部屋一杯のコンサルタント、アナリスト、またはマーケティングマネージャーに、彼らは最後のプレゼンテーションを作成する際にAIを使用したか尋ねると、彼らは慎重な表現を使います。「AIツールをリサーチに使用しました」「概要の作成を手伝ってもらいました」と。誰も「AIがスライド14の初稿を書いた」とは言いません、たとえそれが実際に起こったことであっても。AIがプレゼンテーションにどれだけ関わっているのかと、実際に誰もが認める量との間にはギャップがあり、そのギャップこそが本当の話であり、ツールそのものではないのです。 私は、プレゼンテーションを作成する仕事をしている人々が実際にどう動いているのかを観察してきました。AIの使用は現実に存在します。その使用についての沈黙もまた現実であり、それは技術そのものについての問題ではないのです。 --- ### みんなが欲しいが誰も持っていない数字 ここが不快な部分です：企業のプレゼンテーションのうち「AIで書かれたものが占める割合」という明確で検証可能な数字は存在しません。どの会社もこの指標を公表しておらず、ほとんどの会社はそれを公開したいとは思っていません。私たちが持っているのは、個々の組織内での採用数字であり、その数字は急激に上昇しており、そのため「全プレゼンの3分の1がAIで作成されている」という丸い数字が、単一の証拠を持たないままでも妥当に感じられるのです。 マッキンゼーは、AIプラットフォーム「Lilli」を内部で構築し、主に若手スタッフが担っていたタスク（プロンプトからPowerPointスライドを作成することや、ファームのスタイルに合わせてトーンを調整すること）をサポートするために開発しました。同社の約4万3000人の従業員のうち、毎月これを使用しているのは75%を超えています。これは1つの企業が自社について報告している数字であり、数字を良く見せるためのすべてのインセンティブを持っています。しかし、これは3年前には存在しなかったデータポイントであり、AIツールが実際に開くソフトウェアの中に組み込まれたときに起こることの予兆です。別のブラウザタブで開いているのではなく、最初に開かれるソフトウェアの中に組み込まれたときのものです。 --- ### 「AIをリサーチに使用した」という言い方が果たしている仕事 デッキのレビューに参加している際に気付いたことがあります：人々はAIが思考を助けたことは堂々と認めますが、AIが書くのを手伝ったことはあまり認めたがりません。この区別は、実際のドラフト作成プロセスで起こったことと一致しません。それは、会議室で「では、あなた自身は実際にどのような貢献をしたのですか？」と尋ねられたときに口に出して安全なものに関わっています。 多くのデッキにとって、正直な答えは：構造と判断力です。どのスライドが主張を支え、何がカットされるべきか、クライアントの最初の反論に耐えられるかどうか。これは本物の仕事です。しかし、それはドラフトが存在した*後*に行われる仕事であり、ますますドラフト自体が誰もがクレジットを主張したくない部分になっています。 --- ### 誰も言わない部分：AIのドラフトは再作業を生み、時間の節約にはならない ここからはAIにとってあまり好ましくない話になりますが、これは「AIが時間を節約する」と主張するほとんどの記事が黙って飛ばす詳細です。2025年から2026年にかけて、大企業の約3200人の経営幹部や従業員を対象とした調査（ハンノーバー・リサーチのフィールドワークに基づき、プレゼンテーションソフトウェアベンダーのempowerが引用）で、AIをPowerPointで使用した際に、修正時間を考慮すると、一貫してポジティブなネット効果を得ているのは14%の従業員に過ぎません。同じ分析は、ワークデイの生産性研究に基づき、AIが生み出す価値のうち、修正やリファイン、再書きを行うことで失われるのは3分の1以上であると結論付けています。 これは、「AIがX%のデッキを書く」という質問全体を再定義します。AIが生成したスライドを人間が完全に再構築したものは、もはやAIで書かれたものではなくなっていますが、それは純粋に人間が書いたものでもなく、どちらが終わってどちらが始まるのか明確な境界線はありません。カジュアルな会話で出てくる30%前後の数字は、「AIが初稿に触れた」ことに近いものであり、「AIの言葉が最終版まで生き残った」という主張とは全く異なります。これらを混同することが、沈黙が始まる原因です——誰もがツールに過剰なクレジットを与えるのを避けたがるため、最も簡単な対応策はそれを全く言わないことです。 --- ### 実際にデッキがどのように作成されるか うまく対処しているチームは、AIの使用を隠すものではありません。彼らは「AIがこのデッキに触れたか」ではなく、「主張がまとまっているか」だけが重要な質問だという考えを採用したチームです。これは新しい考え方ではありません。これは、ジェネレーティブAIが初稿をドラフトする以前から、コンサルティングファームがスライドの主張を構造化してきたのと同じディシプリンです。AIで生成された概要でも、人間が書いたものと同じテストを受けなければなりません：スライドタイトルだけに絞って読み、上から下まで論理的な主張が読み取れるかどうか。 AIが本当の価値を発揮するのは、スライドに素早く構造を作成できることで、人が主張を編集する時間を確保できることです。AIが実際にコストを上回るのは、出力を完成品として扱うときです——密集した、一般的な箇条書きが必要となり、通常の創業者のピッチデッキの初稿と同じように再作業が必要となります。これは、資金調達に成功するピッチデッキと無視されるものを分ける内容をカバーしています。AIはスライドにテキストを詰め込むのが得意です。しかし、そのテキストのうち、実際に聴衆が見る必要がある言葉を選ぶ判断力は、はるかに弱いものです。これは、データの多いスライドからどの情報をカットするかを決める際に重要な判断力と同じものです。 --- ### 認めない問題はAIについてのものではない 技術的な角度を取り除けば、これは新しい服を着た古い職場のパターンです。人々は、テンプレートを使用したり、構造を借りたり、誰かに初稿を作成してもらったりすることを、決して愛してきませんでした——それは不正ではないからではなく、 「私はこれをゼロから作成しました」という表現が、「70%の道のりを素早く進めるために編集したものを使いました」よりも印象的だと読まれるからです。AIはそのギャップを大きくし、その2つの物語を曖昧にする誘惑を強くしました。 実質的な検証に耐えられるデッキは、誰もAIを使用しなかったものではありません。それは、AIのドラフトを懐疑的に見つめ、スライドに値するものをカットし、主張を再構築して、スライドタイトルのリストとして読んでも論理が通るようにした人々がいたものです。初稿がプロンプトから来たのか、空のページから来たのかは、重要性が大きく異なりますが、誰かがその2番目のステップを行ったかどうかは、はるかに重要です。