キャリアチェンジ/転職 ロードマップ

【保存版】面接で刺さる発表の作り方:10分LTテンプレ/スライド構成/図解/Q&A台本/練習法まで完全ガイド

面接で評価されるのは「精度の高さ」ではなく、「意思決定を動かす説明力」です。10分のライトニングトーク(LT)で、結論→根拠→打ち手を一貫したストーリーで語れれば、未経験でも十分に刺さります。本ガイドは、未経験〜初学者が週10時間×1〜2週で「テーマ選定→スライド構成→図の作り方→口頭台本→Q&A対策→練習→当日の振る舞い」まで仕上げるための“現場の型”をまとめました。コピペOKの台本テンプレ/チェックリスト/自己採点ルーブリック付きです。

この記事で身につく力

  • 10分LTを結論先出しで設計する力
  • 図1枚で状況把握→次の打ち手へ橋渡しする力
  • READMEと1コマンドで再現性を語る力

よくある失敗と、面接で刺さらない理由

面接側として多数の10分発表を見てきましたが、刺さらない発表は次の特徴があります。

  • 結論が最後:前置きで時間切れ。示唆が伝わらない。
  • 技術の羅列:AUCやハイパーパラメータの説明会になってしまう。
  • 再現性が見えない:Notebook一枚では翌月/他者が回せる像が伝わらない。

対策はシンプルです。「10分=意思決定を動かす提案」と定義し、結論先出し→根拠の最小セット→打ち手で統一する。再現性はREADMEと1コマンドで語る。これだけで評価が一段上がります。

実体験からのコツ(評価者目線)

私(ふみと)が評価者として刺さった発表は例外なく、(1)冒頭30秒で結論、(2)図1枚で状況把握、(3)打ち手の選択肢が明確でした。ある応募者は売上低下の要因を「来店数減」と一刀両断し、ABテストで+2ptの改善見込みを示しました。技術詳細は最小限。この構成だけで説得力が跳ね上がります。

“刺さる10分LT”テンプレ(コピペ可)

下記は8〜10枚で完結するスライド構成です。色は2〜3色+強調1色、図はMatplotlib基調で統一(納品向き)。詳細は[内部リンク:可視化入門]へ。

  1. タイトル(30秒):案件名/役割/期間/一言結論
  2. 目的・読み手(60秒):誰が何を決める?KPIと粒度
  3. データ・前提(60秒):表構成/期間/除外/粒度/欠損方針
  4. 全体トレンド図(90秒):月次売上の折れ線+注釈
  5. 分解図(60秒):上位店舗の横棒/カテゴリ構成比
  6. (MLあり)評価(90秒):CV±std/Top-k/閾値/コスト
  7. 打ち手(60秒):A/B案と期待インパクト(定量)
  8. 再現性(60秒):README/コマンド/DB/CI
  9. まとめ(30秒):結論3行/Next Action
  10. Q&A(60秒):想定問答へ誘導

タイトル文例(コピペ)

「月次×店舗の売上トレンドと重点施策提案」
結論:4-7月のYoY -12%は来店数要因。次月は在庫調整A/Bで+2ptを見込む。

“結論3行”テンプレ(コピペ)

1) 4〜7月のYoY -12%(来店数要因)。
2) 新商品X導入後、カテゴリYの粗利率 +2.1pt。
3) 次月:在庫A/Bテスト(期待+2pt)を提案。

図の作り方(現場の型)

  • 図1(大):月次折れ線+注釈(キャンペーン/障害)。軸はYYYY-MM、単位明記。
  • 図2(小):上位10店舗の横棒(1位を上、桁区切り)。
  • 図3(小):100%積み上げ(カテゴリ構成比)。

迷ったら折れ線+横棒+100%積み上げの三点セット。
詳細は>>【保存版】可視化入門:Matplotlib/Plotlyの使い分けと“伝わるグラフ設計”10ステップ

話す内容(0:00〜10:00の台本)

0:00-0:30「本日の結論を先に。YoY -12%。来店数が主要因。次月は在庫A/Bで改善提案。」
0:30-1:30「目的は店舗Mgrの重点施策決定。KPIは売上/構成比。粒度は月次×店舗×カテゴリ。」
1:30-2:30「データはsales/stores(粒度・除外・期間)。欠損/重複は事前に処理。」
2:30-4:00「全体トレンド図。4月に落ち込み、6月で持ち直し。イベント注釈を配置。」
4:00-5:00「分解:上位10店舗、カテゴリ構成比。」
5:00-6:30「(MLあり)CV±stdとTop-k/閾値/コスト。意思決定のしきい値はYouden/コスト最小。」
6:30-7:30「打ち手A/Bと期待インパクト。モニタリング指標。」
7:30-8:30「再現性:README/1コマンド/SQLite/CI。引き継ぎ可。」
8:30-9:30「まとめ3行。リスク/代替案を一言。」
9:30-10:00「Q&Aへ。まずよくある質問に先回り回答。」

