この動画では、AIを活用してPowerPointプレゼンテーションを劇的に効率化する方法が解説される。従来は数日から数週間かけて作成していた企業向けの大規模なプレゼンテーション資料を、わずか10分から数時間で作成できるようになったという。知識労働者の労働時間の約5分の1を占めるPowerPoint作業、特にその40%を占めるデザイン作業を大幅に削減できる可能性がある。しかし、PowerPointのAI化はテキストやExcelと比べて非常に難易度が高く、視覚的な要素と複雑な分析を同時に扱う必要がある。この課題を克服するために、5つの原則が紹介される。ワークフローの強制、シンプルなビジュアルルール、マルチチャットアーキテクチャ、反復的なプロンプト、データ処理ロジックの明確化である。実際の失敗例と成功例を比較しながら、プロンプトの改善プロセスが具体的に示され、企業レベルで使える品質のプレゼンテーション資料を体系的に生成できることが実証される。
AIでPowerPointを解決する方法
私はAIによるPowerPoint作成の問題を解決しました。そして、皆さんと皆さんの組織のためにもそれをどう解決するかをお見せします。それほど時間はかかりません。せいぜい10分から15分程度でしょう。それでは始めましょう。
まず問題とそれがなぜ重要なのかをお話しします。次に、私がプロンプトを書く際に使っている5つの原則を説明します。そして、失敗例をお見せします。皆さんはずっとネイトの失敗したプロンプトを見たいと思っていたはずです。私のSubstackの投稿には載せなかった失敗作の一つをお見せします。ひどすぎて公開できなかったものです。
そして、それをどう修正したかをお見せします。修正してどう良くなったかを実演します。なぜなら、PowerPointに関する大きな教訓は、テキストの作成やExcelでの数値処理とは違って、PowerPointはAIにとって非常に扱いにくいものだということです。しかし、システム思考ができれば、実用レベルになります。
これは誰にとっても課題です。調べてみたところ、知識労働者として働く時間の約5分の1がPowerPointに費やされています。つまり、1週間のうち1日分がPowerPointです。そして、その1日の約40%、つまり半日がデザインだけに使われています。私はPowerPointのデザインがとても苦手です。皆さんも苦手ですか? 私は苦手です。
つまり、私たちは膨大な作業量を削減できるという話なんです。もし10人規模の会社があったとして、PowerPointをやらなくて済むなら、毎週どれだけ節約できるでしょうか? 正直なところ、10人規模の会社はできるだけPowerPointを作らないようにしていますが、大企業、1000人規模の会社や5万人規模の会社では、私も働いたことがありますが、大量の資料を作ります。そこに時間が費やされているのです。彼らはもっと生産的になれるはずです。
5つの原則
それでは本題に入りましょう。失敗したプロンプトから学んで、より良いプロンプトにたどり着くまでに発見した5つの原則とは何でしょうか? それが2025年にAIでPowerPointを作る方法を形作ります。
第一の原則は、企業レベルのPowerPointをAIで生成したいなら、ワークフローの強制について考える必要があるということです。これは非常に技術的な用語に聞こえますし、少し技術的ではありますが、怖がる必要はありません。
一貫してクリーンなPowerPointファイルを作成するために、AIにどの技術ツールを呼び出すべきかを指示する必要があります。2025年10月現在、Claudeでプロンプトを書いている場合、ClaudeはPowerPointファイルの作成で群を抜いて最高なのですが、HTML to PPTXスキルを使うように指示したいところです。これは冗談ではありません。こんなにハック的な方法じゃなければいいのにと思いますが、Claudeには複数のツールから呼び出す選択肢があるんです。
私はClaudeがHTML to PPTXを使わなかったことを認め、だからピクセル単位のはみ出しを正確に測定できなかったと説明するのを見たことがあります。そして、それを使ったときには機能しました。つまり、単なる幻覚的な説明ではないのです。
より大きな原則として、例えば来週誰かが素晴らしいPowerPointモデルをリリースしたとしましょう。使っているモデルに関係なく、誰にとっても重要な教訓は何でしょうか? AIは特殊な空間的出力を実行しているため、そうしたワークフローの制約を必要とするということです。
