AIによるプレゼン・Pitch分析 フィードバックレポート
解析対象： 安野たかひろ_政見放送
解析日：2024/07/03
β ver.2.o.2
国内ビジコン優勝者との構成類似度

プレゼン内容の構成バランス

71%
聴衆に印象を残せた話題ランキング

1

テクノロジーで、生活を良くするために、様々な政策を打ち出してテクノロジーで、誰も取り残さな

2 い東京を作る

デジタル民主主義で、私と新しい

3 希望の持てる東京を作りましょう【あなたのプレゼンの情報量】△ 少しゆったり

あなた側の話量は6分が適切と判定されました

一般的なプレゼンと比較して、時間の割に情報量が少なめです

政策を、そしてさらにその先の未来を

4 ビジョンを描きたい

共感いただいた方、是非、是非私の話

5 を聞いて
6

生活の不便を解消するため、テクノロジーで暮らしをアップデート

7

テクノロジーで、新産業を作ることを推進したい

8

最後に政治のアップデート

910

一般的に聞きやすいと言われる300文字/分換算

COG-PRESENは、AI技術で営業プレゼンを解析し、その特徴とより改善できる点を検出するものです。過去に分析した30,000人のコミュニケーションデータと、国内のビジネスコンテストのファイナリスト・優勝者のプレゼンを分析し、その傾向と比較できるようにしました。各項目で検出されている内容について、自分の過去レポートや他の方のレポートを横に置いて、今回のプレゼンとの違いを理解し、より効果的な営業プレゼンについて考える機会にしてください。
「一般的な人が聞こえた」レベルに文字起こしされていますので、雑音の多い環境や、はっきりとした発音でない場合は＊＊＊で示されています。その場合でもこのAI分
析は、固有名詞ではなく内容の構成を分析しているため、分析結果に大きな影響はありません。

プレゼン中のトークのクセを確かめよう-【CHECK1】自信が無さそうに聞こえる表現をしていないか？
ここでは、プレゼンのクセとして、あなたがしゃべった「フィラー」を検出しています。
一般的に「フィラー」の多いプレゼンは、自信がなさそうに聞こえます。
1回のプレゼンで20回以上出ている語句は、あなたの「クセ」である可能性が高いため、意識して抑えましょう。

【CHECK2】指示語がどのくらい使われているか？
ここでは、あなたがしゃべった「指示語・こそあど言葉」を検出しています。
短時間で伝えるピッチや、オンラインでのプレゼンなどにおいて指示語を多用すると、聴衆の理解と合致していない可能性が高まります。
1回のプレゼンで20回以上出ている語句は、あなたの「クセ」である可能性が高いため、意識して抑えましょう。

当事者意識を引き出す「問いかけ」を確認しよう【CHECK3】聞き手に問いかけ・呼びかける表現があるか？
ここでは、自分からの「問いかけ」について5W1Hを尋ねるようなOPEN質問と、単純にYes/Noを問うCLOSED質問に分けて回数を検出しています。
また、一つの問いが長文でなされているか、短文でなされているかも特徴が出ます。
「話順」で示されている数字は、CHECK6の話順と同じものです。前後の流れを確認してみましょう。

問いかけ文の長さ（平均）

38語
話順

質問種

1

CLOSED

放送をご覧の皆様、東京の明るい未来が見えていますか？

問いかけ・呼びかけ

1

CLOSED

オリンピックが終わった今、東京の未来は空白になっていると感じませんか？

1

CLOSED今回の都知事選でも、有力候補は政局の話ばかりで、政策の話も、未来のビジョンの話もない、そうは思いませんか？

プレゼンの情報構成と、説明の過不足を確かめよう-【CHECK4】プレゼンの説明構成を確認
ここでは、プレゼン内で出された話題について、論理的な情報を補足・掘下げて話し合われた割合がどのくらいあるかを示しています。
主にどのような話題が話され、しっかり説明できていない話題は何か確かめましょう。
（説明の少ない話題に 挨拶などが列挙されている場合は気にする必要がありません）
自分の過去のプレゼンや、他の人のプレゼンと比較してすると、あなたのクセ・傾向がわかります。
どの話題にどう説明したかは、次ページのCHECK5で確認できます。

しっかり説明がある
話題数

2トピック

もう少し、理由や根拠の掘下げが必要そうです

話題の数
話順

説明の少ない話題
検出なし、良い傾向です

0件

2件

話順

説明のある話題2件

3 テクノロジーで、誰も取り残さない東京を作る
8

デジタル民主主義で、私と新しい希望の持てる東京を作りましょう-【CHECK5】各話題の説明量・内容
ここでは、プレゼン内で出された話題について、論理的な情報を補足・掘下げて話し合われた箇所を抽出しています。
ただし、掘下げの掘下げ・掘下げの理由付けなど、ストレートではない話題は、聴衆にも伝わりにくくなる複雑な話題構成のため省略されています。
ここでは、話題に対して 直接補完した話題が何なのかの列挙がされています。
何の話題をしっかり説明できていたかを振り返りましょう。
話順で示されている数字は、CHECK6の話順と同じものです。前後の流れを確認してみましょう。

