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プレゼンテーションの発表準備を総合支援する。話速調整、想定質問生成、時間圧縮・拡張、 英語プレゼン変換、リハーサルスクリプト生成を行う。 Use when 「発表練習」「想定質問を作って」「3分版にして」「英語に変換して」 「厳しい質問を」「リハーサル」「時間を調整して」「QAを準備して」。
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Based on SOC occupation classification
プレゼンテーションのデザイン統一性を検証・適用する。Microsoft カラーパレット、フォント規約、 余白・情報密度ルールに基づき、スライド全体のビジュアル品質を担保する。 Use when 「デザインを統一して」「ブランドガイド」「フォントを揃えて」「色を統一して」 「密度を調整して」「スタイルガイドを作って」「レイアウトを整えて」。
プレゼンテーション作成に必要なコンテキスト（8要素）の充足度を評価し、 不足要素を1問1答で補完するスキル。全スキル起動前の品質ゲートとして機能する。 Use when 「プレゼンを作りたい」「資料を作って」等のプレゼン作成依頼を受けた直後、 Phase 1（Presentation Architect）に進む前に必ず起動する。
データからインサイトを抽出し、KPI・グラフ解釈・Before/After 比較を通じて 「物語」として構成する。単なるグラフ生成ではなく「だから何か（So What?）」を 説明する Data Storytelling を実行し、data-insights.md を出力する。 Use when 「データを物語にして」「グラフの意味を説明して」「KPIをまとめて」 「Before/Afterで」「インサイトを抽出して」「ROIをグラフで可視化して」「データの傾向を説明して」。
テキスト・箇条書きを汎用ビジネス図解（SmartArt 相当）に変換する。プロセスフロー、 エコシステムマップ、比較マトリクス、タイムライン、ピラミッド等8パターンの 構造化ビジュアルを設計し、infographic-specs.md を出力する。 科学技術分野の専門図（分子構造・実験パイプライン・Knowledge Graph 等）は scientific-visualization が担当する。 Use when 「図解にして」「SmartArtで」「フローチャートを作って」「エコシステム図」 「タイムラインを」「ピラミッド図」「比較表を図に」「ロードマップ図」。
python-pptx を使用して .pptx ファイルを自動生成する。スタイルガイド・スライド構成・ コンテンツを統合し、プロフェッショナルな PowerPoint プレゼンテーションを出力する。 Use when 「PPTXを生成して」「PowerPointを作って」「.pptxを出力して」 「スライドをビルドして」「パワポを作って」「pptxに変換して」。
AI for Science・Materials Informatics・Digital Twin 等の科学技術分野に特化した 概念図・パイプライン図・アーキテクチャ図を設計する。Mermaid コード例と PowerPoint 配置指示を含む scientific-visuals.md を出力する。 Use when 「科学図を作って」「パイプラインを可視化して」「アーキテクチャ図」 「Knowledge Graph」「Digital Twin」「材料探索フロー」「AI for Science 図解」。
| name | speaker-coach |
| description | プレゼンテーションの発表準備を総合支援する。話速調整、想定質問生成、時間圧縮・拡張、 英語プレゼン変換、リハーサルスクリプト生成を行う。 Use when 「発表練習」「想定質問を作って」「3分版にして」「英語に変換して」 「厳しい質問を」「リハーサル」「時間を調整して」「QAを準備して」。 |
資料の出来が 60 点でも、発表が 90 点なら聴衆は 90 点と記憶する。逆もまた然り。
Speaker Coach は、完成したプレゼンテーションに対して発表者の準備を総合支援する。 話速調整、想定質問生成（好意的〜懐疑的）、時間バリエーション作成、 英語プレゼン変換、リハーサルスクリプト生成を行う。
presentation-context.md 等が存在）1. プレゼンテーション内容の読み込み
2. 発表時間の確認（デフォルト: 10分）
3. 話速に基づく時間見積もり
4. 要求された成果物を生成:
- speaker-prep.md（リハーサルスクリプト）
- qa-preparation.md（想定質問集）
- compressed-version.md（時間調整版）
- english-version.md（英語変換版）
5. ユーザーレビュー → 修正
| 言語 | 基準速度 | 備考 |
|---|---|---|
| 日本語 | 300 字/分 | NHK アナウンサー基準 |
| 英語 | 130 語/分 | TED Talk 平均基準 |
日本語: スライド文字数合計 ÷ 300 = 基本時間（分）
英語: スライド単語数合計 ÷ 130 = 基本時間（分）
実発表時間 = 基本時間 × 1.2（バッファ係数）
重要: 実際の発表は練習より 10–20% 長くなる。バッファ係数 1.2 を必ず適用する。
| バージョン | 構成要素 | 想定場面 |
|---|---|---|
| 3 分版 | Executive Summary + Key Message + Call to Action | エレベーターピッチ、経営会議 |
| 10 分版 | + Problem + Solution + Evidence | 定例報告、ショートプレゼン |
| 30 分版 | フル構成 + Q&A | カンファレンス、セミナー |
| 60 分版 | フル構成 + デモ + ワークショップ + Q&A | ワークショップ、講義 |