ですから、使っているAIで、それがChatGPTであれCopilotであれ、どのツールを呼び出しているかを調べ、その特定のワークフローに最適なツールを強制するようにしてください。なぜなら、そしてこれはより大きな洞察なのですが、これはPowerPointだけの話ではありません。私が使ってきたあらゆるAIシステムには、ツール呼び出しを静かに劣化させて、それを教えてくれない傾向があります。
その理由は、AIが役に立つように訓練されているからです。何かがうまくいかず、スキルを忘れたり、スキルを確実に呼び出せなかったり、クラウド上でスキルを呼び出すための接続エラーがあったりすると、AIは次善の策に移り、決してそれを教えてくれず、何とかうまくいくように最善を尽くします。
どのスキルが機能するか、それらのスキルがどう機能するかを意図的に発見し、ワークフローの強制を主張するプロンプトの構築について慎重に考える必要があります。これがシステム思考のように聞こえるなら、私が警告した通りです。でも、私はここでプロンプト作成の作業の多くを皆さんのためにやっています。そして、これは一度のシステム思考で、後々膨大な時間を節約できることを思い出してください。
第二の原則は、シンプルなビジュアルルールはスケールするということです。これはAppleに戻るような気がしますが、クリーンなタイポグラフィと間隔は、はるかに信頼性の高い結果を生み出します。これは既存の企業向け資料の多くに深刻な影響を与えます。なぜなら、多くの既存企業資料は過度な装飾に依存し、それをブランディングと呼んでいるからです。お知らせがあります。
一つ、それは本当のブランディングではありません。二つ、それはAIとうまく機能しません。明確な思考でAIを使ってPowerPointを作成する組織は、皆さんを圧倒するでしょう。AIに資料作成を手伝ってもらうために、よりクリーンなタイポグラフィとクリーンな間隔で資料を再設計する価値があります。
派手な枠線を追加したい、コンテナを追加したいと思っても、それは脆弱性を生むだけです。脆弱性を生むだけです。シンプルだからといって醜くなる必要はありません。このビデオの後半でそれをお見せします。制約の中で考えてください。原則は、制約ベースのデザインが装飾的な仕様を打ち負かすということです。そして、それはどのモデルを使っても当てはまります。Claudeでも当てはまりますし、ChatGPTでも当てはまります。
これらのモデルにとっての課題は、PowerPointが視覚的なメディアであると同時に、複雑な分析を表現するためのメディアでもあるということです。両方をこなさなければなりません。視覚的なメディアを本当にクリーンに保てば、モデルが行った思考を非常にうまく表現できるようになります。
第三の原則は、マルチチャットアーキテクチャが複雑で洗練されたナラティブを可能にするということです。形容詞は何でも選んでください。ボードデックは40スライドになることもありますよね? 計画と実行を分離すれば、一貫したナラティブアークを持つ30枚以上のスライドデックを、以前よりもはるかに速くAIで構築できます。大きなプレゼンテーションの準備のためにチーム全体が1週間かかるということではなくなります。一人が2、3時間かけて資料をまとめられるのです。
アーキテクトチャットが設計図を作成し、その後ジェネレーターチャットがチャンクを構築し、アセンブリチャットが一貫性を確保します。これはスケールします。そして、私がこれを理解した後、プロンプトをまとめました。
なぜ一度にすべてできないのでしょうか? 私が試した複雑なExcelプロンプトとは違って、視覚的要素がトークンを消費するようです。PowerPointではコンテキストウィンドウがテキストやExcelよりもはるかに速く食いつぶされることがわかりました。ですから、それを計画し、意図的に作業をチャンク化する必要があります。これは変わるかもしれませんが、今のところそうです。
でも、これでも膨大な価値が解放されます。数日や数週間ではなく、数時間でボードレディな資料ができるという話です。戦略的な計画プレゼンテーションでは、ステークホルダーの対立などの人的要素を解決し、それから資料に落とし込む時間が増えます。以前かかっていた時間の10分の1で複数の反復を体系的に生成することが可能です。
これにより、本質的には交渉している組織的な対立を通じて、より速く進展させることができます。正直に言うと、複雑なナラティブがあるときは、組織的な対立があり、それを交渉する必要があります。人的要素に焦点を当てたいのです。だから、実際にこれが行っているのは、それを自由にすることです。人々に焦点を当てることを自由にしてくれるのです。
