合意形成できるプレゼン準備──企画職が実践するAI論点整理術

企画職として、プレゼンでの合意形成が苦手でした。

資料を用意して説明しても、議論が横道に逸れていって、結局何往復も資料を作り直すことになるんです。「サッカーの話をしたいのに、フットサルやゴルフの話に広がってしまう」みたいな状況です。

でもAIを使い始めてから、この状況が変わりました。AIと壁打ちして論点を構造化することで、横道に逸れない「詰将棋」のような準備ができるようになったんです。

企画職の私がAIをプレゼン準備にどう活用しているか、実際のやり方を記録しておきたいと思います。

AIでスライドを作る方法はたくさんありますが、この記事で書きたいのはその手前──論点の整理と合意形成の準備をAIとどう進めるか、という話です。

自分の強みと弱み

私は大手IT企業の企画職として働いています。新事業企画や社内事業開発、企画営業の支援を担当して5年になります。もともとインフラエンジニアとして働いた後に企画職へ転身したので、技術と企画の両方の視点を持っています。

強み：アイデアを考えること、物事の構造化、直感的な企画としての良し悪しの判断。

自分でいうのもあれですが、私はアイデアを考えることが得意です。物事を構造化して考えること、そして直感的に筋が悪い・筋がいい企画やアイデアである、という勘が働きます。 物知りキャラで、「高校生クイズでたら？」と同級生に言われ、職場でも「なんでそんなに知っているの？」と言われることが多いです。（俗にいう知っていることは知っているだけですが）

一方で、それをチームの中で合意形成につなげることは苦戦していました。

弱み：デザインセンスがない。伝えたいことが多すぎる。

取捨選択して論点も定めて資料作成するが、結局チームの議論の中で論点がずれていくことが多く、指摘されては追加の資料を作成し、また議論し、ということを何往復も繰り返すことになりがちでした。

余談ですが、アイデアの筋が悪い、筋がいい、という部分については、ビジネスモデルの構造的に成功確率の高くない「ナローパス」の状況、3つの類型で解説しています。

情報の知識が揃う：議論のラリー

ある議題について必要な情報を、仮に0～10として表現してみます。

同じ知識がある人間同士なら、重要な3の情報＋補足2の情報を伝えれば、聞く側は5の情報から、バックグラウンドを含む8の情報に補完して、スムーズに議論できます。わからない2の情報についても、議論中の口頭で補足すれば、バックグラウンドがあるので理解できます。8の情報＋口頭補足2の情報があれば、「良い」「悪い」が判断できます。

この場合、プレゼン者（私）は5の情報（特に重要な3の情報）を伝えることに注力すればいいことになります。

余談ですが、大企業の新事業とスタートアップの違いの根幹はここにあると思っています。スタートアップはパーパスが揃っている＝知識や目標が揃うことがスピード感につながりやすいのだと理解しています。
このことについて以下の記事で詳しく解説しています。

情報の知識が揃わない：議論の迷走

では、情報の粒度と知識が揃わないとどうなるでしょうか。

本当に伝えたことは「重要な3の情報」です。でもそれを聞く側は周辺知識がありません。 そのため、時間的都合、論点を絞り、取捨選択して重要な3のこと＋補足も強化して4の情報、計7の情報で資料を組み立ててみます。

これで合意形成しきるだけの伝える力（表現力・組織における権威）があればいいのでしょうが、私にはその力がありません。

そのため合意形成までたくさんの横道や落し穴があります。

準備した情報以外に議論がずれていく

0～10の枠組みで残り3の情報だけならいいです。頑張って残り3の情報の資料を用意して説明すれば完了できます。

しかし知識が少ない側からすると、残り3もわからず、本題ではない近接領域に議論がずれていく予想外のパスが多く発生します。

その結果、3だけでなく、3'やⅲ等、必要な情報が10で収まらず、13、20と議論で必要とされる情報が増えていきます。

サッカーの議論をしたいのに、ボールを使うスポーツとしてフットサルであったり、隣町のゴルフ等の話に広がってしまうのです。

今はサッカーの議論に絞っていると話を戻そうとしても、知識が少ないほうは、「サッカー」が何かわかっていないので、結局「サッカー」と「フットサル」の違いを説明してあげないと、知識が揃いませんし、なんで「フットサル」でなく「サッカー」なのかという論点が増えてしまいます。結果議論が発散し、あれもこれも、という議論になりがちです。

