インタビュー設計マスター V2
論文・ケース開発・コンサル向けの深掘り設計
説明
3つの主要シーンに対応： 🎓 シーンA｜学術論文（学位論文・学術誌論文。研究課題との対応付け、誘導的な質問の禁止を含む） 📚 シーンB｜ケース開発（専門職修士課程・教育用ケース。重要な出来事のタイムラインとトライアングル検証） 💼 シーンC｜受託研究・コンサルティング（企業・政府向け。現状-問題-原因-ニーズ-提案の流れ） 4種類の回答者向けサブルート：政府関係者、企業幹部、現場従業員・顧客、学者・専門家に合わせて、質問の表現、倫理面の要件、センシティブな話題を自動調整・予測します。 インタビュー前の資料依頼リスト：依頼時に送付し、資料を受け取って提纲を精緻化します。資料がない場合は、公開資料の検索で自動的に補完します。 すぐに使える構成：各プロービング項目に「何を掘り下げるか」を明記し、5種類の深掘り戦略（明確化・深掘り・比較・仮説・逆説）、インフォームド・コンセントに関する倫理条項、時間配分を含めます。
関連スキル
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対話ディレクターPro｜インタビュー設計エンジン
あなたに質問リストを与えるのではなく、記憶に残る対話をデザインするお手伝いをします。 7ステップの全フロー：ゲスト研究から素材完成まで ゲストプロファイル → ナラティブ構成 → 質問マトリックス → フロー調整 → インタビューリハーサル → 素材変換 → インタビュー振り返り 💡 Step 1-3はコアデザインフローで、完全なインタビュー計画を独立して提供します。Step 4-7は強化体験で、必要に応じて使用します。 🔍 ゲストプロファイル｜ゲストの公開情報をネット検索し、5次元の詳細プロファイルを生成——事実の骨格、ストーリーの鉱脈、核心の対立、コミュニケーションスタイル、感情の入り口。どの方向に掘り下げるべきかを示します。非公人物の場合は自動的にインタビュー形式の情報収集に切り替えます。 🌿 フォローアップ分岐ツリー｜質問生成時に、システムが各重要質問に対するゲストの回答方向を事前に予測し、対応するフォローアップ質問をデザインします。この「デシジョンツリー」を持って現場に臨み、ゲストの回答を聞いた後、対応する分岐を選んでフォローアップするだけです——現場でAIを使う必要はなく、リアルタイムで文字起こしする必要もありません。すべての事前計画は準備段階で完了しています。現場では即興俳優ではなく棋士のように振る舞えます。市場に類を見ない機能です。 🎬 AIリハーサル｜インタビュー前にAIがゲスト役を演じ、3つの回答スタイル（深掘り型/表面的型/回避型）をシミュレート。事前にフォローアップを練習し、フローの盲点を発見できます。 📝 5つの出力｜1回のインタビューから生成：人物インタビュー記事 / ポッドキャスト脚本 / 口述記録 / SNSコンテンツパック / ドキュメンタリー脚本の骨格 📊 インタビュー振り返り｜計画と実際の比較、ゴールデンモーメントと残念な瞬間の分析、5次元能力レーダーチャート。毎回のインタビューで成長できます。 対応対象：ポッドキャストインタビュー・人物インタビュー・受講生インタビュー・UX深掘りインタビュー・経営陣インタビュー
職場話術ジェネレーター
5回面接を通過した候補者を断る必要がある？3年間勤めた社員に解雇通知を出さなければならない？HRと給与交渉をしたいけど言葉を間違えたくない？こうした場面でどう話すべきか教わる機会はありません——強すぎると傷つけ、弱すぎると効果がなく、間違えると訴訟リスクもあります。 シチュエーションを選び、状況を伝えるだけで、複数のバージョンのプロフェッショナルな話術を即座に取得——中国大手企業/中堅企業、英語北米/スタートアップ対応。正式版、親しみやすい版、釣り餌版から選べます。 ✨ コア機能 1. 6大HRシチュエーションを網羅：拒否通知/解雇通知/給与交渉/面接トーク/バックグラウンドチェック/HR日常コミュニケーション 2. 日英バイリンガル＋多スタイル：中国大手/中堅企業、英語北米企業/スタートアップ、各シチュエーション2～3バージョンから選択可能 3. 状況マッチング：解雇の4種類の理由（戦略調整/パフォーマンス低下/経済低迷/カルチャーフィット）ごとに専用話術 4. 給与交渉の二視点：HRの値下げ5段階話術＋候補者の交渉話術、双方が利用可能 5. 法的安全ライン：すべての話術は違法にならず、隠蔽や詐欺を誘導しない 📱 適用シーン - スタートアップ創業者/管理者：断り方/解雇/給与交渉を適切に行う方法がわからない - HR実務者：異なるスタイルの話術テンプレートを素早く呼び出したい - 求職者：HRの話術の裏の意味を理解し、交渉に自信を持つ - フリーランサー：プロの話術でクライアント関係の開始と終了を処理 最も難しいのは決断することではなく、口に出すこと——プロの話術があなたの言葉をサポートします。
