説明資料の“材料”がそのまま武器になる
会議直前のキャプチャ、手書きの図、実装中のコード断片。
これまで資料化の壁は「構成を起こす手間」でした。
ChatSenseのスライド生成AIが、ついに画像とソースコードの入力に対応しました。
図・画面・コードをそのまま投げれば、数分で“伝わる”スライドに変換。
技術提案、アーキテクチャ説明、障害報告まで、説明資料の初動が一気に短縮されます。
RAGベースの要点抽出と自動編集が、現場のスピードに追いつく時代になりました。
アップデートの核心
今回のアップデートは、従来のPDF中心の取り込みから一歩進み、画像入力（PNG・JPEG）とソースコード入力（例: Python・JavaScript）を追加。
社内に散在する“図・スクショ・コード”という未整理情報を、直接スライドの材料にできます。
ポイントは、単純な画像貼り付けではなく、内容理解と要点化にまで踏み込むこと。
キャプチャのUI構造、図の関係性、コードの設計意図を要約し、章立て・見出し・箇条書きに落とします。
さらに自動編集でレイアウトの粗をAIが整え、配色や余白の統一感も担保します。
- 対応入力: PDF/PNG/JPEG + ソースコード（例: .py/.js 等）
- 出力: 章立て済みスライド（PDF/PowerPoint 書き出し）
- 補助: 社内データのRAG要約、部分再生成による自動編集
- 用途: 技術提案、要件整理、アーキ説明、API仕様、障害報告、レポート
最短で成果にする使い方
基本のワークフロー
1) 材料を集める：図のスクショ、画面キャプチャ、関連コード断片、参考PDFを用意。
2) ChatSenseにアップロード：画像・コード・PDFを同一トピックで投入。
3) 意図を指示：受け手・目的・決定したいこと・制約を短く明示します。
4) 生成を実行：AIが要点抽出→章立て→スライド化を自動で実施。
5) 自動編集で磨く：長すぎる箇条書きの圧縮、図版の配置調整、冗長表現の簡素化を指示。
6) エクスポート：PDF/PowerPointで出力し、最終レビューへ。
推奨の指示テンプレート
- 受け手：誰に向けた資料か（例: 非エンジニアの役員）
- 目的：何を決めたいか（例: PoC承認）
- 制約：時間・コスト・採用技術の前提
- 求める型：章構成/ページ数/図の優先度/箇条書きの粒度
例）「非エンジニア向け。PoC承認が目的。10枚以内。
UIキャプチャは2枚、アーキ図は簡略化。
リスクは3点に要約し、次アクションは期日入りで。」
コード→説明資料の実例レシピ
アーキテクチャ説明
入力：システム構成図のスクショ、主要サービスの設定スニペット（例: IaC/CIファイル）、要件PDF。
指示：「全体像→データフロー→可用性→拡張性→費用感」の順で、
非機能要件と採用理由を明確化。
- スライド例：カバースライド、現状課題、アーキ全体図、データフロー、冗長化/監視、拡張計画、見積サマリ、リスク/対応、次アクション
API仕様まとめ
入力：APIエンドポイントのコード断片、OpenAPI/Swagger、テストリクエストのスクショ。
指示：主要エンドポイントのユースケース、リクエスト/レスポンス例、制限事項、
バージョニング方針、後方互換の扱いを簡潔に。
- スライド例：API概要、認証/認可、主要エンドポイント早見表、例示リクエスト/レスポンス、エラーハンドリング、レート制限、移行計画、FAQ
障害報告（インシデント）
入力：障害時のメトリクス画像、ログ抜粋、修正PRの差分、運用Runbook。
指示：タイムライン、影響範囲、根本原因、恒久対応、再発防止KPIを明快に。
- スライド例：サマリ、検知/通報、影響範囲、一次対応、原因分析（5 Whys）、恒久対応、再発防止、学び/次の一手
入力設計とプロンプトのコツ
画像は意味単位で分割：1枚に詰め込まず、図/グラフ/UIを分けてアップロード。
「この図はA案のデータフロー」など意図メモを添えると要約精度が上がります。
コードは“読みどころ”を明記：役割、前提（環境/バージョン）、設計判断、トレードオフ。
レビューコメントやPRディスカッションの抜粋も有効です。
- 箇条書きは1項目40〜80文字程度で粒度を揃える
- 図は必須/任意を指定し、優先して欲しい根拠を明記
- 「誇張表現の禁止」「検討中の事項は未確定と明記」などトーン指示を入れる
最後に「誰が次に何をするか」をページ末尾に固定表示させると、
提案や報告の行動転換につながります。
アクションは担当・期日・成果判定をセットで。
品質担保とチーム導入のポイント
自動編集を活用し、余白/行間/図のスケールを一括で整えます。
長文化したスライドは「1ページ＝3要点まで」に圧縮指示。
図の凡例はテキスト化して視認性を上げます。
テンプレート運用では、ロゴ位置/色/フォント/見出し階層を事前に定義。
出力を都度テンプレートに流し込むより、最初からテンプレ込み生成を指定すると工数が削減できます。
- セキュリティ：機微情報を含むコード/キャプチャは取り扱いルールを明文化
- レビュー：技術責任者のクイックチェック枠を確保
- ナレッジ：良い指示例と失敗例を社内に蓄積し再利用
他ツールとの違いと注意点
一般的なスライドAIは、テキスト中心かテンプレ即時適用が主流。
ChatSenseは画像・コードを一次資料として読み解き、RAGで文脈補完する点が強みです。
「構成の骨」をAIが最短で用意し、人は精度検証と判断に集中できます。
注意点として、複雑な相関図や密な表は読み取りに限界があります。
高解像度で分割し、凡例のテキストを添付するのが吉。
また、最新の仕様変更は必ず人手で差分確認を。
- OCRが苦手な小さい注記は、テキストで補足
- コード断片は動く状態/テストとセットで文脈化
- 外部出典の図は権利表記と引用ルールを順守
今すぐ始める準備
まずはチームの“繰り返し資料”から対象を選定。
提案書、APIアプデ通知、週次レポートなど、型が決まったものが相性良し。
テンプレと指示テンプレを1セットにして運用開始します。
- 材料の棚卸し：よく使う図/キャプチャ/コード例をフォルダ化
- 指示テンプレ：目的・受け手・構成・トーン・制約を定型化
- レビューフロー：生成→自動編集→2名レビュー→出力の標準化
慣れてきたら、アクション/期日/担当の自動挿入までルール化。
「読む資料」から「動く資料」へ。
チームの意思決定を加速させましょう。
情報ソース
「PNGやJPEGなどの画像ファイル、PythonやJavaScriptなどのソースコードファイルも取り込み可能になります。」
出典: PR TIMES｜プレゼン資料AI「ChatSense」、画像やソースコードの形式を取り込み可能に
「社内データを添付するだけでその内容を素早くまとめてくれる点」など機能概要。
出典: ChatSense 機能ページ｜スライド生成AI
さいごに
画像とコードの“生素材”から、要点の通ったスライドが最短で立ち上がる。
このアップデートは、技術提案やレポートの初速を劇的に上げ、人は意思決定と品質担保に集中できる環境を作ります。
まずは小さく試し、指示テンプレとテンプレートを磨く。
再現性が出たら横展開。
資料作成の時間を、価値創出の時間へと置き換えていきましょう。
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