登壇の準備プロセス 2023年から2024年で変わったこと

## この記事の概要

2023年に以下の記事を投稿しました。

https://qiita.com/xrxoxcxox/items/9130cb7874cd1e4cbf46

1年も経つと多少変わった部分もあるので、その内容を記事にします。

## サマリー

今更感もありますが、ChatGPTをよく使うようになりました。

## 登壇したイベント

5分のLTから90分講義まで、種類は色々ですがまとめました。

| 日時 | タイトル |
| --- | --- |
| 2024/03/11 | エイチーム 学生向けポートフォリオ添削イベント |
| 2024/04/13 | [SaCSS Season2 Special03 : 個々の成長戦略〜技術の学びや仕事への繋げ方〜（SaCSS Season2 vol.8）](https://sacss-s2-special03.peatix.com/) |
| 2024/06/03 | [Qiita Engineer Festa 2024 前夜祭 ～夏の記事投稿大祭典！～](https://increments.connpass.com/event/317335/) |
| 2024/07/20 | [Stack Nagoya Fes Vol.2「リーダーの裏側〜行動力から得た経験と失敗談〜」](https://stacknagoya.connpass.com/event/315511/) |
| 2024/08/29 | [デザイナーとエンジニアのためのFigma活用セミナー](https://salesroadshownagoya.splashthat.com/) |
| 2024/09/23 | 名古屋学芸大学 講義 |
| 2024/10/25 | [朝までFigma](https://cssnite.doorkeeper.jp/events/177499) |
| 2024/11/11 | [ITトリオの日常 ラジオ出演 前編](https://it-trio-no.com/episode/122) |
| 2024/11/13 | トライデントコンピュータ専門学校 講義 |
| 2024/11/18 | [ITトリオの日常 ラジオ出演 後編](https://it-trio-no.com/episode/123) |
| 2024/11/26 | 株式会社スタメン 社内勉強会 ゲスト参加 |
| 2024/12/14 | [Stack Nagoya Fes Vol.3](https://stacknagoya.connpass.com/event/334211/) |

## ChatGPTの音声入力を使って骨子を作る

最初に、以下をテキストで送ります。

- イベント情報
    - イベント全体のテーマ
    - ターゲット属性
    - 発表時間
- 仮タイトル（あればサマリーも）

その上で、以下のようなプロンプトを入れてから音声入力を実施します。

```
現状考えていることを音声入力するので、あなたは以下のタスクを実行してください 

1. 内容の整理 
2. 分かりやすくするための私への質問と提案 
3. 上記を繰り返した上でマークダウン形式のテキストに出力 

問題なければその旨を教えてください 次以降は音声入力に移ります
```

トピックの粒度もバラバラで、思いついたものから順に話していきます。
最初からしっかり骨子を考えると結構時間がかかるのですが、このやり方だと割と楽にスタートできる気がします。

ひとしきり話したら、内容の順番や粒度の整理をしてもらったり、深掘りのために質問をしてもらいます。

副次的な効果として口頭で話しているうちに「結構曖昧なまま話している」「やたら質問されるし、分かりづらい話をしてしまっているかも？」などと自分の話の傾向が見えることもあります。

小ネタとして、チャットを作成したらデスクトップとモバイルの両方で開いて使っています。

ログをデスクトップで表示しながら、モバイルで音声入力をしています。
というのも、音声入力中はログが見られず「3つくらい一気に質問されたけど、最後なんて聞かれたっけ……」と分からなくなってしまいがちだからです。

チャットの内容はデバイスをまたいで同期されているので、会話のキャッチボールが1往復する度にデスクトップのビューを更新して、ログを見ながらモバイルで会話します。

:::note warn
もしかしたら私が知らないだけで、音声入力をしながらログを見る方法もあるのかもしれません。その場合はぜひ教えてください（できればモバイルだけで完結させたいなとは思っています）。
:::

## ChatGPTのテキスト入力を使って原稿をブラッシュアップする

骨子ができたら具体的な内容を作成し、詳細を詰めていきます。
冒頭に貼った記事の通り、私はスライドを作る前に原稿をすべて作成します。

原稿が一旦完成したら、先ほど音声入力で使っていたチャットに貼り付けて質問します。

```
ここまでの内容をもとに原稿を作成しました
このテキストについて、以下に該当するものがあれば教えてください

- イベントのテーマやターゲットにフィットしない内容
- 主題をより良く伝えるために補足すべき情報
- 誤字や脱字、一般的でない表現
```

「ターゲットに対して言葉遣いが身近でないかもしれない」など、音声入力時点で伝えたコンテキストをもとに回答してくれやすいです。
もちろん会話が長くなりすぎると途中で違うことを言い出しますが、1から伝えるよりは一貫した観点でアドバイスをくれます。

## ChatGPTにスライドの挿絵・図版の下書きを作ってもらう

スライド作成において、次のような悩みがありました

- 最初から挿絵や図版を作るとやたら時間がかかる
- とは言え画像がまったくないとスライドのイメージが湧きづらい

というわけで、原稿を読み込ませて「この説明をするための挿絵を作成してください」と依頼します。

そのまま使えるクオリティのものが出てくることはありませんが、イメージを膨らませるには十分です。
ときには「想定してなかったけど、挿絵にこういう要素を盛り込んだ方が良いな」と気付けることもあります。

## 原稿やアセットをGit管理しておく

少し話は逸れますが……。

原稿でもグラフィックでもそれなりには残していましたが、最終版はあれど更新履歴（古い版）を残していないときもありました。
またFigmaデータを使い回し＆更新してしまったがゆえに「発表当時のデータ」を紛失してしまったことも。

更に小さい話ですが、イベントサイトのリンクを見失うこともあり、こういった記事を書く際に苦労することもありました。

こういった反省から、イベントの度にリポジトリを作り、以下を保存するようにしました。

- コンテンツ企画中のメモ
- 実際に話す原稿
- グラフィックデータ
    - `.psd`や`.ai`などの元データ
    - 書き出しデータ
- Figmaを`.fig`に書き出したデータ（スライドが完成した後）
- イベントサイトや主催者から展開されたドキュメントのURL

しょっちゅう登壇していると、ときには似た話をしたり、複数のイベントで話した内容を組み合わせたりもします。
そういうときに、Git管理してあると便利です。

## まとめ

- AIとの音声対話を使い、骨子を素早く作る
- 作った原稿に対して、AIから客観的な視点のアドバイスをもらう
- 挿絵や図版の下書きをAIに任せて時短する
- おまけ：原稿やアセットはGit管理する