技術コースを効果的に伝える準備 - エバンジェリスト20年間、政府兼務6年間、トレーナー5年間、で実践してきた伝える技術 -

MCT Summit 2025 技術コースを効果的に伝える準備 - エバンジェリスト20年間、政府兼務6年間、 トレーナー5年間、で実践してきた伝える技術 https://mct-summit.jp/sessions/session-091 鈴⽊ 章太郎 Executive Evangelist, FPT Japan Holdings

• https://mct-summit.jp/sessions/session-091

アジェンダ 1 基礎マインドセット エバンジェリスト vs トレーナー、技術伝達の本質 2 デモ準備の極意 失敗しない環境構築、実践的なデモ設計 3 教え⽅の進化 対象者別アプローチ、AI 時代の技術教育 4 実践ノウハウ プレゼン技術、現場の Tips、MCT の皆様へのメッセージ MCT Summit 2025

MCT Summit 2025 今⽇のゴール MCT として「伝える⼒」をどう⾼めるか︖ プロの現場から得た具体的な⽅法論を持ち帰る 20年間の実体験から即実践できるノウハウを学ぶ

MCT Summit 2025 第1部︓基礎マインドセット エバンジェリストとトレーナーの本質的な違い、 技術伝達に必要なマインドセットと考え⽅の基礎

MCT Summit 2025 鈴⽊ 章太郎 X (Twitter) ︓ @shosuz https︓//www.docswell.com/user/shosuz FPT ジャパン FPT データ& AI インテグレーション エグゼクティブエバンジェリスト 独⽴⾏政法⼈ 国⽴印刷局 デジタル統括アドバイザー兼最⾼情報セキュリティアドバイザー 略歴︓ AI 駆動開発勉強会主催。Microsoft エバンジェリスト時代から現職まで⼀ 貫して開発者向けに最新技術を啓発。GPU クラウド技術訴求、AI 駆動開 発推進。 政府の仕事は、内閣官房 政府 CIO 補佐官、 デジタル庁 PM を経て、 現職を兼務。 Microsoft Certified Trainer (2019~) 。

• https://www.docswell.com/user/shosuz

MCT Summit 2025 略歴 鈴⽊ 章太郎 鈴⽊ FPT ジャパン エグゼクティブエバンジェリスト 2003年〜2016年 ⽇本マイクロソフト（テクニカルエバンジェリスト） 2016年〜2023年 Dell、Accenture、Elastic、VMware など（エバンジェリスト） 2019年〜2024年 内閣官房 政府 CIO 補佐官、デジタル庁 PM 等（政府兼務） 2024年〜現在 FPT ジャパン（AI 技術担当）、国⽴印刷局 デジタル統括アドバイザー 専⾨分野 AI 駆動アプリ開発、モダンアプリ開発、DevOps、クラウド、技術マーケティング、他

MCT Summit 2025 20年間の軌跡 2003-2016 Microsoft 13年間テクニカルエバンジェリストとして .NET、 Visual Studio、Windows、Azure 等の. 開発者向け最新技術啓発活動に従事 2016-2024 Dell、Accenture、Elastic、VMware 2019-2024 各社でエバンジェリスト/アーキテクトとして最新技術 の普及活動を継続 内閣官房 IT 総合戦略室 → デジタル庁 内閣官房 政府 CIO 補佐官 （法務省 CIO 補佐官併任） デジタル庁 ソリューションアーキテクト （⾦融庁 デジタル統括アドバイザー併任） 2024-現在 FPTジャパン / 独⽴⾏政法⼈国⽴印刷局 エグゼクティブエバンジェリスト（AI ＆ データ）、 デジタル統括アドバイザーを兼務で活動中

初期と後期の違い ­ ⾃分⾃⾝の変遷 初期 ●製品・技術紹介に終始 ●⾃分が⾔いたいことを優先 ●機能・スペック中⼼の説明 ●プリセールスエンジニアに近い⽴ち位置 後期 MCT Summit 2025 ●聞き⼿の⾏動変容を重視 ●実践と活⽤に焦点を当てた内容 ●技術による世界・ユーザーへの価値を伝達 ●真のエバンジェリストとしての⾃覚

MCT Summit 2025 エバンジェリストとトレーナーの違い エバンジェリスト トレーナー ● 技術の可能性・価値を広める ● 理解確認・着実な進⾏が重要 ● 聞き⼿の⾏動変容が最終⽬標 ● 全員の習熟度向上が最終⽬標 ● ⼈の⼼の壁を取り除く ● インタラクティブ性と双⽅向性

MCT Summit 2025 パッションの重要性 技術⼒だけでは伝わらない 伝えたい気持ちがあってこそ知識が共有される モチベーションと共感が聞き⼿の⾏動を変える

