DATA+AI SUMMIT 2023（グローバルカンファレンス）で登壇するまでの軌跡（2/2）

# はじめに

株式会社NTTデータ [デザイン＆テクノロジーコンサルティング事業本部](https://enterprise-aiiot.nttdata.com/) の [nttd-saitouyun](https://qiita.com/nttd-saitouyun) です。


6月26日～29日にサンフランシスコで開催されたDatabricks主催の[Data + AI Summit 2023](https://www.databricks.com/dataaisummit/)（旧Spark + AI Summit）に[Speaker](https://www.databricks.com/dataaisummit/speaker/yuki-saito/)として参加しました。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3118781/394cfe05-6273-513c-19ad-3fbd490d4668.png)

本記事では、**登壇が決まった後の準備とイベント当日の過ごし方**について紹介します。
Data + AI Summit をはじめとした**グローバルカンファレンスで登壇しようと考えている方の参考になれば幸いです**。


また、本記事は以下の記事の後半です。Call for Presentations（登壇）への応募についてはこちらの記事を参照してください。

https://qiita.com/nttd-saitouyun/items/bcb408f45da99d860ec4








# 登壇の準備について
Call for Presentations（以下、CfP）がAcceptされると、登壇者用のサイト（Speaker Resouce Center）へアクセスできるようになります。資料の提出やレビューなどはこのサイトを通じて行います。




# 全体の流れ
登壇までの流れは以下のとおりです。3ヶ月間にわたる作業ですが、長いようで短かったです。**慣れない作業が多くノンネイティブにはなかなか大変なスケジュールでした。**

|  時期  |  準備  |
| ---- | ---- |
|  3月末〜4月1週目  |  CfPの結果発表 / Speaker Resouce Center オープン  |
|  4月1週目〜2週目  |  登壇への同意 / イベントへの参加登録  |
|  4月1週目〜5月15日  |  ドラフトの作成 / 写真、経歴の更新（必要に応じて）  |
|  5月15日  |  **ドラフトの提出**  |
|  5月15日〜6月16日  |  資料の本作成  |
|  5月15日〜6月27日  |  プレゼンテーションの練習  |
|  5月25日  |  **登壇日時の通知**  |
|  6月16日  |  **資料の提出**  |
|  6月28日  |  **登壇当日**  |
|  7月1週目〜2週目  |  配布用資料の提出 / セッションページに動画掲載  |





# 登壇の準備
まずは資料作成やプレゼンテーションなどの準備について記載します。

## 登壇への同意 / イベントへの登録
Speaker Resouce Center にアクセスできるようになったら、まず、登壇への同意やイベントへの参加登録が**なる早**で求められます。

イベントの参加と登壇について、自分の予定の確認をし、すぐに上司へお伺いを立てましょう。イベント参加費は登壇者は無料ですが、**渡航費や宿泊費はかかりますのでご注意ください**。



## ドラフト作成
オーガナイザーからイベント用のスライドテンプレートとガイドラインが提供されます。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3118781/19e0298a-7c69-f036-02be-912ca38807d8.png)


このテンプレートを使用して資料を作成します。ドラフトということで、元ネタの日本語の資料を一通り英語に変換しました。

フォントの指定もあるのでほとんどのスライド（特に図）が崩れるので**修正は地味に大変でした**。

資料が大方できたタイミングで**関係者へレビューの依頼**や**ロゴの使用許諾**を行うと以降の工程がスムーズになります。






## ドラフトの提出
作成した**ドラフトを Speaker Resouce Center にアップロードします**。コメントを追加できるため、まだ修正できていない点、確認して欲しい点などを伝えるようにしました。

提出後、数日で担当者から返信がありました。ガイドライン上の指摘は特になく、表現・言葉使い（Wording）をいくつか指摘されただけでした。

同じ表現をセッション概要で使っていたため、そちらも合わせて修正のお願いをしました。プレゼンテーションのレビュアーとセッション概要のレビュアーは別であるためそれぞれ依頼する必要があります。



