PromptStudio は、生成AIのプロンプト作成を個人任せにせず、会社で蓄積・改善できるようにするツールです。
PromptStudio は、過去のノウハウを使ってプロンプトを作ります。作った結果を残すことで、ノウハウがさらに良くなり、次の制作で使いやすくなります。
生成AIは便利ですが、現場では使い方が人によってバラバラになりがちです。
良いプロンプトや失敗の理由が個人のチャット履歴に残るだけだと、次の人が同じところで迷います。AIに渡す前提も人によって変わるため、成果が安定しません。
ユーザーは「こういう絵を作りたい」「この素材を動画にしたい」「この案件のトーンで広告案を出したい」などを日本語で相談します。
PromptStudio は足りない情報を確認しながら、会社のルール、案件の前提、過去のノウハウを使って、実際に使えるプロンプトと生成設定に整理します。
作ったプロンプトだけでなく、相談内容、使った情報、設定、結果、レビューも保存します。
使うほど成功例と失敗例がたまり、管理者が共通スキルを改善できます。次の人は改善されたスキルを使えるので、チーム全体で生成AIを使いやすくなります。
目的は、全員の表現を同じにすることではありません。各クリエイターの発想を活かすために、表現の前にズレやすい前提を揃えることです。
案件ごとに、前提資料と成果物の保存先を設定します。
専門的なプロンプト構文を知らなくても、日本語で相談できます。PromptStudio は、目的、構図、トーン、演出、制約条件を整理します。
スキルとは、単なるテンプレートではありません。
画像生成の構図、動画のカメラワーク、広告表現の注意点、ブランドトーン、モデル別の得意不得意、ネガティブプロンプト、レビュー観点などを含む、会社共通の制作ノウハウです。
そこに、案件ごとの前提情報や参考資料など、制作に必要な文脈を組み合わせます。
これにより、毎回ゼロから前提を説明しなくても、会社の共通スキルと案件固有の文脈を反映したプロンプトを作れます。
GPT Image 2、Nano Banana Pro、Kling 3.0、Seedance 2.0、Runway系など、用途やモデルに応じたプロンプトの作り方をスキルとして持ちます。
特定モデルに固定するのではなく、どのモデルを使う場合でも会社の前提条件を揃えて渡せるようにします。
最終プロンプトだけでなく、依頼、対話、参照したスキル、参照したナレッジ、入力素材、生成設定、結果、レビューコメントまで保存します。
保存先は案件やチームの運用に合わせて指定できるため、個人のチャット履歴ではなく、会社で見返せる共有資産として残せます。
これにより、「なぜそのプロンプトになったのか」「何を入力素材に使ったのか」「どの条件で成功・失敗したのか」を後から確認できます。
管理者は、保存された成果物を見て、何が良かったか、何が足りなかったか、どのスキルを直すべきかを判断できます。
改善されたスキルは次の社員の出力に反映されます。つまり、1回ごとのプロンプト作成が、次の制作を良くするための蓄積になります。
PromptStudio は、単にプロンプトを書く作業を助けるだけのツールではありません。
会社の生成AI活用を、教育可能で、改善可能で、再利用可能な制作プロセスに変えていきます。
| Before | After |
|---|---|
| プロンプト品質が担当者に依存する | 会社の前提条件を使い、品質のブレを減らせる |
| 良いノウハウが個人のチャット履歴に埋もれる | 成果物として保存され、再利用できる |
| 案件ルールを毎回説明する | 案件ナレッジとして参照できる |
| モデルごとの使い方が個人任せ | モデル別スキルとして共有できる |
| 新人や非専門者が使いこなしにくい | 会社のノウハウを使いながら相談できる |
| 管理者が改善点を追えない | 依頼、判断、結果、レビューを見て改善できる |
| 生成AI活用が個人の時短で終わる | 組織の制作プロセスとナレッジ資産になる |
作りたいイメージはあるが、プロンプト設計やモデルごとの書き方に自信がない人。日本語で相談しながら、案件ルールを外さず、使えるプロンプトへ整理できます。
チーム全体の表現品質を底上げしたい人。良いプロンプトや失敗例を、個人のノウハウではなくチームの資産にできます。
生成AI活用を、個人の努力ではなく会社の運用にしたい人。利用データをもとに、教育、レビュー、ルール整備、スキル改善を回せます。
最初は、Chrome拡張として動く対話UIを作ります。
ChatGPTに近い操作感で相談できますが、目的は汎用チャットではありません。会社のスキル、ナレッジ、制作フォルダ、保存先とつながり、制作現場で再利用・レビューできる形にします。
MVPでは次を実装します。
- Chrome拡張のサイドパネルで対話できる
- 共通スキル、案件ナレッジ、制作フォルダ、保存先を設定できる
- 画像生成・動画生成・広告制作など、目的別にプロンプトを組み立てられる
- モデル別スキルを呼び出せる
