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第14回：役員・上司向け1枚資料をAIと作る：研究開発テーマを短く伝えるための整理術

研究開発者のAI実務ノート

研究開発の仕事では、長い報告書を書く場面もあります。

技術報告書。
実験結果のまとめ。
論文調査の報告。
特許調査のメモ。
次年度テーマの提案書。

こうした資料は、背景、目的、方法、結果、考察、今後の予定まで丁寧に書くことが大切です。

一方で、上司や役員に説明するときは、同じ資料をそのまま出しても伝わりにくいことがあります。

「結論は何か」
「何を判断してほしいのか」
「事業にどう関係するのか」
「リスクは何か」
「次にいくら、どれくらいの期間が必要なのか」

研究開発者が見ている技術の細部と、上司や役員が見たい判断材料は、少し違います。

ここで役に立つのが、1枚資料です。

ただし、1枚資料は簡単ではありません。

むしろ、長い報告書を書くより難しいことがあります。

情報を削る必要があります。
順番を決める必要があります。
技術的な正確さを残しながら、意思決定につながる形にする必要があります。

私自身も、若い頃はよく失敗しました。

実験結果を一生懸命まとめて、グラフも入れて、条件も書いて、考察も入れる。
自分としては「十分整理した」と思って説明に行きます。

ところが、説明の途中でこう聞かれます。

「で、結局どうしたいの？」

この一言で、資料の見え方が変わります。

技術的には間違っていない。
データも載っている。
でも、相手が判断するための資料にはなっていなかった。

研究開発では、こういうことが意外とあります。

第12回ではPowerPointを開く前の構成、第13回では技術報告書の骨子を整理しました。

今回は、その骨子から情報を絞り、役員や上司が判断できる1枚資料に変える手順を紹介します。

AIには資料を丸投げせず、結論、判断事項、根拠、リスクを一緒に整理してもらいます。

1. 1枚資料で最初に決めること

研究開発テーマを役員や上司に説明するときは、1枚に入れる情報を先に絞ります。

1枚資料は、情報を詰め込む資料ではなく、相手に判断してもらうための資料です。

PowerPointのレイアウトを考える前に、誰に何を判断してほしいのかを1文で書きます。そのうえで、結論、根拠、リスク、次の打ち手を選びます。

2. 研究開発者の困りごと

研究開発者は、技術的な事実を丁寧に説明したくなります。

これは悪いことではありません。

むしろ、研究開発では大切な姿勢です。

  • どの条件で実験したのか

  • どの測定方法を使ったのか

  • 再現性はどうか

  • ばらつきはどの程度か

  • 比較対象は何か

  • 先行技術との差は何か

  • まだ分からないことは何か

こうした情報を抜きにして、技術判断はできません。

ただ、上司や役員向けの資料では、すべてを同じ重さで載せると伝わりにくくなります。

特に、1枚資料では次のような問題が起きがちです。

  • 背景説明が長くなり、結論が下に埋もれる

  • 実験条件が細かすぎて、判断点が見えない

  • グラフはあるが、何を読めばよいか分からない

  • 技術的な成果は分かるが、次に何を決めたいのか不明

  • リスクや未確認事項が書かれていない

  • 「継続検討」と書いてあるが、何を継続するのか曖昧

  • 事業、コスト、スケジュールとの関係が見えない

研究開発者としては、正確に伝えたい。
上司や役員としては、判断したい。

このズレを埋めるのが、1枚資料の役割です。

私も以前、ある開発テーマの進捗を説明するときに、実験データを中心にした資料を作ったことがあります。

グラフはきれいに作りました。
比較条件も入れました。
考察も書きました。

ただ、説明後に言われたのは、技術の細部ではなく、こういうことでした。

「このまま進めると、いつ何が判断できるのか」
「今の段階で追加投資する意味はあるのか」
「量産や顧客提案まで考えたとき、一番大きい不確実性はどこか」

その資料には、実験結果だけでなく、次に判断してほしいことまで書く必要がありました。

3. AIを使うと何が変わるか

ChatGPTを使うと、1枚資料の下書き作業が少し変わります。

これまでは、研究開発者が自分で情報を削りながら、PowerPoint上で悩むことが多かったと思います。

タイトルを書きます。
図を置きます。
箇条書きを入れます。
少し削ります。
また図を直します。
