Education Video

Education Video

正確さ・根拠・監査可能性を重視した個別の教育ユニットを作る。

最終出力はナレーション付き動画と配布PDF。両方を同じHTML定義から生成し、語り・紙面・動画の内容を対応させる。

不変条件

資料を先に集める

このスキルは領域知識を持っている前提で動かない。

必ず、

domain / program context → research agenda → sources / source register → Research Closure → content.md → Content IR → Content Freeze → deterministic candidate enumeration → semantic applicability evaluation → Pareto / ablation / sensitivity search → Instruction Freeze → bounded Realization Search → Realization Freeze → communication-plan.json → visual-psychology-plan.json → script / screen / handout language → communication review → visual design → audio/video → visual psychology release review

の順に進む。

content.md が完成・照合されるまで、原稿・スライド・アニメーションを作らない。

映像から考え始めると、見せやすい内容だけが残り、根拠と必要項目が後付けになる。

教材で組織設計を代替しない

設備、承認フロー、人員配置、責任体制、システム制約などの改善課題を、教材本文へ一文足して解決した扱いにしない。

教材へ入れるのは、実在が資料で確認でき、受講者が知る・確認する・利用する必要がある仕組みだけ。

レビューで見つかった教材外の課題は External としてaudit packageへ分離する。

レビューは欠陥を発明しない

問題がなければ PASS を許す。固定件数の指摘を要求しない。

• Blocking：誤り、重大な欠落、誤行動につながる表現、画と語りの矛盾など
• Advisory：改善するとよいが完成を止めない
• External：教材では解決できない組織・設備・制度上の課題

Blockingがゼロなら次工程へ進める。Advisoryだけで全面巻き戻しをしない。

Single mode / Series mode

Single mode

単発教材として依頼され、上位の研修設計がない場合。

この動画が対象範囲の網羅性を持つ。外部目録または正式な手順・シラバスと照合し、扱う／扱わない／資料不足を明示する。

Series mode

episode-brief.md、coverage-matrix.md、program-content.md、program-manifest.json などが与えられた場合。

references/series-mode.md を先に読む。

episode contractを上位scopeとして扱い、この動画に研修全体の責任を再び背負わせない。

• Primary：この動画で十分に教える
• Prerequisite：既習として扱う
• Callback：指定された範囲だけ短く再提示する
• Explicit exclusions：この動画に無くて正常

coverage上で別unitがPrimaryの項目は、この動画に無いことを欠陥にしない。

ただし資料先行はseries modeでも維持する。親のsource mapとprogram-contentの該当部分を確認し、この動画用 sources.md と content.md を作ってから原稿へ進む。

ユーザーとのやりとり

主題が不明なら聞く。それ以外は利用可能な資料と合理的な既定で着手する。

ユーザーに内部用語や監査手順を必要以上に見せない。

単発動画では対象者の既定を「その主題を初めて扱う人」、尺の既定を約10分とする。series modeではepisode contractの対象者・尺・前提を優先する。

制作手順

1. modeと前提を決める

series artifactsがあればseries mode、それ以外はsingle mode。

対象者、主題、利用場面、利用可能な規程・手順書・帳票・画面・写真を整理する。

完了：modeとscopeが確定した。

2. 正解の根拠を確保する

single modeは references/domain.md に従い domain-profile.md を作る。

• 規範源
• 扱う項目の目録
• 現場の実物
• リスク区分
• 手本・図版供給元
• review-plan

series modeは親成果物を使い、episode contractで参照するcontent id / source idを確定する。研修全体の目録をこの動画用に再作成しない。

完了：この動画で使う根拠の所在が決まった。

3. sources.md を完成させる

references/sources.md に従う。

規範・数値・版・年次・対象条件を原典へ辿れる形にする。社内固有運用は正式な内部資料・実物へ辿る。

「資料収集完了」は、扱う項目が根拠あり／扱わない／資料不足のどれかに分類できる状態を指す。

完了：この動画で使う主張・数値・手順をsourceへ追跡できる。

3A. Research Closureを通す

references/research-closure.md に従い、まず research-agenda.json と source-register.json を作る。次に全agenda item×全research dimensionのskeletonをdeterministicに生成し、追加調査で covered / not_applicable / gap を確定する。

python3 harness/research_closure.py . skeleton
# research-closure.jsonを資料探索結果で埋める
python3 harness/research_closure.py . validate

Blocking gapがある限り content.md を完成扱いにしない。not_applicable は正常であり、probeを教材内容の章・項目へ変換しない。

4. 教材本体 content.md を書く

references/content.md に従う。

尺を気にせず、まず内容を文章として完成させる。

single modeでは目録の対象範囲を満たす。

series modeではepisode contractのPrimaryだけを本体責任として扱う。Prerequisiteを再講義しない。必要なCallbackだけ接続用に書く。

