戦略的プレゼン資料作成等の研修を提供する株式会社Rubato（ルバート）は、昨年、2019年6月に東京大学の山崎先生をゲストにお迎えし「『AI×プレゼン資料』 ～AIによって変容する世界を生きるために必要なビジネススキルとは～」というテーマでイベントを開催し、同年8月に山崎研究室との共同研究を開始しました。

（昨年のセミナーの様子はこちらhttps://note.com/rubato/n/n76fafee5b684）

今回、共同研究の1年の成果を共有するために、東京大学の山﨑先生を再度お招きし、オンラインイベントを開催いたしました。山﨑先生には研究の成果報告に加えて、「AI技術によって私たち人間のビジネスコミュニケーションはどのように変わるのか」をテーマに、ルバート代表の松上と共に語っていただきました。

セミナー当日は80名以上の方が集まり、質問からも参加者がこのテーマに強い興味関心を持っていることが感じられました。

ここではその一部を抜粋して、お届けします。

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第一部：「プレゼン資料での伝わるメッセージの届け方」

第一部では、ルバート代表の松上が、日々資料作成の研修を実施する中で気付いた「メッセージが伝わるためのポイント」を共有しながら、プレゼン資料において人間が得意なコミュニケーションとAIが得意なコミュニケーションとの違いについて話しました。

松上氏：弊社ルバートでは、「人を動かす」「一人歩きする」資料を「早く」作ることを目的としたプレゼン資料作成研修を提供してきました。これまでその研修を通して添削してきた膨大な量のプレゼン資料をデータとして使うことができれば、 AI を用いてより効率的にドキュメンテーションのスキルが学べるのではないかと考え、山崎先生の研究室と共同研究がスタートしました。

共同研究で実際に研究者がデータを扱うのを見る中で、プレゼン資料を使ったコミュニケーションには、「人が重要な役割を担う部分」と、「AI に任せてもいい部分」があることがわかってきました。AIでモデルを作るためには、デジタル化された情報を大量に得て蓄積する必要があります。そして世に溢れる情報をデジタル化するためには入力デバイス（センサー、つまりカメラやキーボードなど）の存在が重要です。つまり、情報をデジタル化できるか否か、またデータを入力デバイスで取得できるかどうかが「人が担う部分」と「AIに任せられる部分」の境目になると感じています。

AIの得意な領域は「1対多」のコミュニケーション
コミュニケーションスタイルが「1対1」、「1対複数」、「1対多」それぞれの場合について、データ取得の観点から見ると、「1対1」のコミュニケーションは、リアルのコミュニケーションの場面が多くデジタルデータが比較的取りにくいと考えられます。一方で、記者会見などの企業広報や新製品のプロモーション等の「１対多」の分野は、情報がデジタル化されており（映像や文書など）、大量のデータが取りやすく、AIによる分析がしやすい領域として分類することができます。

つまり、コミュニケーションが「1対1」に近づくほど「人が得意な領域」となり、「1対多」に近づくほど「AIが得意な領域」という図が出来上がります。

「見やすい・わかりやすい資料」はAIで実現可能。でもその先は？
プレゼン資料を用いたコミュニケーションに限定した場合は、「どのくらい相手に刺さることを目指すか」によって、「人が得意な領域」と「AIの得意な領域」に分けることができます。

「相手に理解してもらえるレベル」を目指すのであれば、「見やすい・分かりやすい」資料であればよいので、これは資料の完成度でいえば60~70点のレベルを目指せばよいということになります。この60～70点のレベルはフォントやレイアウトや配色や図解の方法など「万人に共通する原則」が適用可能で、比較的データが蓄積しやすく、AIが得意な領域に分類できます。

しかし、さらにその上のレベルを目指すには、各個人のコミュニケーション特性に合わせる必要があり、相手の好み（ピンクが好き）や価値観（チャレンジすることが重要）、感情（怒りっぽい）、最新の情報（最近忙しい）など、より個人に関する生の情報が必要です。そして、好みや価値観、感情、最新の情報は、データとして取得しにくいためにAIではカバーするのが難しく、人の方が得意な領域になります。

「見やすさ・わかりやすさ」を超えて、情緒的に刺さる共通原則を見つける
このAIが得意な領域には、見た目の「見やすさ・わかりやすさ」だけでなく、誰が使っても相手にある程度「情緒的に刺さる共通の原則」も存在します。例えば、

