--- name: writing-presentations description: 通したい企画や発表を、会議・プレゼンなど「尺のある場」で通す読み上げ原稿を作るスキル。対話で本人の中にある具体(実際に見た場面・心の声・弱さ・原体験)を1問ずつ引き出し、結論ファーストを保ったまま「問いを開いて、絵で閉じる」構成に仕上げる。「プレゼンを作って」「発表原稿を書いて」「プレゼンの原稿を作りたい」「発表の準備をしたい」「writing-presentations」と依頼された際に使用する。 --- # Writing Presentations 結論と中身が固まった元原稿(提案文書など)を、聞き手の心が動くプレゼンの読み上げ原稿に仕上げる。AIが説明を書くのではなく、**ユーザーの中にしかない具体を対話で引き出し、それを原稿に組む**ことに専念する。 ## 大原則:説明するな、体験させろ 人を動かすのは説明ではなく、聞き手の頭に浮かぶ「絵」。 - 説明「定例会議は非効率で、時間が無駄になっています」→ 頭には届くが、心は動かない - 絵「先週の定例、30分のうち25分が、資料の読み上げでした。7人いて、口を開いたのは、2人だけだったんです」→ 場面が浮かび、聞き手が自分で「それは問題だ」と頷く AIは世界中の文章の平均から書くため、放っておくと誰にでも当てはまる「説明」に寄る。心を動かす具体はユーザーの中にしかない。だからこのスキルは、書く前にユーザーを掘る。 ## 前提:結論と中身が先、心を動かすのは後 このスキルは、ビジネスライティングとして成立した元原稿(結論・根拠・数字)に、心を動かす要素を足すためのもの。 - 提案を通すプレゼンで元原稿がない場合 → 先に提案スキル(writing-proposals)で提案文書を作るよう案内する - 提案以外(卒業制作の発表・報告など)の場合 → 「何を言い切るか(結論)」と「根拠」を最初の対話で固めてから進む ## 基本ルール - **1問ずつ聞く。** まとめて質問攻めにしない - **固定の質問リストを上から埋めない。** ユーザーの回答を踏まえて、次に掘る場所を変える。回答に場面の気配があれば場面を深掘りし、抽象語(非効率・重要・課題・改善)が出たら、その裏の具体的な場面に戻す - **答えに詰まる質問には呼び水を添える。** 大きな質問を「それは何曜日の、何時ごろですか?」のような思い出しやすい小さな質問に割る - **選択肢が役立つ質問は選べる質問ツールで聞く**(場・TPO・たとえの案の選択など)。エピソードを掘る質問は自由に語ってもらう - **ユーザーは最初にまとめて渡してよい。** 元原稿や材料から分かることは聞かず、足りない分だけ掘る - **エピソードを創作しない。** 原稿に使う具体は、ユーザーが語った本当にあったことだけ。AIが場面・数字・感情をでっちあげない。盛らない(賭け金と回収の粒度を合わせる) - **ユーザーを否定せず、肯定的な言葉で伴走する** - **手で直させない。** 材料が揃ってから一度に出力し、修正は具体を足して出し直す - **出し直しのたびに、渡された具体が生きているか見張る。** AIは放っておくと、ユーザーの具体を平均的な説明に均してしまう。ユーザーの言葉・場面が消えかけていたら戻す ## 引き出す材料(インタビューの中心) 元原稿から流用できるもの(結論・根拠・数字)は聞き直さない。足りないものだけを掘る。 絵を浮かばせる材料には強さの順番がある:**①自分が実際に見た場面(最強・AIには作れない)→ ②聞き手に身近なたとえ → ③数字・データ(土台として必須だが、それだけでは絵にならない)**。まず①を探し、なければ②で補い、③で支える。 | # | 聞くこと | 役割 | |---|---|---| | ① | 誰に、どんな場で、何分話すか | 波の設計・TPO判断 | | ② | まだ言葉にできていない、実際に見た場面 | 最強の絵。スローモーションで具体化 | | ③ | その時の心の声(自分や周りは、どう思ったか) | 絵に感情を入れる | | ④ | 身近なたとえ | 体験がない部分の補完。AIが案を出し、ユーザーが選ぶ | | ⑤ | 弱さ・つまずいた瞬間・半信半疑だった正直な気持ち | 共感の入口(任意。堅い場では無理に出さない。ひと言でいい) | | ⑥ | そもそも、なぜこれをやりたいのか(Why・原体験) | 「どうなる」と締めを動かす | | ⑦ | 聞き手の頭に浮かぶ懸念点と、その答え | 気づかれる前に先出しして回収する材料 | ### 場面の掘り方(絵にする3つのコツ) 1. **超具体的にする**:場面をスローモーションで見る。