何らかの掘下げをした話題数

話順

話題種

2話題
プレゼン内容（参考として各話題の冒頭のみ掲載）

トピックサマリー

それが私の出馬する理由です。 私の訴えたいことはた

3

説明のある話題

テクノロジーで、誰も取り残さない東京 だ一つ、テクノロジーで、誰も取り残さない東京を作ること。 私はテクノロジーを通じて、人と人とが相手を作るを尊重し合える、誰もが自分らしく生きやすい、そんな東...

↓2→

具体的説明

政策を、そしてさらにその先の未来をビジョンを描きたい

1つはソフトウェアエンジニアです。 トウキョウ大学のマツオユタカ研究室を卒業し、AIつまり人工知能に関するエンジニアをしてきました。 2つ目は起業家です。 AIを使った技術系企業の創業をし、経営者として、サービスの提供をしてきました。 3つ目は作家です。 主にSF、サイエンスフィクションを書いています。 AIエンジニアとして、起業家として、作家として、未来を描く仕事をしてきた自分が、この選挙に
出...

--

説明のある話題

デジタル民主主義で、私と新しい希望の 挑戦したいと考えています。 テクノロジーをどう扱うかという問題は、もはや専門家だけの問題ではありま持てる東京を作りましょうせん。 みんなの暮らしに関わることです。 皆さんと私は、このような民主主義システムのアップデートに

8

一緒...

↓

4 → 具体的説明-

テクノロジーで、生活を良くするために、様々な政策を打ち出してまずは、暮らしのアップデートです。 昔から、技術はハンディキャップがある人たちの力になってきました。 メガネは視力の悪い方を助け、車椅子は足の不自由な方を助けてきました。 テクノロジーが発達することで、私たちの選択肢は増えます、暮らしは豊かになります。 私はテクノロジーで、生活を良くするために、様々な政策を打ち出していきます。...
-←この話題へのニーズ・根拠を引き出すか、仮説提示してみましょうプレゼン全体を振り返ろう【CHECK6】プレゼン全体の流れ・説明内容
話された順に話題のトピックが表示されています。
・話順は、各CHECKで表現されている数値です。
・トピックサマリーは、実際に話された内容のうち 重要と思われる用語です。
・チェックポイントでは一般的なプレゼンと乖離の大きい箇所にアラートが出ています。
「一般的な人が聞こえた」レベルに文字起こしされていますので、雑音の多い環境や、はっきりとした発音でない場合は＊＊＊で示されています。その場合でもこのAI分析は、固有名詞ではなく内容の構成を分析しているため、分析結果に大きな影響はありません。

話順

トピックサマリー

共感いただいた

1 方、是非、是非私の話を聞いて

2

政策を、そしてさらにその先の未来をビジョンを描きたい6

1つはソフトウェアエンジニアです。 トウキョウ大学のマツオユタカ研究室を卒業し、AIつまり人工知能に関するエンジニアをしてきました。 2つ目は起業家です。 AIを使った技術系企業の創業をし、経営者として、サービスの提供をしてきました。 3つ目は作家です。 主にSF、サイエンスフィクションを書いています。 AIエンジニアとして、起業家として、作家として、未来を描く仕事をしてきた自分が、この選挙に出ることに意味があると考えています。 政局ではなく政策を、そしてさらにその先の未来をビジョンを描きたい。

[3]「テクノロジーで、誰も取り残さない東京を作る」についての具体的説明

テクノロジーで、生活を良くするために、様々な政策を打ち出してまずは、暮らしのアップデートです。 昔から、技術はハンディキャップがある人たちの力になってきました。 メガネは視力の悪い方を助け、車椅子は足の不自由な方を助けてきました。 テクノロジーが発達することで、私たちの選択肢は増えます、暮らしは豊かになります。 私はテクノロジーで、生活を良くするために、様々な政策を打ち出していきます。

[8]「デジタル民主主義で、私と新しい希望の持てる東京を作りましょう」についての具体的説
明

生活の不便を解消するため、テクノロジーで暮らしをアップデート

1つ例を挙げます。 自動運転を積極的に解禁、活用することで、誰もが移動の不自由を感じなくしたいと考えています。
今、多摩地区では、残念なことに、どんどんドライバーの数が減っています。 もともと10分に1本走っていたバスが、30分に1本、1時間に1分と減らされています。 一方で、中国やアメリカでは、自動運転タクシーが、すでに営業を開始しています。 こういったテクノロジーを使えば、より良い生活をすることができます。 私は、規制緩和や国への働きかけを通じて、こういった生活の不便を解消するため、テクノロジーで暮らしをアップデートします。

