教材出版スキル
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。
関連スキル
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学術書の研究・執筆・出版
研究テーマ、既存のメモや論文、調査資料、事例資料を、構成が明確で証拠に厳密な学術書へ段階的に発展させます。理論研究、事例型の学術書、教材研究、政策解説のいずれであっても、まず研究の位置づけ、対象範囲、想定分量を明確にしたうえで、研究課題、章構成、プロジェクトの基本計画を作成します。素材が不足していたり、範囲が曖昧だったりする段階で、いきなり執筆を広げることを避けられます。 書籍全体の主軸に沿って分析枠組みを構築し、理論モデル、研究命題、すでに実証された事実を区別します。また、完成物、プロセス、利用、政策、規格など、異なる証拠の種類に応じて、適切な結論の強さを設定します。章ごとの執筆と統合に対応し、主要概念、用語、図表、参考文献を統一します。事例研究や限定的な比較では、資料の範囲、証拠の水準、結論を適用できる境界を明確にし、根拠のない一般化を避けます。 初稿完成後は、章の完全性、章をまたぐ整合性、図表番号、引用との対応関係、メディアや図表資料、ファイルの最終確認、未確認情報などを体系的に検証し、後続対応が必要な証拠の不足も残します。最終的に、統合した全原稿、検証レポート、字数と入稿に関する説明、提出ファイル一覧、出版社向けの組版・出版引き継ぎ事項を作成できます。厳密な研究設計と出版入稿の準備が必要な学術書プロジェクトに適しています。
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。
コース教案自動生成システム
一言で言うと コース全体の教案を一度に全自動生成—1つではなく、論理的に関連した教案一式を作成します。 詳細 まだ1つずつ手書きで教案を作っていますか？このスキルは、コース全体（16週/32コマ以上）の全教案を、あなたの学校のテンプレート形式で一括出力します。 🔥 コア機能 1. コース全体のカスケード設計、孤立した寄せ集めではない 各教案は独立しているわけではありません—スキルにはOBE（成果基盤教育）ロジックエンジンが組み込まれており、コースの育成目標から各授業の教育目標、重要ポイント、教育活動、評価方法まで逆算します。前後のユニットの知識の進展、能力の段階、方法のローテーションがすべて自動的に計画され、体系的なコース教案が生成されます。16の無関係な文書ではありません。 2. 全工程自動化パイプライン テンプレート解析 → コンテンツソース確認 → 最初のユニットの詳細調整 → スタイル固定 → 後続ユニットの自動記述 → コースサマリーマトリックス → 一括ファイル出力まで、全工程が自動で進行します。重要なポイントで確認するだけで、繰り返しの作業はすべてAIが行います。 3. 2つのコンテンツソース、柔軟に対応 教材がある場合：教材/講義/PPTをアップロードすると、AIが自動的に知識ポイントと章構成を抽出し、直接教案を生成します。 教材がない場合：課題の方向性と概要のみを提供すると、AIがネットから素材を収集し、構造化された素材パッケージに整理し、確認後に生成します。 ハイブリッドモード：一部のユニットに教材があり、一部は収集が必要な場合、ユニットごとに柔軟に切り替えられます。 4. テンプレート適応 + スタイル学習 あなたの学校の教案テンプレートがどのようなものでも、アップロードすると自動的にフィールドを解析します。最初のユニットでフィールドごとに確認し、満足するまで修正できます。その後、AIがあなたの執筆スタイル（語彙の癖、詳細度の好み、書式設定）を固定し、後続のユニットはすべてそのスタイルで自動的に記述されます。 5. プロフェッショナルな品質保証 教育目標はブルームの行動動詞を厳格に使用し、「理解」「習得」などの曖昧な表現を排除します。 各教案の自動一貫性チェック（目標↔方法↔活動↔評価の完全な整合性） 3ユニットごとに自動品質点検（方法の多様性、知識の進展性、スタイルの一貫性） 最終的にコース目標カバレッジマトリックスを出力し、コース全体の設計ロジックを一目で確認できます。 📦 最終成果物 📁 全ユニットの個別教案ドキュメントを含むフォルダ 📊 コース概要ドキュメント（ユニット進捗表＋目標カバレッジマトリックス＋方法分布統計） 🎯 各教案はあなたの学校のテンプレート形式に厳密に従って出力され、すぐに提出可能 💡 こんな方におすすめ 新学期にコース全体の教案を作成する大学・専門学校の教員 複数コースの教案を一括で作成する必要がある教育チーム 教育点検やコース評価に備えて、すぐに教案一式を準備したい教員 教案を専門的かつ規範的に書き、OBE認定審査に耐えられるようにしたい教員 1つのスキルで、コース全体の教案が完了します。1つを書くのではなく、コース全体の教育体系を設計し、各教案を自動出力します。
