最新AIプレゼン・スライド生成ガイド：⑦ AIで相手に合わせてプレゼン内容を変えるには？

★☆☆☆☆（超初心者）
※AIを初めて触る方向けの記事です

相手が変われば、同じプレゼンでも伝え方は変わる

AIでプレゼン資料を作れるようになると、最初は「きれいなスライドができた」「文章もそれらしくまとまった」と、それだけでかなり満足します。

私も最初はそうでした。

ところが、実際に資料を使おうとすると、「上司に見せるには少し長い」「お客様には専門用語が多い」「社内メンバーには次に何をすればいいのか分かりにくい」といった違和感が出てきます。

ここで初めて気づいたのが、プレゼンは内容が正しいだけでは足りないということでした。

同じテーマでも、誰に見せるのかによって、必要な情報、言葉の難しさ、説明の順番、強調するポイントは変わります。

たとえば、経営者なら「結局どうなるのか」「数字はどう動くのか」を早く知りたいかもしれません。

一方で、初めてそのテーマを知る人なら、いきなり結論だけを見せられても「そもそも何の話なの？」となってしまうことがあります。

お客様なら、自社の内部事情よりも「自分たちにどんなメリットがあるのか」を知りたいはずです。

この違いを無視すると、どれだけ見た目が整っていても、伝わりにくいプレゼンになります。

重要なのは、AIにプレゼンを作らせる前に「誰に見せるのか」を決めることです。

AIは、相手を指定すると文章の難しさや説明の順番を変えるのが得意です。

ただし、「いい感じにして」と頼むだけでは、AIも誰に合わせればいいのか分かりません。

そのため、最初に相手を決めることが、意外と大きな差になります。

最初に決めたいのは「誰に」「何を」伝えるか

難しく考える必要はありません。

まずは、次の2つだけ決めれば十分です。

1つ目は、誰に見せる資料なのか。

2つ目は、その人に何を分かってほしいのか。

この2つが決まるだけで、AIへの指示はかなり具体的になります。

私は以前、「AI活用について説明する資料を作って」とだけ頼んだことがあります。

すると、それなりにきれいな資料はできたのですが、読み返すと、説明が広すぎて「結局、誰に向けた資料なんだろう」と感じました。

そこで、「AIをほとんど使ったことがない社内メンバー向け。まずは怖がらずに触ってもらうことが目的」と条件を足してみました。

すると、専門用語が減り、難しい機能説明よりも「まず何から試すか」という流れが増えました。

同じテーマでも、かなり違います。

ここで大事なのは、最初から細かい条件を全部決めなくてもいいということです。

「相手」「目的」「知識の程度」の3つくらいが分かれば、最初の調整としては十分です。

初心者が覚えるポイント：プレゼンを作る前に、「誰に見せるか」と「何を持ち帰ってほしいか」を決めます。

悪い例と良い例で違いを見る

悪い例は、こうです。

「AIについてのプレゼンを作って」

これでも資料は作れます。

ただし、誰向けなのか分からないため、説明の難しさや順番が無難になりやすくなります。

良い例は、こうです。

「AIを初めて使う社内メンバー向けに、AIが仕事でどう役立つかを説明するプレゼンを作って。難しい専門用語は避けて、最初の一歩が分かる内容にして」

こちらは、誰に向けた資料なのかが分かります。

さらに、何を理解してほしいのかも見えます。

そのため、AIも「この説明は削ろう」「ここは少し丁寧にしよう」と判断しやすくなります。

私自身、以前は指示を短くした方がAIにとって分かりやすいと思っていました。

しかし、短すぎる指示では、AIが勝手に補う部分が増えます。

その結果、間違ってはいないけれど、少しズレた資料になることがありました。

そこで今は、最低でも「誰向け」「何を伝えたい」「どのくらい詳しく」の3点は書くようにしています。

少しだけ具体的にする。

それだけでも、資料の方向がかなり安定します。

相手の知識量に合わせて説明の深さを変える

同じテーマでも、相手がどのくらい知っているかによって、説明の深さは変えた方が自然です。

たとえば、AI初心者に対して、最初から「生成AI」「LLM」「プロンプト設計」と専門用語を並べても、頭に入りにくいことがあります。

逆に、AIを日常的に使っている人へ「AIとは何か」から長く説明すると、「そこは分かっている」と感じられるかもしれません。

つまり、相手に合わせるとは、内容を増やしたり減らしたりするだけではなく、どこを丁寧に説明するかを変えることです。

私はここで一度失敗しました。

「初心者向けにして」とAIへ頼んだところ、説明が簡単になりすぎてしまい、今度は内容が薄く感じられたのです。

そのとき、「初心者向け＝短く簡単にする」と考えていたことに気づきました。

でも、本当に必要なのは、難しい言葉を減らしながら、理解に必要な説明は残すことです。

そこからは、「初心者向け。ただし内容は省略しすぎない」「専門用語は使う場合に一言説明を添える」といった指定を加えるようになりました。

この少しの工夫で、資料はかなり読みやすくなります。

相手を具体的にするとAIが調整しやすい

「初心者」という言葉も、人によって幅があります。