気づくと、文字が小さくなっています。

PowerPointを開いてから考え始めると、レイアウトの調整に意識が持っていかれます。

AIを使う場合は、PowerPointを作る前に、まず中身を整理します。

たとえば、ChatGPTに次のような作業を手伝ってもらいます。

  • このテーマで上司が判断したいことを整理する

  • 結論を3行に圧縮する

  • 技術的な根拠と推測を分ける

  • 1枚資料に載せる情報と削る情報を分ける

  • 図表にするなら何を見せるべきかを考える

  • 想定質問を出す

  • リスクや未確認事項を整理する

  • 役員向け、部長向け、技術責任者向けに表現を変える

結論を決めるのは、テーマを理解している研究開発者です。

AIには、その結論が伝わる順番になっているか、判断材料がそろっているか、説明が細かすぎないかを確認してもらいます。

4. 今回使うツール

今回使う主なツールは、ChatGPTとPowerPointです。

会社でMicrosoft 365を使っている場合は、Microsoft Copilotを使える環境もあるかもしれません。

ただし、最初から高度な機能を使う必要はありません。

まずは、次のような役割分担で十分です。

  • ChatGPT
    結論整理、構成案、見出し案、想定質問、表現の調整に使います。

  • PowerPoint
    最終的な1枚資料として整えるために使います。

  • Microsoft Copilot
    会社支給環境で使える場合は、PowerPointやWord、Teamsの情報整理に使えます。

  • NotebookLM
    公開論文、公開資料、過去に社内利用が許可された資料など、扱える資料が明確な場合に、根拠整理の補助として使えます。

AIは、研究開発者が伝えたい内容を、判断してもらいやすい形に整える補助として使います。

5. 無料または会社支給ツールでできること

無料版のChatGPTや会社支給のCopilotでも、1枚資料の前段整理はできます。

たとえば、次のような使い方です。

  • 研究テーマの説明を短くする

  • 技術報告書の要点から、上司向けの論点を抜き出す

  • 結論を3行にする

  • 想定質問を出す

  • 1枚資料の見出し案を作る

  • 図表にするとよい情報を整理する

  • 「事実」「解釈」「判断依頼」に分ける

  • 説明が技術寄りになりすぎていないか確認する

ここで使う情報は、公開情報、または社内ルール上AIに入力してよい情報に限定したいです。

未公開の実験データ、顧客名、製品名、配合、具体的な数値、特許化前の発明内容などは、そのまま入力しないようにします。

抽象化して相談するだけでも、構成整理には使えます。

6. 上位プランや会社契約版でできること

上位プランのChatGPTや、会社契約のMicrosoft 365 Copilotを使える場合は、作業の幅が広がります。

たとえば、長めの技術報告書をもとに要点を整理したり、複数案を比較したり、PowerPointの下書きまで作ったりしやすくなります。

ただし、上位プランや会社契約版だからといって、すべての情報を入力できるとは限りません。

研究開発では、ツールの機能よりも先に、情報管理を確認したいです。

  • 会社契約の環境か

  • 入力データが学習に使われるか

  • 管理者設定はどうなっているか

  • 社内ルールでどの情報まで入力できるか

  • 顧客案件や共同研究情報を扱えるか

  • 特許出願前の内容を入力してよいか

ここが確認できていると、使える範囲が広がります。

逆に、確認できていない場合は、抽象化したメモを使って構成や表現だけ相談するのが安心です。

7. 実際の手順

役員・上司向けの1枚資料を作るときは、いきなりPowerPointを開かず、先に中身を整理します。

手順1：誰に何を判断してほしいかを書く

まず、資料の目的を1文で書きます。

この資料は、〇〇テーマについて、次の実験フェーズに進むかどうかを判断してもらうための資料です。

または、

この資料は、〇〇技術について、追加調査を行う価値があるかを相談するための資料です。

この1文が曖昧だと、1枚資料全体がぼやけます。

手順2：結論を3行にする

次に、結論を3行で整理します。

結論：
1. 現時点では、〇〇技術は△△用途に対して有望です。
2. ただし、□□の再現性とコスト面に不確実性があります。
3. 次の判断には、追加実験Aと競合特許調査Bが必要です。

