熊本AI研究所について
AIと人間が役割を分け、仕事、記録、制作、地域活動の中で安全に継続して使える仕組みを、熊本の現場で研究・実践しています。
目次
熊本AI研究所について
熊本AI研究所は、熊本を拠点に、AIを仕事、情報発信、記録保存、地域活動へ生かす方法を研究・実践する民間プロジェクトです。大学、行政機関、公的な研究所ではありません。
AIに質問したり、文章や画像を作ったりするだけではなく、資料の収集、情報整理、Webサイト制作、音声の文字起こし、動画編集、書籍化、事務作業、SNS運用など、実際の仕事をAIと人間が共同で進める方法を検証しています。
熊本AI研究所が重視しているのは、最新のAIを次々と試すことだけではありません。個人、小規模事業者、地域団体でも無理なく導入でき、特別な技術者が常に付き添わなくても、継続して使える仕組みを作ることです。
AIへすべてを任せるのではなく、AIが得意な作業と、人間が責任を持つべき判断を分けながら、現場で本当に役立つ使い方を研究しています。
複数のAIを、小さな組織のように使い分ける
現在は、一つのAIですべての仕事を行うよりも、それぞれの得意分野に応じて複数のAIを使い分ける方が、安定した成果を得やすくなっています。
熊本AI研究所では、ChatGPTを企画や文章構成、調査方針、他のAIへの指示書作成など、仕事全体を整理する役割で使用しています。
Claudeは、長い文章や資料を読み、内容の矛盾や不足を見つけ、考えを深める作業に活用します。CodexやClaude Codeは、Macの中にあるファイルを読み、Webサイトの修正、プログラムの作成、データ整理、動作確認などを行う実務担当として使っています。
Geminiは、Google Driveに保存された文章、画像、表などの読み取りや、長い資料の整理に活用しています。NotebookLMは、指定した資料だけを読み比べ、書籍、教材、解説資料などの構成を考える資料室として利用しています。
Webサイト全体のデザインやページ構成にはAntigravityを使用し、Xの情報収集や投稿案の作成にはGrokやHermes Agentを活用しています。
大量の記事や動画を分類する作業には、Ollamaを通してMacの中で動かすQwenなどのAIを使用します。音声の文字起こしにはWhisper、動画や音声の加工にはPythonやFFmpeg、音楽制作にはSunoなどを使っています。
一つのAIを万能な担当者として扱うのではなく、企画、調査、制作、整理、確認という役割へ分け、人間が全体を監督することが基本的な運用方法です。
企画や文章作成を、一つの仕事として進める
AIによる文章作成というと、質問を入力し、返ってきた文章を使う方法が一般的です。
熊本AI研究所では、文章だけを単発で作るのではなく、目的、読者、掲載場所、過去資料、関連する活動をAIへ伝え、一つの仕事として進めます。
たとえば新しい事業やイベントを企画する場合、企画内容の整理、企画書、案内メール、LINEで送る文章、Xへの投稿、チラシの文章、申込フォームの項目、当日の進行表までを、同じ背景資料をもとに作ります。
Webサイト、note、YouTube、X、LINEでは、同じ情報でも必要な長さや表現が異なります。そのため、一つの元資料から、それぞれの媒体に合った文章へ作り分けます。
AIの文章をそのまま公開するのではなく、対象となる人に正しく伝わるか、誤解を招かないか、事実として間違っていないかを人間が確認します。
大量の文章や記録を、検索できる資料へ変える
長年活動を続けている個人や団体には、ブログ、note、会報、会議記録、SNS、メールなどが大量に蓄積されています。
しかし、記録が増えるほど、過去に何を書いたのか、重要な発言がどこにあるのか、同じテーマの資料がどれなのかを探すことが難しくなります。
熊本AI研究所では、数千件規模のブログ記事や、100件を超えるnote記事などを、後から検索、比較、再編集できる状態へ整理しています。
元のWebページだけでなく、AIと人間が読みやすい文章、画像や音声、検索用の情報など、複数の形で保存します。
これにより、将来Webサイトが見られなくなった場合でも、内容を探し、分析し、別の制作物へ活用できます。
AIには、大量の資料を読み、テーマごとに分類し、重要部分の候補を見つける作業を任せます。その後、人間が元の資料へ戻り、内容が本当に書かれているかを確認します。
ブログ、動画、音声を、書籍や教材へ再構成する
熊本AI研究所では、過去に残された文章、動画、音声を、書籍や教材へ再構成する取り組みを進めています。
ブログ記事を古い順に並べるだけでは、一冊の本にはなりません。同じテーマが繰り返し登場し、別の記事に重要な補足があり、時代とともに考え方が変化している場合もあります。
