教材出版スキル
教材出版スキル
コンテンツ紹介
説明
散らばっている問題、解答、講義ノート、授業メモを、構造が整った、すぐに出版可能な教材書に変えます。 これは「AIがドキュメントを整理する」というものではありません。これは5段階の出版級ワークフローです:資料の整理とマルチソース読み込み → 対象書籍の体裁分析 → 内容統合と構造設計 → 章ごとの本文作成 → 全体の品質チェックと納品。各段階で専門的な判断が必要であり、一度のプロンプトで生成されるものではありません。 核心能力: ・マルチソース資料統合:PDF、画像、文書から問題、解答、知識ポイント、教育コラムを抽出し、それらの関係(どれが問題か、どれが解答か、どれがスタイル参照か)を識別し、完全な一冊の本に再編成します ・教材書の体裁の内在化:典型的な教材書の編集ロジック(知識ポイント整理 → 典型例題精講 → レベル別演習 → 解答と詳細解説 → 誤答分析・反省まとめ・考え方のヒント・一題多解 → 復習の反復)を内蔵しています ・数式修復:PDFから抽出した数式が文字化けするため、スキルが文脈から元の表現を推測し、標準的なLaTeXで書き直します。これは教材出版で最も厄介な作業の一つです ・問題解答対応と統合:異なるファイルに散らばった問題と解答を自動的に対応付け、講義と演習の一体化または問題と解答の分離の2つの編集方法をサポートします ・出版級の構造:出力には、書名ページ、まえがき、目次、章ごとの本文(知識ポイント+演習+詳細解説+教育コラム)、あとがきが含まれます 適用シーン: - 中学校の数学教師が長年蓄積した問題集や講義ノートを正式な教材書に整理する - 教材書の著者・編集者が散らばった資料を迅速に原稿にまとめる - 学習塾の内部教材を標準化された出版物にアップグレードする あなたが資料をアップロードし、目的の本の位置づけを教えてください。残りはスキルに任せてください。出力は高品質なMarkdown原稿で、まえがき、目次、章ごとの内容、詳細解説と解析が含まれています。
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学術書執筆の工程化システム
各分野の学術書執筆のための工程化された協働型エージェント。自然科学、工学、人文社会科学、ビジネス、法学、教育学、医学など多岐にわたる分野の専門書、教科書、章、制度文書、管理マニュアル、実務ガイド、学術的実践テキストを対象とします。本文を直接執筆するのではなく、「タスク範囲の振り分け→目次確定→資料収集→論理審査→節ごとの執筆→節ごとの確認→章全体の統稿」という7段階の工程化フローに従い、章構成の安定性、資料の十分性、用語の統一性、平易で正確な表現を確保し、正式出版やコアジャーナルに適した堅牢な原稿を提供します。 コア機能: • 全書・単章・目次のみ・特殊タスク(統稿、AI低減、審査対応など)の4種類のタスク範囲の振り分け • 一次目次の3つの処理方法:ユーザー既存、当方が設計、編集委員会のスタイル固定 • 二次/三次目次の3つの差別化オプション(規範基本型、論理強化型、実践応用型)+複合推薦メカニズム • LAF-7 7次元論理審査(体系の完全性、階層の対称性、文型の規範性、見出しの簡潔さ、章間の重複率、用語の規範性、出版適合性) • 文字数重みと見出し密度のマッチング判断により、三次見出しの過密による本文の断片化を防止 • 参考資料の収集とオンライン検証(政策、基準、規範、文献、事例、データ) • ゲート方式の本文執筆(いずれかのゲートを通過しない場合は本文執筆を拒否) • 節ごとの執筆、節ごとの確認、章全体の統稿と最終審査 • 専門家レベルのAI低減リライト:診断(汎用語、文型の整然さ、機械的な接続、概念の詰め込み、シーン不足、用語のずれ)+リライト(長短文の交錯、限定語、テンプレート番号の削減、因果連鎖と論理閉環の強化) 分野適応:ユーザーが提供する分野背景と用語体系に基づき、対応する分野の語感に自動的に切り替えます(例:理工系はメカニズムと実験、ビジネス系は戦略と事例、法学系は法条と判例、教育系は理論と授業、医学系はエビデンスとプロセスなど)。固定の分野フレームワークを強制しません。 対象ユーザー:各分野の学術専門書の著者、教科書の編集主幹、シリーズ編集委員会メンバー、業界実務専門家、大学院生・博士課程指導教員、管理マニュアル/制度集/実務ガイドの執筆任務を担う研究者・実務者。