制作中に新しい重要項目を発見した場合、series modeでは勝手に追加せずprogram-level issueとして親設計へ返す。

完了：根拠、行動、条件・例外が成立し、未確認の体制を発明していない。

5. 内容を点検する

references/review.md に従う。

常時：照合 shogo。

条件付き：

• consequence：高帰結・規制対象、監査用途、ユーザー指定
• value：高額カスタム、固有性検収、ユーザー指定

series modeではreviewerへepisode contractとcoverage matrixを渡す。別unitがPrimaryの項目を欠落扱いしない。

完了：Blockingがゼロ。

6. Content IRを作りContent Freezeする

references/instruction-search.md に従い、content.md から content-model.json、knowledge-structure.json、learner-scenarios.json、learning-jobs.json を作る。この段階では教育手法を選ばない。Series modeではepisode contractの instructional_handoff をauthoritative inputとし、Primary責任、knowledge shape、learner scenario、learning jobを再発明しない。

python3 harness/instruction_inputs.py . validate
python3 harness/validate_instruction_handoff.py .
python3 harness/instruction_inputs.py . freeze
python3 harness/instruction_inputs.py . check-freeze

Hard Gate：content-freeze.json がPASSするまでinstruction candidateを作らない。Instructional techniqueの都合でcontentを変更する場合はContent Freezeを破棄して上流へ戻る。

7. Instruction Searchを実行しInstruction Freezeする

references/instruction-operator-library.json は手法使用の命令表ではない。closed laneのreview済み候補をdeterministicに全列挙し、各learning jobに必ず NONE（忠実なbaseline delivery以外の追加介入なし）を含める。

python3 harness/enumerate_instruction_candidates.py .
# prompts/lens-instruction-applicability.md を使って candidate-evaluations.json を全candidate分作る
python3 harness/validate_candidate_evaluations.py .
# project条件に合わせて instruction-search-policy.json を作る。未指定時は tests/instruction-search-policy.example.json を起点にする
python3 harness/instruction_optimizer.py .
python3 harness/instruction_gate.py . check
python3 harness/instruction_gate.py . freeze
python3 harness/instruction_gate.py . check-freeze

候補評価中はwinnerを選ばない。0–4はordinal intervalであり、効果量や確率ではない。optimizerはhard threshold、コスト、Pareto dominance、learner-scenario robustness、ablation、policy sensitivityをdeterministicに比較する。選択した非NONE介入を外しても学習上のrobust lower boundが実質変わらない場合はfreezeをFAILさせる。generic predictionのようにevidence scopeが未確定のoperatorはclosed laneで自動選択しない。

Hard Gate：instruction-freeze.json がPASSするまで、surface realizationを始めない。以後、表現都合でoperator / learning job / evidence-bounded sequenceを変更しない。実現不能なら上流へ戻す。

7B. 未解決の実装変数をRealization Searchで解く

Instruction Planに残った implementation_unknowns を、理論から勝手にdefaultへ変換しない。references/instruction-realization.md に従い、まず全unknownをdeterministic skeletonとして列挙する。wording / duration / visual form等のopen semantic spaceは全探索できると偽らず、enumeration_complete=false のbounded searchとして複数案を比較する。baseline / no-extra案も意味がある限り比較する。

python3 harness/instruction_realization.py . skeleton
# instruction-realization.json の全unknownについて複数のadmissible案を生成・比較し、選択理由を記録する
python3 harness/instruction_realization.py . validate
python3 harness/instruction_realization.py . freeze
python3 harness/instruction_realization.py . check-freeze

Realizationの0–4 scoreはdesign judgmentであり、研究上の効果量・確率ではない。別案にstrictly dominatedされる選択はFAILする。evidence をselection basisにする場合は、その実装変数まで根拠が支えるときだけevidence refを付ける。

Hard Gate：instruction-realization-freeze.json がPASSするまでCommunication Plan / script / TTSへ進まない。Realization Freezeはsurface implementationを確定するだけで、frozen learning responsibilityを再最適化しない。

8. Communication Planを作る

references/communication-quality.md と references/communication-plan.md に従い、content.md から communication-plan.json を作る。

文章を書く前に、各unitについて元の発話機能、文章が本当に必要か、どのチャネルが担うか、修辞的な上限、固定語を決める。text_requirement=optional と text_requirement=none は正常な選択である。optional をbooleanへ潰さず、文字を置かない選択を残す。話題をタイトルへ、事実を教訓へ、説明をcatch copyへ自動変換しない。

node harness/json_schema_validate.mjs assets/schemas/communication-plan.schema.json communication-plan.json

series modeでは episode-contract.json の communication_contract を上位制約として扱う。python3 harness/validate_communication_bundle.py . を実行し、Episode Contract → Communication Plan → Language MapのID / function / text requirement / channel / rhetorical ceiling / exact termが一致するまで先へ進まない。