## 資料の本作成
関係者へのレビューを通じて指摘点の取り込みを行います。また、並行して行なっているプレゼンテーションの練習を通じて資料とスピーカーノートの修正も行います。

レビューですが、人によっては日本語の資料を用意する必要があったり、こちらも**なかなか骨が折れました**。**余裕を持って計画を立てましょう**。

英語の表現については、後述する英会話教室の先生やDatabricksの方にご協力いただき、より伝わりやすい・話しやすい（重要！）表現へ修正を行いました。やはり**機械翻訳だけでは伝わらないことが多い**のだと実感しました。

私だけかもしれませんが、発音に自身がないと「伝わらないのではないか？」と思ってしまい、**スライドにたくさん情報を載せようとしまいがち**です。恐怖心をグッとこらえ、伝えたい内容を精査し、**メッセージ性のある資料を作成するようにしましょう**。私のスライドも初版の見る影もないくらい修正を行いました（笑）。

![画像1.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3118781/2c664fd1-bc41-eb3f-0d64-c56a9424848a.png)


また、**QA時間を5分〜10分ほど取る**ようにオーガナイザーから指示があるため、自分が話すパートの分量をスライド枚数やスピーカーノートを調整を行います。
登壇本番の最難関である**QA時間の想定問答集**の作成も忘れないようにしましょう。




## プレゼンテーションの練習
個人的には最大の難関でした。自力では難しいと判断し、ドラフト提出後あたりから**英会話教室に1.5ヶ月みっちりと通いました**。英会話の先生に発音やリズムを確認してもらい、自己練習を繰り返しました。


### 英会話教室
体験授業の予約や申し込み契約のリードタイムを考慮し、できる限り早く動くことをオススメします。**英語に慣れるという意味でも早くから開始した方がいい**と思います。

#### 教室の選定
まずは英会話教室の選定です。**教材を持ち込むことができる**教室から候補を探しました。持ち込みのため、授業は**ワンツーマン**になります。

また、登壇がオンサイトであるため、英会話も**オンサイト**で行いたいと思い、近場で通いやすい教室から選びました。

自社制度を確認し、選んだ教室が自己研鑽の補助の対象となっているかも確認しました。



#### 授業
ネイティブの先生の発音をマネして、自分の発音をひたすら修正していきます。

自分でうまく発音できたと思っても、ネイティブ視点だとダメだったり、その逆もあり、**ネイティブ基準で判断してもらうことが重要**だと思います。

参考になるかは分かりませんが、単純な発音以外で私がよく指摘された点を以下に記載します。

- `a`、`the`などの短い単語を抜かしがち、発音が弱い
- 名詞や動詞の単語の最後につく`s`を抜かしがち、発音が弱い
- 単調に話さない（強調すべき単語の明確化）
- ブレスをするタイミング
- 早口にならない


また、`If that’s OK, Let’s move on to the next slide.`のようなスライド間のつなぎ言葉や`Do you have any questions? If you have any questions I’ll be happy to answer them.`のようなQAで使うような表現の確認も積極的に行いました。

発音だけでなく、**ボディランゲージの重要性**も教えていただきました。「R」と「L」のような細かい発音に気を取られるより、**ボディランゲージをしっかり行い、話し手の余裕（こなれ感）や熱意、自信を聞き手に伝えることが重要**であるとのことでした！



### 自己練習
**スピーカーノートを音声化**し、発音の確認と練習をひたすら行いました。
有料ですが、音声化には[NaturalReader](https://www.naturalreaders.com/)を活用しました。機械音声感が少なく、**かなりナチュラルかつスムーズに英文を読んでくれるのでオススメです**。スピードの調整も可能なので苦手なパートの練習もやりやすいです。


## 資料の提出
提出した資料が会場で用意されているPCに格納されます。確認したところ、**自分でPCを持ち込む場合は、発表直前まで資料を修正可能**とのことでした。もちろん、大幅な修正はNGだとは思いますが、スピーカーノートや細かい点をギリギリまで直せるのは助かりました。



