nahisaho 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
- Key Message は絶対に残す — 圧縮しても核心メッセージは維持
- 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
- 背景説明を最小化 — 聴衆が知っている前提は省略
- 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
- 入力確認: プレゼンテーション内容が読み込めるか
- 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
- QA 網羅性: 4カテゴリすべてに3問以上あるか
- 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）
- 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
- 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）
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
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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 「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
- 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。