第四の原則は、反復的なプロンプトの方が速く構築できるということです。私がこれに取り組んでいて思いついたことの一つは、ベーステンプレートとデータ、そしてそのデータを合成するロジックを確立してから、スタイル要件を追加できることが重要だということです。
本質的に、私はプロンプトでAIにそれらのステップを踏むように挑戦しています。まず、ベーステンプレートを考え出し、データを見つけ、それを合成し、最後にスタイルを追加し、クリーンな方法で行い、各ステップを検証します。信頼性が必要だから、反復的に作業します。
大規模なタスクでは、それらは別々のプロンプトのように見えることがあります。ベーステンプレートを設計しましょう。素晴らしい。データを追加しましょう。生のアウトラインを見てみましょう。素晴らしい。では、正しいポイントを強調できるように合成しているか確認しましょう。素晴らしい。では、スタイルを追加します。
小規模な資料、4、5スライドの資料では、一度にすべてできます。大きい場合は、チャンク化することになります。しかし、原則は、段階的な検証、チェックポイントを持つことが包括的な仕様を打ち負かすということです。
私が学んだことの一つは、検証チェックを書き込むことができ、かなり大きなプロンプトを送っている場合でも、より洗練されたフロンティアモデルに途中で検証を行うように指示できるということです。うまくいかない場合は、チェックに失敗して書き直すことができます。
私は実際にClaudeがこれを行うのを見ました。私のアウトライン要件を満たしているかどうかをチェックし、自分で失敗し、戻って修正します。私はただコーヒーを飲みながらそれを見ているだけです。驚異的です。自己反復させることができます。
第五の原則は、プロンプトがAIに対立をどう調整するかを伝える方法について考えたいということです。これはより大きなことです。データ処理ロジックは、企業全体でAIに対する大きな制約の一つです。おそらく、それについてもっと書くべきでしょう。
曖昧さのないデータを得られるようにデータ処理ロジックをクリーンアップできれば、はるかに高品質な合成が可能になります。だから、このCSVファイルをPowerPointにフォーマットして提示してくださいと言うだけではいけません。
これら3つの矛盾する財務予測を調整し、答えがわからない場合は方法論を説明してくださいと言います。答えがわかっている場合は、これがデータの対立を解決してほしい方法です、対立があることはわかっています、と言います。
ある意味で、PowerPointはデータをめぐる対立のナラティブの結果です。あなたがやっているのは、常に必要だったが頭の中にあったデータ処理ロジックを明らかにすることです。今では、意図を明確に表現し、それをPowerPointに落とし込む必要があります。
チームにとっての意味
これはチームにとって何を意味するのでしょうか? これは、企業向けのPowerPoint資料を体系的に生成できるようになったということです。断言できます。適切なプロンプトがあればかもしれない、というレベルではありません。
信頼性を持って大規模に、経営幹部のレビューに合格する品質で企業向けPowerPoint資料を生成できます。データを集める必要はありますか? はい。うまくプロンプトを書く必要はありますか? はい、それについては説明します。思考が体系的である必要はありますか? それについては説明しました。
それらすべては真実です。しかし、これは企業全体のワークロードの経済性を変えます。ステータスレポートは自動化できます。AI でカスタマイズされたテンプレート化された営業資料を作成できます。ボードアップデートでは、人々へのメッセージに集中するだけでよく、そのメッセージをPowerPointにどう落とし込むかを考える必要はありません。
ただ完成します。実際、複数のAIの視点を取り入れる時間があります。それらについて考えます。正しいかどうかを考え、資料を洗練させ、以前にはなかった方法で資料を反復します。また、常に苦労してきたその場での資料生成もできるようになります。明日までにこの資料が欲しい。
では、徹夜します、ですよね? ビジネスで働いたことがある人なら、その瞬間を経験しているはずです。もうそれは望みません。もう徹夜する必要はありません。
新しいワークフローは、データとナラティブ要件を所有し、それを明確に伝えることができる限り、資料に必要なものを与えることができるということです。そうすれば、AIが資料を生成してくれて、あなたは出発できます。
