Claude Code で AI 動画 + ブログ自動投稿工場を作った話 — 学生 solo / 12 subagent / 月 ¥3000 cap

学生 solo で SaaS（proposal_drafter）を 9 ヶ月作りながら、毎日のコンテンツ発信を「物理的に手で回す」のが限界に来ていました。

そこで 2026 年 5 月、Claude Code の subagent 機能を使って、ブログ + YouTube short の 自動投稿工場 を 1 晩で 12 subagent 分設計しました。本記事はその構築記です。実装は明日からですが、設計まで通った時点での「手触り」を等身大で共有します。

結論を先に置きます。

subagent 12 体に責務を細かく分けたら、設計自体が爆速で進んだ（人間が毎晩考える疲労がほぼゼロに）
月 ¥3000 以内に収まる構造に絞れた（Claude Max plan + VOICEVOX local + ffmpeg 直生成 + Stable Diffusion local の組み合わせ）
5/18 に AdSense ポリシー違反通知が来た失敗が、結果的に「独自視点 inject」を標準化する契機になった

この記事を読み終えると、「学生 1 人でも月 24-26 本のコンテンツを回せる構造の最小単位」がイメージできるはずです。

なぜ「工場ライン」発想に行き着いたか

過去 9 ヶ月、Lancers と CrowdWorks で受託案件（中口さんの YMM4 自動化 ¥50,000 等）を回しながら、ピクトAI という YouTube チャンネルも片手間で動かしていました。脳トレ系の short を 132 人の登録者に届けていた状態です。

ただ、毎日「今日は何を投稿しようか」と考える時間が地味に体力を削っていました。proposal_drafter SaaS の開発（Next.js + Supabase + Clerk + Polar + Claude API + Validator 10 層）も同時並行で、月末には脳の処理速度が明らかに落ちる感覚がありました。

そんなときに、チャエン氏の「Claude Code で動画工場を作ったら 1 人で月 240 本まわるようになった」という動画（https://www.youtube.com/watch?v=1N03st9r8y8）に出会い、3 つの原則が刺さりました。

AI に「動画作って」と丸投げしない（責務を 1 つに絞った subagent に分解）
月 1 回まとめてネタを仕込む（毎日考えない構造）
事故からルールを育てる（失敗が起きるたびに subagent prompt に追記）

これを Solo Founder 規模に落とし込んだのが、今回の工場ラインです。

12 subagent の責務分解

責務を 1 つに絞ることで、各 subagent の prompt が短く尖り、判断品質が桁違いに上がる感覚がありました。今回起案した 12 体は以下です。

月次仕込み系

planner：月 1 回起動して 24-26 本のネタを 5 カテゴリ（AI ツール解説 / 業界 trend / Solo Founder 学び / 自動化 Tips / case study）に分散仕込み
time-keeper：cron 時間 / 期日 / 「あと N 分」表現すべてに date を強制実行する gate

制作系（CEO 就寝後 0:00-2:30 の cron window）

script-writer：60-90 秒の short 台本 CSV を生成（中口案件で確立した YMM4 CSV pipeline を流用）
blog-writer：1500-3000 字のブログ md を生成
material-gatherer：BGM / 立ち絵 / 画像を local Stable Diffusion 優先で調達（月 ¥3000 cap 内）
video-editor：VOICEVOX local TTS + ffmpeg 直生成で mp4 を組み上げ
thumbnail：既 template 流用 + 文字差替 → 不足時 local SD

品質 gate 系

adsense-policy-checker：CEO 独自視点 6 element（独自体験 / 数値 / 失敗 / 実装 detail / CEO 軸 / 誘導）が必須 inject されているか audit
seo-optimizer：title / meta / 構造化データ / 内部リンク / Search Console 連携

公開 + 計測 + 学習系

uploader：YouTube Data API + Astro git push で自動公開
analytics：GA4 + YouTube Studio + ココナラ inquiry + Polar webhook を統合 dashboard 化
learner：事故が起きるたびに memory/mistakes/<date>.md を起案し、該当 subagent の prompt に rule を embed

月 ¥3000 cap を実現した構造

工場事例だと 8 チャンネル並列で月 3 万円台 / 動画 1 本 100 円台というスケール感ですが、学生 solo + 1 ch 集中なら月 ¥3000 で十分回せる試算が出ました。

項目	想定コスト
Claude 推論	Claude Max plan 内完結（月額 inclusive）
TTS	VOICEVOX local（¥0）
動画合成	ffmpeg + Python local（¥0）
立ち絵	既 YMM4 素材 reuse（¥0）
画像生成	local Stable Diffusion 優先 / 必要時 Nano Banana $0.04/枚
YouTube 公開	YouTube Data API（quota 内 ¥0）
ブログ公開	Astro + Cloudflare Pages（既 contract ¥0）
ネタ source	Tavily MCP + Reddit Bridge（既稼働 ¥0）
合計	月 ¥0-1,500（buffer 残 ¥1,500-3,000）

Solo Founder で月 ¥3000 を超えない発信構造、というのは「経済的に持続可能な情報資産化」の最低条件として個人的に重要視しています。本業の SaaS 開発のキャッシュフローを圧迫したくないので。

失敗が標準化の契機になった話

実は 5/18 に、運営している ai-hack-lab.com で Google AdSense のポリシー違反通知 が来ました。「コンテンツを含まない画面」「有用性の低いコンテンツ」の 2 件です。

原因を掘ると、AIHL Daily Digest という自動生成記事が「独自視点ゼロの生 LLM 生成」と判定された可能性が高い、という診断でした。これは正直、痛い指摘でした。

ただ、ここで「AdSense なんてやめる」と短絡せず、failure を構造化する path を取りました。具体的には、その日のうちに adsense-policy-checker subagent を起案し、以下 6 element を publish 前の最終 gate に置きました。

element	内容
(a) CEO 独自体験 epi	proposal_drafter / 受託案件 / LayerX 系譜などから 1 件以上
(b) 数値 evidence	実測値・期間・件数・コスト 1 件以上
(c) 失敗 / 学び epi	mistakes folder 由来推奨 1 件
(d) 実装 detail	設定値・コード snippet 推奨 1 件
(e) CEO 軸 chord	等身大 / マッチョ煽りゼロ 100%
(f) 誘導 chord	関連サービス list 1 件以上

これで「LLM 生成丸出し」記事は構造的に publish できなくなります。AdSense 通過は副次目的で、本質は「ブログが信頼できる情報資産になる」ことです。

事故が来てから 24 時間以内に rule 化できると、同じ事故が二度と起きない確信が立ちます。これは本業 SaaS でも同じです。proposal_drafter の Validator 10 層も、過去事故から育ててきた layer の集合体です。

読者向け：最小単位で試すなら

「自分も似たことをやってみたい」と思った方向けに、最小単位での着手 step を置きます。

既存資産の棚卸し：自分が普段使っているネタ source（RSS / Bookmark / Obsidian Inbox）を整理する
subagent 1 体目を planner で書く：月 1 回 30 本仕込む prompt を Claude Code に渡す
失敗が来たら mistakes folder に追記：再発防止 rule を該当 subagent に embed
3 ヶ月後に dashboard を見る：自分の「やり続けられた量」が客観 evidence として残る

この 4 step で、少なくとも「毎日考える疲労」だけは構造的に消せます。経験から言うと、ネタを思いつく時間より、ネタを思いつかない不安に消耗する時間のほうが大きいです。