・メッセージを伝える時に、自分ではなく相手を主語にして伝える
・相手が行動に移しやすい要素を含める。
・わかりやすいコピーを何度も繰り返し使う。

このような「共通の原則」は現在は人のノウハウとして扱われる領域ですが、将来的にはAIが担う領域になる可能性が高いだろうと考えます。

人領域の精度を上げるためには「相手に関心を持つ」
実は、私が資料作成研修で「ルール」として教えているのはこの60~70点のレベルを達成するための普遍的なルールで、将来的にはAIでカバーできる領域です。100点満点を目指すための、残り30点の部分は個人差があり、「ルール」では語れません。そこで私は研修の中では相手を分析するための「ノウハウ」として教えています。一つコツをお伝えすると、コミュニケーションは自分と相手がいて成り立つことなので、「自分はどう見られるか」、「相手はどういう人か」を理解し、「どのような行動をしてもらうか」をコミュニケーション前に明確にすることが大事です。

相手のことを理解するためには、自身の五感（視覚、聴覚など）の入力デバイス（センサー）の感度を上げ、伝える相手のデータを自身に蓄積して、想像し分析することが重要です。これは、人間による「ディープラーニング」とも言えると思います。つまり、100点満点のコミュニケーションを狙うには、相手に関心を持ち、相手のことを考える時間を確保して相手のことを「ディープラーニング」することが大切なのです。

第２部：「AIを使用したプレゼン資料の評価・分析」

第2部では、2019年8月よりルバートと東京大学・山崎研究室でスタートした共同研究の成果や今後についてMCからの質問に山崎先生が答える形でお話をいただきました。

MC: 昨年8月からルバートと東京大学が始めた共同研究はどのような研究でしょうか？

山崎先生：
この研究は、ルバートで蓄積してきた大量のPowerPoint資料を使ってスライドの印象を機械学習により複数視点で評価するというものです。

将来的には、AIが「まあまあ合格」の60~70点レベルの資料作成を可能にすることを目指しています。それによって、人は「すごく良い資料」に仕上げる70点～100点の部分の作業に注力でき、最短距離で良いスライドが作成できるようになると良いなと思っています。

具体的には、論理的構造と視覚的構造という２種類の視点からスライドを解析するディープラーニングを用いてスライドの印象を判定する研究を行っています。1年かけて研究を実施した結果、現在平均で81%の精度で10種類の評価項目がわかるレベルを達成するところまできています。ビジネスで使ってもまあまあ使い物になる精度ではないかと思っています。

MC:どういったところが技術的に難しい点なのでしょうか？

山崎先生：
研究の観点からはデータの偏りはマイナス要素になります。良いデータと悪いデータの量にあまりにもアンバランスがあると、AIが深く正しく学習しないのです。そこで、一般的な研究ではデータの均一化を目指します。
一方で、ビジネスの現場ではデータに偏りがあることが当たり前です。そのため、データをいかに均一に揃えるかではなく、偏ったデータをいかに活用するかを考えなくてはならない点が難しいところです。

MC: 研究の今後について教えてください。

山崎先生：
既に80%の精度を出せていることから、今後はWebアプリ化による社会実装を実現していきたいと考えています。そのためにはデータや資金を提供してくれる企業・団体が必要です。
研究内容に関して言うと、これまでは、AIが「スライドを評価」し、人間がそれに修正を加えることで、AIは人が成長することをサポートすることを目的として研究を設計していました。しかし、実社会においては「AIで自動的にスライドを修正してほしい」というニーズも少なからずあると感じており、自動化も検討してく必要があると思っています。

MC: 本研究以外にも、山崎先生は様々な企業との共同研究を実施されています。産学連携の意義についてどのようにお考えですか？

山崎先生：
企業は貴重なデータやビジネスを持っていて、大学は世界最先端の技術やアイデアを持っています。この2者が組むことで、新たなOnly one/Number oneを目指しやすい。企業と大学は、Win -Win の関係を構築することができると考えます。

第3部：「コミュニケーションに関する AI 研究事例」

第3部では、山崎先生のこれまでの研究事例をもとにAIによるコミュニケーションのお話をしていただきました。

山崎先生はAttractiveness Computing (魅力工学)を専門とし、画像や映像を中心とした「ビッグマルチメディアデータ」を用いて「刺さる」「映える」「響く」といった魅力の定量化、予測、解析、強化の研究を行っています。また、様々な企業と共同研究しながら積極的に研究成果を実社会へ展開しています。

今回は数ある山﨑研究室の研究の中から、最近の事例を３つお持ちいただきました。その中から、特に参加者から注目を集めた「プレゼンテーションの印象予測・改善支援の共同研究」についてご紹介します。

リアルタイムでスピーチを詳細に分析評価するAI
今回、山﨑先生がご紹介されたのは、AAAIという人工知能分野のトップ国際会議のデモセッションで発表されたオーラルプレゼンテーション（スピーチ）の評価に関する研究です。発表時間中はデモシステムを体験する人の姿が途切れることはなかったそうです。内容としては、スピーチのどの部分がどのように良いか・悪いかを、セリフや音響の特徴量、話し方のトーン、抑揚やテンポなど様々な項目で分析・評価するというものです。本研究成果の一部はP&I社との共同開発という形でWebアプリ化され、すでにローンチもされています。

