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スライド作成入門
- 1. 伊藤 敬彦
- 2. 自己紹介 • PFI で働いてます • 発表は苦手 • Twitter アカウント：takahi_i • 今年 3５ 歳
- 3. 準備：プログラマは発表する • プログラマ⾃自分のやっていることをスライドで発表する • 発表する機会 – 勉強会 – オープンソースのカンファレンス • 発表者の希望：発表内容を理理解してもらいたい
- 4. 理解させる重要性 • 発表者の希望とは別に重要である理由もある – “コスト” • 発表を聞いている人の時間を消費 – 例：４０人に相手に一時間発表 – 一時間で４０時間を消費 – ４０時間＝一人の社員の一週間分の労働時間
- 5. 参考図書：理解されないのか • 題⽬目： Beyond bullet points. • 主題：どういうスライドが 理理解しにくいのか – ⼈人の認知のメカニズム基 に解説 ➥ 以下、この本を下敷き に、”スライドが理理解され るプロセス” を紹介する。
- 8. スライドによる発表とは 伝えたいことをスライド の集合を利用して伝える 伝えたいこと
- 9. スライドによる発表の特徴 スライドを一枚づつ投影する（後戻りはできない） 伝えたいこと ２ １
- 10. スライドによる発表が目指すこと 登壇者が伝えたいことを、聴衆の記憶に構築する作業 伝えたいこと 聴衆の記憶 ➥本では二種類の記憶が紹介されている
- 11. 人の認知：二種類の記憶領域 • 短期記憶 – 直近の記憶 – 領域は限られている（計算機のレジスタ） • 長期記憶 – 過去の記憶 – 大容量（計算機のハードディスク） – 重要：短期記憶に保存されないと長期記憶に保存さ れない
- 12. スライドを通じた記憶の構築 一枚づつ表示されるスライドが短期記憶を通過して、長期 記憶に保存される 短期記憶 長期記憶 伝えたいこと
- 13. 発表が理解されない時 短期記憶を通過できないスライドが存在する時。 長期記憶 伝えたいこと 通過できない
- 16. スライドが短期記憶を通過できな い時 以下の二つの理由が多い • 一スライドあたりの情報多い • スライド間のつながりが悪い
- 17. スライドが短期記憶を通過できな い時 以下の二つの理由が多い • 一スライドあたりの情報多い • スライド間のつながりが悪い
- 18. 問題1：情報が多すぎ 一つのスライドに情報が多いと、理解を超えてしまう。 伝えたいこと ……………… ……………… ……………… ……………… ……………… 通れない。。。
- 19. 一スライドあたりの情報多い 情報が多くなってしまうのは以下の原因がある • 文字が多い – 行数が多い、文が長い • 内容多過 – トピックが複数 – 新語の説明が無い – 複雑な図
- 20. 良くない例 Hadoop の概略 • Apache Hadoopは大規模データの分散処理を支 えるJavaソフトウェアフレームワークであり、フ リーソフトウェアとして配布されている。 • Hadoopはアプリケーションが数千ノードおよび ペタバイト級のデータを処理することを可能として いる。 • Hadoop は Rack Awareness をサポートしている。 • HadoopはGoogleのMapReduceおよびGoogle File System(GFS)論文に触発されたものである。 Wikipedia より転載 Wikipedia より内容を一部転載
- 21. 改善：文を短く Apache Hadoop の概略 • 大規模データの分散処理を支えるJavaソフトウェ アフレームワーク • フリーソフトウェアとして配布 • ペタバイト級のデータを処理することを可能とする • Rack Awareness をサポート • Google の論文に触発され制作された Wikipedia より内容を一部転載
- 22. 改善：用語の解説を追加 Apache Hadoop の概略 • 大規模データの分散処理を支えるJavaソフトウェ アフレームワーク • フリーソフトウェアとして配布 • ペタバイト級のデータを処理することを可能とする • Rack Awareness (サーバクラスタの地理的位 置を考慮した最適化) のサポート • Google の論文に触発され制作された Wikipedia より内容を一部転載