MCT Summit 2025 AI 時代の教える価値 AI が変えた開発⾵景 ● ChatGPT/GitHub Copilot でコード⽣成が容易に ● 「書き⽅」より「何をするか」が重要に ● 表層的なコピペだけでは最適解にならない ● デバッグ・トラブルシュートに背景知識が必須 今こそ重要なソースコード解説 ● 「なぜこう書くのか」の背景理解が差別化に ● コードの意図と設計思想を伝えられるのは⼈間 ● AI プロンプト作成にも技術背景の理解が不可⽋ ● ブラックボックスにしない教育こそ本質

MCT Summit 2025 COBOL マイグレーションの真実 誤解されがちな⽬的 単純に Java/C# に 本当の⽬的 ● 移⾏すること ● IT アセットの価値向上 レガシー技術を⼀掃 ● すること ● ブラックボックス化を避けること 最新⾔語への乗り換え ● が⽬標 ● COBOL のまま運⽤しても構わない 技術的負債の解消だけ ● を考える システム理解と継続的改善が ● 可能な状態にすること

MCT Summit 2025 第2部︓デモ準備の極意 効果的なデモンストレーションのための準備、 環境構築、 失敗回避のテクニックと実践ノウハウ

静⽌画→動画→ライブデモの3段階プロセス リスク︓低 準備度︓⾼ リスク︓中 準備度︓中 1 リスク︓⾼ 準備度︓要注意 2 3 動画 静⽌画 MCT Summit 2025 ライブデモ 1. 静⽌画 2. 動画 3. ライブデモ ・全体像を⼀⽬で伝える ・流れを事前収録で紹介 ・リアルタイムで動作確認 ・詳細ポイントを⽰す ・成功例を確実に⾒せる ・質疑応答に柔軟対応 ・聴衆に安⼼感を与える ・⼿順のポイントを説明 ・臨場感あるプレゼンで信頼獲得 段階的な情報提⽰でリスク回避と効果最⼤化 • 各段階で確実に情報を伝え、トラブル発⽣時でも最低限のメッセージは確実に届く。 • 緊張度と情報量をコントロールしながら、聴衆の理解度と信頼を⾼めていく。 1. 静⽌画は、配布⽤資料のために取っておく︕

MCT Summit 2025 ライブデモの基本 「3分間クッキング」 段階的アプローチ ● ゴール・全体像を最初に明⽰ ● 完成形を分解して⼿順を⾒せる ● スクラッチから実装をライブで⾏う ● 聴衆が「⾃分でもできそう」と思える粒度 シナリオ・準備の重要性 ● 成功するデモには詳細なシナリオ必須 ● 説明ポイントをタイムライン化 ● 失敗のバックアッププランも⽤意 ● 10回以上の事前リハーサルが成功の鍵

MCT Summit 2025 失敗はネタにする Azure 初期の3サービス停⽌事件 失敗をチャンスに変える姿勢 • Developers Conference で登壇した際、Azure の当時3つしかなかったサービスが全て停⽌ (2008年) • 失敗を隠さず、むしろ「こんなこともある」と正直 に伝える • 予定していたライブデモが全くできない状況に • 現場での対応⼒こそがプロの証 「急遽、事前に撮影していたデモ動画に切り替えて乗り 切った」 • 事前準備の重要性を証明する良い教材に • 聴衆との共感を⽣む瞬間にもなる プロの⼼構え︓ • 常にバックアッププランを⽤意しておくこと。 • 失敗を恐れるのではなく、それを乗り越える術を持つことが重要 ライブデモ失敗時の対応例 • 冷静に状況を説明する • バックアッププランへ移⾏ • 失敗⾃体を教材として活⽤ • 質疑応答で詳細を共有

⼤物スペシャルゲスト来⽇時の教訓 本番トラブルの実話 - 2015年 • Microsoft CVP Scott Guthrie ⽒の来⽇イベント GO Azure（於︓渋⾕ヒカリエ）で Azure が⼀時停⽌ • 接続や環境の問題で予定していたデモが動作せず プロの対応 • Scott ⽒はすぐに 「another world」 のデモに切り替え • 我々はハンズオン内容を⼀部諦め、代替内容を提供 教訓 • 諦める勇気︓固執せず柔軟に計画変更する判断⼒ • 代替案の準備︓常にプラン B を⽤意しておく重要性 • 冷静な判断︓観客を待たせず、迅速に次へ進む決断⼒ MCT Summit 2025

環境準備の鉄則 MCT Summit 2025 出費は惜しまない ● 複数のPC/Mac（メインと予備） ● バックアップ環境を必ず⽤意 ● タブレット、スマホ（デモ⽤） ● オフライン動作確認を徹底 ● スタイラスペン、トラックパッド ● 各種アダプター、変換ケーブル ● 複数の接続⽅法を事前確認 ⼀式 ● 各種 AI サブスクリプション 準備で決まる ● 「プロは準備で差をつける」