完了：各communication unitのFunction / Necessity / Channel / Rhetorical ceilingが確定した。

9. Visual Psychology Planを作る

references/design-psychology.md、references/design-psychology-principles.json、references/visual-psychology-plan.md に従い、visual-psychology-plan.json を作る。まずviewer taskとvisual problemを決め、既存hierarchyで十分なら intervention_needed=false として法則を使わない。必要な場合だけprimary principleを1つ、distinctな仕事がある場合だけsupporting principleを1つ選ぶ。

node harness/json_schema_validate.mjs assets/schemas/visual-psychology-plan.schema.json visual-psychology-plan.json
python3 harness/validate_visual_psychology_bundle.py .
# prompts/lens-visual-psychology.md のdesign phaseでレビューを作る
python3 harness/visual_psychology_gate.py . visual-psychology-design-review.json design

series modeでは episode-contract.json の design_psychology を上位制約として扱う。Communication Qualityと衝突する場合は、内容忠実性・必要性・channel role・修辞的比例を優先する。心理法則名を効果の証明に使わない。

Hard Gate：Visual Psychology design reviewが現在のcontent / communication plan / language map / visual planに対してPASSするまで、紙面・図・motion designへ進まない。

10. 原稿に開く

references/narration.md に従い script.md を作る。

内容文書を読み上げ調にせず、耳で追える語りにする。因果には必要な機構を入れ、無条件の保証をしない。

映像や原稿で新しい事実を思いついても直接追加しない。sources.md → content.md に戻る。

series modeでは前回内容の長い要約を置かない。PrerequisiteからPrimaryへ入るための最小callbackだけ使う。

文体、読み上げ、照合を点検する。

script、主要画面文言、PDF見出しを language-map.json v3へ登録する。source_ref / source_function / function_preserved / channel_overlap を持たせ、単なる言い回し一覧にしない。

完了：想定尺に収まり、主要言語がcommunication planへ追跡できる。

11. Communication Quality Gateを通す

prompts/lens-communication.md を使い、communication-plan.json、language-map.json、script、画面文言、PDF見出しを一つのcommunication systemとして6軸レビューする。Naturalnessは最後に判定する。

communication-design-review.json を assets/schemas/communication-review.schema.json に従って保存し、現在inputのSHA-256を記録する。

python3 harness/communication_gate.py . communication-design-review.json design

Hard Gate：6軸＋surface naturalnessがPASSし、Blockingがゼロで、Gateが決める必須input（content.md / instruction-plan.json / instruction-freeze.json / instruction-realization.json / instruction-realization-freeze.json / communication-plan.json / language-map.json / script.md、series modeでは episode-contract.json）のhashが現在ファイルと一致するまでTTSへ進まない。FAIL時は「削除 → 役割を戻す → 情報量 → 構造 → 表現」の順で直す。

12. 紙面と動きを設計する

紙面は content.md から組む。原稿は同期の参照であり、紙面の唯一の情報源ではない。

配布PDFだけでも、このユニットが責任を持つ判断・行動を確認できるようにする。

series modeで「PDFだけで読める」は、研修全体を一枚に再掲する意味ではない。

動きは、順序・因果・量の変化・視線位置を運ぶ、または静止画より探索負荷を下げる場合に使う。

同時に動く意味単位は一つ。因果として一体の複数要素は連動してよい。

13. deckを組み、音声前に視覚検証する

harness/deck-skeleton.html の契約に従い deck.html を作る。anim.js をコピーする。

• 場面は .stage
• 画面は時刻 t の純関数
• print modeで配布PDFになる
• 段階表示は必要情報を最終状態に残す

まずsheet/stillsで見切れ・重なり・図の意味を確認する。高い工程である音声・撮影は後にする。

14. 完成物を点検する

lens-final、lens-slide、lens-motion を使う。

series modeではepisode contractを一緒に渡し、scope内で判定する。

• final：語りと画の矛盾
• slide：配布PDFがこのユニットの責任範囲で成立するか
• motion：動きが情報伝達に効いているか

完了：Blockingがゼロ。

13. 音声・動画・PDFを生成する

Before TTS, harness/tts.py 自身が communication-design-review.json を再検証する。reviewの欠落・stale・bundle不整合時は prepare / import / run の全入口で音声処理を拒否する。

Do not select a local OS voice in this skill. Route narration through japanese-tts; reuse the same voice-profile.lock.json for the series, and validate it with harness/voice_lock_check.py before rendering.