AIを一度も使ったことがない人。

ChatGPTを少し触ったことがある人。

仕事で毎日使っている人。

この3人では、同じ説明では合いません。

そのため、できれば「どのくらい知っている人なのか」を一言足します。

たとえば、

「ChatGPTをほとんど使ったことがない人向け」

「AIという言葉は知っているが、仕事ではまだ使っていない人向け」

「すでにAIを使っている人向けなので、基礎説明は短く」

このように書くと、AIも調整しやすくなります。

重要な一文：相手の知識量を一言加えるだけで、説明の深さがずれにくくなります。

とはいえ、相手を細かく分析しすぎる必要はありません。

初心者のうちは、「まったく知らない」「少し知っている」「詳しい」くらいの3段階でも十分です。

大切なのは、AIに丸投げするのではなく、自分の中でも「この人ならどこから説明するか」を一度考えることです。

それができると、AIが出した文章を見たときにも、「ここは難しすぎる」「ここは説明不足」と気づきやすくなります。

上司向けなら、結論と判断材料を早めに出す

上司や経営者向けのプレゼンでは、細かい経緯を最初から全部説明するより、まず結論や判断材料を見せた方が分かりやすい場合があります。

もちろん、相手の好みや社内文化によって違います。

ただ、多くの場合、忙しい人ほど「何が起きているのか」「何を判断してほしいのか」「数字はどうなっているのか」を早く知りたがります。

ここでAIを使うと、既に作った資料の順番を変えたり、結論を前に出したりできます。

たとえば、「この資料を上司向けに直して。最初に結論、その次に根拠、最後に詳細の順番にして」と頼む方法です。

私も以前、丁寧に説明しようとして、背景から順番に長く話す資料を作ったことがあります。

自分では分かりやすいつもりでした。

しかし、見返すと、肝心の結論がかなり後ろにありました。

「これ、最初に結論を出した方が早いな」と気づき、順番を変えたところ、資料全体がかなりすっきりしました。

この経験から、資料は情報量だけではなく、情報を出す順番でも伝わり方が変わると実感しました。

上司向けでは「何を判断してほしいか」を入れる

上司向けプレゼンで忘れやすいのが、「この資料を見たあと、何を判断してほしいのか」です。

報告だけで終わる資料なら、それでも問題ありません。

しかし、承認や判断が必要な資料では、「何を決めてほしいのか」が最後まで分からないと、相手も判断しにくくなります。

そこでAIへ、

「この資料を、上司が判断しやすい構成に直して」

「最初に結論、次に判断材料、最後に補足を置いて」

「どこで承認が必要か分かるようにして」

といった形で伝えます。

悪い例は、

「上司向けに直して」

だけです。

これでも多少は調整されますが、何を重視すべきかまでは伝わりません。

良い例は、

「上司向けに直して。最初に結論を出し、その次に数字と理由を示し、最後に承認してほしい内容をまとめて」

です。

こちらの方が、何をどう変えたいかがはっきりしています。

初心者が覚えるポイント：上司向けでは、「説明する資料」より「判断しやすい資料」を意識します。

ただし、すべての上司が短い説明を好むとは限りません。

詳しい経緯を確認したい人もいます。

そのため、AIで短くした後に、「この相手なら背景も必要か」を自分で確認することが大切です。

AIに合わせてもらうのではなく、AIを使って相手に合わせる。

この感覚を持っておくと、資料の修正がしやすくなります。

お客様向けなら、自社の言葉を相手の言葉に変える

お客様向けプレゼンでは、社内では当たり前に使っている言葉が、そのままでは伝わらないことがあります。

部署名、製品の略称、専門用語、社内ルール。

自分たちは毎日見ているので違和感がありません。

しかし、初めて見る人には意味が分からないことがあります。

私も資料を作っていて、あとから「これ、社内の人にしか分からない言葉だな」と気づくことが何度もありました。

作っている本人は意味を知っているので、意外と気づきにくいです。

そこで、AIへ「社内用語や専門用語があれば、一般の人にも分かる言葉へ直して」と頼むと、確認のきっかけになります。

さらに大切なのは、機能や特徴だけを書くのではなく、相手にとって何が良いのかへ変えることです。

たとえば、「処理時間を30％短縮できる」という説明だけでも意味はあります。

しかし、お客様にとっては、「だから自分の仕事がどう楽になるのか」が知りたい場合があります。

そこで、「この機能説明を、お客様が得られるメリット中心の表現に直して」とAIへ頼む方法があります。

すると、説明の視点を変えやすくなります。

丁寧にしすぎると、かえって不自然になることもある

ここで私が感じた違和感があります。

AIへ「お客様向けに丁寧にして」と頼むと、文章が急に堅くなることがあります。

意味は間違っていません。

しかし、「普段こんな言い方をしないな」と感じる文章になることがあります。

たとえば、普段は「この機能を使うと作業時間を減らせます」と話しているのに、AIが「本機能をご活用いただくことにより、業務時間の短縮が期待できます」と変えることがあります。