課題申請書作成・審査・ブラッシュアップPRO V2.0
🎯 核心機能概要 国家社科、教育部、省級課題申請に特化したインテリジェント審査・最適化システムです。15年の経験を持つベテラン審査専門家の思考パターンを模倣し、3つのコアメカニズムにより申請書の学術的厳密性と競争力を確保します。 🔧 3つのコアメカニズム 1️⃣ 12段階構造化方法論 課題申請書審査の全ライフサイクルをカバー： Phase 1-3：基礎診断 - 公募要項の深掘り解析（助成方針、審査基準、申請要件） - 学際分野タイプの判定（8タイプを正確に識別） - 研究GAPの5次元識別（理論/方法/実証/政策/技術） Phase 4-7：核心要素審査 - 研究課題のTMAQモデル分析（理論/方法/思考/問題の4次元） - 研究目標のSMART原則検証 - 研究内容フレームワークの完全性評価 - 研究アプローチタイプのマッチング（6タイプ） Phase 8-10：深層品質向上 - 重点・難点の精緻な抽出（基準の区別＋突破経路） - 革新点の7次元発掘 - 実現可能性の7次元論証 Phase 11-12：全体最適化 - 9次元品質チェック（学術的厳密性、革新性、実現可能性など） - 総合最適化提案と最終報告書 2️⃣ デュアルコア対抗メカニズム（Builder vs Supervisor） 動作原理： - Builder（アカデミックライター）：ユーザーの材料に基づき最適化案を生成 - Supervisor（トップジャーナル査読者）：最も厳しい基準でBuilderの案を挑戦 - 対抗反復：3ラウンドの対抗により案が検証に耐えることを保証 適用シーン： - 革新点発掘時：Builderが革新点を提案 → Supervisorが新規性を疑問視 → 反復最適化 - 実現可能性論証時：Builderが計画を設計 → Supervisorが実現可能性に挑戦 → 追加論証 - 文献引用時：Builderが文献を引用 → Supervisorが真実性を検証 → 学術規範を確保 3️⃣ 文献真実性検証メカニズム 2つの動作モード： モードA：プレースホルダーモード（デフォルト） - [文献プレースホルダ-001] などのマーカーで具体的な文献を代替 - 各プレースホルダの検索要件を明示した『文献要求リスト』を出力 - ユーザー自身が検索後、実際の文献を記入 モードB：リアルタイム検証モード - Google Scholarを呼び出して文献の真実性をリアルタイム検証 - 『文献検証レポート』を生成（真実性/関連性/権威性スコア） - すべての引用がトレース可能であることを保証 AI幻覚防止： - 著者、雑誌、DOIの捏造を禁止 - すべての文献は検証されるか、プレースホルダとしてマークされる必要がある - 学術的誠実性の下限を保証 💡 コアバリューと適用シーン ✅ 解決する核心的課題 1. 学術的不厳密さ：AI生成コンテンツに虚偽の文献や論理的欠陥が生じやすい 2. 革新性不足：真の学術的革新点を発掘しにくい 3. 実現可能性の脆弱性：研究計画に体系的な論証が欠ける 4. 学際分野の難しさ：学際的テーマが「どちらにも属さない」状況になりがち 🎓 対象ユーザー - 大学教員（社会科学、教育学、人文学科） - 研究者（国家級、省部級課題の申請） - 学術チーム（体系的な審査プロセスが必要） 📋 典型的な利用フロー 1. 入力：課題公募 + 申請書草案をアップロード 2. 審査：システムが12段階構造化分析を実行 3. 対抗：デュアルコアメカニズムが重要な部分を反復最適化 4. 検証：文献の真実性チェック 5. 出力：完全な審査レポート + 最適化提案 + 文献リスト 🔍 従来の審査との違い | 次元 | 従来の人手審査 | 専門家審査システム | |------|------------|---------| | 審査の深さ | 個人の経験に依存 | 12段階構造化+9次元QC | | 学術的厳密性 | 全面的な確認が困難 | 文献検証+デュアルコア対抗 | | 革新性発掘 | 主観的判断 | 7次元体系的分析 | | 実現可能性論証 | 経験駆動 | 7次元逐次論証 | | 一貫性 | 人によって異なる | 標準化プロセス | | 効率 | 数日から数週間 | 1〜2時間で初回評価完了 | このシステムの核心的優位性は、15年のベテラン審査専門家の暗黙知を顕在化・構造化・再現可能にし、すべての利用者がトップレベルの専門家による審査サービスを受けられることです。
インタビュー設計マスター V2