Wi-Fi 対策 MCT Summit 2025 ライブプレゼンテーションの⽣命線はネットワーク接続 ● 現地 Wi-Fi は過度に信⽤しない ̶ 会場ネットワークは過負荷になりがち ● ⾃前のスマートフォンテザリング ̶ 常に準備 ● モバイルルーター ̶ ⼤容量通信⽤に別回線 ● 複数キャリアでバックアップ ̶ 異なる回線 ● オフライン動作可能なデモ ̶ 最悪の事態を想定 「準備に⼿間をかける」ことがプロの証 - 本番で接続トラブルを起こさないための投資を惜しまない -

MCT Summit 2025 開発デモをデバッグモードで動かす理由 • デバッグモードはコードが「どのように動くのか」を可視化する唯⼀の⽅法 • 特に技術指導において、理論だけでなく実際の動作過程を⾒せることが理解を深める 本質の可視化 思考プロセスの共有 変数の変化、メモリの動き、 実⾏フロー等、通常は⾒え ない「裏側」を⾒せることで 概念の理解が深まる 「なぜそのコードを書いたのか」 という意図や判断過程を解説 することで真の技術移転が実現 AI 時代だからこそ「過程」が重要 • AI がコードを⽣成する時代、完成したコードだけでなく「どうやってそこに⾄ったか」を理解することが、エンジニア としての付加価値となる • 特に教育現場では、この点を強調する必要がある

エンタープライズ向けデモの注意点 PoC の落とし⽳ ● デモ環境と本番環境のギャップを過⼩評価 ● スケーラビリティの検証不⾜ ● セキュリティ要件の軽視 ● 運⽤視点の⽋如 凄さと現実性のバランス ● 「派⼿すぎる」と「実⽤的でない」の評価リスク ● 本番導⼊までの道筋を明確に⽰す ● 現実的な効果測定と評価指標の設定 ● 意思決定者と技術担当者の両⽅を納得させる⼯夫 MCT Summit 2025

MCT Summit 2025 派⼿＆ベタなアプリの威⼒ 意思決定者にはシンプル＆ビジュアルで伝える インパクト重視のデモが⼼を動かす まずは⽬を引くデモ、その後に詳細な技術解説 「⾒せる」から「説明する」への流れが最も効果的

AI 駆動開発デモの実際 MCT Summit 2025 要件定義 → プロトタイピング → コード⽣成 → テスト → デプロイの流れで AI ツールが連携 Claude ・⾃然⾔語からコードを⽣成 ・要件対応⼒が⾼い ・詳細な説明コメント Gemini ・マルチモーダル⼊⼒ ・画像認識からコード化 ・CLI からの連携 GitHub Copilot ・リアルタイム補完 ・コンテキスト認識 ・バグ検出と修正 Cursor ・AI ネイティブエディタ ・コードベース理解 ・⾃然⾔語で編集 開発プロセスを映像でデモ 各 AI 駆動開発ツールの連携によるアプリ開発の全⼯程をデモ動画でご紹介します。… 要件定義から実装まで、AI がどのようにコードを⽣成・修正・最適化するかを実際の画⾯収録で解説します。… 重要ポイントでは詳細説明を加え、リアルな開発フローを体験いただけます。…

マルチモーダル⾃動⽣成＆応⽤例 ハイブリッドアプリ例 MCT Summit 2025 異種連携技術 ・画像認識＋テキスト⽣成の融合アプリ ・オンプレミス開発環境とクラウド AI の連携 ・⾳声⼊⼒からコード⾃動⽣成 ・複数の AI モデル（Claude/Gemini/Copilot）組合せ ・スマートフォンセンサー ＋ AI 分析連携 ・エッジデバイスと GPU クラウド間の効率的連携 ・マルチプラットフォーム対応の⼀貫開発 ・既存システムへの AI 機能追加⼿法 効果的なデモ⾒せ⽅のテクニック ライブ切り替え︓ バックエンド API をリアルタイムで切り替え、同じ UI で異なる AI の結果を⽐較 モジュール組換え︓ コンポーネントの差し替えで機能拡張を実演し、拡張性をアピール 可視化レイヤー︓ 通常は⾒えない中間処理や判断プロセスを可視化する透明性機能 の実装 参加型デモ︓ オーディエンスからの⼊⼒を取り込み、カスタマイズ性を実証