3、4日かかっていたことが、今では1時間でできます。それほど速いです。データがあれば、おそらく20分以下です。私の提案は、私たちが推進している成果と、それらの成果を推進するデータとビジネスロジックについて考え、それらの間に、それらの成果を自動化できるプロンプトの意図を構築するということです。
私のすべての原則は、それに集約されます。それが少し抽象的に聞こえるなら、より具体的にしましょう。今から約束した通り、失敗したプロンプトの結果をお見せします。なぜそれが失敗だったのかを説明します。その後、良いプロンプトに移り、良いPowerPointでどう機能したかを説明します。
失敗したプロンプトの実例
さて、これが失敗作です。覚悟はいいですか? 「悪くないじゃないか」と思うかもしれません。これは悪いです。誰にも見せられません。説明させてください。
ここを見てください。120万のアドレスという顧客対応システムです。テキストは気にしません。何らかの形でこのオブジェクトの下にあります。基本的にこれらのボックスオブジェクトが積み重なり、テキストが上に貼り付けられています。テキストが下のボックスの下に滑り込んでいます。このスライド全体が完全に読めません。
緊急のボードレビューであっても気にしません。これは読みません。これも滑り出ています。パターンが見えてきましたか? モデルがアウトラインで苦労しているように見えます。私もそう思いました。それについては後ほど。
こちらでは、フォントのサイズを大きくするのが得意かもしれないと思うでしょう。いいえ、それはひどいです。うまくいきませんでした。それがうまくいくのを見たことがあるので、なぜ本当に苦労しているのか不思議に思いました。これがボックスの中にあることに気づきました。
繰り返しますが、ここのテキストの量にも気づきます。これを見てください。シナリオ1があります。2行のテキストがあります。見てみると、ここには10行のテキストがあります。こちらには8行のテキストがあります。この円グラフ、数字が読めません。黒地に黒です。明らかにコントラストの問題があります。
これは大惨事です。これは小さなフォントで完全に読めません。棒グラフも読みやすくありません。結局のところ、この小さなボックスの中に経営陣への推奨事項を隠していて、読むのも難しいです。
私が見る限り、内容はおそらく良いと思います。なぜなら、私はデータパケットを準備したからです。これはデータパケットと一致しています。48万ドルの失注額があると言っても間違いではないと思います。それはデータパケットにありました。正しく取得していると思います。
これが私に読めるのは、視覚的要素を正しく処理しなかったプロンプトであり、おそらく指示を詰め込みすぎたということです。それを念頭に置いて、戻ってプロンプトを見てみましょう。
ところで、どれだけの作業をしているか見てください。この作業すべてを見てください。この作業すべてを見てください。では、戻りましょう。送ったプロンプトを確認しましょう。
わお、これはネイトのプロンプトのようです。とても複雑です。全部が良いわけではありません、皆さん。
ここにすべての入力仕様を与えています。検証要件を与えていますが、この段階での検証要件は視覚的ではないことに気づくでしょう。これはすべてデータについてです。それは間違いかもしれません。データ合成の課題を与えています。繰り返しますが、これはすべてデータについてであり、それを正しく取得することについてです。
この出力構造を指定する際にベストプラクティスを行っていることに気づくでしょう。ここにスライドのアウトラインを与えています。それからクリエイティブな制約です。ここで問題が発生したかもしれません。
資料はマッキンゼーの危機コンサルティングのような雰囲気を持ちながら、スタートアップの緊急性を維持しなければなりません。それは言葉遊びが過ぎるようです。もし私がLLMだったら、頭痛がするでしょう。
ナラティブアークは、明確な前進の道筋を持つ管理された危機としてフレーム化します。それはいいと思います。ところで、ここには視覚的なものは何もありません。クリエイティブな制約と書いてありますが、これはすべてストーリーについてです。それに気づくでしょう。
それから失敗条件を示します。一般的なスライド、合成の欠落、明確な意思決定への影響のないチャート。これを読み進めていくと、LLMがこのプロンプトのすべての検証ステップに合格し、上で与えたすべてのファイルを使用しながら、見た資料を作成できたことがわかりますか?