| カテゴリ | 質問数 | 特徴 | 想定質問者 |
|---|---|---|---|
| 好意的質問 | 3 問 | 「もっと詳しく聞きたい」系 | 関心のある同僚、支持者 |
| 中立質問 | 3 問 | 「比較・代替案は？」系 | 技術評価者、レビュアー |
| 懐疑的質問 | 3 問 | 「本当にうまくいくのか？」系 | リスク管理者、競合部門 |
| 厳しい質問 | 3 問 | 「予算は？ROI は？リスクは？」系 | 経営層、予算権限者 |
### Q1: [質問文]
- **想定質問者**: [役職/立場]（例: CTO、予算担当部長）
- **質問の意図**: [質問者が本当に知りたいこと]
- **推奨回答（30秒版）**:
> [簡潔な回答文。データや根拠を1つ含める]
- **回答のポイント**:
- [ポイント1]
- [ポイント2]
- [ポイント3]
- **避けるべき回答**: [やってはいけない回答パターン]
| 聴衆 | 質問スタイル | 対応方針 |
|---|---|---|
| MEXT（文科省） | 形式的、政策整合性重視 | 政策目標との紐付けを強調 |
| JST/AMED | 成果指標、波及効果 | KPI と社会実装を具体的に |
| Microsoft 本社 | 率直、ROI 重視 | 数字で語る、技術的根拠 |
| 学会 | 学術的厳密性 | 先行研究との差分を明確に |
| 経営層 | ビジネスインパクト | 投資対効果を簡潔に |
| 日本語パターン | 英語変換 | 備考 |
|---|---|---|
| 「本日はお時間をいただき...」 | "Let me share with you..." | 感謝より内容に入る |
| 「〜と考えられます」 | "The data shows..." | 曖昧表現を避ける |
| 「ご検討いただければ幸いです」 | "I recommend we..." | 直接的に提案する |
| 「〜の結果によりますと」 | "According to [source]..." | 出典を明示 |
| 「以上でございます」 | "Here's what I need from you..." | CTA で締める |
| ファイル | 内容 |
|---|---|
speaker-prep.md | リハーサルスクリプト（スライドごとの話す内容 + 時間配分） |
qa-preparation.md | 想定質問集（4カテゴリ × 3問 = 12問 + 推奨回答） |
compressed-[N]min.md | 時間調整版（3分/10分/30分/60分） |
english-version.md | 英語プレゼン変換版 |
speaker-prep.md# Speaker Preparation — [プレゼンテーション名]
## 発表概要
- 想定時間: [N] 分
- 言語: [日本語 / 英語]
- 聴衆: [対象者]
- 場所: [発表環境]
## スライドごとのスクリプト
### Slide 1: [タイトル] (所要時間: [N]秒)
> [話す内容をそのまま記述]
**ポイント**: [強調すべき点]
**トランジション**: [次スライドへの繋ぎ文]
### Slide 2: [タイトル] (所要時間: [N]秒)
> [話す内容]
...
## 時間配分サマリー
| セクション | スライド数 | 配分時間 |
|-----------|-----------|---------|
| 導入 | 2 | 1分30秒 |
| 本論 | 6 | 6分 |
| まとめ | 2 | 1分30秒 |
| バッファ | — | 1分 |
| **合計** | **10** | **10分** |
| 失敗パターン | リカバリ手順 |
|---|---|
| プレゼン内容が不十分 | 最低限の情報（テーマ・聴衆・時間）から骨格を生成 |
| 時間見積もりが大幅にずれる | 話速係数を調整（±20%）して再計算 |
| 想定質問が的外れ | 聴衆プロファイルを再確認し、ペルソナを絞って再生成 |
| 英語変換の専門用語エラー | 当該分野の用語集を参照し、慣例に沿った翻訳に修正 |
| 時間圧縮で内容が破綻 | Key Message リストを再定義し、優先度順に再構成 |
| 出力ファイル生成失敗 | テンプレートからの再生成を試行 |
以下のすべてを満たすこと:
時間見積もりのずれ — 実際の発表は練習より 10–20% 長くなる。 必ずバッファ係数 1.2 を適用すること。 さらに Q&A 時間は別枠で確保する（発表時間の 30% が目安）
質問の文化差 — MEXT（文科省）向けは形式的な質問が多く、 Microsoft 本社向けは率直で ROI に踏み込む質問が来る。 聴衆プロファイルに応じて質問スタイルを調整すること
英語変換の正確性 — AI for Science 分野の技術用語は 分野慣例に従った英訳を使用する。独自の翻訳を作らない。 不確実な場合は原語（日本語）を括弧内に併記する
想定質問の網羅性 — 「聞かれたくない質問」こそ最も重要。 発表者が避けたいトピック（予算超過、遅延、競合優位性の欠如等）を 意図的に含めること。準備なしに突かれるのが最悪のシナリオ
スピーカーノートの長さ — 1スライドあたりのノートが長すぎると 発表者が読み上げモードに入る。1スライド 3–5 文を目安とし、 キーワードベースのメモスタイルを推奨する
このスキルの実行で得られた知見は以下に記録する:
references/ted-talk-guidelines.md → 英語プレゼンの構成パターンを確認するときreferences/mext-qa-patterns.md → MEXT 向け質問パターンを確認するときassets/speaker-prep-template.md → speaker-prep.md を生成するときassets/qa-template.md → qa-preparation.md を生成するとき⚠️ 上記ファイルが存在しない場合は、本 SKILL.md 内のテンプレートで代替する。