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生成AI x スライド資料作成で気をつけたいこと

生成AI x スライド資料作成で気をつけたいこと

DX講座の有志勉強会で使用した、「生成AIを活用したプレゼン資料作成」のノウハウ資料です。 単なる「時短」や「自動生成」ではない実践的な知見(Tips)をまとめました。

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Uechi Shingo

January 08, 2026
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Transcript

  1. 1. 特定の「スライド生成AIサービス」には依存しません。 ChatGPT/Gemini と PowerPoint/Google スライド という標準的なツールの 組み合わせを推奨します。※外部専用ツールはサービス終了リスクがあるため 2. 目的は「品質」

    単なる時短(サボり)ではありません。 AIを「思考の壁打ち相手」として使い、アウトプットの質を高めましょう。 3. このスライドでは、プレゼン資料作成に生成AIを使用する際に気を付けたい ことについてお話しします。 本セッションの前提・スコープ
  2. これだけは持ち帰ってください! セキュリティ 月額3,000円は安心代。 無料版は学習リスクがあります。有料 プランで「入力データを学習させない」 設定にすることで、業務情報を守りま す。 テンプレート AIにデザインさせない。 既存の「会社フォーマット」を守らせる

    のは困難です。AIにはテキスト作成だ けを任せるのが現実解です。 モデルの賢さ(推論力) 「空気」を読む力。 複雑な指示をさばく力。 無料版は手 順が多いと混乱しがちです。有料版な ら複雑な条件も正確に理解し、手戻り を防ぎます。
  3. 料理の過程 AIの推論プロセスに対応する概念 何を作るかを決める(カレーにする/献立 設計) 解くべき問題を定義する レシピを考える(手順を整理) 問題を段階的に扱う設計(ステップ分解) 必要な材料を揃える(買い出し・準備) 関連情報・データをモデル内部で整えるプ ロセス

    切る・下ごしらえする 論理的な中間ステップ(前処理、要件整 理) 火を通す・煮込む 推論処理(吟味・検討・検証) 味を見て調整 内部での自己チェック・修正 盛り付ける 最終回答を生成する 単純なモデル:カレーっぽいのを作る。確率的にちゃんとカレーになることもある 推論モデル:工程を踏んで自ら結果を導き出すプロセスを模倣 推論モデルとは?
  4. 生成AI画像作成の注意点 1. 著作権侵害のリスク(類似性) 特定の既存著作物(キャラクターや作家の画風)に酷似した画像を生成し、それを利用すると 著作権侵害になる可能性があります。 「〇〇(有名キャラクター)風」といったプロンプトは業務では厳禁です。 2. 「指・手足」の構造破綻 画像生成AIは依然として手足の描写が苦手です。指が6本あったり、関節が不自然な方向に曲がって いたりしないか、拡大して「検品」するプロセスが必須です。

    3. 謎の文字の混入 画像内に看板や書類が描かれる際、AIは解読不能な謎の文字を生成します。 プレゼン資料等で使う場合は、レタッチソフトで消すか、トリミングして隠す必要があります。 4. バイアス(偏見)の排除 「CEO」と入力すると男性ばかり、「看護師」だと女性ばかり生成されるといったバイアスがあります。 DE&I(ダイバーシティ・エクイティ&インクルージョン)の観点から、プロンプトで性別や人種を適切に 指定し、偏りを防ぐ配慮が求められます。