そこでAIを使い、同じテーマの記事を集め、重複を見つけ、時代ごとの変化や関連する出来事を整理します。
YouTube動画も、字幕や音声を文章へ変え、NotebookLM、ChatGPT、Claude、Geminiなどを使って横断的に読みます。複数の動画に分散している重要な発言を集め、本の章や教材として読める形へ整理します。
AIは大量資料を読むための下準備を担当します。最終的な章構成、引用する文章、事実確認、著作権や公開の可否は、人間が判断します。
目指しているのは、AIに本を自由に創作させることではありません。人間だけでは扱いきれない量の資料を、AIの力で編集可能な状態へ変えることです。
YouTube動画を、検索できる研究記録へ変える
YouTubeチャンネルに動画が数百本蓄積されると、過去の動画を一本ずつ開いて内容を確認することは困難になります。
熊本AI研究所では、動画のタイトル、説明文、公開日、動画の長さ、関連する言葉などをまとめて保存し、内容ごとに分類しています。
単純にタイトルへ「AI」という言葉が入っているかを見るだけでなく、説明文の内容をローカルAIに読ませ、動画の中心テーマが何であるかを判断します。
その後、人間が内容の重複や代表性を確認し、公式サイトで紹介する動画を選びます。
YouTube動画を公開順に並ぶ映像としてだけではなく、後から検索し、関連する記事や研究テーマと結び付けられる記録として扱っています。
音声を、記事、字幕、動画、書籍資料へ変える
会議、講演、打ち合わせ、イベントなどの録音は、音声のままでは内容を検索できません。
熊本AI研究所では、Whisperを使い、長時間の音声を文章や字幕へ変換しています。
文字起こし後は、ChatGPTやローカルAIを使い、聞き間違いの候補を確認し、句読点や段落を整えます。必要に応じて、話している人、日時、話題の区切りも整理します。
そこから、会議記録、note記事、Web記事、YouTube字幕、書籍資料などへ展開します。
一本の録音を、一度聞いて終わる記録ではなく、検索し、引用し、再編集できる資料へ変える取り組みです。
長時間動画を、複数の動画へ再編集する
長時間の講演や対談をすべて手作業で編集すると、文字起こし、無音部分の確認、字幕、ダイジェスト、短い動画の制作に多くの時間がかかります。
熊本AI研究所では、Whisper、ChatGPT、ローカルAI、Python、FFmpegを組み合わせ、長時間動画を複数の形へ再編集しています。
最初に音声を文字へ変え、AIが重要な話題や不要部分の候補を整理します。Pythonで編集区間をまとめ、FFmpegが実際の切り出し、字幕入れ、音量調整、縦型動画への変換を行います。
これにより、字幕付きの全編動画、短くまとめたダイジェスト、SNS向けの縦型動画、YouTube説明文などを、一つの素材から作ることができます。
最終的にどの場面を使うかは、人間が映像と発言内容を確認して決めます。
複数のWebサイトを、AIと共同で制作・運用する
熊本AI研究所では、研究所の公式サイトだけでなく、地域活動、イベント、相談窓口、会員制コミュニティー、シェアオフィス、過去の事業記録など、複数のWebサイトをAIと共同で制作・更新しています。
最初にChatGPTで、現在のサイトの問題、対象となる読者、必要なページ、文章の順番を整理します。
Antigravity、Codex、Claude Codeなどを使い、ページ構成、HTML、デザイン、スマートフォン表示、リンク、公開用ファイルを整えます。
AIへWebサイトの制作を任せる場合でも、変更前のデータを保存し、制作中のファイルと公開用のファイルが一致しているかを確認します。
過去には、AIの検証では問題なしと表示されていたにもかかわらず、公開用フォルダへ古いファイルが残っていたこともありました。
そのため、ファイル内容の比較、更新日時、ローカル表示、本番サイトを人間が確認する工程を重視しています。
画像、動画、音楽を、実際の広報へ活用する
ChatGPTや画像生成AIを使い、noteの見出し画像、Xの告知画像、Webサイトの画像、イベント用の素材、建物の完成イメージ、プレゼン資料などを制作しています。
動画生成AIを使った短い映像や、Sunoを使った音楽制作にも取り組んでいます。
画像や映像を作る時は、人物、服装、背景、光、カメラ位置、画像の比率、動画の長さ、文字を入れるかどうかまで指定します。
AI生成物を実験作品として終わらせず、Webサイト、SNS、YouTube、イベント、説明資料など、実際の情報発信へ使用しています。
レシートや領収書を、経費資料へ変える
AIの活用対象は、文章や映像だけではありません。
レシートや領収書の写真から、日付、店舗名、品名、数量、金額、税率、利用人数などを読み取り、月ごとの経費表へまとめる実証も行っています。