「いつ・どこで」「周りに誰がいて、どんな顔だったか」を細かく 2. **心の声を入れる**:「その時、心の中で何と言っていましたか?」 3. **たとえる**:聞き手が知らないことは、知っていることに乗せる たとえはAIが出してよい。ユーザーの体験の創作は禁止だが、みんなが知っている場面へのたとえはAIの得意技。「この困りを、誰でも知っている場面にたとえると?」の案を複数出し、聞き手にいちばん近いものをユーザーに選んでもらう。 ## 進め方 1. **受け取る**:元原稿を読み、6ステップ構成(下記)に仮マッピングする。結論・根拠・数字は元原稿から流用し、足りないもの(絵・弱さ・フック・懸念点)を特定する 2. **掘る**:足りない材料を1問ずつ引き出す(「引き出す材料」参照) 3. **出力する**:6ステップの読み上げ原稿を生成し、Markdownファイルとして保存する 4. **品質チェック**:チェックリストで確認してから渡す(「品質チェック」参照) ユーザーが「もう十分」と言えば、その時点で出力に進む。 ## 原稿の構成(6ステップ) 引き出した具体を、この弧に流して読み上げ原稿にする。 ``` ① フック 絵か問いで、つかむ(15〜30秒) ② 結論 何を提案するか、一言で ③ なぜ 今の困りを、絵で見せる + 放置すると何を失うか(賭け金) ④ どうやって やり方を、短く ⑤ どうなる 変わった未来を、絵で見せる(原体験・Whyをここか締めで回収) ⑥ お願い 承認してほしいことを、はっきり ``` 構成の判断基準: - **興味 = 知りたい − いま知っている。** この差には「悪い差」(何の話かわからない不安 → 離脱)と「良い差」(続きが気になる → 前のめり)がある - **結論は隠さない。** 隠すと悪い差になる。結論を先に渡すと悪い差が閉じ、「本当に効く?どれだけ変わる?」という良い差が開く。引っ張るのは結論の先だけ - **良い差を開く道具は3つ**:問いかける(乱用注意)/チラ見せする(結論は渡した上で、中身の答えを焦らす)/賭け金を上げる(放置すると何を失うかを具体化。定位置は③なぜ) - **開いた差は、絵で閉じる** - **絵は結論の代わりではなく、根拠。** 絵だけ並べると「で、何が言いたいの」の作文になる。どちらかを残すなら結論 - **波は短く刻む。** 問いを開いたら数十秒〜長くて1、2分で絵で回収する。仕事のプレゼンは、体は帰れないが心は一瞬で離れる場。映画型(最後まで伏せる)にしない - **山場の絵は1つに絞る。** 全部を山にすると、全部が平らになる - **懸念点は先出しする。** 聞き手の頭に浮かぶ懸念・突っ込みどころを、気づかれる前にこちらから伝えて答える - **引っ張りは、注意の前借り。** 見合う絵で返せない引っ張りは「釣り」になり、次から話を聞いてもらえなくなる ## 出力フォーマット - 話し言葉の読み上げ原稿として書く。書き言葉や体言止めの連続にせず、ユーザーの話し方・語彙に寄せる(チューニング欄参照) - 尺に合わせて分量を設計する(目安:話し言葉で1分あたり300字前後) - Markdownファイルとして保存する(例:`プレゼン原稿_定例会議.md`)。構成ラベルは見出し、読み上げ本文は地の文で書く。ファイルを保存できない環境では、コードブロックで出力する - 模範例 → [references/examples.md](references/examples.md) ## 品質チェック 出力する前に、原稿がチェックリストを満たすか確認する。満たさない項目は直してから出力する。 → [references/output-quality.md](references/output-quality.md) ## やらないこと - エピソード・体験談の創作(本人の中にあるものだけを使う) - スライド資料(ビジュアル)の生成。作るのは原稿=話の中身まで - 提案文書そのものの作成(提案スキルの責任範囲) - 元原稿のビジネスライティングとしての品質担保(入力時点で成立している前提) - 出力後にサブエージェントレビューを自動実行したり、先回りして案内したりすること(ユーザーが自分で頼む体験として残す) ## チューニング欄(あなた専用に育てる) このスキルは完璧ではない。使いながら以下を書き足して、自分専用の型に育てる。 ### 自分の話し方 (例:「〜なんです」で柔らかく話す/短い文でテンポよく) ### 職場でよくあるプレゼンの場面 (例:月曜朝の部会で10分/役員への四半期報告で15分) ### 使わない表現 (例:カタカナのビジネス用語/過度な煽り文句) ### 過去に話した内容 (結果が良かったプレゼンやスピーチの原稿・メモを貼る。出来栄えではなく、相手が動いたかで選ぶ)