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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」。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
SOC 職業分類に基づく
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。