この3行は、最初からきれいに書けなくても大丈夫です。まず粗く書き、AIに短くしてもらいます。

手順3：根拠を3つに絞る

1枚資料に載せる根拠は、できれば3つ程度に絞ります。

  • 実験結果から言えること

  • 論文や特許から分かること

  • 事業や量産を考えたときに重要なこと

根拠を増やしすぎると、読む側は判断しづらくなります。

詳しいデータは、別紙や補足資料に回す考え方でよいです。

手順4：リスクと未確認事項を書く

1枚資料では、良い話だけを書かない方が信頼されやすいです。

研究開発テーマには、未確認事項があります。

  • 再現性

  • スケールアップ

  • コスト

  • 特許

  • 安全性

  • 品質保証

  • 顧客要求

  • 評価方法の妥当性

これらを隠すのではなく、今どこまで分かっていて、次に何を確認するのかを書きます。

手順5：図表案を決める

1枚資料に入れる図表は、目的に合わせて選びます。

たとえば、次のような考え方です。

  • 実験結果を見せたい
    条件ごとの性能比較グラフ

  • 技術の位置づけを見せたい
    競合技術との比較マップ

  • 開発ステージを見せたい
    現在地と次の判断点のロードマップ

  • リスクを見せたい
    主要リスクと対策方針の一覧

  • 投資判断をしてほしい
    期待効果、必要期間、追加コストの整理

図を入れること自体が目的ではありません。

「この図を見ると、何を判断しやすくなるか」を先に決めたいです。

手順6：PowerPointに落とす

最後にPowerPointで整えます。

この段階では、文章を増やすのではなく、削る意識を持ちます。

1枚資料の構成は、たとえば次のようにします。

タイトル：
〇〇技術の次フェーズ判断について

上段：
結論3行

左側：
背景と現在地

中央：
主要な根拠、実験結果、比較図

右側：
リスク、未確認事項、次の打ち手

下段：
判断してほしいこと

この形にすると、説明する側も話しやすくなります。

8. プロンプト例

以下は、ChatGPTに1枚資料の構成を相談するときのプロンプト例です。

社内固有情報や未公開データを入れない形に直して使ってください。

あなたは、研究開発テーマの上司・役員向け説明資料を整理する支援者です。

目的：
研究開発テーマについて、上司または役員に1枚資料で説明したいです。
PowerPointを作る前に、構成、見出し、結論3行、図表案を整理したいです。

前提：
守秘・知財保護のため、会社名、製品名、顧客名、材料名、配合、具体的な測定値、特許出願前の発明内容は入力しません。
以下は抽象化した情報です。

テーマ：
〇〇領域の新規技術検討

現在の状況：
- 公開論文と公開特許を確認した
- 小規模な予備実験を行った
- 性能改善の可能性はある
- 再現性とコスト面に不確実性がある
- 次に追加実験を行うか判断したい

上司・役員に判断してほしいこと：
- 次フェーズの実験に進むか
- 追加調査を行うか
- 事業部門や知財部門と相談を始めるか

依頼：
1. 1枚資料のタイトル案を5つ出してください
2. 結論を3行で書いてください
3. 1枚資料に入れる見出し構成を作ってください
4. 図表にするとよい情報を提案してください
5. 想定される質問を10個出してください
6. 技術者目線に寄りすぎている表現があれば、上司・役員向けに言い換えてください
7. 事実、解釈、判断依頼を分けて整理してください

制約：
- 断定しすぎない
- 不明点は不明点として書く
- 技術的な正確さを残す
- 意思決定につながる表現にする
- 守秘・知財上、入力していない情報を推測で補わない

