はじめに
AI に PowerPoint を作らせること自体は難しくありません。
しかし、会社の公式テンプレートを使って、実務でそのまま使える品質にするには別の工夫が必要です。
よくある問題は次のようなものです。
- 公式テンプレートを使ったはずなのに、会社らしくない
- フッター、ページ番号、ロゴ、マスターが崩れる
- スライドごとのレイアウト選択が不自然
- 未入力プレースホルダーが残る
- 文字がはみ出す、重なる、コントラストが弱い
- 最終スライドが会社指定の Closing ではなくなる
この記事では、特定企業のテンプレートやブランド情報を公開せずに、
自社の PPT テンプレートを AI Skill 化するための実装パターンを紹介します。
ここでいう Skill とは、単なるスクリプトではありません。
AI エージェントに対して、テンプレートの使い方、生成手順、品質チェック方法をまとめて渡すための仕組みです。
作るもの
目指すのは、次の流れで PPT を生成できる Skill です。
ユーザー依頼
↓
設計プランを作る
↓
テンプレートページに割り当てる
↓
style / visual / QA ルールを固定する
↓
PPTX を生成する
↓
図表を注入する
↓
プレビューを出す
↓
検証する
↓
納品する
重要なのは、AI にいきなり PPTX を作らせないことです。
まず中間仕様を作り、その仕様をもとに PowerPoint を生成します。
ディレクトリ構成
基本構成は次のようにします。
company-ppt-skill/
├── SKILL.md
├── assets/
│ ├── templates/
│ │ └── company-template.potx
│ ├── style_profiles/
│ │ └── default.json
│ ├── business_visuals/
│ │ ├── charts_index.json
│ │ └── *.svg
│ └── color_tokens.json
├── references/
│ ├── template-map.json
│ ├── template-page-study.md
│ ├── quality-gates.md
│ ├── business-ppt-workflow.md
│ ├── style-presets.md
│ └── schemas/
└── scripts/
├── business_planner.py
├── pptx_template_tools.py
├── native_chart_builder.py
├── deck_pipeline.py
├── render_presentation_previews.mjs
└── validate_pptx_visual_integrity.py
assets/ にはテンプレートやスタイル定義を置きます。
references/ には AI が参照するルールや設計知識を置きます。
scripts/ には実際に PPTX を生成・検証する処理を置きます。
Step 1: SKILL.md にワークフローを書く
SKILL.md は、人間向け README ではなく、AI エージェント向けの操作マニュアルです。
例：
# Company PPT Skill
Use this skill to create PowerPoint decks using the official company template.
## Workflow
1. Understand audience, objective, slide count, language, and source material.
2. Create a slide-by-slide outline.
3. Map each slide to a production-safe template page.
4. Lock style, content theme, visual patterns, and QA policy.
5. Generate compose_spec.json.
6. Compose the PPTX by replacing existing template shapes.
7. Inject native charts or visuals when needed.
8. Render previews.
9. Run validation.
10. Fix blocker issues before delivery.
ポイントは、AI に「自由にデザインして」と言わないことです。
公式テンプレートの中で、どのページをどう使うかを明示します。
Step 2: テンプレートを地図化する
公式テンプレートには、表紙、目次、本文、比較、タイムライン、章扉、Closing などがあります。
それぞれのページを template-map.json に整理します。
{
"slide_id": "S012",
"page_type": "content",
"family": "two-column",
"tone": "light",
"density": "medium",
"status": "production",
"replaceable_shapes": ["title", "subtitle", "body_left", "body_right"],
"design_lesson": "Use this slide for two balanced argument blocks.",
"replacement_contract": "Replace title, subtitle, and both body placeholders."
}
特に重要なのは status です。
| status | 意味 |
|---|---|
production |
自動生成で使ってよい |
conditional |
条件付きで使う |
manual-only |
デザイン参考のみ |
prohibited |
生成には使わない |
この地図がないと、AI は見た目だけでテンプレートページを選んでしまいます。
Step 3: ページごとの使い方を書く
template-map.json は機械用です。
AI が判断しやすいように、人間が読める template-page-study.md も作ります。
例：
## S012 - Two Column Content
- Status: production
- Use for: before/after, two options, balanced comparison
- Avoid: long tables, complex charts, three or more themes
- Design lesson: keep both columns balanced
- Replacement contract: replace title, subtitle, left body, right body
ここで書くべきなのは、単なるページ説明ではありません。
- 何に向いているか
- 何に使ってはいけないか
- どの shape を置換する必要があるか
- どんな密度の情報に合うか
これを明文化すると、AI のレイアウト選択が安定します。
Step 4: Style Profile を固定する
毎回プロンプトで「落ち着いた感じ」「経営層向け」と指定すると、出力が安定しません。
そこで、スタイルを JSON として管理します。
{
"id": "executive-consulting",
"label": "Executive Consulting",
"use_when": "C-suite, board meeting, strategic decision deck",
"typography": {
"title": "Company Serif",
"body": "Company Sans",
"cjk": "Noto Sans JP"
},
"colors": {
"background": "FFFFFF",
"text": "1F1F1F",
"accent": "C74634",
"muted": "666666"
}
}
用途別に複数の style profile を用意できます。
| profile | 用途 |
|---|---|
default |
標準ビジネス資料 |
executive |
経営層・意思決定向け |
technical |
技術アーキテクチャ向け |
research |
調査・レポート向け |
keynote |
イベント・講演向け |
ただし、1 つのデッキでは 1 つの profile に固定します。
途中で混ぜると、デッキ全体の統一感が崩れます。
Step 5: ナラティブ構造を選ぶ
PPT の品質は、見た目だけで決まりません。
話の骨格も重要です。
たとえば、次のような narrative を用意します。
| narrative | 用途 |
|---|---|
scqa |
状況、矛盾、問い、答え |
pyramid-direct |
結論先行の経営報告 |
mece-options |
複数案の比較 |
