speaker-coach

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」。

Speaker Coach — Phase 8: 発表支援

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。

概要

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。

起動条件

• プレゼンテーションのコンテンツが確定した状態（presentation-context.md 等が存在）
• ユーザーが発表準備・練習支援を要求したとき
• 想定質問の生成を依頼されたとき
• 時間調整（3分版/10分版等）を依頼されたとき
• 英語変換を依頼されたとき

実行フロー

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

話速基準

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

時間見積もり計算

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。

時間圧縮・拡張ルール

時間バリエーション定義

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

圧縮の原則

1. Key Message は絶対に残す — 圧縮しても核心メッセージは維持
2. Evidence は最強の1つに絞る — 3分版では最もインパクトのあるデータ1つ
3. 背景説明を最小化 — 聴衆が知っている前提は省略
4. Call to Action は必ず含める — 何をしてほしいかを明確に

QA 生成フレームワーク

カテゴリ定義

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

各質問の出力フォーマット

### 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]

聴衆別の質問スタイル

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

英語プレゼン変換ガイドライン

変換原則

• 直訳しない — 英語プレゼンの慣例に合わせた表現にする
• 構造を再設計 — 英語は結論先行、日本語は背景先行の傾向がある

表現変換パターン

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

技術用語の英訳ルール

• 分野の慣例に従う（独自翻訳を避ける）
• 初出時は日本語を括弧内に併記（例: "knowledge graph (知識グラフ)"）
• 略語は初出時にフルスペルアウト

成果物

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

出力テンプレート: 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** |

Validation Loop（検証ループ）

検証手順

1. 入力確認: プレゼンテーション内容が読み込めるか
2. 時間計算検証: 文字数/単語数 × 話速基準 = 想定時間が合理的か
3. QA 網羅性: 4カテゴリすべてに3問以上あるか
4. 回答品質: 推奨回答が30秒以内で話せる長さか（日本語 150字以内）
5. 英語変換品質: 直訳でなく自然な英語表現になっているか
6. 時間バリエーション整合性: 圧縮版で Key Message が維持されているか

Failure Recovery（失敗時リカバリ）

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

Quality Gates（品質ゲート）

以下のすべてを満たすこと:

• 話速ベースの時間見積もりが ±10% 以内の精度
• バッファ係数 1.2 が適用されている
• QA が 4 カテゴリ × 3 問 = 12 問以上
• 各質問に推奨回答（30秒版）が付与されている
• 推奨回答が日本語 150 字以内 / 英語 50 語以内
• 時間圧縮版で Key Message が維持されている
• 英語変換が直訳でなく自然な表現になっている
• speaker-prep.md にスライドごとの時間配分が記載されている
• qa-preparation.md が生成されている

Gotchas（落とし穴）

1. 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）

2. 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

3. 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

4. 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

5. 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

Memory Persistence（学習記録）

このスキルの実行で得られた知見は以下に記録する:

• 聴衆固有の質問パターン → QA 生成フレームワークに追記
• 英語変換で発見した分野固有の用語対応 → Gotchas に追記
• 時間見積もりの実績値 → 話速基準テーブルの係数調整に反映
• 発表後のフィードバック → 次回の改善ポイントとして Gotchas に蓄積
• 組織固有の質問傾向 → 聴衆別質問スタイルテーブルに追記

禁止事項

1. 聴衆プロファイルなしで想定質問を生成しない — 汎用質問は価値が低い
2. バッファなしの時間見積もりを提示しない — 必ず係数 1.2 を適用
3. 直訳の英語変換を成果物にしない — 英語プレゼンの慣例に合わせる
4. 機密情報を QA 回答例に含めない — 公開可能な情報のみ使用
5. 「聞かれたくない質問」を省略しない — 懐疑的・厳しい質問は必須
6. 発表者の個人情報を成果物に含めない — 氏名・連絡先はプレースホルダー

条件付き参照（存在する場合のみ）

• 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。