明日の会議資料にまだ着手できていないまま、「chatgpt パワポ作成」と検索している時点で、すでに目に見えない損失が出ています。構成に悩んでいる時間、スライド枚数を合わせる作業、上司からの「で、何が言いたいの？」という差し戻し。その多くはChatGPTの使い方そのものではなく、「どこまでをAIに任せ、どこからを自分の仕事にするか」の線引きが曖昧なことから生まれています。
ChatGPTでパワポを作ると、最初の数回は感動します。「それっぽい構成」「一気に埋まるスライド原稿」。ところが、すぐに失望が来る。情報過多で会議がグダグダになる、平均点は高いのに誰にも刺さらない、新人研修資料がネット記事の寄せ集めのように見える。多くの現場で起きているのは、「パワポ作って」と丸投げした結果、読者とゴールが抜け落ちたAI原稿を量産してしまうパターンです。
この記事は、「ChatGPTでパワポ作成を爆速化する現場の正解と失敗パターン集」として、次の点だけを冷静に分解します。
- なぜ「最初の3回だけうまくいく」のか
- どんなプロンプトが会議を破綻させるのか
- ChatGPTだけではパワポファイルができないという現実の乗り越え方
- 「1スライド1メッセージ」へ落とし込む、地味だが効く中間工程
- 数字や固有名詞をAI任せにした瞬間に失う信頼の防ぎ方
- DX担当・情シスが押さえるべき安全な運用設計
ここで扱うのはテクニック集ではなく、現場で繰り返し観測されている実務パターンです。営業資料、役員報告、採用プレゼン、社内研修。それぞれでChatGPTをどこまで使い、どこから自分の言葉に引き寄せるか。テンプレプロンプトをコピペするだけの古いやり方から抜け出し、自社専用のプロンプトと運用ルールに育てるための軸も示します。
この記事を読み進めれば、「もうAIで作った感丸出しの資料で時間を浪費しない」ための実務ロジックが、一通り手元に揃います。逆に言えば、このレベルまで設計せずにChatGPTでパワポ作成を続けるほど、作業時間と信頼をじわじわ失い続けます。
この記事全体で得られるものは、次の通りです。
| セクション | 読者が手にする具体的な武器（実利） | 解決される本質的な課題 |
|---|---|---|
| 構成の前半（最初の3回問題、プロンプト設計、3つの作り方、1スライド1メッセージ） | すぐに使えるプロンプトの言い換えテンプレ、ChatGPT出力を8枚の“刺さるスライド”に変える具体手順、現場に合った作り方の選択基準 | 「ChatGPTに頼んでも結局自分で作り直している」という二度手間と、情報過多で伝わらないスライド量産の悪循環 |
| 構成の後半（数字検証、研修資料の“AIっぽさ”、安全運用、テンプレ脱却、落としどころ） | 社外プレゼン前の検証チェックリスト、社内標準プロンプトと禁止情報リストのたたき台、自社専用プロンプトを育てるための3軸 | 「AI任せで信頼を落とすリスク」「現場が無法状態で使う不安」「どの資料でも似たような内容になるマンネリ」 |
この先は、あなたの現場で起きている違和感を一つずつ言語化し、「どこをどう変えれば、明日の資料から成果が変わるのか」を具体的な手順まで落とし込んでいきます。
目次
ChatGPTでパワポを作ると「最初の3回だけうまくいく」理由
現場で起きがちな“最初は感動、すぐに失望”パターン
多くのビジネスパーソンが体験している流れはほぼ同じです。
- 1回目
「営業戦略会議の資料を作って」と投げる → それっぽい構成と文章が一気に出てくる → 「これ神ツールだな」と感動。 - 2〜3回目
月次報告や研修資料でも使ってみる → 着手スピードが上がり、残業が減る感覚がある。 - 4回目以降
上司から「前回の続きの話になっていない」「うちの事情が入ってない」と指摘 → だんだん修正の手間が増え、「自分で作った方が早いかも…」と失望。
ここで起きているのは、AIの性能の問題ではなく、会議そのものが「前回の議論」「部門特有の暗黙知」を前提に進化していくのに、プロンプトがいつまでも“初回の説明用”のまま止まっていることです。
会議の成熟スピードに、ChatGPTへの指示内容が追いついていない状態と言えます。
なぜChatGPTは「平均点の高いのに刺さらない構成」を量産するのか
ChatGPTが最も得意なのは「多くの状況でそこそこ役に立つパターン」の抽出です。
その結果、こんな構成が量産されがちです。
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課題の整理
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市場動向
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自社の強み
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施策案
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まとめ
一見きれいですが、役員や現場からすると「どこの会社でも通る話」で終わりやすい。理由は3つあります。
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誰に話すかが曖昧
役員なのか、現場マネージャーなのか、顧客なのかを指定しないと、誰にとっても無難な構成になる。
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意思決定ポイントが埋もれる
「今日この場で決めたいこと」を伝えないまま依頼すると、情報紹介スライドばかり増える。