## 補足事項
特に言及がなく、オーガナイザーに確認した内容を記載します。

|  質問  |  回答  |
| ---- | ---- |
|  服装規定はあるか？  |  **規定はない**が、ダメージジーンズなど場にそぐわない格好はNG。ビジネスカジュアルが推奨。  |
|  リハーサルはあるか？  | <ul><li>ブレークアウトセッションでは**リハーサルはない**。</li><li>イベント会場に登壇者用のラウンジがあり、モニターへの接続などの**機材の確認は事前にできる**。利用推奨。</li><li>それとは別に**プレゼンテーション練習用の部屋を予約制で利用できる**。（一瞬で予約が埋まるので私は利用できませんでした。）</li></ul>  |
|  持ち込みのPCは利用可能か？  |  **利用可能**。HDMIのインタフェースが必要。  |
|  スピーカーノートは見ることはできるか？  |  手元のPCで**可能**。  |
|  QAの時間は取ったほうがいいのか？  |  **5〜10分**のQA時間を取ることを推奨。  |
|  セッション終了後にQAを受け付けることは可能か？  |  ステージの横で受け付けることは**可能**。|

<br>


# 登壇本番

いよいよ本番です。緊張のピークですが、これまでの準備の成果を発揮できるように万全を期していきましょう。


## 登壇会場について
ステージの中央に演台があり、その両端に大きなスクリーンがあります。演台には、PC、クリッカー、電源が用意されています。

![venue.jpeg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3118781/486717cb-3440-b477-8fb9-8eca4de6b460.jpeg)
※緊張のため会場の写真を撮っていませんでした・・・一番近い画像を [Data + AI Summit の Facebook](https://www.facebook.com/DataAISummit/) から引用させていただきます。画像は2022年のものですが会場は同じです。

<br>

ステージは高さ1mほどあり、**後ろの方までよく見えます**。逆に手前中央（演台の目の前）はあまり見えないです。後ろまでよく見えるので、携帯いじっている人や途中退出する人が**すごく気になってしまいます**が、集中を切らさないようにしましょう。前の方に座っている**頷いたりリアクションをしてくれている人を見ながら話すのがよいと思います**。

部屋によってキャパシティは違いますが、私のセッションは大部屋で**200〜300名**くらいでした。（部屋が大きすぎるとスカスカに見えて悲しい。）



## 前日までの過ごし方
カンファレンス期間中にキーノートやディナーパーティなど様々なイベントがあると思います。**忘れることは無理だと思いますが、できる限り楽しみましょう！**


イベントの空き時間に以下の点は確認しておくようにしましょう。

- 自分のプレゼンテーション会場の確認（場所、大きさ）
- 登壇者用のラウンジで機材の確認
    - **PCを持ち込む場合は必ず確認しましょう。** 前日まで確認することをおすすめします。
    - 登壇者用のラウンジは登壇前のピリッとした雰囲気があります。




## 登壇当日
いよいよ本番です。登壇者は15分前に登壇会場の部屋に行くようにしましょう。前の時間のセッションが終わり次第、部屋に入ることができます。

![IMG_20230629_123130-1.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3118781/99df9007-7b2a-bd0f-0e98-15190bd644a9.jpeg)
※写真は同規模の会場の別のセッションのものです。
<br>

部屋に入ったら、演台に上がりPCの設置やスライドの映り具合なのど確認を行います。演台にいると、オーガナイザーと音響スタッフが話しかけてくれます。**オーガナイザーは、セッションの開始時に前振りをしてくれます**。挨拶と名前の発音などの確認を受けました。音響スタッフはピンマイクをつけてくれます。**ピンマイクのオン・オフは音響スタッフがコントロールしてくれるので、自分で操作する必要がありません**。

開始時間になると扉が閉まり、オーガナイザーの紹介後、プレゼンテーションの開始となります。**あとは、ここまで練習してきた成果を発揮するだけです！！**

![speaker.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3118781/70838ac5-3975-b702-dcc3-d37b79045cd6.png)


冒頭は緊張やピンマイクの音に慣れるのに時間がかかってしまいましたが、後半は**ジェスチャーなどもしっかりでき、練習の成果を出せたのではないかと思います**。
また、原稿を読んでいるようにも見えなかったと聴講者からコメントいただきました！