出力された案をそのまま使うのではなく、自分のテーマに合わせて修正します。

特に、結論3行は必ず自分で確認したいです。

9. 失敗しやすいポイント

1枚資料で失敗しやすいのは、情報が足りないことより、情報が多すぎることです。

失敗1：技術説明から始めてしまう

研究開発者は、背景から説明したくなります。

ただ、上司や役員向けでは、まず結論と判断事項を置いた方が伝わりやすいです。

今回は、〇〇テーマについて次フェーズに進むか判断いただきたいです。
結論としては、技術的には有望ですが、再現性とコストに不確実性があります。

このように入ると、その後の説明が聞きやすくなります。

失敗2：グラフを入れすぎる

グラフが多いと、技術資料としては安心感があります。

一方で、1枚資料では、見る側がどこを見ればよいか迷います。

グラフを入れるなら、「このグラフで何を示したいか」を一言添えたいです。

失敗3：リスクを書かない

良い面だけを書いた資料は、かえって不安に見えることがあります。

研究開発では、分からないことがあるのは自然です。

不確実性と、次にどう確認するかをセットで書きます。

失敗4：判断依頼が曖昧

「今後も検討します」だけでは、相手は何を判断すればよいか分かりにくいです。

次のように書くと、判断しやすくなります。

判断いただきたいこと：
次フェーズとして、3か月の追加実験に進めるか。
あわせて、知財部門への事前相談を開始してよいか。

失敗5：AIの表現がきれいすぎる

AIは、整った文章を出してくれます。

ただ、研究開発では、きれいすぎる文章が逆に不自然なことがあります。

「飛躍していないか」
「根拠以上のことを言っていないか」
「未確認事項を隠していないか」
「社内事情を勝手に補っていないか」

ここは人間が確認したいです。

10. 守秘・知財・社内利用上の注意

役員・上司向けの1枚資料は、守秘や知財の情報が入りやすい資料です。

特に、次の情報をAIにそのまま入力するのは避けます。

  • 未公開の実験データ

  • 具体的な配合、処方、材料名

  • 顧客名、共同研究先名

  • 製品名、開発コード

  • 特許出願前の発明内容

  • 競合比較の社内評価

  • 量産条件、原価、歩留まり

  • 社内の意思決定情報

  • 契約やNDAに関わる情報

会社契約のAIであっても、社内ルール、利用規約、管理者設定を確認してから使いたいです。

確認できない場合は、情報を抽象化します。

たとえば、次のように置き換えます。

実際の材料名：入力しない
置き換え：材料A、材料B

具体的な性能値：入力しない
置き換え：従来条件より高い傾向、ばらつきが大きい傾向

顧客名：入力しない
置き換え：特定用途の顧客、量産前提の用途

出願前アイデア：入力しない
置き換え：新しい構成案、追加検討中の方式

AIに相談したいのは、秘密情報そのものではありません。

資料の構成、伝える順番、判断材料の見せ方です。

ここを分けると、研究開発でもAIを使いやすくなります。

また、特許に関係するテーマでは、公開前の発明内容をAIに入力するのは避け、必要に応じて知財部門に相談したいです。

AIの出力をもとに「特許性がある」「権利侵害しない」と判断するのも避けたいです。

AIは、知財部門に相談する前の論点整理に使うくらいが現実的です。

11. マネージャー視点で見ると

マネージャー視点で見ると、1枚資料は個人の資料作成スキルだけの問題ではありません。

チームの説明品質をそろえる仕組みにできます。

若手やメンバーが作る資料には、それぞれ個性があります。

丁寧に書く人。
データをたくさん載せる人。
結論を強く書く人。
逆に、慎重すぎて何を言いたいのか分かりにくくなる人。

どれも、その人なりに一生懸命作っています。

ただ、マネージャーとしてレビューするときは、毎回同じような指摘をしていることがあります。

「結論を先に書こう」
「判断してほしいことを明確にしよう」
「このグラフの意味を一言で書こう」
「リスクも書いておこう」
「この表現は断定しすぎかもしれない」
「知財に関係する部分は確認してから出そう」

これを毎回口頭で直すのは大変です。

そこで、チーム共通の1枚資料テンプレートを作っておくと楽になります。

たとえば、次の項目を固定します。

  • タイトル

  • 結論3行

  • 判断してほしいこと

  • 現在地

  • 根拠

  • 図表

  • リスク、未確認事項

  • 次の打ち手

  • 知財、守秘上の確認事項

ChatGPT用のプロンプトもチームで共有すると、資料に入れる項目をそろえやすくなります。

マネージャーがAIを使う意味は、自分の資料作成を速くすることだけではありません。

チーム全体で、説明の型をそろえることにもあります。

12. まず試すこと

1枚資料では、技術的な正確さを保ちながら、結論、根拠、リスク、判断事項を絞ります。

ChatGPTには、結論を3行にする、根拠とリスクを分ける、想定質問を出すといった整理を手伝ってもらえます。ただし、何を結論とし、どの情報を資料に載せるかは研究開発者が決めます。

経験のある研究開発者なら、AIの案を見ながら、

「これは言いすぎではないか」

「このリスクは書いておいた方がよい」

「このグラフで判断材料が伝わるか」

と確認できます。

まずはPowerPointを開く前に、資料の目的を1文で書き、結論を3行にしてみましょう。うまくまとまらない部分は、AIと一緒に少しずつ整えていけば十分です。

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次回予告

次回は、チームで使うAIツールをどう選ぶかです。

個人のAI活用から一歩進めて、研究開発チームとして使う範囲、確認方法、ツール選定の考え方を整理します。

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