AIプレゼン活用ガイド：⑧ AIで想定質問を考えるには？

★☆☆☆☆（超初心者）
※AIを初めて触る方向けの記事です

プレゼンは「話し終わったあと」まで準備しておくと安心できる

プレゼン資料が完成すると、つい「これで準備は終わった」と思ってしまいます。

私も以前はそうでした。

スライドを作り終えて、誤字を直して、順番も確認して、「よし、これなら大丈夫」と安心していたのですが、実際の発表では説明が終わったあとに質問が来ます。

そこで初めて、「あ、質問への準備をほとんどしていなかった」と気づいたことがありました。

発表そのものはそれなりに進んだのに、最後の質問で「その数字の根拠は何ですか？」と聞かれた瞬間、頭の中が一気に真っ白になりました。

答えられないわけではなかったのですが、準備していなかったので言葉がまとまらず、必要以上に長く話してしまいました。

あとから振り返ると、資料を作ることに集中しすぎて、「聞く側はどこを疑問に思うのか」まで考えられていなかったのだと思います。

そこで役立つのが、AIを使った想定質問づくりです。

AIにプレゼン内容を見せると、自分では思いつかなかった質問をいくつも出してもらえます。

もちろん、AIが本番の質問を完全に予測してくれるわけではありません。

しかし、それでも事前に「こんなことを聞かれるかもしれない」と考えておくだけで、本番の気持ちはかなり変わります。

大切なのは、すべての質問を当てることではありません。聞かれそうなことを先に考えて、答えにくい部分を見つけておくことです。

初心者のうちは、「質問対策までAIを使うの？」と少し大げさに感じるかもしれません。

私も最初はそう思いました。

ただ、実際に使ってみると、想定質問を作る作業は単なる質疑応答対策ではありませんでした。

むしろ、自分のプレゼンを別の角度から見直す作業に近かったです。

AIにプレゼン内容を伝えて質問候補を出してもらう

最初にやることは難しくありません。

プレゼンの内容や目的をAIに伝えて、「この内容を聞いた人が質問しそうなことを考えてください」と頼みます。

たとえば、社内向けの企画説明なら、企画の目的、対象者、費用、スケジュール、期待する効果など、プレゼンに含まれている情報をAIに伝えます。

すると、AIはその内容をもとに質問候補を整理してくれます。

ここで私が最初に失敗したのは、情報をほとんど渡さずに「想定質問を考えて」とだけ入力したことでした。

すると、

「この企画の目的は何ですか？」

「メリットは何ですか？」

「今後の課題は何ですか？」

といった、間違ってはいないものの、かなり一般的な質問ばかりが返ってきました。

見た瞬間に、「うーん、使えなくはないけど、少し薄いな」と感じました。

そこで、プレゼンの対象者や目的、説明する内容をもう少し具体的に伝えてみました。

すると今度は、

「現在の方法と比べて、どのくらい時間が短縮できますか？」

「導入時に現場の負担は増えませんか？」

「費用に対して効果をどう判断しますか？」

というように、かなり現実的な質問が増えました。

このときに気づいたのが、AIは質問を考える力がないのではなく、こちらから渡した材料が少ないと一般的な質問しか作れないということです。

これはプレゼンの想定質問に限りません。

AIを使うときは、「何について」「誰に向けて」「何のために」という情報があるほど、答えが具体的になりやすくなります。

初心者は最初から完璧な入力を作らなくてよい

ここで難しく考えすぎる必要はありません。

初心者の方は、最初から長い指示文を作る必要はありません。

まずはプレゼンの概要をそのまま貼り付けて、「この内容を聞いた人が質問しそうなことを考えて」と頼んでみれば十分です。

その回答を見て、「もっと費用について聞かれそう」「上司なら別のことを気にするかもしれない」と感じたら、あとから条件を追加すればよいです。

私も最初から一度で理想の質問を出そうとして、指示文ばかり長くなったことがあります。

しかし、かえって何を聞きたいのか分からなくなりました。

今は、まず出してもらい、違和感があれば追加で伝えるようにしています。

そのほうが自然ですし、初心者でも続けやすいと感じています。

最初の一回で完璧な質問一覧を作る必要はありません。AIとのやり取りを重ねながら、自分のプレゼンに合った質問へ近づけていけば大丈夫です。

「誰が聞くのか」をAIに伝えると質問が変わる

想定質問を考えるときに、かなり大事なのが「誰が聞くプレゼンなのか」です。

同じ内容を説明していても、相手の立場によって気になるところは変わります。

たとえば、上司なら費用や効果を気にするかもしれません。

現場の担当者なら、「実際の作業は増えないのか」「今のやり方と何が変わるのか」が気になるかもしれません。