その通りです。PowerPointでの作業の40〜50%を占める視覚的なストーリーテリングをどう扱うかを十分に説明できませんでした。このプロンプトではそれが欠けています。
修正されたプロンプトと結果
では、どう修正したか見てみましょう。さて、これです。すぐに良く見えます。読めます。救急車のサイレンのように見えるもので頭がおかしくなることはありません。数字は意味があります。適切に強調されています。緑が良くて赤が悪いのでしょう。わかりませんが、少なくとも本当によく読めます。
進んでいくと、ナラティブが見えます。これは機能します。よりシンプルなスライドですか? はい。デザインがありませんか? 実際、それは真実ではありません。非常に意図的にカラーパレットがあります。実際、これらの微妙なグレーのアウトラインが今は機能しています。見えるかどうかわかりませんが、これら3つにはそれぞれ微妙なグレーのアウトラインがあり、うまく機能しています。
これにはうまく機能するカラーブロックがあります。また、グラフは前回とは違って良いコントラストがあります。黒地に黒のような状態ではありません。そして、黒地に濃紺という本当に悪いアクセシビリティのないカラーコントラストがあった時期もありました。
つまり、見栄えが良くなっています。それでも思慮深く見えます。読みやすくなっています。実際、より良いコミュニケーションツールだと言えるでしょう。
では、戻って自問してみましょう。何を違う形で行ったのでしょうか? プロンプトはどう変わったのでしょうか?
まず第一に、視覚的と呼べるものを検証しています。カラーブロッキングではありません。高コントラストです。タイポグラフィの階層を検証しています。何が起こるか想像できますよね。
これが大好きです。レイアウトがどれだけ良いかを詳細にテストしているかがわかるから大好きです。実際に測定しています。これらのプロンプトは長いです。だからコンテキストウィンドウを食うのです。行っているこの作業すべてを見ています。
さあ、戻りましょう。プロンプトを見てみましょう。プロンプトははるかに短くなっています。とても短いので、テキストウィンドウに収まるようになりました。これにより、システムが何をしているかをよりよく理解できます。
まず最初に、HTML to PPTXワークフローを指定しています。インストールの問題をデバッグします。PowerPointスキルでより良く機能することを確認したので、切り替えません。繰り返しますが、ChatGPTを使っていても、Copilotを使っていても、システムと対話することで使用しているスキルを把握し、より良く機能するものを主張し始める必要があります。
スキルを主張しています。テキスト要素の周りに枠線ボックスを使わないように主張しています。なぜなら、それは失敗することに気づいた問題の一つだからです。アウトライン形状を使わない、角丸長方形を使わない、なぜならそれは問題の一つだったからです。クリーンなタイポグラフィ、間隔、微妙なカラーブロックを使います。
角丸長方形が機能するのを見たことがあると言っておきます。これは少し保守的すぎました。テキストをどこに配置すべきかを指定し、それから考え抜きます。枠線要素のないクリーンなレイアウトアプローチ、カラーパレット、タイポグラフィ、視覚的強調について説明してください。そして、それをどう行うか見ていきます。
それから資料を生成します。入力はこちらです。ところで、これは微妙なことです。ここには3つの入力をリストしています。6つ与えました。このテストのために意図的にコンテキストを超過させてストレスを与えており、合格したと思います。
それからレイアウトを行います。私たち人間が作業として行わなければならないことを実際に認識している方法がわかりますか? PowerPointを行うことがどれだけ難しいかを認識し、ここでシステムにいくつかの助けを与えています。
もしあなたが、特定のブランドをAI PowerPointにどう入れればいいのか疑問に思っているなら、実際にそのためのプロンプトを書きました。でも要約すると、スライドを与えて、そのスライドからスタイルを抽出するように指示する必要があります。
それから、スライドと各スライドで何を求めているかについて説明します。非常に具体的です。それから検証ゲートに入ります。サムネイルを見せてください。コントラスト比を確認してください。これがアクセシビリティの部分です。異なるズームレベルでのテキストの可読性をテストします。それをテストしてください。
そして、失敗条件には視覚的なものも含まれるようになりました。実際にどう対応したか見てみましょう。作業のいくつかは見ましたが、ここにデザイン計画があります。レイアウトを提供してくれます。特定の色を提供してくれます。ちなみに、実際にそれらの色を引き出して確認することもできます。
枠線なしの視覚的強調を提供してくれます。要求した通りです。チャートのスタイリングを扱います。アクセシビリティに対処します。そして今、実装を始めます。私は指示する必要はありませんでした。ここで続けました、よね?