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自社の前提条件が抜ける
自社のKPI、社内ルール、過去の失敗事例を渡していないので、“教科書通り”にしか組み立てられない。
このギャップは、現場の声をプロンプトに織り込むことでかなり縮まります。
| 視点 | ChatGPT標準の構成 | 現場が本当に欲しい構成 |
|---|---|---|
| 対象 | 「ビジネスパーソン向け」程度 | 「営業本部長。決裁権あり」まで特定 |
| ゴール | 情報提供 | 予算増額の可否を決めてもらう |
| 中身 | 網羅的な背景説明 | 「判断材料3点＋リスク1点」に絞る |
役員・上司の口グセ「で、何が言いたいの？」が出るメカニズム
役員レビューで最も多いNGコメントは、「で、何が言いたいの？」です。
ChatGPTで作ったパワポは、条件を満たさないとこの一言を誘発しやすくなります。
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スライド1枚にメッセージが複数入っている
「課題・原因・対策」を1枚に押し込んだ結果、聞き手がどこにフォーカスすべきか分からなくなる。
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ストーリーラインが意思決定型になっていない
「状況説明→一般論→当社の取り組み」で終わり、「だから予算が必要」「だから撤退したい」といった結論が弱い。
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数字と固有名詞の粒度がバラバラ
売上はざっくり、施策は細かく…といったアンバランスな説明になり、「判断材料として不足」と見なされる。
役員が知りたいのは、情報そのものではなく「今ここで何を決めれば、部門の財布（利益）を守れるか」です。
この視点をプロンプトに組み込まず、「テーマは〇〇です。パワポ構成を作ってください」とだけ頼むと、どうしても“教科書資料”になり、最後の一押しが弱くなります。
ChatGPTでパワポを量産する前に、「誰に」「何を決めてもらうための資料か」を1行で書き出す。この1行がないままAIに丸投げすると、最初の3回は感動、その後は修正沼という典型パターンに入り込みます。
「パワポ作って」で失敗する人、「読者とゴール」から指示する人
パワポ作成で一番ムダなのは、スライドを開いてから悩む時間だ。ChatGPTに丸投げする人ほどここでハマる。「パワポ作って」とだけ打つと、教科書的で“誰のためでもない資料”が量産される。現場で差がつくのは、最初の30秒で「誰に・何を決めさせるか」を渡せる人だ。
ペルソナと会議ゴールを先にAIへ渡すと、構成がここまで変わる
同じテーマでも、ペルソナとゴールを明示するかどうかで、構成は別物になる。営業企画の月次報告を例に整理する。
| 指示パターン | ChatGPTへのプロンプト例 | 出てきやすい構成 | よく起きる問題 |
|---|---|---|---|
| NG:「パワポ作って」型 | 「営業成績のプレゼンテーション資料をPowerPoint用に作成してください」 | 一般論中心のスライド構成 | 役員が知りたいKPIや予算比が薄い |
| OK:読者だけ指定 | 「営業部メンバー向けに、今月の営業成績を共有する資料構成を作成してください」 | 現場向けの情報共有寄り | 経営判断に必要な数値が不足 |
| ベスト:ペルソナ＋ゴール指定 | 「事業会社の役員5名向け。目的は『来期もこの戦略に投資するか判断してもらうこと』。発表時間15分、スライド10枚。営業実績のPowerPoint構成案と各スライドの要点を作成してください」 | 意思決定前提のストーリーライン | スライドごとに“判断材料”が並びやすい |
ペルソナ（誰に）と会議ゴール（何を決めさせるか）を渡すと、ChatGPTは「情報一覧」ではなく「意思決定用の資料」を作り始める。ここで差がつく。
悪いプロンプト3選と、現場で使える“言い換えテンプレ”例
現場で頻出する悪いプロンプトは、おおむね次の3タイプに集約される。
- テーマ丸投げ型
- 要素てんこ盛り型
- 作業指示だけ型
それぞれ、言い換えテンプレを用意しておくと失敗が激減する。
| 悪いプロンプト | 何がまずいか | 言い換えテンプレ |
|---|---|---|
| 「パワポ資料を作成してください。テーマはDX推進です」 | 対象もゴールも不明で、教科書的説明になりがち | 「対象は事業部長。目的は『DX人員の増員に合意してもらうこと』。発表時間10分、スライド8枚。DX推進の提案資料の構成案を作成してください」 |
| 「生成AIの概要、効果、事例、注意点をすべて入れてください」 | 情報の棚卸しになり、1スライドに情報過多 | 「対象は営業チーム。目的は『明日から見込み客への提案に生成AIを組み込み始めてもらうこと』。不要な理論説明は削り、行動に直結する内容で構成してください」 |
| 「以下のテキストをパワポ用にスライド化してください」 | 1スライド1メッセージの設計がされない | 「以下のテキストを基に、1スライド1メッセージになるよう10枚前後の構成案を作成し、各スライドの見出しと3行以内の要点を出力してください」 |
テンプレは「誰に」「何をしてほしいか」「制約条件（時間・枚数）」の3点セットにする。これだけで、ChatGPTの出力品質は一段上がる。
相談チャット例：営業企画とDX担当のやり取りを分解してみる
実務現場でよくあるのが、「営業企画が困ってDX担当に相談する」パターンだ。要点だけ抜き出すと、次のような会話構造になる。
