Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
ITエンジニアのためのプレゼン資料作成ノウハウ
Search
Kazunori-Kimura
November 06, 2017
Technology
3
860
ITエンジニアのためのプレゼン資料作成ノウハウ
2017-11-18 プロエンジニア カンファレンス 2017 発表資料
分かりやすいプレゼン資料の作成方法について
Kazunori-Kimura
November 06, 2017
Tweet
Share
More Decks by Kazunori-Kimura
See All by Kazunori-Kimura
path-parser
kazunorikimura
0
390
objectのcloneを行う/How to clone of the object in js
kazunorikimura
0
410
クライアントサイドで大きなデータを扱うときのお話/Web Worker & IndexedDB
kazunorikimura
0
680
How freelance programmer works
kazunorikimura
0
140
moment.js
kazunorikimura
0
110
sequelize.pdf
kazunorikimura
0
610
Toward the world of "ready player one"
kazunorikimura
0
110
npmの便利なパッケージ: forever, winser
kazunorikimura
0
1k
npmの便利なパッケージ: Jest
kazunorikimura
0
150
Other Decks in Technology
See All in Technology
Agile Leadership Summit Keynote 2026
m_seki
1
680
プロポーザルに込める段取り八分
shoheimitani
1
670
【Oracle Cloud ウェビナー】[Oracle AI Database + AWS] Oracle Database@AWSで広がるクラウドの新たな選択肢とAI時代のデータ戦略
oracle4engineer
PRO
2
190
ファインディの横断SREがTakumi byGMOと取り組む、セキュリティと開発スピードの両立
rvirus0817
1
1.7k
ClickHouseはどのように大規模データを活用したAIエージェントを全社展開しているのか
mikimatsumoto
0
270
AIが実装する時代、人間は仕様と検証を設計する
gotalab555
1
560
【Ubie】AIを活用した広告アセット「爆速」生成事例 | AI_Ops_Community_Vol.2
yoshiki_0316
1
120
22nd ACRi Webinar - ChipTip Technology Eric-san's slide
nao_sumikawa
0
100
SchooでVue.js/Nuxtを技術選定している理由
yamanoku
3
210
顧客の言葉を、そのまま信じない勇気
yamatai1212
1
370
Cosmos World Foundation Model Platform for Physical AI
takmin
0
980
10Xにおける品質保証活動の全体像と改善 #no_more_wait_for_test
nihonbuson
PRO
2
340
Featured
See All Featured