GeminiやChatGPTで読み取った情報を整理し、Excelで確認しやすい表へ変換します。複数の表を一つへまとめ、合計や税率別の金額も確認できるようにします。
ただし、画像の汚れ、文字のかすれ、店舗独自の表記などによって、AIが読み間違える場合があります。
そのため、AIが作った数字をそのまま会計へ使用するのではなく、人間がレシート画像と見比べ、修正した上で基礎資料として使います。
SNS投稿を、AIと人間で継続する
XなどのSNSは、継続的な更新が必要ですが、複数の活動を行いながら毎日投稿を考えることは大きな負担になります。
熊本AI研究所では、GrokやHermes Agentを使い、X上の情報収集や投稿案の作成を行っています。
定期的に投稿案を作り、Macの中へ日付ごとに保存する仕組みも試しています。
完全に自動で投稿するのではなく、AIが下書きを用意し、人間が内容、表現、タイミングを確認して使用します。
将来的には、SNSの投稿情報をWebサイトへ反映し、活動の更新状況を一か所で確認できる仕組みも検討しています。
地域でのAI体験会と事業者支援
熊本市内や近隣地域では、AI初心者、小規模事業者、地域活動に関わる人を対象とした勉強会や体験会を行っています。
ChatGPT、Gemini、NotebookLM、Claude、Grok、ローカルAIなどを実際に操作し、文章作成、画像制作、資料整理、Webサイト修正、企画書作成、業務の自動化などを紹介しています。
完成した成果だけを見せるのではなく、AIが間違える場面、人間が指示を修正する過程、元の資料へ戻って確認する方法まで伝えます。
AIを魔法のように見せるのではなく、便利ではあるものの、管理と確認が必要な作業者として理解してもらうことを重視しています。
事業者支援では、単にAIツールを紹介するのではなく、現在どのような資料を持っているか、何に時間がかかっているか、何を公開したいかを整理し、実際の成果物へつなげます。
外部のAIと、手元のAIを使い分ける
熊本AI研究所では、インターネット上の高性能なAIだけに依存しません。
大量の資料や、外部へ出しにくい情報は、Ollamaを通してMacの中で動かすQwenなどのローカルAIで整理します。
個人情報や不要部分を除き、必要な部分だけをChatGPT、Claude、GeminiなどのクラウドAIへ渡します。
ローカルAIには、大量処理、分類、一次整理を任せます。クラウドAIには、より高度な文章、判断、比較、構成を任せます。
すべてを手元だけで処理する、すべてを外部へ送る、という二つの方法に分けるのではなく、費用、処理量、情報の重要性に応じて使い分けています。
AIが途中で止まっても、作業を続けられるようにする
数百件、数千件の資料を処理していると、途中でAIが止まったり、Macを再起動したりすることがあります。
そのたびに最初からやり直すのでは、実際の仕事には使えません。
熊本AI研究所では、一件処理するたびに結果を保存し、終わったものは次回処理しないようにしています。
何件終わったか、何件失敗したか、最後にいつ動いたかを記録し、失敗したものだけを後からやり直します。
この仕組みにより、就寝中や外出中に長時間処理を行い、途中で停止しても続きから再開できます。
AIを一回の実験ではなく、数日間続く仕事へ使うための重要な仕組みです。
AIの回答を、元の資料と照らし合わせる
AIは、文章を自然にまとめることが得意ですが、元の資料には書かれていない内容を補ってしまう場合があります。
そのため熊本AI研究所では、AIが抽出した重要な発言や主張を、可能な限り元の文章や音声へ戻って確認します。
AIが作った要約、元資料に書かれている事実、人間が加えた解釈、将来の予測を分けて管理します。
書籍、人物記録、団体史などでは、誰がいつ発言したか、元の資料がどこにあるか、確認が済んでいるかを残すことが特に重要です。
AIが分かりやすい文章を作ったことよりも、その文章がどの資料に基づいているかを確認できることを重視しています。
AIに任せきらず、人間が責任を持つ
熊本AI研究所が目指しているのは、AIによる完全自動化ではありません。
AIには、大量の資料を読むこと、情報を分類すること、制作物の下書きを作ること、決められた処理を実行することを任せます。
人間は、目的、事実確認、権利、相手への配慮、公開の判断、最終責任を担います。
元の資料を残すこと、変更前のデータを保存すること、途中で止まっても再開できること、AIの回答を根拠と照らし合わせること、公開前と公開後に人間が確認することも、研究と実践の一部です。
AIを一時的な流行として使うのではなく、人間の仕事、記録、地域活動の中で、安全に継続して働ける仕組みへ変えていく。
熊本AI研究所は、その方法を熊本の現場から研究し、実践し、社会へ伝えていきます。