MCT Summit 2025 Claude Code /Gemini CLI × Cursor Pro によるマルチモーダル成果物⽣成アプリ開発と⾃動デプロイ 画像⽣成 ⾳声⽣成 動画⽣成 (NVIDIA GPU) (AI Model) (並列処理) 1 2 • Cursor Chat で Claude Code と Gemini CLI を操作 • 内蔵ターミナルから デプロイを⼀元管理 3 • コード⽣成から デプロイまでを同⼀環境で完結 • 従来6時間 → 15分でマルチモーダル処理完了 4 Cursor Pro AI Chat でプロンプト設計 Claude Code / Gemini CLI に設定ファイル⾃動⽣成依頼 全設定ファイルを内部⽣成 シンプルなNode.js + Express 実装 内蔵ターミナルでデプロイ実⾏ FPT AI Factory 接続 マルチモーダルアプリ⾃動起動 Cursor 内蔵ターミナルから ワークフロー実⾏ Cursor Pro / Gemini CLI ⼀元管理: AI Chat ・ エディタ ・ ターミナルをシームレスに統合し、Claude Code と Gemin CLI の能⼒を最⼤化 ■ 処理フロー図 Cursor Cursor (AI Chat) Claude Code / Gemini CLI (ターミナル) FPT AI Factory プロンプト ⾃動⽣成 デプロイ GPU 実⾏ 実⾏結果 (15分) ⾳声 画像 動画

MCT Summit 2025

MCT Summit 2025

MCT Summit 2025 NVIDIA GPU クラウド×パブリッククラウド連携 最新の「本物」技術を⾒せる ● AWS/Azure/GCP の AI サービスと NVIDIA GPU 連携実例 ● ハイエンドモデルトレーニングの実際の処理時間 ⽐較 ● GPU オンデマンドスケーリングのデモ（動画で 効果的に） ● コストパフォーマンスの可視化と説明⽅法 現実的な PoC 事例 ● エンタープライズでの実装例と結果数値 ● クラウドネイティブ AI パイプラインの構築⼿順 ● ハイブリッドクラウドでの EC サイトにおける GPU 活⽤アーキテクチャ ● 業界別︓⼩規模から始められる実践的ユースケース

MCT SummitProprietary 2025 FPT AI Factory with NVIDIA GPU • FPT AI Factory サービスはベトナムと⽇本の複数の地域で展開 • FPT AI Factory アーキテクチャは NVIDIA のグローバル標準に準拠し、NVIDIA により実装および検証 • 各クラスターの計算能⼒は最⼤69 PFLOPS • ⼤規模要件に対応するスーパーコンピューティングクラスター • 100 以上のフレームワーク、事前トレーニング済みモデル、 数千台の NVIDIA Hopper GPU (H200) ライブラリを提供する NVIDIA AI Enterprise ソフト • 超⾼速ネットワークには、⾮ブロッキング InfiniBand ファブ ウェアプラットフォームとの統合 リックと、組み込みハードウェア アクセラレーション⽤のデータ 処理ユニット (DPU) が含まれる • NVIDIA NGC NVIDIA 推論マイクロサービス NVIDIA NeMo NVIDIA ベースコマンドマネージャー • 2つの新しい地域をリリース （合計7ゾーン、3地域） ⽇本 ネットワーキング ペタビット、ノンブロッキング NVIDIA Infiniband ファブ リック ノード1 400Gbps インフィニバンド NVIDIA HGX H200 SXM*8 GP グ ラフ ィッ ク プ ロ セッ サ グローバルネットワーキング パートナー JPN-01 GPUクラウド あな た グ ラフ ィッ ク プ ロセ ッサ グ ラフ ィッ ク プ ロセ ッサ 400Gbps I nfi niband グ ラフ ィッ ク プ ロ セッ サ グ ラフ ィッ ク プ ロ セッ サ グ ラフ ィッ ク プ ロ セッ サ グ ラフ ィッ ク プ ロセ ッサ ノードN 400Gbps インフィニバンド NVIDIA HGX H200 SXM*8 400Gbps I nfi niband 400Gbps インフィニバンド 400Gbps インフィニバンド 400Gbps I nfi niband 400Gbps I nfi niband 400Gbps I nfi niband 400Gbps I nfi niband 400Gbps I nfi niband 400Gbps I nfi niband 900 GB/秒のNVSwitch GPUからGPUへ グ ラフ ィッ グ ラフ ィッ グ ラフ ィッ グ ラフ ィッ ク プ ロセ ッサ ク プ ロ セッ サ ク プ ロ セッ サ ク プ ロ セッ サ G PU G PU G PU G PU 900 GB/秒のNVSwitch GPUからG PUへ ベトナム - ハノイ ベトナム - ホーチミン 波⻑多重 多重 HNI-02 GPUクラウド 。 。 DPU 。 。 。 FPTクラウドサービス GPUサーバー ⾼性能 ストレージ 雲 サーバ コンテナサー ビス 監視サービス AI開発 カタログ 安全 サービス サイバーセキュリ ティサービス 。 DPU HCM03 冗⻑性 負荷分散 HCM-01 Google Cloud Next Tokyo HCM-02 災害復旧 ストレージ同期 HNI-01 HNI-03 029