Effective software design: The role of men in debugging patriarchy in IT @ Voxxed Days AMS
baasie
0
230
Navigating Weather and Climate Data
rabernat
0
110
HDC tutorial
michielstock
1
400
Neural Spatial Audio Processing for Sound Field Analysis and Control
skoyamalab
0
170
Bootstrapping a Software Product
garrettdimon
PRO
307
120k
Beyond borders and beyond the search box: How to win the global "messy middle" with AI-driven SEO
davidcarrasco
1
58
Dominate Local Search Results - an insider guide to GBP, reviews, and Local SEO
greggifford
PRO
0
80
Prompt Engineering for Job Search
mfonobong
0
160
Stop Working from a Prison Cell
hatefulcrawdad
273
21k
How to train your dragon (web standard)
notwaldorf
97
6.5k
Bridging the Design Gap: How Collaborative Modelling removes blockers to flow between stakeholders and teams @FastFlow conf
baasie
0
450
svc-hook: hooking system calls on ARM64 by binary rewriting
retrage
1
110
Transcript
ITΤϯδχΞͷͨΊͷ ϓϨθϯࢿྉ ࡞ϊϋ 2017-11-18 ଜ ݑن
͡Ίʹ ͙͢ʹ࣮ફͰ͖ΔϓϨθϯࢿྉ࡞ज़ w ΞτϓοτͷޮԽ w ଞΤϯδχΞͱͷࠩผԽ
ରͷΧςΰϦʔ ʮΘ͔Γ͍͢ʯͱʁ ϓϨθϯࢿྉ࡞ͷϙΠϯτ ݱࡏҐஔ ςΩετ ৭ ࣍ ϓϨθϯͷߏ
ରͷΧςΰϦʔ ʮΘ͔Γ͍͢ʯͱʁ ϓϨθϯࢿྉ࡞ͷϙΠϯτ ݱࡏҐஔ ςΩετ ৭ ࣍ ϓϨθϯͷߏ
ରͷΧςΰϦʔ ΤϯλʔςΠϯϝϯτੑ ཏੑ ߴ ߴ
ରͷΧςΰϦʔ ΤϯλʔςΠϯϝϯτੑ ཏੑ ߴ ߴ
ରͷΧςΰϦʔ खॱॻ ઃܭॻ ࠂ Χλϩά ձٞ ֶձൃද 5&% ൃද ΤϯλʔςΠϯϝϯτੑ
ཏੑ ߴ ߴ
ରͷΧςΰϦʔ ʮΘ͔Γ͍͢ʯͱʁ ϓϨθϯࢿྉ࡞ͷϙΠϯτ ݱࡏҐஔ ςΩετ ৭ ࣍ ϓϨθϯͷߏ
ߏΛ࿅Δ 1PXFS1PJOUΛىಈ͢Δલʹ w .BSLEPXOͰ༰Λॻ͖ग़͢ w ͢ॱ൪Λݕ౼
͓͢͢Ί.BSLEPXOΤσΟλ 7JTVBM4UVEJP$PEF
͓͢͢Ί.BSLEPXOΤσΟλ 4UBDL&EJU $ISPNFΞϓϦ
͢ॱ൪ ࣌ܥྻ ϒϨʔΫμϯܕʢ֓ཁ͔Βৄࡉʣ ఏҊܕʢ՝㱺ղʣ
͢ॱ൪ ࣌ܥྻ ϒϨʔΫμϯܕʢ֓ཁ͔Βৄࡉʣ ఏҊܕʢ՝㱺ղʣ
ରͷΧςΰϦʔ ʮΘ͔Γ͍͢ʯͱʁ ϓϨθϯࢿྉ࡞ͷϙΠϯτ ݱࡏҐஔ ςΩετ ৭ ࣍ ϓϨθϯͷߏ
ʮΘ͔Γ͍͢ʯͱʁ ใͷೝࣝʹཁ͢Δ͕͍࣌ؒ ʮΘ͔Γ͍͢ʯ ͱײͯ͡Β͑ΔՄೳੑ͕ߴ͍
,*44ͷ๏ଇ ,FFQJUTIPSUBOETJNQMF