丁寧ではありますが、資料全体の雰囲気によっては少し堅すぎます。

私はここで、AIの文章をそのまま採用するのをやめました。

一度AIに直してもらい、その後、自分が普段使う言葉に戻す。

この一手間を入れると、急に自然になります。

重要な一文：AIが作った文章を完成品と思わず、「修正案」として使うと自然なプレゼンにしやすくなります。

悪い考え方は、

「AIが直したから、そのまま使えば大丈夫」

です。

良い考え方は、

「AIに違う言い方を出してもらい、自分が普段使う言葉に最後に整える」

です。

AIに全部任せるより、この方が人が話す資料らしくなります。

社内向けなら、見た後の行動まで分かるようにする

社内向けのプレゼンでは、情報を伝えるだけでは足りないことがあります。

たとえば、新しいルールの説明。

業務変更のお知らせ。

新しいAIツールの導入。

こうした資料では、「何が変わるのか」だけでなく、「自分は次に何をすればいいのか」が分かる方が親切です。

私も以前、変更内容をきれいに整理した資料を作ったのに、あとから「結局、誰が何をするの？」と感じたことがあります。

説明資料としてはまとまっていました。

しかし、実際の行動につながる部分が弱かったのです。

そこで、AIに「最後に担当者、期限、次の作業を追加して」と頼んでみました。

すると、資料が単なる説明から、実際に動くための資料へ変わりました。

初心者が覚えるポイント：社内向け資料では、「読んだ後に何をするか」まで書くと伝わりやすくなります。

ここでも、すべての社内資料に担当者や期限が必要とは限りません。

単なる共有資料なら、そこまで書かなくてもよい場合があります。

大切なのは、資料の目的に合わせて必要な情報を変えることです。

一度作ったプレゼンを、相手別に作り直す

AIを使う大きなメリットの一つは、一度作ったプレゼンを土台にして、別の相手向けへ作り直しやすいことです。

以前なら、社内向け資料をお客様向けに直すとき、最初からページを見直し、文章を書き換え、順番を並べ替える必要がありました。

今は、元の内容をAIへ渡して、「この内容をお客様向けに変更して」と頼むことができます。

もちろん、そのまま完成するとは限りません。

しかし、最初の修正案が短時間で出てくるだけでもかなり楽になります。

私は最初、この使い方をあまりしていませんでした。

一つ資料を作ったら、それで終わり。

別の相手に使うときは、また最初から考えていました。

ところが、あるとき「この資料を別の相手向けに直して」とAIに頼んでみたところ、自分では思いつかなかった言い換えや順番の変更が出てきました。

そこで、「資料を作るAI」だけではなく、「資料を相手別に変えるAI」として使えることに気づきました。

残す部分、変える部分、削る部分を分ける

相手別に資料を変えるときは、全部を書き直す必要はありません。

まず、残す部分があります。

数字、事実、基本的な結論などです。

次に、変える部分があります。

説明の順番、言葉の難しさ、強調する場所などです。

そして、削る部分があります。

相手に不要な内部情報や、細かすぎる説明などです。

この3つに分けると、かなり考えやすくなります。

AIへも、

「数字と結論は残して、お客様に不要な社内事情を削って」

「専門用語を減らして、初心者向けに説明を足して」

「経営者向けなので細かい作業手順を後ろに移して」

といった頼み方ができます。

悪い例は、

「この資料を別の人向けに直して」

です。

相手が誰か分からず、何を残すかも分かりません。

良い例は、

「この社内向け資料をお客様向けに直して。社内事情は削り、お客様のメリットを前に出して。数字とサービスの特徴は残して」

です。

こちらの方が、AIも修正の基準を理解できます。

重要な一文：相手別に作り直すときは、「残す・変える・削る」の3つで考えると整理しやすくなります。

機密情報や社内情報が残っていないか確認する

ここは初心者の方にもぜひ覚えておいてほしい部分です。

社内向け資料を外部向けに直すとき、文章だけ変えて安心してはいけません。

社内だけで使っている数字。

未公開の計画。

担当者名。

内部の課題。

こうした情報が、そのまま残っている場合があります。

AIが文章をきれいに直してくれても、どこまで外部へ出してよい情報なのかまでは、その会社のルールを知らないことがあります。

そのため、外部向け資料では、最後に人が確認する必要があります。