そして構築を始めます。JavaScriptを使ってHTMLスライドをPowerPointに変換し始めます。作業、作業、作業、作業。続ける必要があります。私が実感していることの一つは、なぜ私たち人間がこれをこんなにしなければならないかの一部です。
なぜ社会として、仕事週のうち半日をPowerPointのデザインだけに費やしているかというと、これがどれだけ難しいかということです。そしてこれは、AIもそれが難しいと感じていることを示しています。基本的にこれを力技で解決しています。AIにとっても大変な作業です。そして、この品質に実際に到達できるという事実は本当に印象的です。
さあ、どうぞ。これが機能しなかったプロンプトの例、そして機能したプロンプトの例です。そして5つの原則は、ちなみにスケールします。もし1ヶ月後、2ヶ月後にこれを見ていて、もうClaudeではなくなっていたとしても、よね? Claudeは下流に行きました。Maxプランから Plusプランへと。でも今はClaudeが最高ではなく、CopilotがPowerPointで素晴らしいとか、ChatGPTがPowerPointで驚異的だったとしましょう。素晴らしい。
原則はまだそこにあります。原則はどこにも行きません。視覚的フォーマットでナラティブアークの中で分析された結果を生成するためにツールと作業する方法、それはどこにも行きません。これは、私たちが通常の企業知識労働で持っている作業プリミティブの中で最も難しいタスクだと私は主張します。
コードよりも難しいと思います。Excelよりも難しいと思います。そして、ドキュメントよりも難しいと思います。これら3つの問題、テキスト、ドキュメント、コード、スプレッドシートについては、AIはすでにはるかに優れた仕事ができます。はるかに流暢です。より長いプロンプトを与えることができます。特にExcelでは今は機能します。
コードでもそうですが、PowerPointではそうではありません。PowerPointでは、まだ手取り足取り教える必要があります。その理由は、分析、矛盾するデータロジックへの対処、そしてそれをクリーンで視覚的なものに落とし込むことの組み合わせだからです。
これを正しく行えば、ビジネス環境でストーリーが語られる方法を変えることになります。よりクリーンなPowerPointが得られます。より良い反復が得られるので、人間がストーリーテリングにもっと集中できるようになります。
とても楽しみです。しかし、それはすべて、実際に良いPowerPointを書けるようにすることにかかっています。そして、それは明らかに今はプロンプトに敏感なアートです。ただやって、PowerPointを書いてくださいと言えるものではありません。
短い2、3スライドの資料が欲しくて、非常にシンプルなデータがある場合は、はい、それはうまくいきます。何らかの種類の本番データがあり、作成する必要のある大きな資料がある場合は、うまくいきません。だからこそ、私はこのプロンプティングアプローチ全体を構築しました。
これが皆さんの役に立てば幸いです。不採用になったネイトのプロンプトを見ていただけて楽しんでいただければ幸いです。それではまた。
コメント