本セミナーでは、研究のデモンストレーションとして、世界的有名企業のトップ2名によるスピーチが比較され、その評価が披露されました。実際にデモ画面を見ていると、どのポイントで聴衆は共感を得て、盛り上がるかなどが視覚的にわかるように設計されており、体感的なスピーチの印象とも一致するように感じました。また、スピーチの評価は「良い、悪い」ではなくスパイダーチャートなどを使って複数の項目で評価されており、スピーチの多面的な評価が可能なのも印象的でした。

企業のトップなど何千人、何万人という聞き手に対してコミュニケーションを行う人々にとって、スピーチの成否は会社の命運を左右すると言っても過言ではありません。そのような人達にとっては特に、このようなプレゼンテーション評価は非常に有用性が高いと感じられました。

第4部：パネルディスカッション
「AI時代のコミュニケーションとビジネススキルの磨き方」

事前に参加者の皆様からいただいた質問を取り上げて山崎先生にお聞きしました。

質問:
「現在のAI研究はどのようなスピードで進んでいるのか。また、どの国が先進的か。日本は？」

山崎先生：
論文は、成果が認められて国際会議や論文誌などを通じて世に出るまでに、少なくとも半年から1年かかります。ひと昔までは、そこに掲載される一年前の研究成果を読んでそれを最新と考えていれば良かったのですが、現在は、論文誌等に掲載される前に、研究者向けのサイト（arXiv）に研究成果がどんどん投稿されており、半年前の投稿でも古いと言われてしまうほどのスピード感を持って進化が進んでいます。そのため、最先端を追いかけ続けるのは非常にきつい作業になっています。

AI先進国という話では、圧倒的に中国とアメリカが進んでおり、アメリカにいるAI研究者の半数は中国から来ていることを考えると、実質はほぼ中国と言って良いと思います。
どのくらいすごいのか、わかりやすい例えだと、CVPR (Computer Vision and Pattern Recognition)という私たちの研究分野のオリンピックと言われる国際会議で今年日本から投稿された論文の数が約200本なのに対し、中国ではトップの大学である清華大学からだけでも350~400本投稿されています。圧倒的な違いです。

さらに近年の中国の動向として面白いのが、海外で活躍する超一流中国人研究者を中国に呼び戻すというのが起こっているということです。海外企業や大学に籍を置きながら中国の企業にも在籍する一流研究者が増えています。

質問：
「AI時代におけるビジネスパーソン（データアナリスト・エンジニア・サイエンティストではない経営層を想定）が学習すべき領域ならびに推薦図書をご教示ください」

山崎先生：
中高生から社会人までいろいろな方からこの質問を受けます。私の基本スタンスとしては、AIの時代であろうとなかろうと、最終的に重要なのは「人間力」だと思います。AIは所詮道具でしかないです。
インターネットが出てきた時に我々同じ議論をしてきているのを皆さん思い出してください。インターネット出てきた時、「なんかよくわからないけどすごいらしい。どうしたら良いんだろう」と言っていましたし、「インターネットに人の仕事が奪われる」という話題が出ていました。しかし、インターネットもAIも便利な道具の１つでしかありません。

読書でいうならば、乱読多読をお勧めします。どんな分野でもいいので、興味を深堀する、興味の範囲を広げる、学びを止めないということが大事だと考えます。中高生ならまず読み書きそろばんを覚えなさい、友達を大事にしなさいと言っています。

インターネットを使った企業はすごく大きくなりましたが、そのほとんどはインターネット元年から10年以内に創業しています。AI元年は2012年といって良いと思いますので、あと2年でAI元年から10年たってしまいます。AIで覇権を取ろうとするならば、もし今アイデアを持っているならば、すぐにでもやった方がいいですね。

質問：
「AIが発展していく中で人間に求められるコミニュケーションスキルは何か、何に注力するべきか？」

山崎先生：
人間に求められる能力は100年前も今も、そして100年後も変化しないと考えています。
最終的にAI対AIはビジネスをしないですよね。ビジネスをするのは人対人です。

人間がやっていることは1000年以上前から人と人とのコミュニケーションでしかない。人の本質は変わらなくて、道具が変わっていっているだけだと思っています。

そこで大事なのは、今日、松上さんが言っていたように相手に興味を持つ、相手を知ろうとすることです。道具の使い方やお作法は知っておいた方が良いけれど、本質はそこではない。なので、AIを不必要に恐れたり、過度に期待を持ちすぎたりしないことが大切です。そして、道具としてAIをうまく使うコツを覚えることです。ドライバーやカッターと同じ。上手に使いこなせれば、人にとって非常に便利なものとなり、使い方を間違えれば怪我をするということです。