取引先であれば、「こちら側にどんなメリットがあるのか」「問題が起きた場合はどうなるのか」を確認したいかもしれません。

以前の私は、ここをあまり意識していませんでした。

「同じプレゼンなのだから、だいたい同じような質問になるだろう」と思っていたのです。

ところが、AIに「上司の立場から質問してください」「現場担当者の立場から質問してください」と分けて聞いてみると、出てくる質問がかなり違いました。

そのときに、「ああ、聞く人が違えば、見ている場所も違うんだ」と改めて気づきました。

これは当たり前のことのようですが、自分で資料を作っていると意外と抜けます。

作っている側は内容をよく知っているので、「ここは説明しなくても分かるだろう」と考えてしまいやすいからです。

しかし、相手は初めて聞くかもしれません。

そして、その人にはその人なりの立場や関心があります。

そこで、AIに相手の立場を指定して質問してもらうと、自分では気づかなかった視点が出てきます。

初心者がまず覚えておきたいのは、「プレゼンの内容」だけでなく「誰に向けたプレゼンなのか」もAIに伝えることです。

相手を一人に決めきれない場合は分けて考える

社内プレゼンなどでは、聞く人が一種類とは限りません。

上司もいれば、現場担当者もいることがあります。

その場合は、一度に全部まとめて考えようとせず、立場ごとに分けると整理しやすくなります。

私も以前、「参加者全員が聞きそうな質問を出して」と頼んだことがありました。

すると質問数がかなり増えてしまい、どれが重要なのか分からなくなりました。

そこで、「上司」「現場」「初めて内容を聞く人」のように分けて考えたところ、ずいぶん整理しやすくなりました。

AIはたくさんの案を出すのが得意です。

しかし、たくさん出れば必ず分かりやすくなるわけではありません。

むしろ初心者のうちは、質問が増えすぎると混乱することもあります。

だからこそ、相手ごとに分けて考えるのが一つの工夫になります。

あえて「答えにくい質問」も出してもらう

想定質問を作るとき、答えやすい質問ばかりを集めても、本番対策としては少し弱くなります。

そこで私は、ある程度質問が出たあとに、「答えにくそうな質問も考えて」と追加するようにしています。

すると、数字の根拠、費用、スケジュール、リスク、実現可能性など、少し踏み込んだ質問が出やすくなります。

最初にこれを試したときは、正直少し嫌でした。

AIが出した質問を見て、「そこは触れないでほしいな」と思うところがいくつもあったからです。

しかし、その違和感こそが大事でした。

自分が「聞かれたくない」と感じる場所は、もしかすると準備が足りていない場所かもしれません。

たとえば、「その効果は何を根拠にしていますか？」という質問にすぐ答えられないなら、資料の数字や説明を見直したほうがよいかもしれません。

「もし予定どおり進まなかったらどうしますか？」に答えられないなら、予備の対応を考えておく必要があるかもしれません。

このように、AIの質問は自分の弱いところを見つけるきっかけにもなります。

ただし、初心者の方が最初から厳しい質問を何十個も準備する必要はありません。

それをやると、かえってプレゼンが怖くなってしまいます。

私も一度、AIに「厳しい質問をたくさん出して」と頼みすぎて、質問一覧を見た瞬間に「こんなに準備できない」と疲れてしまいました。

それ以降は、本当に困りそうなものを数個だけ残すようにしています。

想定質問の目的は、自分を追い込むことではありません。本番前に弱いところを見つけて、少しずつ準備しておくことです。

数字や根拠に関する質問は優先して確認する

プレゼンでは、数字が入っているところは質問されやすくなります。

「なぜこの数字なのか」

「どこから出した数字なのか」

「どのくらい改善する見込みなのか」

こうした部分は、説明する側では当たり前になっていても、聞く側には分からないことがあります。

AIに想定質問を出してもらった結果、数字に関する質問が何度も出てきたら、そこは一度確認しておく価値があります。

私もAIから似た質問を何度か出されて、「しつこいな」と思ったことがあります。

でも、よく考えると、その部分は自分の資料でも説明が弱いところでした。

そのため、数字の出所を確認し、資料にも少し補足を入れました。

こうした小さな修正が、本番の安心につながります。

想定質問を使うとプレゼン資料の不足にも気づける

AIで想定質問を考えるメリットは、質疑応答の準備だけではありません。

質問を見ていると、資料そのものの説明不足に気づくことがあります。

私は最初、想定質問は「発表後の質問に備えるもの」だと思っていました。