私も、内容を変えることばかり考えていて、「この情報は外に出していいのか」という確認が後回しになったことがあります。

それからは、外部向けに直した資料を見るとき、文章の読みやすさとは別に、「公開してよい情報か」を確認するようにしています。

これは少し地味ですが、とても大切です。

初心者が覚えるポイント：社内資料を外部向けに変えるときは、文章だけでなく「出してよい情報か」も確認します。

AIに任せすぎると、不自然になることもある

AIは便利ですが、相手を指定すれば必ず完璧になるわけではありません。

むしろ、指定の言葉を強く受け取りすぎることがあります。

「初心者向け」と書くと、説明を削りすぎる。

「経営者向け」と書くと、難しいビジネス用語が増える。

「お客様向け」と書くと、丁寧すぎて堅い文章になる。

こうしたことは珍しくありません。

私も何度か、「間違ってはいないけれど、自分はこんな言い方をしない」と感じました。

最初の頃は、AIが作った文章だから、きっと自分より良いのだろうと思っていました。

しかし、読み返すと、意味は通じても、少し他人が書いたように見えることがあります。

そこで今は、AIの答えを「完成品」ではなく「たたき台」として見るようにしています。

使える部分は使う。

違和感のある言葉は直す。

自分なら言わない表現は戻す。

このくらいの使い方が、結果的に自然です。

「普段、自分がこう言うか？」で確認する

AIの文章を確認するとき、難しいチェック方法は必要ありません。

私はよく、「これを自分が人前でそのまま言うか？」と考えます。

口に出して違和感があれば、少し直します。

たとえば、

「本施策を実施することで、業務効率化が期待されます」

よりも、

「この方法を使うと、作業時間を減らしやすくなります」

の方が、自分には自然だと感じることがあります。

どちらが絶対に正しいという話ではありません。

会社の雰囲気や相手によって、前者が合う場合もあります。

大切なのは、AIが選んだ言葉を無条件で正解にしないことです。

重要な一文：AIの文章に違和感があるときは、「自分が実際に口にする言葉か」で確認すると直しやすくなります。

悪い考え方は、

「AIが出した文章だから、そのままで大丈夫」

です。

良い考え方は、

「AIが出した文章を読み、自分や相手に合わない部分だけ直す」

です。

AIを使うほど、この最後の人の確認が大切になります。

最後は「相手の目線」でプレゼンを読み直す

完成した資料は、自分の目線ではなく、相手の目線でもう一度確認します。

ここが意外と難しいところです。

自分は内容を知っています。

そのため、説明が少しくらい抜けていても、頭の中で補えてしまいます。

しかし、初めて見る人には、その補足がありません。

そこで私は、資料ができたら「このテーマを知らない人が見ても分かるか」と考えるようにしています。

AIにも、

「この資料を初めて見る人が分かりにくそうな部分を教えて」

「説明が飛んでいるところがないか確認して」

「相手が疑問に思いそうな点を挙げて」

と頼めます。

AIは、自分では気づかなかった説明不足を見つけるきっかけになります。

ただし、AIの指摘がすべて正しいとは限りません。

必要以上に説明を追加して、資料が長くなる場合もあります。

そのため、最後は人が判断します。

結論部分：AIでチェックし、人が相手の立場で最終判断する。この組み合わせが使いやすいです。

相手別プレゼンで私が気をつけるようになったこと

ここまでいろいろ書きましたが、私自身、最初からうまく相手に合わせられたわけではありません。

むしろ、「内容が正しければ伝わる」と思っていた時期の方が長かったです。

資料を作るときも、まず自分が伝えたいことを順番に並べていました。

それ自体が悪いわけではありません。

ただ、そのままだと、相手が知りたい順番とずれることがあります。

私はその違和感に気づいてから、資料を作る前に「この人は何を最初に知りたいだろう」と考えるようになりました。

上司なら結論。

お客様ならメリット。

初心者なら前提。

社内メンバーなら次の行動。

もちろん、毎回この通りではありません。

それでも、相手の立場を一度考えるだけで、資料の見え方が変わります。

AIは、その考えを形にするのを手伝ってくれます。

一方で、相手の性格や会社の事情まで完全に理解しているわけではありません。

だからこそ、AIと人が役割を分けるのが大切です。