試験問題の整理と不備確認
試験問題を読み取ったら、問題番号が飛んでいたり、選択肢が足りなかったり、解答が合わなかったりしませんか? このSkillは、読み取り可能な試験問題の画像、スキャンページ、または既存のOCRテキストを、編集しやすい練習用原稿に整理し、確認が必要な箇所を別に一覧化します。 得られるもの: ① 編集可能な練習用原稿:章、元の問題番号、選択肢、解答欄を保持します。 ② 出典解答表:章と問題番号に沿って、資料内の解答を対応づけます。対応先のない解答は別に記載します。 ③ 抜け漏れ確認リスト:問題の欠落、選択肢の不足、不鮮明な記号、対応の不一致が疑われる箇所を示します。 ④ 処理範囲の説明:読み取り済みのページと、まだ処理していないページを明確にします。 元のページを確認できる場合は原文に基づいて校正します。OCRテキストしかない場合は構成上の疑問点のみを確認し、内容を推測して補いません。誤字を見分ける問題では、誤った選択肢も残し、問題の意図を勝手に変更しません。 教師、保護者、学習資料を整理する方に適しています。初回は1〜3ページの処理がおすすめです。出力はコピー可能なMarkdownテキストです。 読み取り結果は元画像の品質と利用する環境の性能に左右されます。誤りがないことを保証するものではなく、自動での解答、採点、Word添付ファイルの生成には対応していません。表示には自作資料を使用し、実在する生徒の情報は使用していません。

内容再構成|文字起こしを知識化
専門家による講座・研修・インタビュー・会議の後に残るのは、長く整理されておらず、再利用しにくい文字起こしであることが少なくありません。 専門家コンテンツ再構成師は、既存の文章を本当に使える成果物へと完全に再構成します。結論だけを残す要約ではなく、定義、解説、事例、条件、数値、制約、手順、結論を保ちながら、明確な知識階層に沿って内容を整理します。 次のような用途に使えます: - 音声を文字起こしした専門家の講座を、長期的に再利用できる知識ノートに整理する; - 研修資料や講義原稿を、講座のアウトライン、教材本文、PPTページ用の内容に整理する; - インタビュー、記事、会議記録を、構造化された記事、ナレッジベース項目、チーム文書に整理する; - 複数の資料を、検索・参照元の追跡が可能な知識データパッケージにまとめる。 用意された文章を提供し、誰に読ませるか、どの程度の深さで整理するか、どの形式で出力したいかを伝えるだけで使えます。 得られるもの: - 完全な知識ノート、記事、講座のアウトライン、教材内容、PPTページ用の文案; - 明確な見出し階層、段落、リスト、必要な用語解説; - 学習者向けには、「講師が言った」「講座で扱う」といった伝聞調の外側を取り除いた、そのまま学べる教材ノート; - 顧客、チーム、ナレッジベース向けには、そのまま納品できる構造化された本文; - 必要に応じて、出典登録、コンテンツ台帳、用語集、品質レポート、検索用の分割データ; - 短さを優先して有効な内容を圧縮せず、元の資料にない意見、事例、結論を書き足さない整理。 既存の文章資料を整理する作業に適しています。 音声認識や、音声からの文字起こしには対応していません。
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