教材出版スキル
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。
関連スキル
すべて表示学術書の研究・執筆・出版
研究テーマ、既存のメモや論文、調査資料、事例資料を、構成が明確で証拠に厳密な学術書へ段階的に発展させます。理論研究、事例型の学術書、教材研究、政策解説のいずれであっても、まず研究の位置づけ、対象範囲、想定分量を明確にしたうえで、研究課題、章構成、プロジェクトの基本計画を作成します。素材が不足していたり、範囲が曖昧だったりする段階で、いきなり執筆を広げることを避けられます。 書籍全体の主軸に沿って分析枠組みを構築し、理論モデル、研究命題、すでに実証された事実を区別します。また、完成物、プロセス、利用、政策、規格など、異なる証拠の種類に応じて、適切な結論の強さを設定します。章ごとの執筆と統合に対応し、主要概念、用語、図表、参考文献を統一します。事例研究や限定的な比較では、資料の範囲、証拠の水準、結論を適用できる境界を明確にし、根拠のない一般化を避けます。 初稿完成後は、章の完全性、章をまたぐ整合性、図表番号、引用との対応関係、メディアや図表資料、ファイルの最終確認、未確認情報などを体系的に検証し、後続対応が必要な証拠の不足も残します。最終的に、統合した全原稿、検証レポート、字数と入稿に関する説明、提出ファイル一覧、出版社向けの組版・出版引き継ぎ事項を作成できます。厳密な研究設計と出版入稿の準備が必要な学術書プロジェクトに適しています。
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。
コース教案自動生成システム
一言で言うと コース全体の教案を一度に全自動生成—1つではなく、論理的に関連した教案一式を作成します。 詳細 まだ1つずつ手書きで教案を作っていますか？このスキルは、コース全体（16週/32コマ以上）の全教案を、あなたの学校のテンプレート形式で一括出力します。 🔥 コア機能 1. コース全体のカスケード設計、孤立した寄せ集めではない 各教案は独立しているわけではありません—スキルにはOBE（成果基盤教育）ロジックエンジンが組み込まれており、コースの育成目標から各授業の教育目標、重要ポイント、教育活動、評価方法まで逆算します。前後のユニットの知識の進展、能力の段階、方法のローテーションがすべて自動的に計画され、体系的なコース教案が生成されます。16の無関係な文書ではありません。 2. 全工程自動化パイプライン テンプレート解析 → コンテンツソース確認 → 最初のユニットの詳細調整 → スタイル固定 → 後続ユニットの自動記述 → コースサマリーマトリックス → 一括ファイル出力まで、全工程が自動で進行します。重要なポイントで確認するだけで、繰り返しの作業はすべてAIが行います。 3. 2つのコンテンツソース、柔軟に対応 教材がある場合：教材/講義/PPTをアップロードすると、AIが自動的に知識ポイントと章構成を抽出し、直接教案を生成します。 教材がない場合：課題の方向性と概要のみを提供すると、AIがネットから素材を収集し、構造化された素材パッケージに整理し、確認後に生成します。 ハイブリッドモード：一部のユニットに教材があり、一部は収集が必要な場合、ユニットごとに柔軟に切り替えられます。 4. テンプレート適応 + スタイル学習 あなたの学校の教案テンプレートがどのようなものでも、アップロードすると自動的にフィールドを解析します。最初のユニットでフィールドごとに確認し、満足するまで修正できます。その後、AIがあなたの執筆スタイル（語彙の癖、詳細度の好み、書式設定）を固定し、後続のユニットはすべてそのスタイルで自動的に記述されます。 5. プロフェッショナルな品質保証 教育目標はブルームの行動動詞を厳格に使用し、「理解」「習得」などの曖昧な表現を排除します。 各教案の自動一貫性チェック（目標↔方法↔活動↔評価の完全な整合性） 3ユニットごとに自動品質点検（方法の多様性、知識の進展性、スタイルの一貫性） 最終的にコース目標カバレッジマトリックスを出力し、コース全体の設計ロジックを一目で確認できます。 📦 最終成果物 📁 全ユニットの個別教案ドキュメントを含むフォルダ 📊 コース概要ドキュメント（ユニット進捗表＋目標カバレッジマトリックス＋方法分布統計） 🎯 各教案はあなたの学校のテンプレート形式に厳密に従って出力され、すぐに提出可能 💡 こんな方におすすめ 新学期にコース全体の教案を作成する大学・専門学校の教員 複数コースの教案を一括で作成する必要がある教育チーム 教育点検やコース評価に備えて、すぐに教案一式を準備したい教員 教案を専門的かつ規範的に書き、OBE認定審査に耐えられるようにしたい教員 1つのスキルで、コース全体の教案が完了します。1つを書くのではなく、コース全体の教育体系を設計し、各教案を自動出力します。
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