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【AI分析】なぜスライドが「イメージと違う」のか AIで5つのパターンに整理してみた

「NotebookLMでスライド作成してもらったけど、なんか違う」
「Geminiに指示したのに、イメージと違う資料が出てきた」
ってことありませんか?
AIでスライドを作るのって、難しいですよね。
その原因は、AIに「どういった使い方をするスライドか」が正確に伝わっていないからかも知れません。

様々なスライドを作成する中で最近思うのは、「会議資料」と「研修資料」でスライドのタイプが大きく異なることです。

その違いを理解しないまま「スライドを作ってください」と指示しても、AIは「どっちのスライド?」と迷ってイメージが伝わらない。あなたが違和感を持つ原因も、そこにあるかも知れませんよ。



1️⃣スライドは用途によって構成が全く違う

AIでスライドを作成するための情報をweb上で見ていると、

イメージに合ったスライドや精度の高いスライドを作成にするには、いきなりスライド作成を始めるのではなく、まずアウトラインを作成

という記述をよく見かけます。私もその通りだと感じています。

しかし、そのアウトラインの確認・・・。
そもそも、自分の認識は合っているのだろうかと思ったことありませんか?
そこで、今回、🐟Sakana Chatで検索・相談しながら整理してみました。
その結果、パターンは5つ。それぞれ「目的」「ゴール」「構造」が全然違いましたのでご紹介します。


2️⃣会議資料系スライドタイプ(2パターン)

👂聞き手の期待:「早く結論が知りたい」「判断材料が欲しい」

パターンA:意思決定型スライド

🎯目的:決定(判断・承認)
🔄️流れ:結論→理由→根拠(ピラミッド構造)
💡ポイント:選択肢比較(A案/B案/C案)、リスク・懸念事項も明記
🏢想定シーン:稟議会議、案件承認

パターンB:進捗報告型スライド

🎯目的:現状・課題の共有
🔄️流れ:現状→課題→対策→次アクション
💡ポイント:時系列・フェーズごとの整理、グラフ・KPI・進捗バー
🏢想定シーン:定例進捗会議、プロジェクト報告


3️⃣研修資料系スライドタイプ(3パターン)

👂聞き手の期待:「丁寧に教えてほしい」「実践できるようになりたい」

パターンC:知識伝達型スライド

🎯目的:知識の習得・理解
🔄️流れ:全体像→詳細→まとめ(階段構造)、定義→例→ポイント
💡ポイント:図解・フローチャート・比較表
🏢想定シーン:座学研修、社内勉強会

パターンD:スキル習得型スライド

🎯目的:スキル習得
🔄️流れ:手順のステップ分解、見本→やってみようの繰り返し
💡ポイント:画面キャプチャ・番号付き手順
🏢想定シーン:ハンズオン研修、操作説明会

パターンE:意識啓発型スライド

🎯目的:動機付け、意識向上、行動促進
🔄️流れ:ストーリー→教訓→アクション
💡ポイント:事例・引用・メッセージ、写真・メタファー活用
🏢想定シーン:キックオフ、意識改革セミナー、ブレスト前のモチベーション醸成


4️⃣AIの指示を切り替える5つのポイント

  1. 結論ファーストか、全体像ファーストか
    会議資料:「結論を最初に書いて」
    研修資料:「まず全体像を説明してから、詳細に入って」

  2. 情報量と枚数
    会議資料:1スライド=1メッセージ。情報は絞る。
    研修資料:1スライド=1ステップ。情報は段階的に増やす。

  3. 構造と比較
    会議資料:選択肢比較(A/B/C)、課題→対策→次アクション
    研修資料:概念→例→練習、ストーリー→教訓→アクション

  4. デザイン重視度
    会議資料:シンプル・ミニマル、グラフ・表が多い
    研修資料:図解・フローチャート、視覚的に楽しい設計

  5. 枚数の自由度
    会議資料:5~15枚が目安
    研修資料:20枚以上でもOK


5️⃣事例:説明スライド

❌曖昧な指示(失敗例)

「●●について説明する研修資料を作ってください」

→ 図解で説明するスライドを中心に作成してほしいのに、データをグラフ化したスライドばかりになる。


📌まとめ

このパターン分け、皆さんの実務と照らし合わせてみると、いかがでしょうか?

あらかじめ、スライドのタイプをパターン分けしておく。
その上で、そのパターンのどれに該当するかを明確にして、AIに指示する。
そうすれば、AIへの指示が正確になり、AIの出力品質が劇的に上がることを期待しています。
そして、人間もそのパターンに合わせてチェックする。そうすれば、チェックする側の迷いも少なくなります。

現在、このパターンに合わせて、AIにスライドを生成させる手順を検討中です。パターンを選ぶだけで、スライド品質をユーザーのイメージに近付けるべく、模索していますので、お待ちください。
公開後は、是非そちらの記事もご覧ください。


次の記事はこちら⬇️


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