FPT AI FACTORY MCT Summit 2025 https://fptcloud.com/ja/product/fpt-ai-factory-ja/ ベトナム2地域と⽇本1地域 AI/ML 開発エコシステム NVIDIA 認定システムアーキテクチャ AI 製品 FPT AI Applications デジタル顧客 オンボーディング AI メンター インテリジェント ドキュメント処理 AI コンタクトセンター 強化 市場 会話型 AI と AI エージェント AI Marketplace 物理インフラ クラウド インフラ ＆プラットフォーム AI プラットフォーム FPT AI Agents エージェント スタジオ 計画 メモリ ツール FPT AI Inference FPT AI Studio AI ノートブック モデル ハブ モデルファイン チューニング AI のためのデータ 処理 微調整された LLM モデル ガードレール モデルの事前 トレーニング Model as-aService モデル サービング NVIDIA AI Enterprise NVIDIA NGC AI Solution Workflows, Frameworks & Pretrained models NVIDIA NeMo AI & Data Science Development Tools NVIDIA Inference Microservices Cloud Native Management & Orchestration FPT AI Infrastructure Database Platform ベクターデータベース NVIDIA H100/H200 GPU コンテナ GPU 仮想マシン ハイエンドネットワーク マネージド GPU クラスター ハイエンドCPU NVIDIA Base Command Manager メタル クラウド ファイル ストレージ ⾼性能ストレージ Infrastructure Optimization Infrastructure Management

• https://fptcloud.com/ja/product/fpt-ai-factory-ja/

MCT Summit Gemma & Nemotron JP on FPT AI Factory Managed Cluster (H200 x2025 8)

ハイブリッド EShop シナリオ MCT Summit 2025 Cloud Run 上のマイクロサービス＋ハイブリッド GenAI 連携を実演 Catalog Service Basket Service Identity Service Search Service オンプレミス環境 API Gateway Vertex AI Google Cloud LLM Frontend Service Google Cloud Engine オンプレ LLM Gemma, Nemotron FPT AI Factory PostgreSQL Cloud SQL Cloud Run + C#/.NET フルマネージドでスケーラブルな C# / .NET マイクロサービス Redis Memorystore Pub/Sub イベント連携 マネージドデータストア Cloud SQL + Memorystore + Pub/Sub で⾼性能バックエンド Vector DB AlloyDB/PG Vector ハイブリッド AI 連携 オンプレ＋クラウド AI を必要に応じて 即時切替

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MCT Summit 2025 【デモ1】セマンティック検索＆商品レコメンデーション • ⾃然⽂での検索 → ベクトル検索 → LLM 推薦 → クロスセル提案まで • Vertex AI マルチリージョン⾃動スケーリングでグローバル規模でも瞬時に体験可能 "夏⽤の軽量ハイキングシューズを探しています" ⾃然⾔語検索 ユーザーの意図を理解し、専⾨的なキーワードがなく ても最適 な商品を特定 ベクトル検索 商品説明‧特徴をベクトル化し、意味ベースの類似性でマッチング トレイルランナー 軽量 ¥12,800 サマーハイカー エアメッシュ ¥14,500 検索履歴 ‧ 好み ‧ 閲覧パターンから最適な商品を LLM が選定 あなたへのレコメンド 速乾ソックス LLM 商品レコメンド 防⽔スプレー クロスセル提案 選んだ商品との相性‧使⽤シーンに最適な関連商品を⾃動提案 Vertex AI グローバル⾃動スケーリング • • マルチリージョン展開で世界中どこでも<50ms 15秒間隔需要予測で瞬時に推論能⼒を調整

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【デモ2】会話型バスケット＋パーソナライズ ショッピングカート 半袖Tシャツ（ネイビー） ¥12,500 サイズ︓L × 1 ¥2,500 サイズ︓25-27cm ¥1,800 サイズ︓27.0cm ¥8,200 ランニングソックス（3⾜組） ランニングシューズ このシューズに合うインソールを探しています ランニングシューズに最適なスポーツインソールがござい ます。クッション性に優れたタイプを追加しますか︖ いいですね。予算は3,000円以内で。あ と今⽇注⽂すると、到着はいつですか︖ ¥2,400のインソールをカートに追加しました︕本⽇ 16時までのご注⽂で明⽇の午前中にお届け可能 です。送料は無料です。 AI アシスタントに質問... MCT Summit 2025 AI チャットによる商品提案 FPT AI Studio vLLM テンプレートで起動した カスタム EC モデルによる会話型提案 パーソナライズド特典⾃動提案 会員状況‧購⼊履歴に基づいた最適な割引や特典 を⾃動表⽰ 配送オプション会話型案内 希望納期や配送⽅法を会話から 推測し最適な 選択肢を提⽰ Cloud Run 上のバスケットサービス .NET Pub/Sub経由で FPT AI Studio vLLM OpenAI 互換 API と連携 Cloud Run + Memorystore (Redis) でセッション管理