-
営業企画
- 「明日の役員会のプレゼン資料、ChatGPTでたたき台を作りたい。でも、いつも“いい話だけのスライド”になってツッコまれる」
-
DX担当
- 「役員が会議で実際に決めたいことは？来期の予算配分？人員計画？」
-
営業企画
- 「新サービスへの追加投資を認めてもらうこと」
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DX担当
- 「じゃあプロンプトの頭に、ペルソナとゴール、それから『投資判断に必要な数値とリスクも入れる』と書こう」
この会話をそのままプロンプト化すると、こうなる。
「対象は自社役員5名。目的は『新サービスへの来期の投資継続についてGO/NOGOを判断してもらうこと』。発表時間20分、スライド12枚。必要な要素は①売上・利益の推移、②主要KPI、③投資継続時のリスクと対策。これらを含めたPowerPoint資料の構成案と、各スライドの見出し・要点を作成してください」
営業企画が抱えていた「いい話だけになる」「数字やリスクが抜ける」という課題は、プロンプトの時点で“役員が聞きたい情報”を指定することでかなり解消される。ChatGPTの精度云々より、最初の会話設計が勝負どころになっている。
ChatGPTだけではパワポファイルができない──3つのリアルな作り方
「ChatGPTに“パワポ作って”と打ったのに、テキストだけ山ほど出てきた」
現場で最も多い声がこれです。今のChatGPTはPowerPointファイルそのものは生成せず、あくまで“原稿と構成案”を出力するツールです。
実務では、次の3パターンのどれかに必ず落とし込むことになります。
| パターン | 向いている人・現場 | 主なメリット | 主なリスク |
|---|---|---|---|
| 手動コピペ型 | 一般ビジネス職、急ぎの資料 | 学習コストゼロ、再現しやすい | 情報過多、枚数だけ増えがち |
| VBA・自動生成型 | 情シス、DX担当、IT寄り | スライド量産、定例報告に強い | 初期設定が重い、メンテ必須 |
| スライド生成AI型 | スピード重視の部署、企画・営業 | ほぼ自動でスライド化 | デザインは整うが中身が甘くなりがち |
手動コピペ型：一番シンプルだが「情報過多」になりやすいワナ
最も多いのが、ChatGPTで構成案とテキストを生成→PowerPointへコピペするやり方です。
問題は、指示が粗いと1スライドに入りきらないテキスト量が出てくること。
よくある失敗パターン
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箇条書き10行以上を1枚に詰める
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長文の説明をそのまま貼り、フォントサイズが10pt以下になる
-
「補足情報」まで全部入れ、会議中に「このスライド飛ばして」が連発
この型を使うなら、ChatGPTへのプロンプトで最初から制約をかけるのが必須です。
例：「1スライドあたり3〜4行の箇条書きで、10枚構成にしてください」「社内報告用なので、専門用語は最小限にしてください」といった枚数・文字量・ターゲットの指定を入れるだけで、“太りすぎ資料”をかなり防げます。
VBA・自動生成型：情シス寄りの現場で語られる“導入あるある”
次に増えているのが、ChatGPTにVBAマクロのコードを作らせ、PowerPointに一括反映する方法です。定例の営業報告や月次レポートのように、構成が似通う資料には非常に相性がいいやり方です。
一方で、DX担当や情シスからは次のような“あるある”がよく共有されています。
導入現場で起きやすいこと
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初回だけ情シスが頑張ってマクロを組み、現場が「黒魔術」扱いして触りたがらない
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会議の目的やKPIが微妙に変わったのに、VBA側の項目を更新せずズレたスライドを量産
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ChatGPTが出力したVBAに細かなバグが潜み、デバッグだけで数時間消える
VBA型を機能させる鍵は「誰がどこまで責任を持つかを最初に決めること」です。
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構成案・見出し名の更新 → ビジネス側の担当
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レイアウト変更や自動貼り付けロジック → 情シス側
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プロンプトの保守（対象・目的の見直し） → 両者で合意
この線引きをしないと、「なんとなく便利そうな仕組みが、いつの間にか誰も触れないブラックボックス」になります。
スライド生成AI型：スピード優先で見落としやすい検証ポイント
最近は、ChatGPTと連携したスライド生成AIツールも増えています。URLや原稿を投げるだけで、テーマカラーまで整ったスライドを自動生成してくれるため、体験としては非常に快適です。
ただ、現場の実務者からはこんな声も目立ちます。
よくあるつまずき
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見た目はきれいだが、「で、何を決めたいのか」がぼやけたプレゼンになる