論文・ケース開発・コンサル向けの深掘り設計
説明
3つの主要シーンに対応： 🎓 シーンA｜学術論文（学位論文・学術誌論文。研究課題との対応付け、誘導的な質問の禁止を含む） 📚 シーンB｜ケース開発（専門職修士課程・教育用ケース。重要な出来事のタイムラインとトライアングル検証） 💼 シーンC｜受託研究・コンサルティング（企業・政府向け。現状-問題-原因-ニーズ-提案の流れ） 4種類の回答者向けサブルート：政府関係者、企業幹部、現場従業員・顧客、学者・専門家に合わせて、質問の表現、倫理面の要件、センシティブな話題を自動調整・予測します。 インタビュー前の資料依頼リスト：依頼時に送付し、資料を受け取って提纲を精緻化します。資料がない場合は、公開資料の検索で自動的に補完します。 すぐに使える構成：各プロービング項目に「何を掘り下げるか」を明記し、5種類の深掘り戦略（明確化・深掘り・比較・仮説・逆説）、インフォームド・コンセントに関する倫理条項、時間配分を含めます。
関連スキル
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あなたに質問リストを与えるのではなく、記憶に残る対話をデザインするお手伝いをします。 7ステップの全フロー：ゲスト研究から素材完成まで ゲストプロファイル → ナラティブ構成 → 質問マトリックス → フロー調整 → インタビューリハーサル → 素材変換 → インタビュー振り返り 💡 Step 1-3はコアデザインフローで、完全なインタビュー計画を独立して提供します。Step 4-7は強化体験で、必要に応じて使用します。 🔍 ゲストプロファイル｜ゲストの公開情報をネット検索し、5次元の詳細プロファイルを生成——事実の骨格、ストーリーの鉱脈、核心の対立、コミュニケーションスタイル、感情の入り口。どの方向に掘り下げるべきかを示します。非公人物の場合は自動的にインタビュー形式の情報収集に切り替えます。 🌿 フォローアップ分岐ツリー｜質問生成時に、システムが各重要質問に対するゲストの回答方向を事前に予測し、対応するフォローアップ質問をデザインします。この「デシジョンツリー」を持って現場に臨み、ゲストの回答を聞いた後、対応する分岐を選んでフォローアップするだけです——現場でAIを使う必要はなく、リアルタイムで文字起こしする必要もありません。すべての事前計画は準備段階で完了しています。現場では即興俳優ではなく棋士のように振る舞えます。市場に類を見ない機能です。 🎬 AIリハーサル｜インタビュー前にAIがゲスト役を演じ、3つの回答スタイル（深掘り型/表面的型/回避型）をシミュレート。事前にフォローアップを練習し、フローの盲点を発見できます。 📝 5つの出力｜1回のインタビューから生成：人物インタビュー記事 / ポッドキャスト脚本 / 口述記録 / SNSコンテンツパック / ドキュメンタリー脚本の骨格 📊 インタビュー振り返り｜計画と実際の比較、ゴールデンモーメントと残念な瞬間の分析、5次元能力レーダーチャート。毎回のインタビューで成長できます。 対応対象：ポッドキャストインタビュー・人物インタビュー・受講生インタビュー・UX深掘りインタビュー・経営陣インタビュー
職場話術ジェネレーター
5回面接を通過した候補者を断る必要がある？3年間勤めた社員に解雇通知を出さなければならない？HRと給与交渉をしたいけど言葉を間違えたくない？こうした場面でどう話すべきか教わる機会はありません——強すぎると傷つけ、弱すぎると効果がなく、間違えると訴訟リスクもあります。 シチュエーションを選び、状況を伝えるだけで、複数のバージョンのプロフェッショナルな話術を即座に取得——中国大手企業/中堅企業、英語北米/スタートアップ対応。正式版、親しみやすい版、釣り餌版から選べます。 ✨ コア機能 1. 6大HRシチュエーションを網羅：拒否通知/解雇通知/給与交渉/面接トーク/バックグラウンドチェック/HR日常コミュニケーション 2. 日英バイリンガル＋多スタイル：中国大手/中堅企業、英語北米企業/スタートアップ、各シチュエーション2～3バージョンから選択可能 3. 状況マッチング：解雇の4種類の理由（戦略調整/パフォーマンス低下/経済低迷/カルチャーフィット）ごとに専用話術 4. 給与交渉の二視点：HRの値下げ5段階話術＋候補者の交渉話術、双方が利用可能 5. 法的安全ライン：すべての話術は違法にならず、隠蔽や詐欺を誘導しない 📱 適用シーン - スタートアップ創業者/管理者：断り方/解雇/給与交渉を適切に行う方法がわからない - HR実務者：異なるスタイルの話術テンプレートを素早く呼び出したい - 求職者：HRの話術の裏の意味を理解し、交渉に自信を持つ - フリーランサー：プロの話術でクライアント関係の開始と終了を処理 最も難しいのは決断することではなく、口に出すこと——プロの話術があなたの言葉をサポートします。