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【デモ3】ハイブリッド AI
パーソナライズと多数決

BasketController.cs

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[HttpPost("basket-chat")]
public async Task<IActionResult> BasketChat([FromBody] BasketChatRequest request)
{
// バスケット取得
var basketItems = await _basketService.GetBasketAsync(request.UserId);

会話型バスケットのデモ

// 個⼈データが含まれる場合はPrivate AI優先
var usePrivateAI = _privacyAnalyzer.RequiresPrivateProcessing(
request.Message, basketItems, request.UserId);

このシューズに合うインソールを探しています
このシューズに最適な「クッションプロ」インソールがおすすめです。
¥2,400をカートに追加しますか︖

string chatResponse; if
(usePrivateAI)

AI Provider: FPT AI Factory vLLM

{
// Gemma/Nemotron vLLM on FPT AI Factory Managed Cluster へ

バスケット状態取得

chatResponse = await _vllmK8sClient.ChatCompletionAsync($"""
バスケット: {string.Join(", ", basketItems.Select(i => i.Name))}
質問: {request.Message}

会話コンテキスト ‧ 個⼈情報分
購⼊履歴参照

⼀般質問

FPT AI Factory
プライベート処理

Vertex AI
クラウド処理

個⼈情報配慮で親切に回答、提案も追加

""");
}
else
{

バスケットQ&A: {request.Message}
バスケット: {string.Join(", ", basketItems.Select(i => i.Name))} """);

ハイブリッド活⽤ポイント
}

• 購⼊履歴 ‧ 個⼈情報は FPT AI Factory vLLM で
内部処理

return Ok(new {
basketItems, userMessage = request.Message, aiResponse = chatResponse, provider

• ⼀般的な商品質問は Vertex AI で⾼速対応

= usePrivateAI ? "FPT AI Factory vLLM" : "Vertex AI",
timestamp = DateTime.UtcNow

• Redis（Memorystore）でバスケット状態をキャッシュ
• 動的なプロバイダー選択で最適な AI 応答を実現

// ⼀般会話はVertex AI
chatResponse = await _vertexAIClient.GenerateContentAsync($"""

});
}

MCT Summit 2025

MCT Summit 2025 第3部︓教え⽅の進化 対象者別アプローチの違いと効果的な教授法、 政府・⼤学・企業など異なる環境での伝え⽅の⼯夫

学⽣向け vs 企業研修の違い 学⽣向け ● 派⼿なデモでインパクトを重視 ● 視覚的・直感的な説明 ● ゼミ希望者増加につながる⼯夫 ● 空気を変える・興味を引く導⼊ ● 未来志向・可能性を強調 企業研修 ● 丁寧かつ深い技術説明 ● 即時業務適⽤を意識した内容 ● 質問への即答体制の徹底 ● ハンズオン・実践型アプローチ ● 具体的な事例・ROI 重視 MCT Summit 2025

政府での技術指導ノウハウ 定義を必ず明⽰ ● 専⾨⽤語は必ず定義から ● 誤解の余地を残さない ● 法令や基準との整合性 背景を必ず説明 ● 過去の経緯や⽂脈 ● なぜ必要なのかを明確に ● 多少冗⻑でも丁寧に説明 MCT Summit 2025 資料設計の⼯夫 ● テキスト解読能⼒を信頼 ● 論理的構造を明確に ● 根拠資料・参照元を明⽰

戦略⽴場からの伝え⽅ ⼤⾂レベル・経営陣向けの DX 戦略プレゼンの⼼得 1 成果と価値から⼊る 技術説明ではなく、組織・国⺠への 価値を最初に⽰す 2 データと実例を組み合わせる 具体的な数字と成功事例で信頼性 を⾼める 3 選択肢と決断を明確に 2-3の選択肢を⽰し、推奨案とリスク・ コストを明⽰ 4 政策・経営との整合性 上位⽬標・中期計画との⼀貫性を ⽰し説得⼒を⾼める MCT Summit 2025

MCT Summit 2025 最新技術動向の還元責任 ⺠間で得た知⾒は公にも還元するからこそ⺠間⼈材の価値がある 最先端技術をどこよりも速く・誰よりもわかりやすく伝える ⺠間と政府の架け橋となる存在として技術の価値を最⼤化する

従来技術と AI 技術の教え⽅ MCT Summit 2025 テクノロジー教育の進化 ● プロプライエタリ技術中⼼の時代 - 特定 常に最新技術を追跡 ● 1⽇前に発表された最新技術情報も講義に ● OSS 普及時代 - 各種プラットフォーム ● 理解→応⽤→教育の⾼速サイクル ● クラウド時代 - マルチクラウド・共通概念を ● 特に AI 領域は⽇単位で進化する現実 ベンダーの特化技術を深く 上の標準技術 理解 ● AI 時代 - プラットフォーム中⽴的スキル・ 原理理解が鍵 取り込む ● 「知らない」は最⼤の失格要因

