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論文スライド作成の課題

  • 研究者なら誰もが経験する「スライド作成地獄」, 手作業での要約とデザイン調整の非効率性

  • 時間的コストと品質のトレードオフ

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はじめに：研究発表の準備は面倒だ

研究者なら誰もが経験する「スライド作成地獄」。論文が完成した喜びも束の間、学会発表のためのスライド作成が待っています。

  • 数十ページの論文を15分に圧縮する作業
  • 重要なポイントの取捨選択に悩む夜
  • デザインの統一感を出すための微調整

これらの時間的コストは、本来研究に費やすべき貴重な時間を奪ってしまいます。

Paper2Slidesとは？

HKUDSが開発したAI駆動のスライド自動生成ツール「Paper2Slides」は、PDFやWord形式の論文を読み込み、学術的な品質のスライドを自動生成してくれます。

Paper2Slides Doraemon Style Poster
💡 特徴

• PDF/Word論文からPPTXを自動生成 • 4段階パイプラインによる高品質な出力 • 学術論文特化のRAG実装 • カスタマイズ可能なテーマ対応

システムアーキテクチャ全体像

Paper2Slidesは Backend-for-Frontend (BFF) パターンを採用し、以下の技術スタックで構成されています。

レイヤー 技術/ライブラリ 役割
Frontend React, Vite, TailwindCSS ユーザーインターフェース、ファイルアップロード
Backend API Python (FastAPI), Uvicorn REST API、ジョブ管理
Core Logic Python 3.11+, LangChain 文書解析、RAG、スライド生成
LLM Provider OpenAI API, Gemini API 推論、要約、アウトライン作成
Storage ローカルファイルシステム 中間アーティファクト、最終成果物

4段階パイプラインの詳細

システムの核心は4つのシーケンシャル処理ステージで、各ステージは前のステージの出力を入力とします。

Stage 1: RAG & Parsing

DocumentLoader が多様なフォーマットを正規化し、 VectorStoreManager が検索用インデックスを構築します。

📝 技術的ポイント

PDFからテキストと画像の座標を抽出し、ノイズ除去（ヘッダー/フッター削除）を行った上で、テキストチャンクの埋め込みベクトル化を実施します。

Stage 2: Summary & Analysis

ContentAnalyzer が文書の論理構造を抽出し、章・節・項のツリー構造を作成します。

{
 "title": "Paper Title",
 "sections": [
 {
 "heading": "Introduction",
 "content": "...",
 "figures": ["fig1.png"]
 }
 ]
}

Stage 3: Planning & Generation

PresentationPlanner がスライド全体の構成案を作成し、 ScriptWriter が各スライドの詳細コンテンツを生成します。

AIアシスタント
AIアシスタント

学術的トーンを維持しつつ、簡潔な表現を心がけます。System Promptで「専門用語を適切に使用し、平易な説明を加える」ように指示しています。

Stage 4: Rendering

PPTXBuilder がpython-pptxを使用してスライドを生成。テーマ適用、レイアウト制御、数式の画像化などを行います。

API設計のポイント

FastAPIベースのREST APIで以下のエンドポイントを提供：

メソッドパス説明
POST/api/v1/upload文書アップロード
POST/api/v1/generate生成プロセス開始
GET/api/v1/status/{job_id}進捗確認
GET/api/v1/download/{job_id}最終成果物DL
⚠️ 非同期処理

生成処理は時間がかかるため、ジョブIDを返却し、ポーリング方式で進捗を確認します。WebSocketでのリアルタイム更新も検討中です。

技術的ハイライト

LangChain活用のベストプラクティス

LangChainのRAG機能を論文特化にカスタマイズ。学術論文の構造（Abstract, Introduction, Method, Results, “Conclusion）を理解し、適切なチャンキング戦略を採用しています。

チェックポイントシステム

各ステージ間でJSON形式のチェックポイントを保存することで、エラー時の再開やデバッグを容易にしています。

開発者
開発者

チェックポイントのおかげで、Stage 3でLLM APIのエラーが発生しても、Stage 2から再開できます。開発効率が大幅に向上しました。

実際の使い方

  1. 論文ファイル（PDF/Word）をアップロード
  2. スライドスタイルと枚数を指定
  3. 生成プロセスを開始（通常5-10分）
  4. プレビュー確認と微調整
  5. PPTXファイルをダウンロード

生成例

Paper2Slidesは様々なスタイルでスライドを生成できます。以下は実際の生成例です：

ドラえもんスタイル

Paper2Slides Doraemon Slides Preview

アカデミックスタイル

Paper2Slides Academic Slides Preview
📝 スタイルカスタマイズ

自然言語でスタイルを指定することも可能です。「スタジオジブリのアニメスタイルで、温かみのある水彩画調に」といった指示でオリジナルテーマを作成できます。

今後の展望と改善点

✔
  • + 論文特化の高精度なRAG実装
  • + チェックポイントシステムの堅牢性
  • + オープンソースでの開発透明性
✕
  • - 現在は英語論文のみ対応
  • - 生成時間がまだ長め（5-10分）
  • - 数式の複雑なレイアウトに限界

今後のロードマップとして、多言語対応、リアルタイム生成、パワーポートテンプレートの拡充などを計画しています。

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まとめ

Paper2Slidesは、研究者の生産性向上に大きく貢献するツールです。技術的にもLangChainやFastAPIの実践的な学習素材として価値があります。

✅ 実際に試すには

GitHubでHKUDS/Paper2Slidesリポジトリをクローンし、READMEの手順に従ってセットアップします。OpenAI APIキーが必要です。

リポジトリ : https://github.com/HKUDS/Paper2Slides

ワンコマンドで実行 :

python -m paper2slides --input paper.pdf --output slides --style doraemon --length medium --fast --parallel 2

関連リソース

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# AI # FastAPI # LangChain # 論文 # 自動化