詳しく解説します。
ということで、今回は「生成AIを使った「時間を生み出す大作戦」その成果はいかに！？」です。
では、行ってみましょう！
Before：以前の手順と時間配分
まずは、以前の発信活動について、どのような手順で、どれくらいの時間がかかっていたのかを振り返ってみましょう。
平日の放送でいうと、大きく分けて「台本準備」「収録」「記事化」の3つの工程がありました。
台本準備：企画立案と情報収集に45分
平日の放送で言うと、台本の準備に約45分を費やしていました。具体的には、自分が話したいことを殴り書きしたり、下調べをしたりする時間です。
自分の活動報告や、「学習コミュニティを作ろう」というシリーズものの企画、あるいはその日のトークテーマなど、スクラッチから台本を準備するとだいたい45分…というところでした。
収録：録音と編集で45分
収録には約45分かかっていました。
放送時間わずか15分程度なのに、どうしてそんなに時間がかかるのか…というと、途中で咳き込んだり、言い間違えたり、電車の通過音が入ったりしたときに、少し前から録り直す必要があるからです。
もう少し、スキル上げたいところです…
記事化：記事化して公開まで60分
最後に、Voicyの台本をブログ記事にする作業です。これには約60分の時間を使っていました。
ChatGPT 4oを使ってVoicyの台本を記事化し、それを手直ししていました。この手直しに、けっこう時間がかかってましたね…。欠落している部分を補ったり、いらない部分を削除したり、見出しの位置や内容を整えたり。
さらに、CanvaのAI機能を使ってアイキャッチ画像を生成、その後、X（旧Twitter）やFacebookで記事を投稿しつつ、WordPressで公開設定をします。
以前の作業時間は約2時間半
これらの作業を合計すると、平日の発信作業には約2時間半を要していました。毎日の作業としては多すぎますよね。
休日は、過去の生放送のアーカイブの公開がメインなので、収録も10~15分程度。
記事化もありません。ですから、今回は、ひとまず平日の作業に絞って考えていきます。
After：生成AI積極導入後の変化
生成AIを本格的に導入してから約2週間が経過しました。
2時間半の作業時間はどうなったでしょうか…？
台本準備：企画の工夫で時間短縮
まず、台本の準備時間についてです。
AIを使えば、もっと効率的に台本が作れるかと思いきや、そう簡単にはいきません。
AIが生成する文章は、どうしても一般的な内容になりがちで、僕が本当に伝えたいこととはズレが生じてしまうのです。もちろん、プロンプト（AIへの指示文）を駆使すれば、ある程度は改善できるかもしれません。しかし、それよりも企画自体を工夫する方が効果的だと気づきました。
そこで、いくつかのシリーズを立ち上げました。
まず、「AIで遊ぼう」シリーズ。これは、生成AIを使って様々な実験を行い、その過程や結果をネタにするというものです。実験の過程で気づいたことや感じたことをメモしておき、それを基にストーリーを組み立てるようにしました。この方法で、台本準備時間を約30分に短縮できました（-15分）。
また、「週刊Work&Techニュース」という企画も始めました。これは、その週に話題になったIT関連ニュースを5本ピックアップし、Perplexityを使ってニュースの要約と解説を作成するというものです。ニュース自体は事前にチェックしていますから、取り上げるニュースは自然と決まります。結果として、台本の作業時間を約10分に抑えられました（-35分）。
さらに、「AIとのおしゃべり」という企画。これはChatGPTのボイスモードでのAIとの会話をそのままVoicyで放送するというもの。テーマだけを決めて台本を用意しないので、準備時間はゼロです（-45分）。
これらの企画を週に1回ずつ配信することで、台本準備時間を大幅に削減できました。具体的には、-15分、-35分、-45分を合計して-95分、1日あたり平均で-19分の削減に成功しました。
収録：効率化の余地あり
収録時間に関しては、基本的にこれまでと変わらず約45分です。
ただし、「AIとのおしゃべり」企画については、これまで2回実施した実績から見ると、約40分で収録を終えられています。
途中、AIのエラーが発生したり、話が脱線したり、スマートフォンの充電が切れたりして、何度かやり直すこともありました。
これらのトラブルがなければ、もっと収録時間を短縮できる可能性があります。
とはいえ、今回はひとまず45分としておきます。
記事化：AIツールの選定で大幅効率化
記事化の工程では、どのAIツールを使うかが、作業効率に大きく影響することがわかりました。「台本からの記事化選手権」と題して、様々なAIツールを比較した結果、Gemini 2.0 Experimental Advancedの精度が最も高いことが判明しました。
Geminiで生成した文章は、手直しが少なく、そのまま採用できる部分が多いのです。内容の欠落や捏造（事実と異なる情報を生成すること）が少なく、論理の破綻もほとんどありません。見出しの位置も適切なことが多かったです。
ここ最近の記事化作業では、通常の記事で平均34分、「AIとのおしゃべり」企画で平均30分、「Work&Techニュース」企画で平均30分の作業時間となっています。全体平均では約32分となり、以前と比べて1日あたり約28分の時間短縮を実現しました。
まとめ：生成AIで時間を生み出すことに成功
以上、「生成AIを使った「時間を生み出す大作戦」その成果はいかに！？」についてお伝えしました。
生成AIの活用によって、Voicyの台本準備時間を1日あたり平均で19分、記事化の時間を平均で28分、合計で44分の時間を削減できました。
1ヶ月（平日20日間と仮定）に換算すると、880分、つまり約14〜15時間もの時間を生み出せる計算になります。
まだまだ、やれる余地はありそうなので、生成AIを積極的に活用し、業務の効率化と質の向上を目指していきたいと思います。
引き続き、みなさんがいきいきと学び・働くためのヒントをお届けしていきます。次回をお楽しみに！
この話を耳から聴きたい方はこちらからどうぞ！