課題申請書作成・審査・ブラッシュアップPRO V2.0
🎯 核心機能概要 国家社科、教育部、省級課題申請に特化したインテリジェント審査・最適化システムです。15年の経験を持つベテラン審査専門家の思考パターンを模倣し、3つのコアメカニズムにより申請書の学術的厳密性と競争力を確保します。 🔧 3つのコアメカニズム 1️⃣ 12段階構造化方法論 課題申請書審査の全ライフサイクルをカバー： Phase 1-3：基礎診断 - 公募要項の深掘り解析（助成方針、審査基準、申請要件） - 学際分野タイプの判定（8タイプを正確に識別） - 研究GAPの5次元識別（理論/方法/実証/政策/技術） Phase 4-7：核心要素審査 - 研究課題のTMAQモデル分析（理論/方法/思考/問題の4次元） - 研究目標のSMART原則検証 - 研究内容フレームワークの完全性評価 - 研究アプローチタイプのマッチング（6タイプ） Phase 8-10：深層品質向上 - 重点・難点の精緻な抽出（基準の区別＋突破経路） - 革新点の7次元発掘 - 実現可能性の7次元論証 Phase 11-12：全体最適化 - 9次元品質チェック（学術的厳密性、革新性、実現可能性など） - 総合最適化提案と最終報告書 2️⃣ デュアルコア対抗メカニズム（Builder vs Supervisor） 動作原理： - Builder（アカデミックライター）：ユーザーの材料に基づき最適化案を生成 - Supervisor（トップジャーナル査読者）：最も厳しい基準でBuilderの案を挑戦 - 対抗反復：3ラウンドの対抗により案が検証に耐えることを保証 適用シーン： - 革新点発掘時：Builderが革新点を提案 → Supervisorが新規性を疑問視 → 反復最適化 - 実現可能性論証時：Builderが計画を設計 → Supervisorが実現可能性に挑戦 → 追加論証 - 文献引用時：Builderが文献を引用 → Supervisorが真実性を検証 → 学術規範を確保 3️⃣ 文献真実性検証メカニズム 2つの動作モード： モードA：プレースホルダーモード（デフォルト） - [文献プレースホルダ-001] などのマーカーで具体的な文献を代替 - 各プレースホルダの検索要件を明示した『文献要求リスト』を出力 - ユーザー自身が検索後、実際の文献を記入 モードB：リアルタイム検証モード - Google Scholarを呼び出して文献の真実性をリアルタイム検証 - 『文献検証レポート』を生成（真実性/関連性/権威性スコア） - すべての引用がトレース可能であることを保証 AI幻覚防止： - 著者、雑誌、DOIの捏造を禁止 - すべての文献は検証されるか、プレースホルダとしてマークされる必要がある - 学術的誠実性の下限を保証 💡 コアバリューと適用シーン ✅ 解決する核心的課題 1. 学術的不厳密さ：AI生成コンテンツに虚偽の文献や論理的欠陥が生じやすい 2. 革新性不足：真の学術的革新点を発掘しにくい 3. 実現可能性の脆弱性：研究計画に体系的な論証が欠ける 4. 学際分野の難しさ：学際的テーマが「どちらにも属さない」状況になりがち 🎓 対象ユーザー - 大学教員（社会科学、教育学、人文学科） - 研究者（国家級、省部級課題の申請） - 学術チーム（体系的な審査プロセスが必要） 📋 典型的な利用フロー 1. 入力：課題公募 + 申請書草案をアップロード 2. 審査：システムが12段階構造化分析を実行 3. 対抗：デュアルコアメカニズムが重要な部分を反復最適化 4. 検証：文献の真実性チェック 5. 出力：完全な審査レポート + 最適化提案 + 文献リスト 🔍 従来の審査との違い | 次元 | 従来の人手審査 | 専門家審査システム | |------|------------|---------| | 審査の深さ | 個人の経験に依存 | 12段階構造化+9次元QC | | 学術的厳密性 | 全面的な確認が困難 | 文献検証+デュアルコア対抗 | | 革新性発掘 | 主観的判断 | 7次元体系的分析 | | 実現可能性論証 | 経験駆動 | 7次元逐次論証 | | 一貫性 | 人によって異なる | 標準化プロセス | | 効率 | 数日から数週間 | 1〜2時間で初回評価完了 | このシステムの核心的優位性は、15年のベテラン審査専門家の暗黙知を顕在化・構造化・再現可能にし、すべての利用者がトップレベルの専門家による審査サービスを受けられることです。
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