企画段階―「ネタ探し」をAIと一緒にやる
講座を作ると決めても、最初から「これを教えよう」とテーマが一つに定まっているわけではない。私がまずAIに投げるのは、いきなり講座タイトルを考えさせるプロンプトではなく、「自分の実績・経験のどれが、講座のネタになりそうか」を洗い出してもらうための問いかけだ。
「あなたが得意なこと・詳しい分野」を入力すると、AIはそれに関連しそうな動画教材のジャンルをいくつか提案してくれる。ただし、正直に言うと、一度目に返ってくる案はどれも当たり障りのない、どこかで見たようなものばかりだった。実際にUdemy講座を2本作ってきた経験からしても、AIの一発目の回答をそのまま採用したことは一度もない。ここから「もっと具体的に」「自分の経験のこの部分を強調して」と条件を重ねていくことで、ようやく自分らしいテーマが輪郭を持ち始める。
台本段階―AIとの「壁打ち」で構成を固める
まず構成の骨組みを決める
テーマが決まったら、次は「どんな順番で、何を伝えるか」という構成づくりだ。最初にAIへ投げるプロンプトはあえてシンプルにしている。「このテーマで、初心者向けの構成案を5セクションで考えてください」——これだけだ。一度目の回答は、どの講座にも当てはまりそうな、ごく一般的な骨組みが返ってくる。
決まった構成をナレーションの文章に落とし込む
ここからが本番だ。「AIの活用を前提にした構成にしてほしい」「受講後にどんな変化が得られるかも各セクションに反映してほしい」——条件を一つ足しただけで、AIの提案は驚くほど具体的に変わった。一般論だった構成案が、一気に「このテーマならではの」骨組みへと姿を変えたのだ。この感覚は、仕組み化を進める中で気づいた「条件を丁寧に渡すほど、返ってくる精度が上がる」という原則そのものだと思う。骨組みが固まったら、それを実際のナレーション原稿に書き起こしていく作業に移る。ここでもAIに丸投げするのではなく、自分の言葉で伝えたいニュアンスを都度すり合わせながら進めていく。
スライド段階―文章を「見せる」形に変換する
ナレーション原稿ができたら、次はそれをスライドに落とし込む作業だ。ここで私が最初に頼るのは、Canva AIではなくClaude・ChatGPTの方だ。「このナレーションをスライド用の文言に整理してください」と頼むと、話し言葉だった原稿が、画面に映して読める形に整理されて返ってくる。
ただし、ここでも一発で完成することはない。最初に返ってきた案は、1枚のスライドに情報を詰め込みすぎていることが多く、「1スライド1メッセージを意識してください」と条件を足して聞き直すと、ぐっと読みやすい形に変わる。文章の整理が終わってから、ようやくCanvaを開いて見た目を整える段階に進む。以前AI×Canvaで動画教材を作った際にも実感したことだが、文章とデザインを同時に考えようとすると、どちらも中途半端になりやすい。先に「何を伝えるか」を文章で固め、その後に「どう見せるか」をデザインで詰める——この順番を守ることが、遠回りしないコツだと感じている。
まとめ
こうして振り返ってみると、「AIを使えば講座は簡単に作れる」というのは、半分正解で半分は誤解だと思う。確かに、白紙の状態から一人で考えるより、圧倒的に早く形になる。でも、一往復のやり取りで完成することは一度もなかった。ネタ探しも、構成も、スライドも、条件を足しては聞き直し、返ってきた案を自分の言葉で磨き直す——その繰り返しの先に、ようやく「自分の講座」と呼べるものができあがる。
この一連のプロセスを、もっと丁寧に体系立てて解説する形にまとめたのが、先日リリースした「Udemy講座の設計図を作る」という講座だ。AIとの壁打ちの仕方に迷っている方がいたら、覗いてみてもらえたら嬉しい。
AIは魔法の道具ではなく、根気よく付き合う相棒のようなものだと、3本目の講座を作り終えた今、あらためて感じている。
