• 目的・受け手・場面に合わせた“意味設計”が必要
• 一次情報の検証、出典・権利の整備、法務チェックが不可欠
• 日本語の文脈・ニュアンス・トーン調整（企業ブランド準拠）
• 状況に応じた柔軟な図解・視線誘導・情報密度の調整

• ハルシネーション（誤情報）：AIが事実と異なる文章や不正確な統計データ、古い情報などを自信を持って生成することがある。数値、専門用語、引用情報は必ず一次情報にあたって検証。
• プライバシー・セキュリティ：機密情報（未公開製品、顧客データ、財務情報など）をAIサービスに入力すると漏洩リスク。サービス側での情報の取扱いを確認し、機密はプロンプトに含めない。
• 独自性・柔軟性の欠如：テンプレや学習データへの依存で画一的・無機質なスライドになりやすい。聴衆や場面に合わせた繊細な配慮は現状弱い。
• 著作権・画像利用規約違反：AIが自動挿入する画像や素材が第三者の著作権を侵害するリスク。業務利用は権利確認が必須。
• 日本語の品質：ツールによっては指示理解が不十分で不自然な文章が出力される場合がある。修正作業が増え、導入メリットを損ない得る。

結論：AIは「下書き・効率化」まで。最終的な品質保証は人間が行う必要がある