1プロンプトでWBC試合スライドを生成してみた（Codex + OpenAI Skills）
OpenAI が公開している Skills を使うと、
Codex から外部ツールを呼び出して作業を自動化できます。
今回は slides skill を使って、
🧢 WBC 日本 vs 台湾の試合（大谷翔平選手の活躍）を
1プロンプトで PowerPoint スライドにまとめる
ということを試してみました。
※試合データはMLB / WBC公式の公開情報を参考
※スライドはAIにより生成したデモ画像です。
環境
$ codex --version
codex-cli 0.111.0
$ python --version
Python 3.12.3
$ node -v
v22.21.0
model: gpt-5.4 medium
slides skill を Codex にインストール
OpenAIが公開している Skills リポジトリから
slides skill をインストールします。
codex
skill-installer install https://github.com/openai/skills/tree/main/skills/.curated/slides
スライド作成（1プロンプト）
次のプロンプトをCodexに入力します。
あなたはスポーツデータを視覚的なPowerPointスライドにまとめるデザイナーです。
以下の手順で作業してください。
1. 昨日行われた野球の試合での大谷翔平の活躍を調査する。
2. 次の情報を取得する
- 試合スコア
- 大谷翔平の打撃成績（打数・安打・打点・HRなど）
- 試合の決定的なプレー
3. 情報を整理する。
その後、slides skill を使って **1枚のPowerPointスライド**を作成してください。
スライド構成
中央
・試合スコアを大きく表示
左エリア
・試合の流れ（タイムライン形式）
右エリア
・大谷翔平の成績カード
- 打数
- 安打
- 打点
- ホームラン
下部
・試合の決定ポイント（例：2回表10得点など）
デザインルール
- スポーツニュース風のレイアウト
- 数字は大きく表示
- グラフィカルなレイアウト
- 箇条書きより図解を優先
- 16:9のスライド
- 情報は簡潔に
出力
PowerPoint (.pptx)
出力結果
生成されたスライドはこちらです。
1プロンプトでこのような構造のスライドが生成されました。
スライドの構造は次の通りです。
試合の流れ | スコア | 大谷スタッツ
- 左：試合の流れ（タイムライン）
- 中央：スコアボード
- 右：大谷翔平のスタッツ
- 下：試合を決めたプレー
スポーツニュースのような1枚スライドが生成されました。
プロンプトのポイント
AIにスライドを作らせると、ただの箇条書きスライドになる場合があります。
そこで今回は次を意識しました。
① レイアウトを指定
中央 → スコア
左 → タイムライン
右 → スタッツ
下 → 決定ポイント
レイアウトを指定すると
AIが図解スライドを作る確率が上がります。
② 箇条書きを避ける
箇条書きより図解を優先
これだけでもかなり変わります。
③ 数字を主役にする
スポーツスライドは
数字 = 主役
なので
13 - 0
のように スコアを中央に大きく配置しています。
技術的に面白いところ
内部の処理フローを整理すると次のようになります。
Prompt
↓
要件整理
- 調査対象の確認
- スライド構成の確認
- デザイン条件の確認
↓
試合データ調査
↓
事実確認・情報抽出
- 試合スコア
- 大谷翔平の打撃成績
- 決定的なプレー
↓
情報整理
- 1枚に載せる情報へ要約
- 左・中央・右・下の配置に対応づけ
↓
レイアウト設計
- スポーツニュース風
- 数字を大きく
- 図解優先
- 16:9
↓
PowerPoint生成
↓
検証
- レイアウト崩れ確認
- オーバーフロー確認
↓
スライドを提示
つまり
AIが複雑な処理を1つのプロンプトにより実施している
ということになります。
まとめ
今回のように、LLMにツール(Skills等)を組み合わせることで、
「データ取得 → 情報整理 → スライド生成」
までを 1つのプロンプトで自動化することができます。
今回のように
WBCの試合 → スライド化
のような用途だけでなく、
- 技術レポート
- 定例資料
- データダッシュボード
などにも応用できそうです。
もし他にも
- AIでスライド生成
- Codex Skills
- LLM × 自動資料作成
を試している方がいればぜひ教えてください 👀
※本記事は個人環境での検証内容です。