python3 harness/tts.py prepare script.md
# invoke japanese-tts using tts-job.json and the frozen voice-profile.lock.json
python3 harness/tts.py import script.md
python3 harness/voice_lock_check.py .
node harness/render.mjs deck.html --discover
node harness/render.mjs deck.html --audit
node harness/render.mjs deck.html --all
# prompts/lens-visual-psychology.md のrelease phaseでは最初に完成物だけを直接確認する
python3 harness/visual_psychology_gate.py . visual-psychology-release-review.json release

motions は手で推測せず --discover から導く。timings.js が出たら場面尺は T.sceneList から取る。Visual Psychology release reviewでは法則名を加点せず、attention hierarchy / reading flow / grouping / differentiation / visual-verbal complementarity / restraintを完成MP4/PDF上で判定する。直接確認できない場合はINCOMPLETEとし、納品PASSにしない。

14. 影響範囲だけ再検証する

• source・数値変更：sources → content → script → deck
• content変更：content → communication plan以降
• communication plan変更：script / language map / communication review以降
• script・画面文言・PDF見出し変更：language map / communication review以降
• 紙面だけの修正：deckと完成物
• 読みだけの修正：音声と同期

軽微な修正で全工程を機械的に巻き戻さない。

成果物の分離

learner package

• video.mp4
• handout.pdf
• subtitles.srt
• 必要な参照情報

audit package

• content.md
• sources.md
• communication-plan.json
• language-map.json
• communication-design-review.json
• domain-profile.md または親program参照
• review-manifest.md
• log/
• checklist.md

生ログを受講者向け本文へ混ぜない。

シリーズ制作でやってはいけないこと

• 各動画で研修全体の背景を説明し直す
• 各動画で全目録を満たそうとする
• 「重要だから」でcontract外を追加する
• Explicit exclusionsを欠落として修正する
• 別unitがPrimaryの内容を監査指摘でこの動画へ押し込む
• program-level gapを、その場の動画で吸収してcoverageを壊す

文体

• 標語・決め台詞・煽りを作らない
• 同じ主張を言い換えて繰り返さない
• 進行実況を増やさない
• 日本語の通常表現があるものを不必要に外国語化しない
• 命令だけを並べず、必要な機構や判断対象と結びつける

参照

• references/series-mode.md — episode contractを使うシリーズ制作
• references/domain.md — single modeの領域プロファイルと資料収集ゲート
• references/sources.md — 出典、数値、版
• references/research-closure.md — content前のResearch Closureと調査probe
• references/research-dimensions.json — 全件評価する調査dimension
• references/instruction-search.md — Content Freeze、候補全列挙、Pareto、ablation、sensitivity、Instruction Freeze
• references/instruction-realization.md — strategy選択後に残るopen実装変数のbounded explorationとRealization Freeze
• references/instruction-operator-library.json / instruction-evidence-register.json — evidence-bounded operator候補と根拠境界
• references/content.md — 原稿より前に完成させる教材本体
• references/communication-quality.md — 6軸Communication Quality Model、review順序、修正順
• references/design-psychology.md / design-psychology-principles.json — 視覚心理の制御モデルと16法則カタログ
• references/visual-psychology-plan.md — scene plan、series contract、release review、A/B運用
• references/communication-plan.md — script前のFunction / Necessity / Channel契約
• references/audience-language.md — 最終surface naturalnessと固定語
• references/narration.md — narration writing and machine-readability
• references/voice-lock.md — japanese-tts handoff, Voice Lock, and provenance
• references/visuals.md — 画像・図表
• references/motion.md — 動き
• references/review.md — review-plan、Blocking / Advisory / External
• references/render.md — render harness
• harness/ — anim.js / render.mjs / tts.py / deck-skeleton.html
• prompts/ — レンズプロンプト

Deterministic Typography Toolchain

For final Japanese or complex-script text geometry, use references/typography-toolchain.md. Treat BudouX as semantic break candidate generation and HarfBuzzJS as the final shaping authority. When text geometry is critical, reuse one serialized glyph run across SVG / PDF / Three.js rather than re-measuring independently per renderer.

Deterministic vector and visual QA

For unequal-topology SVG morphs and pixel-level render regression evidence, use harness/path_morph.mjs, harness/visual_diff.mjs, and references/vector-and-visual-qa.md. Keep these technical checks separate from semantic/creative judgment.

Deterministic machine runtime

Use vendored Ajv for machine-readable contract/schema gates and SVGPathCommander for path geometry. Prefer the locked resvg runtime for final static SVG rasterization when its verified binary is provisioned; otherwise keep fallback renderer identity explicit and never silently claim resvg. See references/deterministic-runtime.md.