- 会話、参照情報、プロンプト、設定、入力素材、結果を保存できる
- 管理者がレビューし、スキル改善に使える
Googleアカウントログイン、チーム権限、管理ダッシュボードは重要ですが、MVPでは「誰が作った成果物かを記録できる設計」に留め、後から拡張します。
PromptStudio は、Chrome拡張の対話画面だけで完結するツールではありません。
会社の制作フォルダ、案件資料、スキル、ナレッジ、保存先をつなぎ、必要に応じてエージェントが制作支援を行えるローカル実行基盤が必要です。
その初期基盤として、Google Antigravity / Antigravity IDE を重視します。
理由は、単に「AIに強いIDEだから」ではありません。
- Google / Gemini 系の基盤であり、制作会社や広告・映像・ブランド部門にも説明しやすい
- Googleアカウントで始められる導線があり、初期検証のハードルを下げやすい
- Gemini系の画像・動画理解と近い位置にあり、入力素材や生成結果を扱うクリエイティブ制作と相性が良い
- プロジェクト単位でフォルダ、権限、エージェント設定を扱う考え方がある
- Artifacts や MCP の考え方が、PromptStudio の成果物保存、レビュー、外部エージェント連携とつながりやすい
つまり Antigravity は、PromptStudio が扱いたい「案件ごとの前提条件」「共通スキル」「保存とレビュー」「エージェント連携」を、ローカル環境で試すための現実的な入口になります。
ただし、PromptStudio は Antigravity 専用にはしません。Chrome拡張、スキル、ナレッジ、成果物、レビュー履歴は独立した資産として設計し、将来的にほかの実行基盤からも使えるようにします。
PromptStudio は、まず現場で使える Chrome拡張から始め、段階的に会社の生成AI運用基盤へ広げます。
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Chrome拡張MVP ChatGPTに近い対話UIで、会社のスキル、案件ナレッジ、保存先を使いながらプロンプトを作れるようにします。
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スキルとナレッジの運用 モデル別スキル、案件資料、入力素材、生成設定、結果、レビューを保存し、共通スキルを改善できる状態にします。
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MCPサーバー / CLI化 Codex、Claude Code、Gemini、Antigravity、ChatGPT系環境など、どのエージェントからでも PromptStudio を呼べる共通ハブにします。
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管理者向け改善支援Skillの提供 管理者もエージェントを使って蓄積された成果物を分析し、共通スキルの改善案を出せるようにします。ただし、スキルは自動で書き換えず、提案、レビュー、承認、反映を分けて運用します。
PromptStudio が目指すのは、生成AIに強い一部の人だけが成果を出す状態ではありません。
クリエイティブチーム全体が、会社のノウハウを使って前提条件を揃えながら、それぞれの意図や表現の違いを活かしたプロンプトを作れる状態です。
そして、その結果を保存し、レビューし、次の制作に活かせる状態です。
生成AIを「便利な外部ツール」から、会社の制作力を拡張する運用基盤 へ変えること。
それが PromptStudio の目的です。
詳細設計は docs/ に分けて管理します。
- docs/00-index.md: ドキュメント入口
- docs/00-product-brief.md: プロダクトの本質
- docs/01-mvp-scope.md: MVPで作る範囲
- docs/02-architecture-principles.md: アーキテクチャ方針
- docs/03-prompt-skill-improvement-loop.md: スキル、ナレッジ、レビュー改善サイクル
- docs/04-implementation-roadmap.md: 実装ロードマップ
- docs/07-business-pitch.md: ビジネスピッチ要約
- docs/09-why-antigravity.md: Antigravityを使う理由
- docs/10-agent-hub-mcp-cli.md: MCP / CLI / 共通ハブ構想
- docs/11-current-synthesis.md: 現状Markdownと原文メモの統合サマリー
- docs/12-user-raw-notes.md: ユーザーがチャットに貼ったraw文の一次情報
- docs/13-readme-design-details.md: READMEから分離した設計情報