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業界特有のタブー表現や社内NGワードが、そのまま出力される
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生成されたグラフや図解の元データや前提条件が不明で、質疑に耐えられない
スライド生成AIを使う時は、少なくとも次の2点だけは人間側でチェックする前提にしておいた方が安全です。
チェックすべきポイント
- 目的とゴール
「このスライド群で、聞き手に何を決めてもらうのか」が1行で言えるか
- 数値・固有名詞
市場規模、シェア、事例企業名など、出典が説明できない情報は採用しない
どのパターンを選ぶにしても、「ChatGPTやAIがやるのはたたき台作成まで」「意思決定に直結する部分は人間が責任を持って設計・検証する」という割り切りを持った方が、結果的に効率も信頼も両立しやすくなります。
「1スライド1メッセージ」に落とし込む“地味すぎる作業”が差をつける
なぜChatGPT出力をそのままパワポに貼ると会議がグダグダになるのか
ChatGPTは、指定しない限り「情報を盛れるだけ盛る」方向に最適化されます。
結果として、1回答に以下が詰め込まれがちです。
-
箇条書きが10行を超えるテキスト
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1文60〜80文字の長い説明
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目的・背景・結論・詳細が1かたまり
これをそのままPowerPointのスライドに貼ると、
-
1スライドにメッセージが3つ以上混在
-
聴衆が「どこを見ればいいか」迷う
-
上司から「で、何がポイント？」と聞かれる
という「情報量は多いのに、意思決定は進まないプレゼン」になります。
仕事でよく言われる「1スライド1メッセージ」は、時間当たりの意思決定効率を上げるための最低ラインです。
プロが必ず挟む中間工程：テキストエディタでの分割・再配置
資料作成に慣れた人ほど、ChatGPT→パワポの間にテキストエディタ作業を必ず挟みます。やっていることはシンプルですが、効果は大きいです。
主な中間工程は次の3つです。
- 行ごとに「メッセージの核」を抽出
- 近いメッセージをグルーピングして並び替え
- 1グループ＝1スライドになるように切り分け
この時点ではデザインもフォントも気にしません。
あくまで「読む文章」から「話して伝えるプレゼンテーション用メモ」へ変換する作業に集中します。
中級者以上は、テキスト編集を次のようにルール化していることが多いです。
| ルール | 目的 | 具体的な操作例 |
|---|---|---|
| 1スライド1メッセージ | 論点の明確化 | 1行に2つ以上の主張があれば必ず分割する |
| 25文字前後に圧縮 | 視認性の確保 | 「〜であると考えられます」を「〜だ」に短縮 |
| 3〜5行制限 | 情報過多防止 | 6行目以降は別スライド候補に退避 |
例：20行のChatGPT回答を8枚の“刺さるスライド”に変える手順
実務でよくあるのは、「ChatGPTが出した20行の構成案を、とりあえず全部貼ってみた」状態からの立て直しです。ここでは、営業提案資料を想定した変換ステップを示します。
-
ChatGPTに「営業提案資料の構成案」を生成させる
→ 20行の箇条書きテキストをテキストエディタに貼り付ける -
各行の頭にタグを付ける
例:- 【現状】市場環境
- 【課題】顧客の悩み
- 【解決】サービス概要
- 【証拠】実績・データ
- 【次の一手】提案内容
-
タグごとに並び替え、「ストーリーの流れ」を作る
| タグ | 想定スライド枚数 | 中身のイメージ |
|---|---|---|
| 【現状】 | 2枚 | 市場の変化、顧客の置かれた状況 |
| 【課題】 | 2枚 | 顧客課題を3〜4つに絞って整理 |
| 【解決】 | 2枚 | 提案サービスの概要と特徴 |
| 【証拠】 | 1枚 | 導入効果や数値データ |
| 【次の一手】 | 1枚 | 導入ステップと意思決定のお願い |
-
各タグの中で「1スライド1メッセージ」になるように行を再分割
- 課題が5つあるなら、「最重要3つ」に絞り、残りは補足へ回す
- 1行を25〜30文字程度に削る
-
できあがった8つのメッセージを、初めてパワポに流し込む
この時点で、スライドのタイトルはメッセージそのものにします。
例:「市場が伸びている」ではなく「市場は年率5％成長し続けている」のように、数字や固有名詞を入れておくと、後でグラフや画像を追加しやすくなります。
この“地味な5ステップ”を飛ばすかどうかで、同じChatGPT出力でも「読むだけで疲れる資料」と「会議が前に進む資料」に分かれます。忙しいほど省きたくなる工程ですが、パワポ作成全体の時間を短縮しつつ品質を上げるレバレッジポイントが、まさにここにあります。
数字と固有名詞をAI任せにすると、信用を一瞬で落とす
「スライドはきれいなのに、1問突っ込まれた瞬間に空気が凍る」──現場で起きているのはだいたいこのパターンです。ChatGPTでパワポ資料を高速作成しても、数字と固有名詞の精度が甘いだけで、プレゼンテーション全体の信用がゼロリセットされます。
「この数字どこから持ってきた？」と聞かれた瞬間に起きること
役員会や社外セミナーで、よく起きる流れはこうです。
- AIで生成した市場規模や成長率を、そのままグラフ化してスライドに載せる
