パワポ装飾をCodexとClaude Codeに頼んでみた——デザインで負けても「使えるAI」が勝つ

お客さんへの説明資料って、毎回地味に時間を食います。

内容はシンプルでいい。伝えたいことは3つだけ。なのに、見栄えが気になって色を変えてフォントを整えて……気づいたら1時間経ってた、みたいな経験、営業職なら一度はあるんじゃないでしょうか。

正直に言います。僕はパワポのデザインに時間をかけたくない派です。コンテンツで勝負したいし、そもそもデザイナーじゃない。だから今回、「自分でシンプルな骨格を作り、あとはAIに任せる」という実験をやってみました。

使ったのはCodexとClaude Code。結果は想像と少し違いました。

僕のやり方：まず「伝わる素材」だけ自分で作る

今回の流れはこうです。

まず自分でパワポをざっくり作ります。テキストと図の配置だけ。デザインは度外視で、「この順番で、このことを言いたい」という骨格だけを作る。完成度でいうと30%くらいのもの。

それをCodexとClaude Codeにそれぞれ渡して、「お客さんへの説明用に、見栄えよく整えてください」と依頼しました。

同じ素材、同じ指示。ここから2つのAIがどう動くか——実験開始です。

Codexが返してきた資料は、パッと見て「おっ」となりました。

配色がきれいにまとまっていて、フォントの使い方もモダン。スライド全体に統一感が出ていて、ビジュアルのクオリティはたしかに上がっていました。

ただ、問題は図です。

僕が入れていた構成図——プロセスを矢印でつないだやつ——が、完全にぐちゃぐちゃになっていました。要素の位置がずれて、矢印の向きが変わって、意味が読み取れない状態。

デザインツールとして見ると優秀。でも「伝わる資料」として見ると、致命的な欠陥がある。お客さんに出せる状態じゃなかった。

Claude Codeが返してきたスライドは、正直、見た目の派手さではCodexに負けています。

配色は控えめ、レイアウトはシンプル。「オシャレ」とは言えない仕上がり。

ただ、図は完璧でした。

僕が作った構成図の意図を正確に読み取って、要素の位置も矢印の向きも崩さずに、きちんと再現してくれた。一部だけ微修正が必要でしたが、それはむしろ「自分の意図を伝えきれていなかった」という僕側の問題。ロジックと構造を保ったまま整えてくれたという点で、完成度は高かったです。

迷わず、こちらを採用しました。

今回の実験を通じて、改めて感じたことがあります。

AIは万能じゃない。得意な仕事と苦手な仕事がある。

Codexはデザインセンスが高い。ビジュアルを美しく整えることに関しては、今のところ僕の知る中でトップクラスだと思っています。ただ、「意味のある図」を構造ごと保持したまま再現することは苦手だった。

Claude Codeは構造の理解が強い。コードを書かせても、資料を整えさせても、「何を伝えたいか」という文脈を壊さないという印象があります。その代わり、デザインのセンスはやや地味。

どちらが優れているかじゃなくて、何をやらせるかで使い分ける——これが正解です。

今回の話は、パワポの話でもあり、AI選びの話でもあります。

お客さんへの説明資料で一番大切なのは、「相手に伝わること」です。きれいなデザインは加点要素。でも図が崩れて意味が伝わらないなら、それはマイナスです。

結論はシンプルです。目的を決めてから、AIを選ぶ。

「この仕事はどちらに向いているか」を考える手間を惜しまないこと——それが、AIを使いこなす側の人間に求められるスキルだと思っています。

AIを道具として使いこなすということは、道具の特性を知るということです。ハンマーとドライバーを間違えないのと同じ話。きれいかどうかじゃなくて、目的に合っているかどうか——これだけで判断する癖をつけると、AI活用のレベルが一段上がると思っています。

【補足：画像や動画の素材そのものを作るなら】

今回はパワポの「レイアウト整え」をテキスト系AIに任せる話でした。ただ、レイアウトじゃなくて、資料に貼る画像や動画そのものをAIで作りたい——という場面もあります。

そういうときは、動画・画像生成AIのDomoAIみたいなツールが守備範囲。特に静止画から動画を生成する Frames to Video あたりは、SNS投稿用の短尺動画や、提案資料のアイキャッチ動画を作りたいときにハマります。

僕は普段テキスト系AI（ChatGPT/Claude/Codex/Claude Code）を中心に使ってますが、「素材そのもの」を作る場面では生成系AIに切り替えるのが効率いいです。

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