プレゼン者の情報が正しいと検証できないので、意思決定もできない

知識があれば、プレゼン者の情報が正しいと自身の知識で検証でき、結果プレゼンの「重要な3の情報」の確からしさも判断できます。

でも、知識がなければ、プレゼン者の言っている情報を自身の知識で検証できず、結果プレゼンの「重要な3の情報」の確からしさを判断できません。

確からしさがわからないと意思決定ができません。

合意形成の前準備は0～10＋αを用意した詰将棋

合意形成を行うプレゼン者としては、以下の3つを同時に達成する必要があります。

• 限られた時間で伝えきること

• 横道や落し穴につながる部分を事前に塞ぎ、議論のズレを許さないこと

• 聞く側がプレゼンの内容が正しいと納得すること

これらをすべて満たして、ようやく合意形成がスムーズにできます。

つまり、相手がどう動いても（どんな質問が来ても）対応できる状態＝詰将棋のような準備が必要なのです。

無限に時間もかけられず、表現力に弱みを抱える中で、正直、無理ゲーです。AIが登場するまでは。。。

合意形成に向けた詰将棋をAIと作る

これまでの内容で答えは想像できると思いますが、横道や落し穴につながる部分を事前に塞ぎ議論のズレを許さなければ、建設的な議論や合意形成はスムーズにできます。

「フットサル」の話をされたら、「サッカーとフットサルの違い」「なぜサッカーなのか」の資料を見せたり口頭で説明して、納得感をもってもらい、すみやかにサッカーの議論に戻せればいいのです。

そのために、「横道」や「落し穴」を事前に防ぐことをAIとともに注力し、0～10＋αで、論点と知識の構造化を徹底的に行います。

「そもそも『サッカー』ってなんだろう」「『フットサル』の話をされそうだな」など、AIと壁打ちすることで、人間1人で実施するよりも、同じ時間で漏れなく量を確保した整理ができます。

そして、論点と知識の構造化が完了すれば詰将棋が完成です。

でも詰将棋をプレゼンしてはいけない

当たり前のことですが、仕事は、詰将棋の出来栄えを自慢する場ではありません。

できた詰将棋をもとに、プレゼン用のストーリーと資料作りを行います。

ここからは、人手で作ってもいいのですが、構造化ができているので、プレゼン用のストーリーもAIに下書きを作らせ、それをレビューし修正していきます。

構造化されたプレゼン用のストーリーができると、プレゼンを作ること自体もAIにやらせて、完成したものをレビューして、修正指示や手動で修正していくと完成です。

また構造化のイメージ図もAIにやらせることで、さらに聴衆の理解促進につながります。

AIによるプレゼン準備の変化

AIを使わない仕事のやり方

• ブレインストーミング。アイデア、議論の論点を頭の中、文字、図で書き出し言語化。

• アイデアに関連することを、Web上から情報を集める。

• 収集した情報で、アイデアの論点・構成を作り、適宜修正し補強。

• アイデアの論点・構成をもとにプレゼン資料のラフ版作成に着手。

• プレゼン資料のラフ版を作りながら、追加の情報収集を行い、論点・構成の再構成や、補足説明を追加。

• プレゼン完成。プレゼンストーリーも考え、資料と同期させる。

• プレゼンで合意形成できず。指摘事項の横道対応に追われる。論点・構成の再設定とプレゼン資料の再作成。

• 続く...

AIを使う仕事のやり方

• ブレインストーミング。アイデア、議論の論点を頭の中、文字、図で書き出し言語化。（ここのAI活用は本日の主題ではないので割愛）

• アイデアをAIとともに壁打ちし、論点と構造化→AIで情報収集し、論点と構造を再構成→再構成したものをベースに、さらにＡＩで情報収集→また再構成と、構造化と情報による裏付けと議論の補強のサイクルを数回回す。

• AIと壁打ちしてできたアイデアの論点・構成をベースに、プレゼン対策としての批判的視点、想定される質問などをAIと壁打ちし、対策の内容も含めて再構造化し詰将棋状態の構造資料作成。

• アイデアの論点を網羅した構造資料を正として、プレゼンの構成資料やプレゼン資料など派生成果物をAIで作成。

• プレゼン完成。最終調整での修正も、AIで同期させる（のが理想）。

• プレゼン実施。聴衆の疑問への対策を網羅しているため、指摘事項をその場で対応でき、横道にそれず、建設的な議論・合意形成につながりやすい。

• 継続議論になっても、元が高度に構造化されているため、どこが継続なのか関係者の認識が揃いやすい。

まとめ

この記事のポイント:

• 知識が揃わない相手へのプレゼンでは、本筋からずれた疑問や指摘により、議論が発散する

• 合意形成の前準備は、横道や落し穴を塞ぎ、相手のどんな質問にも対応できる「詰将棋」を組み立てること

• AIとの壁打ちで論点と知識の構造化を徹底し、漏れのない詰将棋を作る

• 詰将棋そのものをプレゼンするのではなく、それをもとにストーリーと資料を組み立てる

• AIで時短にはならないが、合意形成のスムーズさは大きく変わる

以上のようにAIにより仕事のやり方が変わりました。

AIで時短できているわけではありません。むしろ前準備の時間は伸びているかもしれません。
しかし、合意形成をはるかにスムーズに持っていくことができる実感を獲得しつつあります。これまで3回は打ち合わせが必要だったような内容が、1回の打ち合わせで前に進むようになりました。

頭の中にあるアイデアを言語化はできるが、それが聴衆には伝えきれない。という仕事上の私のボトルネックが、AIの活用によって、大きく緩和しはじめているのです。

この記事のような複雑な思考タスクは、ChatGPTやGemini等クラウド上の生成AIは不得意としている領域です。複雑な思考に対してAIは十分に記憶しておけず、AIが忘れていくためです。
そこで、ファイルドキュメントという形で、論点と成果物が常にリンクした形で進めることができるClaude Code（Anthropic社が提供するAIコーディング・作業支援ツール）が個人的には使いやすいと思っています。

アイデアの論点・構成をよくしていく方法として、次の記事で「クリティカルシンキング（批判的思考）」の利用について解説しているので、よかったら見てください。

この記事で書いた「論点の構造化＝詰将棋づくり」を、体系的に鍛えたい方へ。HowTo本ではなくもっとロジックから考えてみませんか？　古典が多めです。

『新版 考える技術・書く技術』（バーバラ・ミント／1999年）── マッキンゼーで磨かれたピラミッド原則。論点を構造化して伝える技術の原典

『イシューからはじめよ』（安宅和人／2010年）── そもそも「何を論じるべきか」を見極める知的生産の名著

『論点思考』（内田和成／2010年）── 議論が発散しないよう「解くべき論点」を定める

※書籍紹介にはAmazonアソシエイトのリンクを含みます。

あとがき：思考のポートフォリオとして

AIに書かせた「AIで『できる』『すごい』」という情報記事が溢れ始めています。 お金儲け目的の情報商材もnoteにもたくさんあるのでしょう。 また情報商材的ではない内容は、エンジニアによるものが多くて、やっぱり技術によって「できる」「すごい」であふれています。

でも、企画職として、非エンジニア職がAIとどう向き合いどう使っていくか、担当者目線でのテーマはあまりないと思うのですよね。

最近AIを使っていて、AIを使う側の能力で、残酷までに差がでてくる時代がもう来ていると思います。これは個人も組織もです。

AIを使ってすぐにできるものには価値がなくなりつつあります。

また人とAIの境界が曖昧になっていきます。 就活では、AIによるエントリーシートや面接対策が進むなかで、応募者から出される情報が信用できるかわからない情報になりつつあります。

エンジニアなら、ポートフォリオを公開するという手段が、技術の裏付けとして機能するでしょうが、非エンジニアとしては？　と考えたとき、アプリや作品のようなポートフォリオは作れません。

だから、"思考"のポートフォリオを残しておくことが、AI時代における生き残りに必要かな、と最近強く思い始めて、note始めてみました。

基本的には頭の中の思索で公開してもよさげなものを書いていこうと思っています。

副業的にお金も稼げるといいのでしょうが、お金目的にすると書きたい内容からずれていきそうなので様子見ながら考えます。

ヘッダー画像：カードプレイヤー

ポール・セザンヌ
フランス, 1890–92

AI全盛の時代、あえて古典絵画を推していきます。
古典絵画×AIでバナー画像作成はじめてみました。
セザンヌがなにげないトランプで遊ぶ人たちの構図を丹念に作り上げ、人々のポーズを完璧に収まるまで調整し続けました。プレゼンも詰将棋のような緻密な準備が必要なんです。一つひとつの論点が、計算された配置に収まっていく。トランプの絵柄がそろえないとゲームは終わらない。そんなイメージでこの絵を選びました。

原典：メトロポリタン美術館
https://www.metmuseum.org/art/collection/search/435868