また、QAもしていただきましたが、想定問答集の範囲内であったため、**なんとか回答することもできました**。しっかり準備していってよかったです。



## 登壇後の過ごし方
**思いっきり、イベントを楽しみましょう！！**





# カンファレンス 終了後
カンファレンス終了後、数日でDATA+AI Summitのサイト（Youtube）に**動画がアップロードされ、視聴可能になります**。

ここまで記事に記載してきたことの成果を見たい方は以下から確認することが可能です。あまり期待はしないでください！！（苦笑）


https://www.databricks.com/dataaisummit/session/why-major-japanese-financial-institution-chose-databricks-accelerate-its-data/


 また、ダウンロード用の資料の提出をオーガナイザーから求められますので、スライドをPDFにして送付します。




<br>


# おわりに
後編では、**登壇が決まった後の準備とイベント当日の過ごし方**についてご紹介しました。**本記事がグローバルカンファレンスで登壇する方の手助けになれば幸いです**。

ここまで記載した通り、大変な作業ではありましたが、それを超える経験や反響があり、**やってよかったと心から思っています**。（ご協力いただいた皆様も本当にありがとうございました。）


<br>

**また機会があれば、チャレンジしてみたいと思います！！**




# 仲間募集
NTTデータ デザイン＆テクノロジーコンサルティング事業本部 では、以下の職種を募集しています。

<details><summary> 1. クラウド技術を活用したデータ分析プラットフォームの開発・構築(ITアーキテクト/クラウドエンジニア) </summary>
クラウド／プラットフォーム技術の知見に基づき、DWH、BI、ETL領域におけるソリューション開発を推進します。

https://enterprise-aiiot.nttdata.com/recruitment/career_sp/cloud_engineer

</details>

<details><summary> 2. データサイエンス領域（データサイエンティスト／データアナリスト） </summary>
データ活用／情報処理／AI／BI／統計学などの情報科学を活用し、よりデータサイエンスの観点から、データ分析プロジェクトのリーダーとしてお客様のDX／デジタルサクセスを推進します。

https://enterprise-aiiot.nttdata.com/recruitment/career_sp/datascientist

</details>

<details><summary> 3.お客様のAI活用の成功を推進するAIサクセスマネージャー </summary>
DataRobotをはじめとしたAIソリューションやサービスを使って、
お客様のAIプロジェクトを成功させ、ビジネス価値を創出するための活動を実施し、
お客様内でのAI活用を拡大、NTTデータが提供するAIソリューションの利用継続を推進していただく人材を募集しています。

https://nttdata.jposting.net/u/job.phtml?job_code=804

</details>

<details><summary> 4.DX／デジタルサクセスを推進するデータサイエンティスト《管理職/管理職候補》 </summary>
データ分析プロジェクトのリーダとして、正確な課題の把握、適切な評価指標の設定、分析計画策定や適切な分析手法や技術の評価・選定といったデータ活用の具現化、高度化を行い分析結果の見える化・お客様の納得感醸成を行うことで、ビジネス成果・価値を出すアクションへとつなげることができるデータサイエンティスト人材を募集しています。

https://nttdata.jposting.net/u/job.phtml?job_code=898

</details>

# ソリューション紹介
<details><summary> Trusted Data Foundationについて </summary>
～データ資産を分析活用するための環境をオールインワンで提供するソリューション～

https://enterprise-aiiot.nttdata.com/tdf/
最新のクラウド技術を採用して弊社が独自に設計したリファレンスアーキテクチャ（Datalake+DWH+AI/BI）を顧客要件に合わせてカスタマイズして提供します。
可視化、機械学習、DeepLearningなどデータ資産を分析活用するための環境がオールインワンで用意されており、これまでとは別次元の量と質のデータを用いてアジリティ高くDX推進を実現できます。

