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。

6.
内容
• スライドによる発表と人の認知
• どういうときに認知を超えてしまうのか

7.
内容
• スライドによる発表と人の認知
• どういうときに認知を超えてしまうのか

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

14.
ではどういうときに短期記憶通過できないのか？

15.
内容
• スライドによる発表と人の認知
• どういうときに認知を超えてしまうのか

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。