- 説明自体はスムーズに進む
- 終盤で決裁者から一言
- 「その数値、出典はどこ？ 年度とページまで言える？」
- 即答できず、慌てて「確認して共有します」
- 聞き手の頭の中では
- 「この資料、他の数字も怪しいかも」
- 「この提案に予算を載せて大丈夫か？」
と、提案内容そのものへの信頼が目減りする
ここで失っているのは、数値1個ではなく、あなたの判断力と資料全体の品質です。ChatGPTは「それっぽい情報」を高速で出力しますが、社外プレゼンで求められているのは“それっぽさ”ではなく“裏が取れているか”です。
ChatGPTの情報を採用していいケース／絶対に原典を当たるべきケース
現場で線引きすると、次のような使い分けが現実的です。
| 区分 | 採用してよいケース | 必ず原典確認すべきケース |
|---|---|---|
| 定性的情報 | 業界トレンドの論点整理、課題一覧、メリット・デメリットの洗い出し | 公式見解・法令解釈・自社ポリシー |
| 数字 | 「多い・少ない」レベルの感覚表現 | 市場規模、成長率、売上、シェア、ROI、KPI |
| 固有名詞 | 企業カテゴリの例、一般的なツール名の列挙 | 競合比較表、ベンダー選定理由、事例として紹介する企業名 |
| スライド文言 | 見出し案、要約、説明テキストのたたき台 | 契約条件、価格表、内部統制・コンプラ関連の記載 |
ポイントは、「金額・人数・割合・年月日・社名」が絡んだ瞬間に“AIからヒトの仕事”へ切り替えることです。特に提案資料や役員報告でKPIを扱うときは、自社の基幹システムや公式レポートと必ず突き合わせる必要があります。
チェックリスト例：社外プレゼン前に見る「AI出力の検証ポイント」
社外向け資料でChatGPTを活用したとき、最低限このチェックだけは人間が行っておくと事故が激減します。
-
数字・データ
- 市場規模、成長率、シェアは出典・年度・調査主体を書けるか
- 自社の売上・ユーザー数などは社内公式データと一致しているか
- グラフの元データと、スライドの数値・凡例がずれていないか
-
固有名詞・表現
- 競合企業名やプロダクト名のスペル・表記ゆれがないか
- 相手企業名、部署名、役職名を最新の情報で確認したか
- 法律・ガイドライン名が古いままになっていないか
-
文脈・責任範囲
- 「AIがそう出したから」という理由で残している記述がないか
- 重要な主張ほど、一次情報（公式サイト・公的統計）へのリンクや脚注を載せているか
- もしその1枚だけを切り取られても、「事実として耐えられる内容」になっているか
ChatGPTは、構成案や原稿作成には非常に強力なツールです。ただし、数字と固有名詞の最終責任は、常にスピーカー本人にあるという前提を外した瞬間、どれだけ効率よく作成したスライドでも「信用を削るコンテンツ」に変わります。ここを押さえておけば、「AIを使っているから不安」ではなく「AIを使っているからこそ速くて精度も高い」という評価にひっくり返せます。
社内研修・人事資料で“AIっぽさ”が嫌われる理由
「内容は正しいのに、全然響かない」
人事・研修の現場で、ChatGPT活用後によく聞くぼやきがこれです。原因は技術不足よりも、“うちの会社の温度”が資料から消えることにあります。
研修資料は、プレゼンテーションというより社風を写す鏡です。ここでAI丸出しのスライドを出すと、新人は「この会社、本音を隠してテンプレで教育してる」と感じやすい。
つまり、パワポの品質だけでなく、信頼残高まで削ってしまうのが“AIっぽさ”の本質的な問題です。
新人研修スライドが「ネット記事の寄せ集め」に見えてしまう原因
ChatGPTで新人研修の構成を作ると、多くの現場でこんな出力になります。
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ビジネスマナー
-
コンプライアンス
-
ハラスメント防止
-
報連相のポイント
どれも正しいのに、受講者からすると「どの会社でも聞く話」。
ネットで拾える情報だけで完結しているからです。
典型的な失敗パターンを整理するとこうなります。
| 項目 | AI任せの研修資料 | 現場が本当に話している内容 |
|---|---|---|
| 事例 | 一般的なNG例 | 実際に社内で起きたヒヤリハット |
| 言葉遣い | 教科書調のテキスト | 上司がよく使う口グセ・俗語 |
| データ | 一般論の統計データ | 自社の離職率・部署別傾向 |
| メッセージ | 「社会人として〜」 | 「この会社で生き残るには〜」 |
ChatGPTは「業界平均の常識」には強いが、「この会社らしさ」には一切アクセスできないため、放っておくと上段の列だけでスライドが埋まります。
自社エピソードをどこに差し込めば“うちの会社の話”になるのか
AI原稿をそのまま捨てる必要はありません。
効率と“うちらしさ”を両立させるには、差し込みポイントを決めておくことが重要です。
おすすめは、各セクションで次の3箇所だけ人間が必ず手を入れるやり方です。
-
「定義スライド」
- 例：ハラスメントの定義、報連相の基本
→ ここはChatGPTのテキストをほぼそのまま利用。法律や一般論はAIに任せて時間を節約する。
- 例：ハラスメントの定義、報連相の基本
-
「自社エピソードスライド」
- 例：「実際にあった相談対応のケース」
→ 人事が過去の相談や失敗談を、固有名詞を伏せて1〜2件追加。AIに「このエピソードを要約してスライド用に整理して」と指示すると整形の手間を削減できる。
- 例：「実際にあった相談対応のケース」
-
「メッセージを締めるスライド」
- 例：「新人への期待」「会社として約束すること」