ところが実際に使ってみると、「この質問が出るなら、最初から資料に書いておいたほうが分かりやすいのでは？」と思う場面が何度もありました。

たとえば、AIから「この方法に変える理由は何ですか？」と聞かれたとします。

自分では説明したつもりでも、改めてスライドを見ると、理由がはっきり書かれていないことがあります。

そこで一文追加するだけで、資料がずいぶん分かりやすくなることがあります。

また、「誰が担当しますか？」という質問が出たときに、役割分担が資料に書かれていないことに気づくこともあります。

このように、想定質問は資料の穴を探すチェックにも使えます。

AIに質問を作ってもらうことは、プレゼンを聞く側の目線で見直すことでもあります。

自分で作った資料は、どうしても自分の知識を前提に読んでしまいます。

だからこそ、外から質問を投げてもらうと、「ここは説明したつもりだった」「これは相手には伝わらないかもしれない」という違いに気づきやすくなります。

「質問への回答を足す」のではなく「資料を直す」ことも考える

想定質問を見たときに、すべて回答として準備しようとすると大変です。

そこで私は、「これは回答を準備するより、最初から資料で説明したほうがいいのでは？」と考えるようにしています。

たとえば、何度も同じ疑問が出そうな部分であれば、スライドに一言補足したほうが早い場合があります。

以前は、質問と回答の一覧を作ることに集中しすぎて、資料自体はそのままにしていました。

すると、質問対策のメモだけがどんどん増えてしまいました。

そこで途中から、「質問が出る原因を資料側で減らせないか」と考えるようにしました。

すると、回答メモが減っただけでなく、プレゼン自体も分かりやすくなりました。

この考え方は初心者にも使いやすいです。

質問が出そうなところをすべて覚えるのではなく、必要なら先に資料へ補足しておく。

そうすると、本番で説明する側も楽になります。

質問だけでなく回答もAIと一緒に整理する

想定質問ができたら、その質問にどう答えるかを考えます。

ここでもAIを使えます。

ただし、私はAIに最初から答えを丸投げするより、自分の考えを先に書いてから整理してもらうほうが使いやすいと感じています。

たとえば、「この質問には、費用は増えるが作業時間が減ることを伝えたい」と自分の考えを書き、それを分かりやすく整理してもらいます。

すると、自分の考えを残しながら、言葉を整えることができます。

反対に、「この質問への正しい答えを作って」とだけ頼むと、AIがそれらしい文章を作ってくれることがあります。

ここは注意が必要です。

AIの文章は自然なので、読んだ瞬間に「これで大丈夫そう」と思ってしまうことがあります。

私も一度、AIが作った回答がとてもきれいだったので、そのまま使えそうだと感じました。

しかし、よく読むと、自分たちの実際の運用とは少し違う説明が混ざっていました。

文章としてはきれいでも、事実としては正しくない。

この経験から、AIが作った回答は必ず自分で確認するようになりました。

特に、数字、会社情報、商品情報、スケジュール、制度、契約内容などは、そのまま信用しないほうが安全です。

AIは考えを整理する相手としてはとても便利です。

ただし、最後に内容の責任を持つのは自分です。

AIは「正解を決める人」ではなく、「自分の答えを整理する相手」として使うと分かりやすいです。

回答は長く作りすぎない

もう一つ私が失敗したのが、想定回答を長く作りすぎたことです。

AIに丁寧な回答を頼むと、かなり詳しい文章を作ってくれます。

私は最初、「詳しいほうが安心だろう」と思って、その文章をそのまま準備していました。

ところが、本番で使おうとすると長すぎて覚えられません。

しかも、話し始めるとどこまで説明すればよいのか分からなくなります。

そこで今は、回答の中心だけを整理するようにしています。

「最初に何を答えるか」

「必要なら何を補足するか」

この二つくらいに分けて考えると、ずいぶん楽です。

プレゼンの質問は会話です。

文章を丸暗記して読むものではありません。

だからこそ、回答を完璧な文章にするよりも、自分が言いたいポイントを分かる状態にしておくことのほうが大切です。

全部の質問を覚えようとしなくても大丈夫

AIを使うと、想定質問をたくさん出してもらえます。

最初は「多いほど安心できる」と思うかもしれません。

私もそうでした。

一度、できるだけ多く質問を作ってもらい、30個近く並べたことがあります。

その瞬間は「これだけ準備すれば完璧だ」と思いました。

しかし、実際に回答を考え始めると大変でした。

似た質問も多く、どれが本当に重要なのか分からなくなり、途中で疲れてしまいました。