</details>

<details><summary> NTTデータとDatabricksについて </summary>
NTTデータは、お客様企業のデジタル変革・DXの成功に向けて、「databricks」のソリューションの提供に加え、情報活用戦略の立案から、AI技術の活用も含めたアナリティクス、分析基盤構築・運用、分析業務のアウトソースまで、ワンストップの支援を提供いたします。

 https://enterprise-aiiot.nttdata.com/service/databricks

</details>

<details><summary> TDF-AM（Trusted Data Foundation - Analytics Managed Service）について </summary>
～データ活用基盤の段階的な拡張支援（Quick Start) と保守運用のマネジメント（Analytics Managed）をご提供することでお客様のDXを成功に導く、データ活用プラットフォームサービス～

https://enterprise-aiiot.nttdata.com/service/tdf/tdf_am
TDF-AMは、データ活用をQuickに始めることができ、データ活用の成熟度に応じて段階的に環境を拡張します。プラットフォームの保守運用はNTTデータが一括で実施し、お客様は成果創出に専念することが可能です。また、日々最新のテクノロジーをキャッチアップし、常に活用しやすい環境を提供します。なお、ご要望に応じて上流のコンサルティングフェーズからAI/BIなどのデータ活用支援に至るまで、End to Endで課題解決に向けて伴走することも可能です。

</details>

</details>

<details><summary> NTTデータとSnowflakeについて </summary>
NTTデータでは、Snowflake Inc.とソリューションパートナー契約を締結し、クラウド・データプラットフォーム「Snowflake」の導入・構築、および活用支援を開始しています。
NTTデータではこれまでも、独自ノウハウに基づき、ビッグデータ・AIなど領域に係る市場競争力のあるさまざまなソリューションパートナーとともにエコシステムを形成し、お客さまのビジネス変革を導いてきました。
Snowflakeは、これら先端テクノロジーとのエコシステムの形成に強みがあり、NTTデータはこれらを組み合わせることでお客さまに最適なインテグレーションをご提供いたします。

https://enterprise-aiiot.nttdata.com/service/snowflake

</details>

</details>

<details><summary> NTTデータとInformaticaについて </summary>
データ連携や処理方式を専門領域として10年以上取り組んできたプロ集団であるNTTデータは、データマネジメント領域でグローバルでの高い評価を得ているInformatica社とパートナーシップを結び、サービス強化を推進しています。

https://enterprise-aiiot.nttdata.com/service/informatica

</details>

</details>

<details><summary> NTTデータとTableauについて </summary>
ビジュアル分析プラットフォームのTableauと2014年にパートナー契約を締結し、自社の経営ダッシュボード基盤への採用や独自のコンピテンシーセンターの設置などの取り組みを進めてきました。さらに2019年度にはSalesforceとワンストップでのサービスを提供開始するなど、積極的にビジネスを展開しています。

これまでPartner of the Year, Japanを4年連続で受賞しており、2021年にはアジア太平洋地域で最もビジネスに貢献したパートナーとして表彰されました。
また、2020年度からは、Tableauを活用したデータ活用促進のコンサルティングや導入サービスの他、AI活用やデータマネジメント整備など、お客さまの企業全体のデータ活用民主化を成功させるためのノウハウ・方法論を体系化した「デジタルサクセス」プログラムを提供開始しています。

https://enterprise-aiiot.nttdata.com/service/tableau

</details>

</details>

<details><summary> NTTデータとAlteryxについて </summary>
Alteryxは、業務ユーザーからIT部門まで誰でも使えるセルフサービス分析プラットフォームです。
Alteryx導入の豊富な実績を持つNTTデータは、最高位にあたるAlteryx Premiumパートナーとしてお客さまをご支援します。

導入時のプロフェッショナル支援など独自メニューを整備し、特定の業種によらない多くのお客さまに、Alteryxを活用したサービスの強化・拡充を提供します。

https://enterprise-aiiot.nttdata.com/service/alteryx

</details>

</details>

<details><summary> NTTデータとDataRobotについて </summary>
DataRobotは、包括的なAIライフサイクルプラットフォームです。
NTTデータはDataRobot社と戦略的資本業務提携を行い、経験豊富なデータサイエンティストがAI・データ活用を起点にお客様のビジネスにおける価値創出をご支援します。

https://enterprise-aiiot.nttdata.com/service/datarobot

</details>