→ ここは人事責任者の言葉で書き切るゾーン。ChatGPTの案は参考程度にして、自分のテキストをベースに修正させる形にする。
- 例：「新人への期待」「会社として約束すること」
この3点を徹底するだけで、骨格はAI、血と体温は人間というバランスに変わり、同じプロンプトでも「ネット記事の寄せ集め」感が薄まります。
研修担当者のLINE風やり取り：AI原稿のどこを直しているのか
現場でよくある、人事2人のチャットを簡略化するとこうなります。
-
担当A
「ChatGPTに“新人向けコンプライアンス研修のスライド構成を作成”って投げたら、きれいな構成は出たんだけど、うちの話じゃない感がすごい…」
-
担当B
「まず“対象は文系多めの総合職、ITリテラシー低め”ってプロンプトに書いてる？ あと“自社の実例を入れる位置”も指定した？」
-
担当A
「そこまではしてない。全部AIに任せてた」
-
担当B
「じゃあ、こう書いてみて。
“対象: 入社1年目の総合職。目的: 早期離職と炎上リスクを減らすこと。スライド構成案の中に『自社の実例を入れるスライド』を3枚分、空欄で用意して”」
このやりとりから分かるポイントは3つです。
-
ペルソナ（新人像）と目的を、プロンプトの冒頭で固定する
-
“自社エピソードを入れるスライド”を、あえて空欄で設計させる
-
空欄部分だけを人間が書き、その後の整形は再度ChatGPTに任せる
AIに「全部書かせない」前提を共有したチームほど、効率も品質も両立していると語られています。
研修資料でのChatGPT活用は、スライドを自動生成する話ではなく、人事が本当に伝えたい話に集中するために“その他の作業を自動化する”話だと捉えた方が、現場ではうまく回りやすいです。
DX担当・情シス視点で見る「安全なChatGPTパワポ運用」設計図
「現場が勝手にChatGPTで資料作り始めたけど、もう止められない」。この“既に走り出した状態”から、どうやって安全・効率の両方を取りにいくかがDX担当の腕の見せ所になる。
無法状態になりやすい“中途半端に慣れた現場”の危険信号
現場がいちばん危ないのは「少し慣れてきた頃」。次のようなサインが出ていたら、運用設計が必要なサインになる。
-
Slackやチャットで「この原稿、AIで一気に作りました」が当たり前になっている
-
パワポのノート欄に、出典不明の数値や海外記事の翻訳らしきテキストが増えている
-
会議中に上司から「このグラフの元データは？」「誰が検証した？」と聞かれて止まる場面が増えている
-
情シスが知らないうちに、複数の外部スライド生成ツールが導入されている
危険度をざっくり可視化するとこうなる。
| 状況 | 危険度 | 何がまずいのか |
|---|---|---|
| 無料版ChatGPTに数値入りの提案資料ドラフトを投げている | 高 | 機密データの扱い・再学習リスク |
| 社外プレゼンの数字をAI出力だけで採用 | 高 | 信頼性・レピュテーションリスク |
| 現場がバラバラのプロンプトで作成 | 中 | 品質のばらつき・属人化 |
| ログ・履歴を誰も見ていない | 中 | インシデント原因追跡不能 |
DX担当の仕事は、利用そのものを止めることではなく、「どこまでOKか」「どこからNGか」を線で引き、見える化することになる。
社内標準プロンプト・入力禁止情報リストの作り方
いきなり分厚いガイドラインを作るより、「この2つ」から始める方が浸透しやすい。
- 社内標準プロンプト（ひな型）
- 入力禁止情報リスト
標準プロンプトは、「読者」と「ゴール」を必ず含める形にする。
例：役員向けの月次報告スライド構成プロンプト（ドラフト）
-
対象者：自社役員（事業の前提知識あり、細かいオペレーションは知らない）
-
目的：来月の投資判断をスムーズにする
-
時間：プレゼン15分＋質疑10分
-
スライド枚数：15枚以内
-
必ず含める内容：売上・利益の要因分解、重点施策の結果、来月やめること・強化すること
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避けたい表現：バズワード、出典不明の市場規模推計
標準プロンプトには、「入れてよい情報」と「絶対に入れない情報」もセットで書き込む。
入力禁止情報リストの典型例
-
具体的な売上・利益の数値（桁まで）
-
未公開の顧客名・案件名
-
一般公開前の新機能の詳細仕様やコード
-
社員個人が特定できる情報（人事評価、給与に直結するデータ）
ここまで明文化すると、現場も「どこまでなら使っていいか」が判断しやすくなる。ポイントは、情シスが一方的に決めるのではなく、実際に資料を作っている部門と一緒に作ることだ。
部署横展開のリアル：小さく試してから標準ルールに昇格させる流れ
最初から全社ルールにしようとすると、ほぼ確実に空中分解する。うまくいっている現場ほど、次のような“スモールスタート→昇格”の流れを取っている。
ステップごとの進め方
-
パイロット部署を決める
- 例：資料作成が多い営業企画チーム
- そこでのみ使う「実験版プロンプト」と「禁止情報リスト」を作る
-
3本分の資料作成で検証
- ChatGPT活用前後で、作業時間と上司レビューの指摘回数を記録
- 「ここはAIで十分」「ここは人が書いた方が早い」を棚卸し
-
プロンプト・ルールを微修正
- たとえば、「売上は“増減率”だけAIに渡し、絶対値は渡さない」に変更
- 社内フォーマット（フォント・色）に合わせたテンプレをOffice側に用意
-
部署内標準 → 部署横展開
- 成果と失敗例をセットで社内勉強会で共有
- 他部署は「そのままコピー」ではなく、自部門向けにカスタマイズ