その経験から、質問は多ければよいわけではないと気づきました。

今は、出てきた質問の中から、

「本当に聞かれそうな質問」

「聞かれたときに自分が困る質問」

「数字や根拠の確認が必要な質問」

を優先して見ています。

それだけでも十分役立ちます。

初心者の方は、まず5個程度から始めてもよいと思います。

その5個に答えられるようになったら、必要に応じて増やしていけば大丈夫です。

AIはいつでも追加で質問を作ってくれます。

最初から全部準備しなくても問題ありません。

似た質問はまとめて考える

AIが出す質問の中には、言い方が違うだけで内容が近いものもあります。

たとえば、

「この企画の効果は何ですか？」

「導入すると何が改善されますか？」

「この取り組みのメリットは何ですか？」

これらは細かく見ると違いますが、回答の中心は近いことがあります。

こうした質問を一つずつ別々に準備すると、作業量が増えてしまいます。

そこで、似た質問をまとめて、「このグループでは何を答えればよいか」と整理すると楽になります。

私も以前は一問一答形式で全部作っていました。

そのため、回答の文章が大量に増えました。

しかし、似た質問をまとめるようにしてから、準備がかなりシンプルになりました。

質問の数を増やすことより、重要な質問に自分の言葉で答えられる状態を作ることのほうが大切です。

初心者が覚えておきたいポイント

AIで想定質問を考えるときに、難しい技術は必要ありません。

まず、プレゼンの内容をAIに伝えます。

そして、誰に向けた発表なのかも伝えます。

そのうえで、聞かれそうな質問を出してもらいます。

次に、自分が答えにくい質問を見つけます。

必要なら、資料を直します。

そして、回答を自分の言葉で整理します。

この流れを覚えておくだけでも、かなり使いやすくなります。

「AIに質問を考えてもらう → 自分で確認する → 必要なら資料を直す → 回答を整理する」

この順番で進めると、AIに任せきりになりにくく、自分でも内容を理解した状態で本番を迎えられます。

また、AIの質問がすべて正しいわけではありません。

「これは今回のプレゼンには関係ないな」と感じる質問が混ざることもあります。

その場合は無理に準備しなくても大丈夫です。

私も最初は、AIが出したものは全部使わなければいけないような気がしていました。

しかし、実際には取捨選択してよいです。

むしろ、自分のプレゼンに必要なものだけを残すことが大切です。

AIはたくさんの候補を出す役、自分はその中から必要なものを選ぶ役、と考えると分かりやすいです。

まとめ

AIを使うと、プレゼンのあとに聞かれそうな質問を事前に考えやすくなります。

自分一人で考えていると、どうしても自分が説明したいことに意識が向きます。

しかし、AIに質問してもらうと、「聞く側はここが気になるのかもしれない」と別の視点に気づけます。

私自身、最初は「質問対策までAIに頼らなくてもいいのでは」と少し思っていました。

ところが、実際に試してみると、質問そのものよりも、そこから見つかる説明不足のほうが大きな収穫でした。

「ここは分かりにくいかもしれない」

「この数字の根拠を確認しておこう」

「この説明は資料に追加したほうがよさそう」

そんな小さな気づきが増えました。

また、質問への回答をAIと一緒に整理すると、本番前に頭の中を整えることもできます。

ただし、AIが作った回答をそのまま覚える必要はありません。

むしろ、自分の言葉で説明できる状態にしておくことが大切です。

数字や事実に関する部分は必ず確認し、自分の資料や実際の状況と合っているかを見直してください。

そして、想定質問を何十個も準備する必要もありません。

最初は重要なものを数個選ぶだけでも十分です。

私も質問を増やしすぎて一度混乱しましたが、その経験から、「数よりも、自分が困る質問を先に準備するほうがよい」と気づきました。

結論として、AIで想定質問を考えることは、質疑応答の準備だけではなく、プレゼンそのものを分かりやすく見直すためにも役立ちます。

そして、AIに答えを任せるのではなく、自分では気づきにくい部分を見つける相手として使うと、初心者でも無理なく取り入れられます。

本番でどんな質問が来るかは、完全には分かりません。

それでも、一度考えておくだけで、「何を聞かれてもゼロから考えなければならない」という不安はかなり減ります。

プレゼン資料が完成したら、最後にもう一つだけ、「どんな質問が来そうか」をAIに聞いてみてください。

そのひと手間が、本番の落ち着きにつながるかもしれません。

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