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１時間半という短い時間の中で、AI時代のコミュニケーションスキルについて事例も交えながら様々な角度から深く学ぶことができた時間でした。最後のパートは、最先端のAI研究に携わる山崎先生がおっしゃられるからこそ説得力があり、参加者の皆さんもAIに対する心構えが多少なりとも変わったのではないかと思います。

セミナー終了後は、時間内では紹介しきれなかった質問や当日その場で出た質問に対して時間の許す限り山崎先生と松上氏がコメントを返すなど、参加者とスピーカーの交流もあり、大盛況となりました。本イベントにご協力、ご参加いただいた方々、どうもありがとうございました。

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スピーカー紹介

ゲストスピーカー

山崎俊彦先生
東京大学大学院情報理工学系研究科准教授

東京大学工学部電子工学科卒業。
同大学大学院工学系研究科電子工学専攻博士課程修了。
現在、同大学大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻准教授。
途中、日本学術振興会海外特別研究員としてコーネル大学訪問研究員。
山崎先生はSNSなどに投稿された膨大な数の画像や動画、音声、テキストなどを用いたマルチメディア処理による魅力工学の研究、パターン認識・機械学習の基礎研究、および高速化・最適化の研究などの新領域開拓などに従事。
ペアーズ運営会社や大手P R会社プラップジャパン、インターネット広告代理店のサイバー・バズなど、さまざまな企業と共同研究もされており、NewsPicksのプロピッカーをされるなど多方面でご活躍中。

スピーカー、ファシリテーター

松上純一郎
株式会社ルバート　代表取締役　

大阪府高槻市生まれ。同志社大学　文学部卒業、神戸大学　大学院修了、University of East Anglia修士課程修了。米国　戦略コンサルティングファーム　モニターグループで、外資系製薬企業のマーケティング・営業戦略、国内企業の海外進出戦略の策定に従事。その後、NGOに転じ、アライアンス・フォーラム財団にて企業の新興国進出サポートに携わる。現在は株式会社ルバート代表取締役を務める。ルバートでは、企業に対して中期事業計画策定等のコンサルティングを提供する一方で、自身のコンサルティング経験から、提案を伝え、人を動かす技術を多くの人に広めたいという想いで、個人・法人向けの研修を行っている。
著書に『PowerPoint資料作成　プロフェッショナルの大原則』（技術評論社）、『ドリルで学ぶ! 人を動かす資料のつくりかた』（日本経済新聞出版社）

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【公開中note一覧】
◆「人を動かす一人歩きする」資料Before→After
第1回　入門編①図解の基本形「一人で行くバー」をお薦めするスライド
第2回　入門編②2つの比較「ストアカ」をお薦めするスライド
第3回　入門編③図解の基本形「コーチングアプリ」をお薦めするスライド
第4回　基礎編①線グラフの基本 企業の変革を促すスライド
第5回　基礎編②スライド構成と図解 新規事業を提案するスライド
第6回　Before→After OBOG版（前編）～霞が関文学編～
第7回　Before→After OBOG版（後編）～霞が関文学編～
番外編　『PowerPoint資料作成 プロフェッショナルの大原則』
　　　　　Amazon週間売上ランキングのスライド

◆Rubato講師×note
１．ロジカルな図解のつくりかた（前編）
２．ロジカルな図解のつくりかた（後編）
３．アウトプット→インプットの話
４．Rubato流「オトナのパワポ正月遊び」
５．ターゲットを絞り、刺さる資料をつくるコツ
６．「かっこいい」デザインと「余白」の話
７．添削からわかる、伝わるパワポ資料３つの特徴～添削 of the Year
８．図解でわかる！新型コロナウイルス予防のコツ
９．外資系コンサルはなぜ資料作成にこだわる？
10．知る人ぞ知るPowerPoint効率化スキル
11．テレワークでのコミュニケーションスキルとは
12．【保存版】グラフを自在に操りたい人必見の書籍９選
13．周りに差がつく！情報収集のコツと独断で選ぶ国内外のウェブ9選
14．ビジネス記事のロジカル図解化３ステップ～設計→MECE→表現～
15．オンライン研修から学ぶ、オンライン打合せの生産性を高める３つの小さな工夫　
16．ゼロからロジカルシンキングを学んだ講師のおすすめ書籍5選！
17．オンライン会議をスムーズにする３種類の1枚資料
18．４つのグラフで予算と実績のギャップを可視化する～ファイナンス（FP&A）実務から～
19．パワポはチャラ書き（下書き）が重要って知っていますか～そのプロセスとコツ～
20．資料の配色でもう迷わない～ブランドイメージを伝える配色のノウハウ～

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