AIには「変換」を任せ、人は「判断」をする

私は今、AIに全部を任せるより、「変換」を任せるようにしています。

たとえば、

長い説明を短くする。

難しい言葉を簡単にする。

上司向けに順番を変える。

お客様向けにメリットを前に出す。

初心者向けに補足を足す。

こうした作業はAIが得意です。

一方で、

この数字を外へ出していいか。

この言い方は相手に失礼ではないか。

この説明は本当に必要か。

この会社ではどの表現が自然か。

こうした判断は、人がした方が安心です。

以前の私は、AIにできることが増えるほど、「全部任せた方が早い」と考えていました。

しかし、実際には全部任せると、あとから直す箇所が増えることもあります。

そこで、AIには得意なところを任せ、自分は判断に集中するようにしました。

すると、作業がかえって楽になりました。

重要な一文：AIは相手に合わせる作業を助けてくれますが、最後に「これで本当に伝わるか」を決めるのは人です。

初心者は、一度に全部変えなくていい

ここも大切です。

AIでプレゼンを相手別に変えようとすると、「文章も変える」「順番も変える」「デザインも変える」「枚数も変える」と、一気に手を入れたくなります。

しかし、初心者のうちは一度に全部変える必要はありません。

まずは文章だけ。

次に順番。

それから必要なら枚数やデザイン。

このように少しずつ変えた方が、どこが良くなったのか分かりやすくなります。

私も最初は、一度に全部直してしまい、あとで「何を変えたから良くなったのか分からない」という状態になりました。

それからは、一回の修正で目的を一つにするようにしています。

たとえば、

「まず、お客様向けの言葉に変える」

次に、

「次は最初にメリットが来るように並べ替える」

最後に、

「不要な説明を削る」

この順番なら、途中で違和感が出ても戻しやすいです。

初心者が覚えるポイント：相手別に変えるときは、一度に全部ではなく、一つずつ直せば十分です。

まとめ

AIでプレゼンを作れるようになると、つい「資料を作ること」そのものに意識が向きます。

しかし、本当に大切なのは、作った資料が相手に伝わることです。

同じテーマでも、上司、お客様、社内メンバー、初心者では、知りたいことも、必要な説明も、情報の順番も違います。

そのため、AIへ「プレゼンを作って」と頼むだけではなく、「誰に見せるのか」「何を分かってほしいのか」まで伝えることが大切です。

私自身、最初は「内容が正しければ同じ資料を使える」と考えていました。

ところが、相手を変えて見直すと、上司には結論が遅く、お客様には社内用語が多く、初心者には説明が足りないと感じる場面がありました。

そこで、AIに「この相手向けに直して」と頼み、さらに自分でも相手の立場で読み直すようにしました。

すると、プレゼンを毎回ゼロから作り直さなくても、かなり使いやすくなりました。

AIは、文章を短くする、順番を変える、専門用語を言い換える、メリットを前に出すといった作業を助けてくれます。

ただし、AIが作ったものをそのまま使えば必ず伝わるわけではありません。

「普段、自分がこの言い方をするか」

「この相手が最初に知りたいことは何か」

「説明を削りすぎていないか」

「社外へ出してはいけない情報が残っていないか」

こうした部分は、最後に人が確認する必要があります。

そして、初心者のうちは、一度に全部を完璧に変えようとしなくて大丈夫です。

まずは「誰向けの資料か」を決める。

次に、言葉を変える。

そのあと、順番を変える。

必要なら、最後にデザインや枚数を整える。

このくらいの進め方で十分です。

結論部分：相手に合わせたプレゼン作りでは、AIに「変換」を手伝ってもらい、人が「本当に伝わるか」を判断するのが使いやすい方法です。

初心者が覚えるポイント：まず一人、見せる相手を思い浮かべてください。その人が最初に知りたいことから資料を整えると、プレゼンは伝わりやすくなります。

AIを使う目的は、きれいなスライドを作ることだけではありません。

相手に伝わる形へ直すところまでAIを使えるようになると、プレゼン作りはかなり楽になります。

そして、少しでも「この言い方は違うな」と感じたら、その違和感を大切にしてください。

その感覚が、AIらしい均一な文章から、自分らしい資料へ戻すきっかけになります。

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