- 23. 改善：スライドを分ける スライドを “概略” と ”スケーラビリティ” の二つに分解す る Hadoop の概略 Hadoop: Scalability • 大規模データの分散処理 • ペタバイト級のデータを を支えるJavaソフトウェ 処理することを可能とす アフレームワーク る • フリーソフトウェアとし • Rack Awareness (サーバ て配布 クラスタの地理的位置を • Google の論文に触発さ 考慮した最適化) のサポー れ制作された ト
- 24. よくない実例：情報が多い
- 25. スライドが短期記憶を通過できな い時 以下の二つの理由が多い • 一スライドあたりの情報多い • スライド間のつながりが悪い
- 26. 問題2：スライド間のつながり • 各スライドの情報量は適切でも、問題は起こる ➥ スライド間のつながりが悪いために理解が阻害 1. 昔のトピックを扱う 2. 何の前ふりも無く別のトピックに移動する ➥ 上記二つの問題について具体例を見てゆく
- 27. 問題：昔のトピックを扱う • 通常一つの発表では複数のトピックを扱う – 例： Hadoop に関する発表 • Hadoop の概要説明 • Hadoop の運用 Tips • 負荷の検証実験 • 解説が終わったトピックを、再び後のスライドで扱うと 聴衆の理解に負荷がかかる
- 28. 例：昔のトピックを扱う • Jubatus によるレシピの自動分類を紹介する発表。 • 問題点：手法説明がタスク（レシピ分類）の前後に分断。 Jubatus Jubatus レシピ レシピ分類 Jubatus 概要 性能 分類 タスク説明 で大規模処理 ？ • 最後のスライドを見ている時、聴衆は Jubatus の詳細を 忘れている。
- 29. 改善：昔のトピックを扱う タスクが混線しないように整理 – はじめにタスク（レシピ分類） – 次にJubatus を利用するメリットを説明 レシピ レシピ分類 レシピは流 Jubatus Jubatus 分類 タスク説明 量が多い… 概要 性能
- 30. 問題：何の前ふりも無く別のト ピックに移動する • 通常一つの発表では複数のトピックを扱う • トピックが遷移するときに情報が無い ➥ 聴衆を置いてけぼりにする
- 31. 例：トピックの良くない移動 以下のスライドはつながりが悪い 理由：精度向上のスライドの直後に実験が始まっている 自動分類の精度向上 実験 • レシピの自動分類に Support • レシピの自動分類精度を評価す Vector Machine (SVM) る実験を行った [Vapnik] を利用した • データ：COOKPAD のお料理 • ここで SVM は二値分類器 カテゴリを利用 • 高い汎化性能を誇る • 非線形問題にも対応 • アルゴリズム：SVM, Deep Learning, Passive-Aggressive
- 32. 改善：トピックの移動 • 精度向上のスライドの最後に次は実験を行うと宣言する。 NOTE: スライドの最後の一行は次のスライドへの布石 自動分類の精度向上 実験 • レシピの自動分類に Support • レシピの自動分類精度を評価す Vector Machine (SVM) る実験を行った [Vapnik] を利用した • データ：COOKPAD のお料理 • ここで SVM は二値分類器 カテゴリを利用 • 高い汎化性能を誇る • 非線形問題にも対応 • アルゴリズム：SVM, Deep Learning, Passive-Aggressive → 以下、性能を実験により評価
- 33. まとめ • 本、Beyond the bullet points の紹介 – 人の理解の過程 – どのような状況で分かりにくくなるのか • スライドの改善例を提示 • 注: 営業資料、提案資料の作成技術は今回行った話とは 大きく異なる❗
- 34. 理解しやすいスライドを作る • 声に出してスライドを読む • 内容についてあまり詳しくない人に聞いてもらう • 時間内に説明が難しい場合は思い切って削除
- 35. ご清聴ありがとうございました。