value-journey |
提案・製品紹介 |
architecture-migration |
技術構成・移行計画 |
training-enablement |
研修・ハンズオン |
project-retrospective |
振り返り |
Planner では、topic、audience、objective から narrative を自動選択できるようにします。
python scripts/business_planner.py \
--project-name "modernization-briefing" \
--topic "legacy system modernization" \
--audience "CIO and enterprise architects" \
--objective "secure approval for phased modernization" \
--slide-count 8 \
--style auto \
--narrative auto \
--output-dir ./project
Step 6: ビジュアルをカタログ化する
AI に「いい感じの図を作って」と頼むと、抽象的なカードや矢印が増えがちです。
その代わりに、使える図表パターンを charts_index.json に登録します。
{
"charts": {
"kpi_cards": {
"label": "KPI Cards",
"summary": "Pick for showing 3-4 headline metrics with target or delta.",
"keywords": ["kpi", "metrics", "target", "delta"]
},
"swot_analysis": {
"label": "SWOT Analysis",
"summary": "Pick for four-quadrant strategy analysis.",
"keywords": ["strategy", "strength", "weakness", "opportunity", "threat"]
}
},
"quickLookup": {
"kpi": ["kpi_cards", "bullet_chart", "progress_bar_chart"],
"strategy": ["swot_analysis", "bcg_matrix", "pest_analysis"],
"architecture": ["layered_architecture", "client_server_flow"]
}
}
スライドごとに、どの意図でどの visual を選んだかも記録します。
{
"slide": 4,
"visual_id": "swot_analysis",
"intent": "strategy",
"selection_method": "catalog",
"summary_excerpt": "Pick for four-quadrant strategy analysis."
}
これにより、あとから「なぜこの図を選んだのか」を検証できます。
Step 7: 中間仕様を生成する
Planner の出力は、最終 PPTX ではありません。
まず次のような中間ファイルを作ります。
project/
├── design_spec.md
├── spec_lock.json
├── compose_spec_skeleton.json
└── native_chart_plan_skeleton.json
役割は次の通りです。
| ファイル | 役割 |
|---|---|
design_spec.md |
人間が読める設計書 |
spec_lock.json |
style、theme、narrative、visual、legal policy を固定 |
compose_spec_skeleton.json |
どのテンプレートページのどの shape に何を入れるか |
native_chart_plan_skeleton.json |
図表やチャートの注入計画 |
この中間仕様があることで、AI の出力を直接 PPTX に流し込まずに済みます。
人間もレビューしやすくなります。
Step 8: PPTX は既存 shape を置換して作る
PPTX 生成では、会社テンプレートを描き直しません。
公式 .potx を source of truth にして、既存の slide と shape を使います。
{
"slides": {
"1": {
"source_slide": "S001",
"replacements": [
{
"name": "Title",
"text": "3フェーズの刷新により、運用負荷を30%削減できる"
},
{
"name": "Subtitle",
"text": "経営会議向け提案"
}
],
"speaker_notes": "このページでは、提案の結論を先に伝えます。"
}
}
}
生成処理では、次を行います。
- shape name で確定的に置換する
- 未使用 placeholder を削除する
- 画像 placeholder を差し替える
- speaker notes を PowerPoint notes に書き込む
- 箇条書きや番号が二重にならないように整える
- PPTX package を正規化する
Step 9: 図表を native object として注入する
図表は、可能な範囲で PowerPoint の native object として作ります。
画像だけで貼ると、後から編集しにくいためです。
python scripts/native_chart_builder.py inject \
--pptx ./build/composed.pptx \
--plan ./project/native_chart_plan.json \
--output ./dist/final.pptx
対応例：
- bar chart
- line chart
- KPI cards
- timeline
- roadmap
- comparison table
- process flow
- architecture diagram
- SWOT / BCG / PEST などの戦略フレーム
native builder がない visual は、SVG から PNG に変換する fallback を用意してもよいです。
ただし、その場合も preview と QA の対象にします。
Step 10: Preview と QA を通す
最後に、必ず PPTX を検証します。
python scripts/deck_pipeline.py \
--compose-spec ./project/compose_spec.json \
--spec-lock ./project/spec_lock.json \
--native-plan ./project/native_chart_plan.json \
--output ./dist/final.pptx \
--preview-dir ./dist/previews \
--contact-sheet ./dist/contact-sheet.png
検査する項目の例です。
| チェック | 内容 |
|---|---|
| design activation | style、visual、template map が使われているか |
| placeholder | 未入力 placeholder が残っていないか |
| overflow | テキストが枠からはみ出していないか |
| overlap | テキスト同士が重なっていないか |
| contrast | 背景と文字のコントラストが低すぎないか |
| line collision | 文字が罫線や connector に乗っていないか |
| preview | 全スライド PNG が生成されているか |
| speaker notes | 必要なページに notes があるか |
| package | PPTX 内に重複 entry がないか |
目視確認だけに頼らず、最低限の blocker はスクリプトで落とします。
まとめ
自社 PPT テンプレートを AI Skill 化する本質は、
AI に自由にデザインさせることではありません。
本質は、会社のプレゼン作成ルールを次の形で外部化することです。
- template map
- page study
- style profile
- narrative pattern
- business visual catalog
- compose spec
- native visual injection
- rendered preview
- validation pipeline
最初からすべてを作る必要はありません。
まずは表紙、本文数種類、比較、Closing、最低限の QA だけで始めれば十分です。
大事なのは、最初に「すごい PPT」を目指すことではなく、
公式テンプレートを壊さず、再現性のある PPT 生成ワークフローを作ることです。