ストーリー設計:6ステップで流れを組む

発表も記事も、下記の6ステップで組むとブレません。(一般的に知られるフレームワークを現場向けに調整)

  • 課題(Problem):何が問題かを数値で定義。
  • 背景(Context):読み手に刺さる現場の視点。
  • 解決(Solution):具体的な打ち手(A/B案)。
  • 提案価値(Offer):再現性・引き継ぎ(README/コマンド/CI)。
  • 焦点化(Focus):対象の絞り込み(上位店舗・ターゲット顧客)。
  • 次の一歩(Action):検証計画とスケジュール。

詳細は>>【保存版】データレポート納品の型:要件定義→ETL→検証→可視化→Excel/PDF→引き継ぎまで、失注しないワークフロー完全版

資料・発表のレビューを“伴走”で

独学でも可能ですが、スライド設計/話し方/再現性にレビューが入ると説得力は段違い。6ヶ月ロードマップのポートフォリオに直結させるなら、下記2校の無料カウンセリングから始めるのが近道です。

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7日間で仕上げるプラン(1日60分×7)

Day1:テーマ確定→“結論3行”を書く。
Day2:データ/前提スライド作成(粒度/期間/除外/欠損)。
Day3:図1(トレンド)完成。
Day4:図2/図3(分解)完成。
Day5:(MLあり)CV±std/Top-k/閾値/コストの表を作成。
Day6:打ち手A/Bと期待インパクト、再現性スライド。
Day7:通し練習(2回)。録音→自己採点→修正。

練習チェックリスト(コピペ可)

  • 10:00以内(目標9:30)
  • 冒頭30秒で結論
  • 図は3点に絞る
  • “えっと”は3回以内
  • Q&A想定10問に即答
  • スクリプト/デモは1コマンドで再現

Q&A台本(想定問答10)

  1. なぜこのテーマ?→ 誰の意思決定を支援?代替案との比較。
  2. KPIの定義は?→ 分母/除外/粒度を一文で。Notes/README参照。
  3. モデル選択の根拠は?→ ベースライン→軽量探索→絞り込み。再現性と説明可能性。
  4. 評価は十分?→ CV±std、Top-k、閾値、コスト、CI。
  5. データ品質は?→ 欠損/重複/異常値と対処(検査コードあり)。
  6. 再現性は?→ README/requirements.txt/CI/タグv0.1.0
  7. 運用想定は?run_all.py、スケジューラ、エラーログ。
  8. リスクと代替案は?→ データ遅延、季節性、閾値調整、簡易ルールベース。
  9. 一番の学びは?→ 意思決定の前に評価設計
  10. 協働はどう進める?→ Issue/PR/レビュー運用。

失敗パターンと回避策

  • スライドが多すぎ:10枚超は冗長。8〜10枚に圧縮。
  • 色が多い:ブランド色+強調1色で十分。
  • 読み上げ:テキストは削り、図とキーワードに。
  • デモ事故録画GIF/PNGを用意。ライブは1コマンドのみ。
  • 時間超過:9:30で終える練習。ラスト1分はまとめ→Q&A誘導

付録A:スライド雛形(見出し文例)

  • タイトル:「月次×店舗の売上トレンドと施策提案」
  • 目的:「店舗Mgrが翌月の重点施策を決めるために」
  • データ:「sales/stores(YYYY-MM、除外:社販/欠品)」
  • 図1:「トレンドと注釈」
  • 図2:「上位10店舗(横棒)」
  • 図3:「カテゴリ構成比(100%積み上げ)」
  • 評価:「CV±std/Top-k/閾値/コスト」
  • 打ち手:「在庫A/Bと期待インパクト」
  • 再現性:「README/1コマンド/SQLite/CI」
  • まとめ:「結論3行/Next Action」

付録B:自己採点ルーブリック(100点)

  • 結論先出し 20点
  • 図の説得力 20点
  • 評価設計 20点
  • 打ち手の具体性 15点
  • 再現性 15点
  • 時間厳守/話し方 10点

付録C:緊張対策の最小セット

  • 3回通し練習(録音→1つだけ改善)
  • 息を吐く→ゆっくり話す→相手を見る
  • PC再起動/通知OFF/ケーブル確認(オンライン面接は回線/マイクも)

この記事から次に読むべきもの(内部リンク)

[内部リンク:ポートフォリオ完全ガイド]/[内部リンク:データレポート納品の型]/[内部リンク:可視化入門]/[内部リンク:モデル評価]/[内部リンク:Jupyter Notebookの基本]

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    ふみと

    このブログでは、データサイエンティストとして市場価値を上げる方法を独自にまとめて発信しています。

    【プロフィール】
    ・大手企業データサイエンティスト/マーケティングサイエンティスト(10年、年収900万円台)/案件100件以上
    ・資格:JDLA E資格(日本ディープラーニング協会主催)/JDLA Community(CDLE会員)/Advanced Marketer/ビジネス統計スペシャリスト/統計検定2級/TOEIC 805
    ・スキル:Python/Tableau/SQL/機械学習/Deep Learning/RPA

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