,*44ͷ๏ଇͭͷϙΠϯτ εϥΠυ͕ΰνϟΰνϟ͢ΔͱɺԿ͕ॏཁͳͷ͔ ୳ͨ͠ΓɺಡΈऔͬͨΓ͢Δͷʹ͕͔͔࣌ؒͬͯ ͠·͏ɻͦͷͨΊจষ͘ɺ୯७ʹ͢Δඞཁ ͕͋Δɻ จষମݴࢭΊͱ͢Δɻ ඞཁੑΛߟྀ͠ɺՄೳͳݶΓඞཁͳ͍ͷ
আ͢Δɻ *5ΤϯδχΞͷͨΊͷϓϨθϯࢿྉ࡞ϊϋ
,*44ͷ๏ଇ ͭͷϙΠϯτ ใͷڽॖ ମݴࢭΊ ඞཁੑͷߟྀ
,*44ͷ๏ଇ ͭͷϙΠϯτ ใͷڽॖ ମݴࢭΊ ඞཁੑͷߟྀ จষͷॖɾ୯७Խ͕ඞཁ
,*44ͷ๏ଇ ͭͷϙΠϯτ ใͷڽॖ ମݴࢭΊ ඞཁੑͷߟྀ ςΩετମݴࢭΊʹ͢Δɻ ςΩετମݴࢭΊ
,*44ͷ๏ଇ ͭͷϙΠϯτ ใͷڽॖ ମݴࢭΊ ඞཁੑͷߟྀ ϩΰɺɺΞΠίϯFUDʜ ՄೳͳݶΓඞཁͳ͍ͷআ
εϥΠυϝοηʔδ શମͷεϥΠυຕʹ੍ݶͳ͍ ʮεϥΠυʯ࣌Ε
ରͷΧςΰϦʔ ʮΘ͔Γ͍͢ʯͱʁ ϓϨθϯࢿྉ࡞ͷϙΠϯτ ݱࡏҐஔ ςΩετ ৭ ࣍ ϓϨθϯͷߏ
ݱࡏҐஔΛࢹ֮తʹࣔ͢
εϥΠυ൪߸ εϥΠυ൪߸ඞਢ ՄೳͰ͋Εશ෦ͰԿຕ͔Λදࣔ 1PXFS1PJOUʹ,FZOPUFʹ֘ػೳͳ͠
ରͷΧςΰϦʔ ʮΘ͔Γ͍͢ʯͱʁ ϓϨθϯࢿྉ࡞ͷϙΠϯτ ݱࡏҐஔ ςΩετ ৭ ࣍ ϓϨθϯͷߏ
ςΩετϑΥϯτ จϝΠϦΦ Ԥจ4FHPF6* ͠ʔ͝ʔ ώϥΪϊ֯ΰ ϑΥϯταΠζQUҎ্
ϑΥϯτઃఆ εϥΠυϚελʔ͔ΒϑΥϯτΛมߋ 1PXFS1PJOUGPS.BD ࡉ͔͍ϑΥϯτࢦఆ͕ෆՄʜ
ςΩετߦؒ ϓϨθϯςʔγϣϯ ӳޠQSFTFOUBUJPO ͱɺ ใୡखஈͷҰछͰɺௌऺʹରͯ͠ใΛఏ ࣔ͠ɺཧղɾೲಘΛಘΔߦҝΛࢦ͢ʢએʣɻ ུͯ͠ϓϨθϯͱݺশ͞ΕΔɻ
ςΩετߦؒ ϓϨθϯςʔγϣϯ ӳޠQSFTFOUBUJPO ͱɺ ใୡखஈͷҰछͰɺௌऺʹରͯ͠ใΛఏ ࣔ͠ɺཧղɾೲಘΛಘΔߦҝΛࢦ͢ʢએʣɻ ུͯ͠ϓϨθϯͱݺশ͞ΕΔɻ ,FZOPUFσϑΥϧτ
ςΩετߦؒ ϓϨθϯςʔγϣϯ ӳޠQSFTFOUBUJPO ͱɺ ใୡखஈͷҰछͰɺௌऺʹରͯ͠ใΛఏ ࣔ͠ɺཧղɾೲಘΛಘΔߦҝΛࢦ͢ʢએʣɻ ུͯ͠ϓϨθϯͱݺশ͞ΕΔɻ
ςΩετվߦ ϓϨθϯςʔγϣϯ ӳޠQSFTFOUBUJPO ͱ ใୡखஈͷҰछͰɺௌऺʹରͯ͠ใΛ ఏࣔ͠ɺཧղɾೲಘΛಘΔߦҝΛࢦ͢ એ ɻ ུͯ͠ϓϨθϯͱݺশ͞ΕΔɻ
↩
ॏཁੑʹԠͨ͡ίϯτϥετ ଠ͞ɺαΠζɺ৭ɺԼઢ ݟग़͠ɺ·ͱΊɺΩʔϫʔυΛڧௐ
ςΩετڧௐ ϓϨθϯςʔγϣϯ ӳޠQSFTFOUBUJPO ͱ ใୡखஈͷҰछͰɺௌऺʹରͯ͠ใΛ ఏࣔ͠ɺཧղɾೲಘΛಘΔߦҝΛࢦ͢ એ ɻུͯ͠ϓϨθϯͱݺশ͞ΕΔɻ
ςΩετڧௐ ϓϨθϯςʔγϣϯ ӳޠQSFTFOUBUJPO ͱ ใୡखஈͷҰछͰɺௌऺʹରͯ͠ใΛ ఏࣔ͠ɺཧղɾೲಘΛಘΔߦҝΛࢦ͢ એ ɻུͯ͠ϓϨθϯͱݺশ͞ΕΔɻ
ςΩετڧௐ ϓϨθϯςʔγϣϯ ӳޠQSFTFOUBUJPO ͱ ใୡखஈͷҰछͰɺௌऺʹରͯ͠ใΛ ఏࣔ͠ɺཧղɾೲಘΛಘΔߦҝΛࢦ͢ એ ɻུͯ͠ϓϨθϯͱݺশ͞ΕΔɻ
ରͷΧςΰϦʔ ʮΘ͔Γ͍͢ʯͱʁ ϓϨθϯࢿྉ࡞ͷϙΠϯτ ݱࡏҐஔ ςΩετ ৭ ࣍ ϓϨθϯͷߏ
৭গͳ͘ ৭͕ଟ͍ͱࡶͳҹ 㱺৭ʹҙຯΛ࣋ͨͤΔ
ݪଇʹج͍ͮͨ৭ جຊ৭ΛܾΊͯϧʔϧԽ ϕʔεΧϥʔ ϝΠϯΧϥʔ ΞΫηϯτΧϥʔ
ݪଇʹج͍ͮͨ৭ ϕʔεΧϥʔ ओʹจࣈʹ͏جຊ৭ ϝΠϯΧϥʔ ݟग़͠ɺϘοΫεɺڧௐ͍ͤͨ͞Օॴ ΞΫηϯτΧϥʔ ಛʹΛूΊ͍ͨՕॴ
ରͷΧςΰϦʔ ʮΘ͔Γ͍͢ʯͱʁ ϓϨθϯࢿྉ࡞ͷϙΠϯτ ݱࡏҐஔ ςΩετ ৭ ࣍
͝ਗ਼ௌ͋Γ͕ͱ͏͍͟͝·ͨ͠ʂ
͝ਗ਼ௌ͋Γ͕ͱ͏͍͟͝·ͨ͠ʂ
ରͷΧςΰϦʔ ʮΘ͔Γ͍͢ʯͱʁ ϓϨθϯࢿྉ࡞ͷϙΠϯτ ݱࡏҐஔ ςΩετ ৭ ࣍