kvtuberにブログ投稿を頼み、kdeck経由でAI Agentが記事化するデモ
今回は、Kurage AI VTuberの業務チャットから、実際にVWork blogの記事投稿を依頼してみました。
依頼内容はシンプルです。
kvtuberにブログ投稿を依頼して、kdeckに実行させてみた、
という内容でVWork blogに記事を書いて投稿して。
その作業の流れをkargovで録画して、
解説付きのデモ動画にまとめて、kurageに投稿して。
最後に記事URL、動画URL、commitを報告して。
つまり、単にAIに文章を書かせるだけではありません。
自然文の相談を、kdeckのAgent Taskとして扱い、AI Agentがローカルの作業環境でファイルを確認し、記事を作り、公開手順を進め、最後に実行結果を報告するところまでを試しています。
今回試した流れ
今回の流れは、次のような構成です。
ユーザー
↓
kvtuber 業務チャット
↓
kdeck Agent Task
↓
local Codex / AI Agent
↓
VWork blog の記事作成・公開作業
↓
kargov による作業デモ録画
↓
Kurage への動画投稿
kvtuberは、ユーザーとの自然な相談窓口です。
kdeckは、相談を実作業に変えるためのAgent Deckです。
AI Agentは、選択された作業フォルダで実際にファイルを読み、編集し、コマンドを実行します。
この3つをつなげると、ユーザーは「ブログを書いて」「調査して」「動画にして」「GitHubへ反映して」のような依頼を、業務チャットから投げられます。
重要なのは「チャットで終わらない」こと
AIチャットは、相談相手としては便利です。
しかし業務で本当に必要なのは、相談のあとに実作業が進むことです。
- 既存リポジトリを読む
- 記事ファイルを作る
- インデックスを更新する
- 公開スクリプトを実行する
- 動画や画像などの成果物を生成する
- commitを残す
- どこまで完了したか報告する
ここまで進められて、はじめて「AIが業務を担当した」と言えます。
今回のデモでは、kvtuberが業務窓口、kdeckが実行管理、AI Agentが作業担当という役割分担になります。
kdeckはAgent Taskの操作盤になる
kdeckは、スマホやブラウザからAI Agentへ作業を投げるためのWebコンソールです。
作業フォルダ、実行モード、対象Agent、モデルを選び、自然文の依頼を送ります。すると、kdeckがバックエンドのAI Agentに処理を渡します。
今回のようにVWork blogへ記事を追加する場合、Agentはまずリポジトリを確認します。
- 既存記事のFront Matter
blog/index.mdとblog/README.mdの索引形式- 公開スクリプト
scripts/publish.py - gitの未コミット状態
- 既存の公開URL形式
この確認をしたうえで、既存の書き方に合わせて記事を追加します。
人間が毎回「このファイルを開いて、この形式で書いて」と細かく指示しなくても、Agentがリポジトリの文脈を読んで作業できるのがポイントです。
kargovで作業の流れを動画化する意味
ブログ投稿やシステム操作は、文章だけでは伝わりにくいことがあります。
そこでkargovを使います。
kargovは、ブラウザ操作や画面の流れを録画し、説明ナレーションや字幕付きのデモ動画にまとめるための仕組みです。
今回の題材では、次のような見せ方ができます。
- kvtuberの業務チャットに依頼を入力する
- kdeckでAgent Taskとして実行される
- AI AgentがVWorkリポジトリを確認する
- blog記事が追加される
- 公開URLとcommitが報告される
これは「AIに頼むと、こう進む」という業務デモになります。
営業説明や社内導入説明では、抽象的なAI活用論よりも、実際の画面で見せる方が伝わります。
中小企業の業務に置き換えると
今回の例はブログ投稿ですが、同じ構造は他の業務にも使えます。
- お知らせ記事の作成
- 商品紹介ページの更新
- ExcelやCSVの整形
- 問い合わせ内容の分類
- GitHub Issueの確認
- デモ動画の作成
- サーバ状態の確認
- 定期レポートの作成
担当者は、細かいコマンドを覚える必要はありません。
「これを記事にして」 「この画面のデモ動画を作って」 「昨日の問い合わせをまとめて」
このように依頼すれば、kvtuberが窓口になり、kdeckが実行先を整理し、AI Agentが作業します。
もちろん、すべてを無確認で自動化する必要はありません。公開、投稿、削除、外部送信のような操作は、実行結果を確認しながら進める方が安全です。
今回のデモで見せたいこと
今回見せたいのは、AIがきれいな文章を書けることではありません。
見せたいのは、次の3点です。
- 自然文の相談が、実行可能なAgent Taskになる
- AI Agentが、実際のリポジトリを読んで作業できる
- 作業結果を、記事・動画・commitとして残せる
業務でAIを使うなら、成果物が必要です。
チャットの返答だけではなく、URL、ファイル、動画、commit、ログとして残ること。これが、社内でAI活用を進めるうえで重要になります。
kvtuber、kdeck、kargov、Kurageをつなぐ
エクスブリッジでは、AIを単体ツールとしてではなく、業務の流れとして組み合わせています。
- kvtuber: 自然文で相談できる業務チャット担当
- kdeck: Agent Taskを管理する操作盤
- AI Agent: 実際にコード、記事、ファイル、コマンドを扱う作業者
- kargov: 作業や操作の流れを録画してデモ動画にする仕組み
- Kurage: 生成した動画を公開する場所
- VWork blog: 実践知を記事として残す場所
この組み合わせにより、AI活用の説明そのものもAIで作れるようになります。
AIで作業する。
その作業をAIで動画にする。
結果をブログと動画で公開する。
この循環ができると、開発、営業、広報、教育のスピードが上がります。
まとめ
今回のデモは、kvtuberに自然文でブログ投稿を依頼し、kdeck経由でAI AgentがVWork blogの記事作成と公開作業を進めるものです。
これは小さなデモですが、業務AIの本質に近い流れです。
人が目的を伝える。
AIが作業環境を読み、必要な作業を進める。
結果をURL、動画、commitとして報告する。
この形が整うと、AIは単なる相談相手ではなく、会社の実行担当になります。
エクスブリッジでは、Kurage AI VTuber、kdeck、kargov、VWorkを組み合わせて、AIが実際に業務を進める仕組みを育てています。