Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Sign up for free
Menu
Search
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Pricing
Search
Sign in
Sign up for free
生成AI x スライド資料作成で気をつけたいこと
Search
Uechi Shingo
January 08, 2026
Business
59
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
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。
Uechi Shingo
January 08, 2026
More Decks by Uechi Shingo
See All by Uechi Shingo
Datadog 認定試験の概要と対策
uechishingo
0
540
オンコール経験者だから刺さった、 ユーザー視点のアラート
uechishingo
1
400
OpenClaw を Amazon Lightsail で動かす理由
uechishingo
0
840
AWS監視を「もっと楽する」ために
uechishingo
0
1k
あなたの AWS 学習を加速させる、コミュニティとの付き合い方
uechishingo
1
430
技術コミュニティが与えてくれた成長機会
uechishingo
1
150
続「AWS 基礎 100 本ノック」をやってみた
uechishingo
2
1.2k
中年男性がメインフレームから クラウドへキャリアシフトしてみた
uechishingo
2
1.5k
「AWS 基礎 100 本ノック」をやってみた
uechishingo
0
1.8k
Other Decks in Business
See All in Business
【株式会社カオナビ】会社紹介資料 for business / kaonavi/introduction-for-business
kaonavi
0
86k
㈱サンエー 会社 採用資料
uemura2024
0
5.2k
採用広報資料_2026年9月.pdf
gw_recruit
0
3.2k
会社説明資料_株式会社イー・コミュニケーションズ
ecoms_ikeda08
0
350
コンテキストをデータとして扱うDynatraceのAIアーキテクチャ
sukatsu1222
1
130
マーケティンググループ紹介資料/ marketing
m3c
2
18k
ログラス会社紹介資料 / Loglass Company Deck
loglass2019
20
580k
AI活用の舞台装置が、自走を促す
tbpgr
0
120
Steamで売れないゲームに共通する失敗パターン
hirohasuyoutube
0
260
Sasuke Financial Lab 会社概要
sasukefinanciallab
0
340
フルカイテン株式会社 採用資料
fullkaiten
0
120k
01_全社_FLUX採用ピッチ資料_Ver.5.8
flux
12
230k
Featured
See All Featured
VelocityConf: Rendering Performance Case Studies
addyosmani
331
25k
Evolution of real-time – Irina Nazarova, EuRuKo, 2024
irinanazarova
9
1.6k
Jamie Indigo - Trashchat’s Guide to Black Boxes: Technical SEO Tactics for LLMs
techseoconnect
PRO
0
690
The Pragmatic Product Professional
lauravandoore
37
7.5k
Building a Modern Day E-commerce SEO Strategy
aleyda
45
9.2k
Gemini Prompt Engineering: Practical Techniques for Tangible AI Outcomes
mfonobong
2
570
Agile that works and the tools we love
rasmusluckow
331
22k
Done Done
chrislema
187
17k
Responsive Adventures: Dirty Tricks From The Dark Corners of Front-End
smashingmag
254
22k
We Have a Design System, Now What?
morganepeng
55
8.4k
Practical Tips for Bootstrapping Information Extraction Pipelines
honnibal
25
2.1k
Design and Strategy: How to Deal with People Who Don’t "Get" Design
morganepeng
133
20k
Transcript
DX講座スピンアウト企画 生成AI × プレゼン資料作成で 気をつけたいこと 一般社団法 REIONE 上地 申吾 2026年01月08日
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
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。
高性能モデルを使い倒す 1. 長文資料を「全読み込み」 2. 推論モデルで論理の穴を潰す 有料版の大きなメモリ(コンテキスト)を活かし、関連する PDFや議事録をすべて読み込ませます。文脈理解度が 劇的に向上します。 推論モデル(ChatGPT Thinking,
Gemini Pro/思考モー ド 等)を使う。 内部で複数ステップにわたる論理的推論を行うことで、 条件の整合性や関係性を考察したうえで回答している。
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?
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。
リスク管理 ハルシネーションはゼロにならない 数字・最新情報は、必ず「検索連動型 AI (Deep Research)」で裏取りし、 出典URLをクリックして確認する癖をつけてください。
最後の「10%」に魂を込める AIは「80点」の資料を爆速で作りますが、 「聴衆の感情を動かすエピソード」 や「社内調整」 は作れません。 浮いた時間で、人間にしかできないメッセージに注力すること。 それが業務における生成AI活用の本質です。
一般公開が可能な情報については、積極的な公開がおすすめです! スライド:https://speakerdeck.com/uechishingo ブログ:https://qiita.com/uechi-shingo おまけ:スライドに限らずブログもおすすめ