このプロセスを踏むと、現場の肌感覚とガバナンスがずれにくい。DX担当の役割は、「ルールを守らせる警察」ではなく、「現場のうまい使い方を標準化する編集者」に近い。こうした編集作業を積み重ねた組織ほど、ChatGPT×パワポ運用の“安全とスピード”を両立できている。
テンプレプロンプト依存が「古いやり方」になりつつある理由
「テンプレをコピペしてChatGPTに投げたら、どこかで見た“無難なプレゼンテーション資料”が返ってきた」——現場でよく聞く嘆きだ。
テンプレプロンプトはスタートダッシュには役立つが、そのまま使い続けると「誰が作っても同じ顔のスライド」から抜け出せない。
コピペだけだと、なぜどの会社も似たような資料になるのか
テンプレ依存が危険なのは、AI側の仕組みと人間側の事情が噛み合ってしまうからだ。
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ChatGPTは「よくあるパターン」を平均値として出力する
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テンプレプロンプトも「よくある指示」の集合体になりがち
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その結果、平均値×平均値＝“差別化ゼロ”の構成が量産される
さらに、テンプレは以下をほぼ指定しない。
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自社固有のKPIや業界構造
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会議ごとの決裁プロセス
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「絶対に外せない一言」やNGワード
この状態で作成されたスライドは、役員から見ると「どこかで読んだ記事の焼き直し」にしか見えない。ペルソナ分析で見えてきた「お前の考えが見えない」と言われるのは、この構造が原因だ。
自社専用プロンプトに育てるための“3つのカスタマイズ軸”
テンプレを卒業するコツは、「汎用プロンプト」に会社と会議の文脈をインストールすることだ。現場で効果が出やすいカスタマイズ軸は3つある。
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ターゲット軸（誰に見せるか）
役員、現場マネージャー、候補者では、同じ数字でも刺さるポイントが違う。 -
ゴール軸（何を決めさせたいか）
情報共有、方針決定、予算承認のどれかを必ず指定する。 -
自社ルール軸（暗黙知の言語化）
フォント、NG表現、必須スライド構成をプロンプトに埋め込む。
例として、営業資料向けに書き換えるときは以下のようにする。
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「役員向けではなく、XX業界のクライアント担当者向け」
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「30分の商談で、次回アポ獲得をゴールに」
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「成功事例は必ず“課題→打ち手→効果”の順で記載」
テンプレを丸ごと変える必要はなく、この3軸を毎回上書きするだけで構成の骨格が変わる。
ケーススタディ：営業資料／役員報告／採用プレゼンでの書き分け方
同じサービス説明でも、プロンプトを書き分けるだけでスライドの顔つきは大きく変わる。よくある3シーンを比較すると、違いが一目で分かる。
| 資料タイプ | 読み手ペルソナ | ゴール | プロンプトで強く指定すべきポイント |
|---|---|---|---|
| 営業資料 | クライアント担当者 | 次回商談の確約 | 導入後の具体的効果、導入ステップ、価格レンジ |
| 役員報告 | 役員・経営企画 | 投資判断・優先度決定 | 売上インパクト、リスク、代替案との比較 |
| 採用プレゼン | 候補者 | 応募・内定承諾 | ミッション、働き方、メンバーのリアルな声 |
例えば営業資料なら、プロンプト内でこう書き分ける。
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「グラフと図を多めにし、投資対効果が直感的に伝わる構成にする」
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「クライアントがよく抱える3つの課題を冒頭で提示する」
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「専門用語を最小限にし、1スライド1メッセージを厳守する」
一方、役員報告では次のように切り替える。
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「過去3年のデータを使い、数字と傾向を中心に説明する」
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「代替案A/Bとの比較表を必ず入れる」
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「結論と提案金額を最初の3枚で提示する」
採用プレゼンであれば、数値よりストーリーと人物の顔が重要になる。
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「新人研修の1日の流れをタイムライン形式で説明する」
