【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。

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）。

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、数値は桁区切り）
• 図3（小）：100%積み上げ（カテゴリ構成比）

最小構成は 折れ線＋横棒＋100%積み上げ。色は2〜3色＋強調1色で統一。
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

はじめての人向け：最小コード例（Matplotlib）

目的：面接で“伝わる”図をすばやく作る。コードはシンプル最優先。

前準備

# 必要ライブラリの準備
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 図の日本語フォント設定（環境に応じて変更）
plt.rcParams['font.family'] = 'IPAGothic'  # or 'Noto Sans CJK JP'
plt.rcParams['axes.grid'] = True

図1：月次トレンド（注釈付き）

# ダミーデータ
df = pd.DataFrame({
    'month': pd.date_range('2024-01-01', periods=12, freq='MS'),
    'sales': [120,130,125,110,105,112,118,121,119,123,128,131]
})

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,4))
ax.plot(df['month'], df['sales'], color='#2563eb', label='売上')

# 重要イベントに注釈
ax.annotate('新商品X導入', xy=(pd.Timestamp('2024-06-01'),112),
            xytext=(pd.Timestamp('2024-03-01'),135),
            arrowprops=dict(arrowstyle='->', color='gray'))

ax.set_title('月次売上トレンド（YYYY-MM）')
ax.set_xlabel('月'); ax.set_ylabel('売上（万円）')
ax.legend(); fig.tight_layout(); plt.show()

ここで伝えたいこと：上下の“変化点”と“要因”を1枚で把握できること。

図2：上位10店舗（横棒）

stores = pd.DataFrame({
    'store': [f'S{i:02d}' for i in range(1,11)],
    'sales': [320,300,290,275,260,255,240,230,225,220]
}).sort_values('sales')  # 横棒は小→大で描くと見やすい

fig, ax = plt.subplots(figsize=(6,4))
ax.barh(stores['store'], stores['sales'], color='#10b981')
ax.set_title('上位10店舗の売上')
ax.set_xlabel('売上（万円）')
for i, v in enumerate(stores['sales']):
    ax.text(v+3, i, f'{v:,}', va='center')  # 桁区切りで数値表示
fig.tight_layout(); plt.show()

ここで伝えたいこと：重点店舗が一目で分かる。

図3：カテゴリ構成比（100%積み上げ）

mix = pd.DataFrame({
    'month': ['2024-06','2024-07','2024-08'],
    'A': [0.30,0.28,0.35],
    'B': [0.45,0.47,0.40],
    'C': [0.25,0.25,0.25],
}).set_index('month')

fig, ax = plt.subplots(figsize=(6,4))
bottom = 0
colors = ['#60a5fa','#fbbf24','#f87171']
for (cat, color) in zip(mix.columns, colors):
    ax.bar(mix.index, mix[cat], bottom=bottom, label=cat, color=color)
    bottom += mix[cat]

ax.set_title('カテゴリ構成比（100%積み上げ）')
ax.set_ylabel('構成比')
ax.legend(ncol=3, bbox_to_anchor=(0.5,-0.15), loc='upper center')
fig.tight_layout(); plt.show()

ここで伝えたいこと：構成の変化が、結論（たとえば来店数要因・商品構成の影響）と整合しているか。

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）

• Problem（課題）：何が問題かを数値で定義
• Context（背景）：読み手に刺さる現場視点
• Solution（解決）：具体的な打ち手（A/B案）
• Offer（提案価値）：再現性・引き継ぎ（README/コマンド/CI）
• Focus（焦点化）：対象の絞り込み（上位店舗・ターゲット顧客）
• Action（次の一歩）：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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株式会社キカガク AI人材長期育成コース（受講料：237,600円~）

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読者タイプ別の発表戦略（3パターン）

• 社会人（キャリアチェンジ/転職）：ML評価を入れる。CV±std / Top-k / 閾値 / CIを一枚に集約。
  >>【保存版】モデル評価：指標の選び方・交差検証・閾値最適化・ビジネス接続を“実務の型”で解説
  >>【保存版】ハイパーパラメータ入門：Grid/Random/Optunaの実務チューニング完全ガイド
• 副業（稼ぎたい）：Excel納品/自動化の一連を強調。run_all.py→Excel→PDF→README→タグ/リリース。
  >>【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
  >>【保存版】SQLite×Pythonで作る“ローカルDWH”——ETL・集計・レポート自動化の最短手順
  >>【保存版】Git/GitHub入門：バージョン管理・ブランチ戦略・レビュー・自動化を“実務の型”で最短習得
• 在宅（家事・育児と両立）：短時間×高頻度で回る運用を示す。15/30/60分メニューとスケジューラを図解。
  >>【保存版】在宅×Python：子育てと両立する“1日1時間学習術”忙しくても伸びる最短メニューと運用の型

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行を先に書く

Day2：データ／前提スライド（粒度・期間・除外・欠損）

Day3：図1（トレンド）

Day4：図2・図3（分解）

Day5：（MLあり）CV±std/Top-k/閾値/コストの表

Day6：打ち手A/B・再現性スライド

Day7：通し練習×2（録音→自己採点→修正）

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]