インタラクティブ性・フィードバックの重要性 トレーナーには双⽅向性が不可⽋ ● ⼀⽅通⾏では理解度を測れない ● 聞き⼿の反応で教え⽅を調整する ● エバンジェリストより相互作⽤が重要 ● 質問を促す環境づくりの⼯夫 MCT Summit 2025 効果的なインタラクション⼿法 ● ⼩テスト︓単元ごとの理解度確認 ● 質問︓オープンエンドとクローズドの使い分け ● 対話設計︓「考える時間」と「回答の場」の確保 ● ハンズオン︓学習者が主役の環境構築

⼤学での成功パターン 派⼿な導⼊の効果 ● 冒頭5分で視覚的インパクトを与える ● 最新技術のデモを最初に⾒せる ● 学⽣が想像できない未来像を提⽰ ● 「これが作れるようになる」と明確に伝達 MCT Summit 2025 体験ベース説明のコツ ● 実例・実演を交えた双⽅向授業 ● 「ゼミでできること」を具体的に⽰す ● 現場のリアルな課題と解決⽅法を共有 ● ゼミ志望者が⼤幅増加した実績を紹介

⼤学院⽣への社会⼈レベル講義 • ⼤学院ではアカデミックと実務の架け橋となる講義が重要 • 経験から得た効果的なアプローチを紹介︓ 1 最先端と実務を同格で扱う 理論だけでなく実ビジネスでの応⽤例と限界点を必ず 併せて解説。実際の企業事例を豊富に盛り込むこと で現実感を持たせる 2 実際のプロジェクト体験を提供 実務経験に基づくケーススタディを⽤意し、理論がどの ように実践されるかを体感させる。企業が抱える実際の 課題を題材にする 3 研究と実務の融合ポイントを強調 最先端研究がビジネス価値につながる接点を明 確に⽰し、両⽅の視点からの質問を積極的に 促進する環境づくり MCT Summit 2025

IT リテラシー教育から最先端まで 幅広い講師像 ● 初学者から専⾨家まで対応できる広い知識幅 ● 基礎（IT リテラシー）と先端（⽣成 AI 系等） を同じ講師が教えられる強み ● 企業研修と⼤学講義の両⽅に対応できる柔軟性 ● 技術と戦略の橋渡し役としての価値 レベル分け設計のヒント ● 事前アンケートで受講者の技術レベルを把握 ● 基礎→応⽤→発展の3段階構成で柔軟に調整 ● 同じ内容でも説明の深さを変える技術 ● 補⾜資料を準備し、必要に応じて提供 MCT Summit 2025

MCT Summit 2025 質問対応の⼼得 「その場か翌⽇」必ず返答する 質問への迅速な対応が信頼構築の基盤となる わからなくても「調べて返します」と約束し必ず守る トレーナーの信頼性はフォローアップの質で決まる

MCT Summit 2025 第4部︓実践ノウハウ 20年間の経験から得た実践的テクニック、 スパルタ教育の価値、 失敗から学んだ教訓、 プレゼン・デモの鉄則

プレゼン資料の進化 MCT Summit 2025 著書・プレゼン教材 プレゼンテーションを⽀える技術(amazon1) 効果的な伝え⽅の原則と実践 xxx社内研修資料(amazon2) エンタープライズ SE 向けプレゼン講座 ビデオトレーニングシリーズ 現場で活かせるプレゼンスキル 教材作成プロセス 実際の講演経験を体系化 失敗から学んだノウハウを凝縮 プレゼンの各プロセスを徹底分解 聴衆からのフィードバックを反映 新しい技術環境に合わせて継続的更新 現場最適化 Tips シンプル設計 カラー戦略 1スライド1メッセージ、余⽩を活かした ⾒やすいレイアウト 3⾊以内に抑え、アクセントカラーを 効果的に活⽤ 段階的情報提⽰ 静⽌画→動画→実演の流れで 理解度を向上

50のナレッジから厳選 Tips ビジュアル設計 ● フォントは最⼤2種類まで（タイトル⽤と本⽂⽤） ⾊数は3⾊以内に抑える ● （背景＋メインカラー＋アクセント） ● スライド1枚の情報量は7±2項⽬まで 構成テクニック ● 重要ポイントは最低3回繰り返す（冒頭・本編・まとめ） ● スライド1枚あたり60秒を基準に設計 ● 「伝える」より「気づかせる」構成で理解度向上 テクニカル準備 ● スライド切り替え時は0.25秒のフェード効果を設定 ● 4:3と16:9の両バージョンを⽤意（会場対応） アニメーション活⽤ ● アニメは「注⽬させる」⽬的に限定使⽤ ● 画⾯遷移のスムーズさが受講者の理解を促進 MCT Summit 2025

