クライアントから先月、以下のメッセージと共にプレゼンテーションデッキを送ってきました。「AIがほとんど書いたんだけど、AIっぽく聞こえる部分を直してくれない？」これは、じっくり考えると不思議なリクエストです。彼女は具体的に間違っている文を指摘することはなく、単に「すべてのスライドが同じやや自信過剰なナレーターのような口調に聞こえる」という一般的な感覚を伝えていたのです。実際にはそうではありませんでした。デッキの半分はChatGPT、もう半分はClaudeが書いたもので、どちらのツールがどの仕事を担当するかを誰も決めずに混在させていたのです。 これは、通常「AIがスライドを書いた」とのクレームが実際に生じる原因です——悪質な出力ではなく、労働の分業がないからです。 --- ### 「スライドを書いて」とのプロンプトが両モデルを無駄にする ほとんどの人がチャットウィンドウを開き、トピックを貼り付け、「Xについての10枚のスライド」とリクエストします。ChatGPTやClaudeは快く応じ、どちらも構造的に整った内容で、相手が生成したものと同じトーンのものを返します。これはどちらのモデルにも対する批判ではなく、一般的なライターに編集的な判断（ペース、階層、スライドに書くべき内容とプレゼン中に口頭で言うべき内容）を任せることがもたらす結果です。 スライドのテキストは改行のあるエッセイではありません。文として読みやすい見出しがスライドの見出しとして読むと悪くなることがあります——完結した文になりすぎており、スライドに完結文を書いてしまうと、聴衆があなたの前に進んで読むことを誘発してしまいます。この区別が失われるのは、「10枚のスライド」を一度にリクエストしたときです——モデルは良い段落を最適化し、その後で強制的に箇条書きに分割するのです。 --- ### 各モデルが実際に得意とすること——仕事を分割したとき 私の経験では、同じスライドテキスト作業を両モデルで並行して行ったとき、質の差よりも、どのような思考にそれぞれがデフォルトで傾くかが浮き彫りになります。Claudeは長いドラフトの中で論理の構造を保持しやすい傾向があり——スライドで3つの段落の論理を2行に圧縮しながらも論理を失わない場合に役立ちます。ChatGPTはより早くオプションを生成する傾向があり——見出しの5つのバリエーションやデータポイントの3つの表現方法——これはトーンを反復する際に重要で、論理を構築するよりも重要です。 これは個人的な印象だけではありません。PowerPointの新しいCopilotツールは、どのモデルが特定のタスクを担当するかを選択できるようになり、Claudeをより視覚的でデザイン重視の作業に、OpenAIのモデルを研究重視のコンテンツにルーティングするようになっています——これはMicrosoft自身の製品から、各モデルの強みがどこにあるかを示す直接的なサインです。 一つ見落とされがちなことがあります——これは永続的な階層ではないのです。どちらのモデルにも、単一の見出しを強化するようリクエストするよりも、全体のセクションをドラフトするようリクエストすると、両者の間の差はほとんどなくなります——差はタスクのサイズにあるのであって、純粋な書記能力ではないのです。 --- ### テキストを五つの別々のパスとして扱うワークフロー 実際に機能するのは、どちらのモデルにも一度のプロンプトで全ての仕事をさせないことです。代わりに以下のように： - **アウトラインパス**：スライドごとに証明すべき内容とその順序のみをリクエスト——まだスライドテキストは書かない。 - **見出しパス**：アウトラインを元に、厳格な文字数制限のもとで見出しをリクエストする。曖昧な指示（「短くする」）は無視され続けます——数字が必要です。 - **箇条書きパス**：明確に文法的な並列構造をリクエストする——「すべての箇条書きを動詞で始める」または「各行を8語以下にする」など。この制約がないと、個々の行が良いとしても、断片と完結文の混在で読みにくくなります。 - **スピーカーノートパス**：別のプロンプトが必要です——スライドテキストを書いたモデルは引き続き緊密なテキストを書き続けますが、スピーカーノートにはその逆の直感、より呼吸の取れる余白が必要です。 - **圧縮パス**：全体のデッキを貼り付け、削除できるものをリクエストする。このステップはスライドごとに見れば見えない冗長性を、デッキ全体を読み進めたときに明らかにします。 五つのパスは一度のプロンプトよりも遅いように思えますが、実際にはそうではありません——一度のプロンプト版は通常、「短くする、より一般的でないようにする」といった調整を3回から4回必要としますが、どのステップが修正されているのかが明確ではありません。 --- ### 両モデルが解決してくれない文字数制限の問題 これまでパラグラフ全体でしか使ったことがない人にとって驚くのは、ChatGPTやClaudeのどちらも、テキストが実際にスライドのテキストボックス内でどのように配置されるかを信頼できる内部感覚を持っていないことです。文字数上は40文字の見出しでも、テンプレートのフォントサイズや列幅によっては不自然に折り返されることがあります。短い見出しをリクエストすると、モデルの判断で短いものが返ってきますが、それはあなたの特定のレイアウトに対する短さではないのです。 修正方法は地味ですが、モデルに実際の制約を与えることです——「このタイトルボックスは1行で約45文字を超えると折り返す」——主観的な形容詞ではなく、具体的な数字を与えるのです。そうすると、両モデルは数字に忠実に従います。そうしないと、推測に基づいた交渉をしているようなものです。 --- ### 両モデルが共通して失敗する領域 どちらのツールにも「戦略的な響き」のある言い回しをリクエストすると、同じ手の数の言葉が返ってきます——《**シナジー**》、《**ロードマップ**》、《**エコシステム**》、《**レバレッジ**》など。これは本当にAIの問題ではなく、神経質な人間のライターが平凡な文が「薄い」と感じたときに同じ直感を持つことです。《このような言葉がスライドに適しているか、それとも決断がまだなされていないだけを隠しているだけかデッキへの注意は最初のスライドや2枚目に集中する》ため、編集努力を最も費やすべきはモデルが最初に、最も速く書いた数行のテキスト——つまり、デザインが固まった後に付け足されるアフターサービスではなく、平文の開頭論理を正しくすることです。 クライアントのデッキに戻ります——仕事を分割したとき、Claudeが論理構造と密度の高い比較スライドを担当し、ChatGPTが見出しのバリエーションと素早いリファインを担当したことで、「AIっぽい」というメモは出なくなりました。これは、どちらのモデルも一夜にして賢くなったわけではなく、単に誰もが一つのモデルに「戦略家」と「コピーライター」の両方の役割を担わせることをやめただけです。これは通常、どのようなプロンプトのトリックよりも実際の修正方法です——モデルを雇う仕事を決める前にチャットウィンドウを開くのです。