[4]「テクノロジーで、生活を良くするために、様々な政策を打ち出して」
についての具体的説明

テクノロジーで、新産業を作ることを推進したい

2つ目に経済のアップデートです。 日本が、どれだけ豊かさを生むことができるかは、テクノロジーにかかっています。
私は技術系企業を経営してきた、その経験を生かして、テクノロジーで、新産業を作ることを推進したいと考えています。 皆さんのお給料を増やすために、テクノロジーで経済をアップデートします。

[4]「テクノロ
ジーで、生活を良くするために、様々な政策を打ち出して」
についての具体的説明

東京を作る

チェックポイント東京都知事候補者、無所属、アンノタカヒロ、33歳、1990
年生まれ、AIエンジニア、トウキョウ大学工学部卒、AIス
タートアップを2社創業、ニホンエスエフサッカクラブ会員。 では、アンノタカヒロさんの政見放送です。
[2]「政策を、そ放送をご覧の皆様、東京の明るい未来が見えていますか？ オ してさらにそのリンピックが終わった今、東京の未来は空白になっていると先の未来をビ感じませんか？ 今回の都知事選でも、有力候補は政局の話ば ジョンを描きたかりで、政策の話も、未来のビジョンの話もない、そうは思 い」についてのいませんか？ もし少しでも共感いただいた方、是非、是非私具体的説明の話を聞いてください。 申し遅れました、アンノタカヒロと申します。 安心安全のアンノと覚えてください。 私は33歳で、50年後の未来も他人事ではありません。 これまで、私は3つの未来を描く職業を経験してきました。

起点となる話題

テクノロジーで、5

分類タイプ

それが私の出馬する理由です。 私の訴えたいことはただ一つ、テクノロジーで、誰も取り残さない東京を作ること。 私はテクノロジーを通じて、人と人とが相手を尊重し合える、誰もが自分らしく生きやすい、そんな東京を作りたい。 そのためには3つ、暮らし、経済、政治をそれぞれアップデートしなければいけません。

3 誰も取り残さない4

実際に話された内容✔

この話題に対して、なぜそれを勧めたいのか、背景理由などを伝えましょう。相手の心を動かすプレゼンになります。

✔

ここが過剰な説明かもしれません。同じことの繰り返し説明
ではなく、根拠を伝えましょう。

✔

ここが過剰な説明かもしれません。同じことの繰り返し説明
ではなく、根拠を伝えましょう。

✔

ここが過剰な説明かもしれません。同じことの繰り返し説明
ではなく、根拠を伝えましょう。

-7

8

最後に政治のアップデート

最後に政治のアップデートです。 今の民主主義システムの原形は、数百年前にデザインされたものです。 しかし、テクノロジーを活用することで、より良いものに変えられます。 例
えば、ネット選挙を解禁することが挙げられます。 若者や、家から出ることが難しいご高齢の方、ハンディキャップがある方など、より広く皆さんの声を聞くことができます。 さらにインターネットを使えば、民意を確認しながら、行政運営することだって可能です。

デジタル民主主義
で、私と新しい希望の持てる東京を作りましょう

私は、このような民主主義システムのアップデートに挑戦したいと考えています。 テクノロジーをどう扱うかという問題は、もはや専門家だけの問題ではありません。 みんなの暮らしに関わることです。 皆さんと一緒に、新しい民主主義、デジタル民主主義で、私と新しい希望の持てる東京を作りましょう。
東京都知事候補者、無所属、アンノタカヒロさんの放送でした。

[4]「テクノロジーで、生活を良くするために、様々な政策を打ち出して」
についての具体的説明

起点となる話題✔

ここが過剰な説明かもしれません。同じことの繰り返し説明
ではなく、根拠を伝えましょう。

✔

この話題に対して、なぜそれを勧めたいのか、背景理由などを伝えましょう。相手の心を動かすプレゼンになります。

付録：質疑応答（検出された場合のみ）【CHECK7】質問に対して、適切に答えられているか？
ここでは、徴収や審査員からの「質問」について、適切に回答できているかを検出しています。
5W1Hを尋ねるようなOPEN質問と、単純にYes/Noを問うCLOSED質問に分けて回数を検出し、それぞれの回答が長文でなされているか、短文でなされているかも特徴が出ます。
「話順」で示されている数字は、CHECK6の話順と同じものです。前後の流れを確認してみましょう。

自分の回答文の長さ（平均）

話順

質問種質問
検出なし

回答