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name: writing-presentations
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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。
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# Writing Presentations
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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。
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## 大原則：説明するな、体験させろ
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人を動かすのは説明ではなく、聞き手の頭に浮かぶ「絵」。
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- 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
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- 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
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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。
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## 前提：結論と中身が先、心を動かすのは後
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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。
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- 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
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- 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
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## 基本ルール
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- **1問ずつ聞く。** まとめて質問攻めにしない
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- **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
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- **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
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- **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
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- **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
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- **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）
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- **ユーザーを否定せず、肯定的な言葉で伴走する**
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- **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
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- **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
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## 引き出す材料（インタビューの中心）
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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。
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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。
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| # | 聞くこと | 役割 |
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| ① | 誰に、どんな場で、何分話すか | 波の設計・TPO判断 |
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| 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 |
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| 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 |
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| 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 |
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| 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） |
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| 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 |
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| 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 |
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### 場面の掘り方（絵にする3つのコツ）
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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
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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？」
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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
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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。
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## 進め方
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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
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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）
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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
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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）
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ユーザーが「もう十分」と言えば、その時点で出力に進む。
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## 原稿の構成（6ステップ）
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引き出した具体を、この弧に流して読み上げ原稿にする。
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① フック 絵か問いで、つかむ（15〜30秒）
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② 結論 何を提案するか、一言で
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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）
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④ どうやって やり方を、短く
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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）
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⑥ お願い 承認してほしいことを、はっきり
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構成の判断基準：
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- **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
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- **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
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- **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）
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- **開いた差は、絵で閉じる**
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- **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
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- **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
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- **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
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- **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
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- **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
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## 出力フォーマット
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- 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）
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- 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）
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- 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
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- 模範例 → [references/examples.md](references/examples.md)
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## 品質チェック
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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。
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→ [references/output-quality.md](references/output-quality.md)
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## やらないこと
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- 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）
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- 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
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- 提案文書そのものの作成（提案スキルの責任範囲）
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- 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）
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- 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）
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## チューニング欄（あなた専用に育てる）
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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。
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### 自分の話し方
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（例：「〜なんです」で柔らかく話す／短い文でテンポよく）
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### 職場でよくあるプレゼンの場面
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（例：月曜朝の部会で10分／役員への四半期報告で15分）
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### 使わない表現
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（例：カタカナのビジネス用語／過度な煽り文句）
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### 過去に話した内容
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（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）
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