はじめに

Google Document や NotebookLM からいいパワポを作成しても、「それを社内指定のデザインテンプレート（PowerPoint）に転記する作業」 に絶望したことはありませんか？

Markdownからスライドを生成するツール（Marp等）は便利ですが、「会社のロゴ位置」「フォント指定」「独自のあしらい」といった厳密な社内レギュレーションを守ろうとすると、CSSの調整だけで日が暮れてしまいます。

そこで今回は、「デザインはPowerPointの機能（スライドマスター）に任せ、Pythonは文字を流し込むことだけに集中する」　というアプローチで、社内準拠の資料作成を自動化するワークフローを構築しました。

実現するアーキテクチャ

この仕組みの肝は、Pythonでデザインをコードから描画するのではなく、**「既存の .pptx ファイルを金型（テンプレート）として利用する」**点です。

テンプレート解析: 社内 .pptx の「どこに文字が入るか（プレースホルダーID）」を特定する。
データ構造化 (Gemini): 原稿を、テンプレートのIDに合わせた JSON データに変換する。
スライド生成 (Python): テンプレートに JSON のデータを流し込んで保存する。

技術スタック

Python 3.x
python-pptx: PowerPoint操作ライブラリ
Gemini (または NotebookLM): 非構造化テキストの構造化（JSON化）担当

Step 1. テンプレートの「見えないID」を解析する

python-pptx でテンプレートを扱う際、最大の障壁となるのが「このテキストボックスのIDは何番なのか？」が目視では分からない点です。
まずは、テンプレートを読み込み、全てのプレースホルダーに「自分のID」を書き込ませる解析スクリプトを実行します。

analyze_pptx.py

import sys
from pptx import Presentation

# 解析したい社内テンプレート
INPUT_FILE = "corporate_template.pptx"
OUTPUT_GUIDE = "layout_guide.pptx"

def analyze():
    try:
        prs = Presentation(INPUT_FILE)
    except FileNotFoundError:
        print("Error: テンプレートファイルが見つかりません")
        return

    guide_prs = Presentation(INPUT_FILE) # 解説用

    print(f"--- Layout Analysis ---")
    for i, layout in enumerate(prs.slide_layouts):
        print(f"Layout ID: {i} ({layout.name})")
        
        # 解説用スライドを追加
        slide = guide_prs.slides.add_slide(guide_prs.slide_layouts[i])
        
        if slide.shapes.title:
            slide.shapes.title.text = f"Layout ID: {i}\n{layout.name}"

        # 各プレースホルダーの中にIDを書き込む
        for shape in layout.placeholders:
            ph_idx = shape.placeholder_format.idx
            print(f"  - Placeholder ID: {ph_idx} ({shape.name})")
            
            try:
                # 実際のPPT上にIDを印字する
                # (has_text_frameでテキスト入力可能か判定するのが無難)
                if shape.has_text_frame:
                    slide.placeholders[ph_idx].text = f"【ID: {ph_idx}】\n{shape.name}"
            except:
                pass # 書き込めないタイプは無視

    guide_prs.save(OUTPUT_GUIDE)
    print(f"解析完了: {OUTPUT_GUIDE} を確認してください。")

if __name__ == "__main__":
    analyze()

これによって生成された layout_guide.pptx を見ると、「表紙のタイトルは ID:0」「本文の箇条書きは ID:1」といった情報が一目瞭然になります。

Step 2. AIによる構造化データの作成

次に、Gemini（またはNotebookLM）に対して、原稿をこの「ID」に準拠したJSONに変換させます。
ここでのポイントは、プロンプトに**「デザインのカタログ（メニュー表）」を含めること**です。これにより、テンプレート特有のデザイン（2列比較など）をAIに正しく選択させることができます。

Geminiへのプロンプト例:

以下の原稿を、PowerPoint生成用のJSON形式に変換してください。

【デザイン・レイアウト選択ルール】
内容は以下のLayout IDを適切に使い分けてください。
- **Layout ID: 0 (表紙)**: 最初の1枚のみ使用。
- **Layout ID: 1 (通常)**: 一般的なテキスト用。
- **Layout ID: 4 (2列比較)**: 「メリット・デメリット」や「A案・B案」の比較時に使用。
   - 左側(ID:1)に項目、右側(ID:2)に詳細を入れること。

【出力JSONフォーマット】
[
  {
    "layout_id": 0,
    "placeholders": { "0": "タイトル", "1": "サブタイトル" }
  },
  ...
]

Step 3. Pythonによる流し込み（生成）

最後に、JSONデータをテンプレートに流し込みます。

create_slides.py

import json
from pptx import Presentation

TEMPLATE_FILE = "corporate_template.pptx"
DATA_FILE = "content.json"
OUTPUT_FILE = "result.pptx"

def generate():
    prs = Presentation(TEMPLATE_FILE)
    try:
        slides_data = json.load(open(DATA_FILE, 'r', encoding='utf-8'))
    except FileNotFoundError:
        print("Error: JSONファイルが見つかりません")
        return

    for page in slides_data:
        # 指定されたレイアウトを取得
        layout_id = page["layout_id"]
        
        # 存在チェック
        if layout_id >= len(prs.slide_layouts):
            continue

        slide = prs.slides.add_slide(prs.slide_layouts[layout_id])

        # 各プレースホルダーにテキストを注入
        for ph_id_str, text in page["placeholders"].items():
            try:
                ph_id = int(ph_id_str)
                slide.placeholders[ph_id].text = text
            except KeyError:
                print(f"Warning: ID {ph_id} not found in layout {layout_id}")
            except ValueError:
                pass

    prs.save(OUTPUT_FILE)
    print(f"生成完了！ {OUTPUT_FILE} が作成されました。")

if __name__ == "__main__":
    generate()

この手法のメリット・デメリット

実際に運用してみて感じた特徴をまとめます。

メリット

デザイン再現性が100%
- プログラムで座標指定して描画するのではなく、正規の .pptx テンプレートを使うため、フォント、ロゴ位置、背景装飾などが完全に社内規定通りになります。
デザインとデータの分離
- 「デザインを変えたい」場合はテンプレート（スライドマスター）を編集するだけ。「内容を変えたい」場合はJSONを変えるだけ。Pythonコードを修正する必要がありません。
特殊レイアウトへの対応力
- 「3列比較」「画像メイン」などの複雑なレイアウトも、事前にテンプレート側に枠を作っておけば、AIへの指示（ID指定）だけで呼び出せます。

デメリット・課題

初回セットアップの手間
- テンプレートのLayout IDやPlaceholder IDを調査し、プロンプト用の「メニュー表」を作る初期コストがかかります。
「枠」の制約
- 基本的には「用意された枠（プレースホルダー）に文字を入れる」ことしかできません。「動的に図形を矢印で繋ぐ」「グラフを生成する」といった高度な描画には不向きです（そこだけ手作業で行う運用が現実的です）。

まとめ

「社内デザイン遵守」という要件において、Pythonですべてを描画しようとするのは茨の道です。
「PowerPointの強力なテンプレート機能」と「LLMの構造化能力」を組み合わせ、Pythonを単なる接着剤として使うこのアプローチこそが、実務における最適解ではないでしょうか。

NotebookLMで作った要約を、ものの数秒で社内フォーマットのスライドに変換できた瞬間は、かなりの快感です。ぜひ試してみてください。