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「現場メンバー3名のエピソードを短いインタビュー形式で入れる」
このレベルまでプロンプトに落とし込むと、同じChatGPTでも“会社の温度”が伝わるスライドに変わる。テンプレは出発点として使い、そこから自社専用に育てていくことが、これからの「chatgpt パワポ作成」の標準になる。
明日からできる「ChatGPT×パワポ」の現実的な落としどころ
「AIに丸投げしても微妙」「全部自作は時間が溶ける」——多くの現場がハマっているのは、このどっちつかずの沼です。ここでは、明日からその沼を抜けるための“現実解”だけを絞り込みます。
AIに任せる範囲・人が責任を持つ範囲を線引きする
まず決めるべきは、「どこまでがAIの仕事か」です。プロはここを曖昧にしません。
| 領域 | AIに任せる | 人間が責任を持つ |
|---|---|---|
| 構成 | 章立てのたたき台案 | 最終ストーリーラインと削る判断 |
| 原稿 | 各スライドの初稿テキスト | 言い回しの調整とニュアンス |
| データ | グラフの説明文の草案 | 数値・出典の確認と選定 |
| デザイン | レイアウトのアイデア | 社内テンプレへの反映と最終チェック |
おすすめは、次のような役割分担です。
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ChatGPTの担当
- ペルソナと会議ゴールを入力して「構成案＋見出し案」を生成
- 各スライドの本文のたたき台（短めのテキスト）を作成
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あなたの担当
- スライド枚数を決めて、不要なスライドを容赦なく削る
- 数値・固有名詞・業界ネタは必ず一次情報に当たる
- 社内フォント・色・NG表現に合わせて微調整する
この線引きを先に決めておくと、「AIが作ったから変でも仕方ない」という甘えが消え、資料の品質が安定します。
1本作って終わりにしないための“運用メモ”の残し方
ChatGPT×パワポは、1本ごとに学習させると一気に効率が伸びます。鍵になるのが、プロンプトと修正ポイントのメモです。
メモに残すべき最低限の項目は次の通りです。
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目的：何を決める／理解してもらう資料だったか
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対象：役員会議／営業現場／新人研修などのペルソナ
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成功したプロンプト：
- 「構成案がほぼそのまま使えた指示文」
- 「スライド枚数と発表時間をセットで伝えた書き方」
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失敗したプロンプト：
- 情報過多になった指示
- “教科書的で刺さらなかった”指示
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上司・参加者からのフィードバック：
- 「このスライドいらない」
- 「ここはもっと自社の話を増やして」
このメモをNotionや社内Wikiに残しておくと、次の資料作成時に「前回の当たりプロンプト」からスタートでき、作業時間が確実に短縮します。
「AIで作った感」を消して、自分の言葉に引き寄せる最終チェック
最後の5〜10分でやる“ひと手間”が、AIっぽさを消す決め手になります。プロが実務で使っているチェックポイントはシンプルです。
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1スライド1メッセージになっているか
- 箇条書きが5行を超えたら、スライドを分割する
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長すぎる文章を口頭語に直したか
- 「〜である」調を「〜です」「〜します」に統一
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自社固有のエピソードが入っているか
- 新人研修なら「この1年で実際にあった相談」を1つだけ差し込む
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数字と固有名詞の裏取りをしたか
- 外部データはURLやレポート名を台本側に控える
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フォント・色・レイアウトが社内テンプレと揃っているか
- PowerPointのスライドマスターに一度適用して崩れを確認
この最終チェックは、AIではなくあなたの仕事です。ここまでやってはじめて、「AIで効率化したのに、自分の言葉で語れるプレゼン資料」が完成します。
執筆者紹介
主要領域：生成AI×業務資料設計。ChatGPTとPowerPoint活用に関する国内外の公開情報や、複数の現場事例・セミナー内容を継続的に調査・整理し、BtoB/BtoC向けに「再現性のあるプロンプト設計」と「安全な運用ルール」を言語化してきたコンテンツ制作者です。本記事では、競合比較・ペルソナ分析・一次情報整理を一貫して行い、AI任せにしない資料作成の判断軸だけを実務目線で提供しています。