Microsoft 時代の満⾜度向上の取組み 開発者向けセッションの満⾜度向上 NSAT スコアとロールへの評価基準 • • 開発者向け技術セッション満⾜度は NSAT （特殊計算式）で評価 エバンジェリストとして200点満点で120点が合格ライン 当時直⾯していた課題: • 何回か連続して不安定な満⾜度スコア • 技術セッションのレベル設定が困難だった 具体的な取り組みと成果 分析: アンケート、コンテンツ内容、プレゼン有識者から フィードバック 具体的アクション: • アンケートとコンテンツ分析、同僚からのアドバイス • 有料・無料イベントでの聴衆の違いを分析 • 元 NHK アナウンサー等専⾨家によるプレゼン指導 成果: ⼤規模イベントで満⾜度150-160点/200を達成 新イベントのオーナー、 セッションスピーカーを担当 MCT Summit 2025

MCT Summit 2025 認知の落とし⽳ 伝えたつもりになっていませんか︖ 2-3回話しても世間にはほとんど伝わっていない 繰り返し伝えることこそが王道

スパルタ教育︖の価値 極限状況での成⻑ ● 「夜中に泣きながら︖修正」の経験 ● 徹底的なフィードバック（今ならパワ⭕ラ︖） ● 何度も何度も練り直す忍耐⼒ ● 完璧を⽬指す姿勢の重要性 MCT Summit 2025 プロのメンタリティ ● 本番では「何も⾒ずにプロとして振る舞う」 ● スクリプトを完全暗記して⾃分の⾔葉に ● 失敗しない ≠ 良いプレゼン ● 厳しさが育てる強靭な説明⼒と対応⼒

プレゼンの鉄則 ● スクリプト暗記→⾃分の⾔葉で • 製品紹介は全て暗記し、⾃分の⾔葉で⾃然に語る • 原稿を読むのではなく、内容を⾃分のものにする ● ⾃分の PC 画⾯を⾒ない • ⼿元を⾒ずに話す練習を徹底する • 視線を観客に向け続けることで信頼感を構築 ● スクリーンを絶対に指さない • オーディエンスに背を向けない • 指し⽰す場合はレーザーポインターを適切に使⽤ ● 客席に⾶び込む? • 壇上に留まらず、積極的に客席に⼊る • 距離感を縮めてインタラクティブな関係を構築 MCT Summit 2025

環境トラブル対策 接続・機材の備え ● USB ・ 変換端⼦は必ず複数持参 （Type-C / HDMI / VGA） ● 映像出⼒確認は事前必須（解像度・ 画⾯認識） ● Wi-Fi は3重対策（会場・テザリング・ モバイルルータ） ● ⾃分の PC でデモする（他⼈/会場 PC はなるべく避ける） コンテンツ・バックアップ ● デモは必ず事前録画（万⼀の時の保険） ● スライドはローカル保存 ＆ PDF 変換 ● リンク・参照先は全てオフライン化 ● 「準備の徹底さがプロの証明」 MCT Summit 2025

印象に残るプレゼン技術 シンプルさと視認性 ● ⾼橋メソッド - 1スライドに1メッセージ、少ない単語 で⼤きなフォントを使⽤ ● キーワード強調 - ⾊・サイズ・フォントの変化で重要な ポイントを⽬⽴たせる ● 情報の詰め込みすぎを避け、⼀度に 伝えるメッセージは1〜3点に厳選 リズムと間、フィラー（あ〜、えー）排除 ● 余⽩の効果的活⽤ - 視線の集中と理解を助ける空間設計 ● 間（ポーズ）の取り⽅ - 重要ポイント前後、聴衆の反応確認 時に効果的な沈黙 ● トーンとスピードの変化 - フィラーは徹底的に排除（意識の問題） - 抑揚をつけ、緩急で聴衆の注意を維持 ● 話し⽅と画⾯の連動 - 表⽰タイミングで効果的な演出 MCT Summit 2025

MCT Summit 2025 オーディエンスとの関係構築 双⽅向の会話と共感が信頼関係の礎になる リアルな失敗エピソードこそ最⾼の教材になる 笑いと共有体験が記憶に残る講義を⽣み出す

MCT Summit 2025 MCT の皆様へのメッセージ パッションと技術の融合を実践しよう︕ 伝える技術は常に進化し続けるもの ⼀緒に⽇本の技術教育を更にアップデートしましょう︕ 技術を教えるのではなく、 技術の価値と可能性を伝える

MCT Summit 2025 AI 駆動開発の最前線を⼀挙紹介︕ https://www.ai-driven.dev/

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AI 駆動開発カンファレンス 2025年秋 キーノート https://www.ai-driven.dev/ MCT Summit 2025

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AI 駆動開発カンファレンス 2025年秋 特別招待講演 https://www.ai-driven.dev/ MCT Summit 2025

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MCT Summit 2025 Thank you for your attention!