対話ディレクターPro｜インタビュー設計エンジン
毎回のインタビューを記憶に残るものに
説明
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
関連スキル
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執筆深掘りビジネス取材・人物記事
創業者インタビュー、企業事例、人物特集、業界レポートのための本格的な記事執筆スキルです。単なる文章の推敲にとどまらず、プロのメディアが行う取材・執筆プロセスを再現します。資料の診断、追加インタビュー、情報調査、ファクトチェック、構成の整理から、ビジュアル企画と本文執筆までを一貫して行い、最終的に公式アカウントやメディアで公開できる深掘り長文コンテンツ一式を作成します。本文、タイトル、概要、短縮版、ファクトチェックの説明、カバー画像・記事内画像の案を含みます。インタビュー記録、調査資料、断片的な情報を、専門的かつ抑制の効いた、洞察に富むビジネス特集記事にまとめたいクリエイターやチームに適しています。
対談ポッドキャスト要約 - 思考プロセス
7/14 更新：内容の抽出と統合部分を追加 1. 重要情報の要約（モジュール5） 2. 意見の統合と比較分析（モジュール6）：トピックごとに散在する意見をまとめ、真の相違/表面的な相違/合意を区別し、議論の強弱評価を追加 3. トピック分野のタグ（モジュール7）：分野タグ＋概念タグの2層構造、上限15個、将来の検索と期間横断の連携に役立つ 4. 本稿から派生する重要な質問（モジュール8）：未展開の糸口/論理的拡張/挑戦可能な前提 ———————————————— 対談系ポッドキャストを深く分析する本スキルは、会話の中で最も魅力的な思考の軌跡を捉えるのに役立ちます。結論を抽出するだけでなく、思考の衝突、生成、分岐、延伸を細かく再現し、ポッドキャストのゲストがどのように段階的に意見を構築していくかを理解できます。 構造化されたポッドキャスト解説が得られます。会話の本筋と予想外の「分岐図」を含み、対話の全体的な流れを正確に描写します。スキルはトピックの起源、議論の中間ステップ、ゲスト間の相違や興味深い化学反応をセクションごとに提示し、各意見の形成過程を明らかにします。 さらに、本スキルは会話の中の「閃きポイント」、例えば意外な名言、優れた比喩、ひらめきの瞬間などを特別にマークし、その具体的な文脈を明記します。また、会話の中で「前に伏線を張り、後で回収される」ような手がかりのネットワークを追跡し、概念がどのように進化するか、初期に言及された詳細が後半の議論でどのように重要な鍵となるかを理解できます。最後に、未完了の話題や未解決の思考についてもリストアップし、さらなる探求のインスピレーションを提供します。
研究Offer Toolkit
シリコンバレーの大手企業で10年の経験を持つ転職システムを基に、実際の採用洞察と転職方法論をAIに組み込みました。 Offer Toolkit｜AI就職アシスタント 「気になる求人を見つける」から「内定を得る」まで、転職プロセス全体を3つのスマートモジュールに分解します： ① JDデコーダー（JD Decoder） 職務記述書を深く分析し、専用のOffer Strategy Reportを生成： 応募価値の有無 職務適合度評価 中核的競争力とスキルギャップ 面接の重点項目と高確率質問の予測 ② レジュメビルダー（Resume Builder） あなたの経験を「職務経歴」から「採用側が認めるインパクトストーリー」へ変換： 個人の経歴を自動構造化 プロジェクト表現の最適化と成果の数値化 ATS対応で高品質なレジュメを生成 11以上の印刷可能なプロフェッショナルテンプレートに対応 ③ 行動面接ストーリーライブラリ（Behavioral Story Library） あなたの実際の経験を掘り起こし、再利用可能な面接ストーリー資産を構築： 主要プロジェクトと成長経験を抽出 自動的にSTARフレームワークに変換 個人のBehavioral Interview Story Bankを作成 "Tell me about a time..." タイプの質問に効果的対応 求人への応募判断に迷っている、レジュメを最適化したい、JDを分析したい、次の行動面接（Behavioral Interview）の準備をしたいなど、Offer Toolkitが自動的にニーズを認識し、最適なAIモジュールにルーティングします。 キーワード： 求職｜Offer｜Career｜Job Hunt｜JD｜Job Description｜履歴書｜Resume｜CV｜Behavioral Interview｜STAR｜Tell me about a time｜Interview Preparation ------------------------------------- job-description-skill：JDとあなたの履歴書を貼ると、HTMLレポートを提供。この求人に応募すべきか、あなたとの適合度、不足点、面接での質問、給与の妥当性、今後6週間の行動計画を伝えます。 resume-skill：既存の履歴書を改善、LinkedInからインポート、または会話しながらゼロから作成。11の印刷可能テンプレート（Classic-ATS、Ledger、Tech Compact、Modern Sidebar、Pillar、Elegant Serif、Atelier、Timeline、Swiss、Executive、Color-block）を提供。毎回2つのファイルを同時に提供：PDFとして直接印刷可能なものと、ブラウザでテキストをクリックして編集できるもの。 bq-skill：既成の答えを与えるのではなく、過去の実際の経験を引き出し、繰り返し使えるストーリーライブラリとして整理。段階的に経験を尋ね、STAR/CARで思考を整理し、「拿主意」「択历就难」のようなタグを付け、日本語と英語で保存。次に異なる行動面接質問に直面しても同じストーリーを使用可能。また、JDに基づいてその会社が尋ねるであろう20の質問を予測し、1問ずつ準備を支援。 三条共用規則： 1. 虚構はしない。すべての経験、職務、数字はユーザーが実際に話した内容に基づく。弱い表現の改善は助けるが、会社、役職、成果、数値の改ざんは絶対に行わない。数字は必ずユーザーに確認する。 2. 一度に一つの質問のみ。ストーリーの発掘、レジュメ作成、BQ準備はすべて対話であり、アンケートではない。 3. 構造化してから出力する。まず標準データモデルに落とし込み、確認後にHTMLのレンダリングや回答生成を行う。
対話ディレクターPro｜インタビュー設計エンジン
毎回のインタビューを記憶に残るものに
説明
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関連スキル
すべて表示執筆深掘りビジネス取材・人物記事
創業者インタビュー、企業事例、人物特集、業界レポートのための本格的な記事執筆スキルです。単なる文章の推敲にとどまらず、プロのメディアが行う取材・執筆プロセスを再現します。資料の診断、追加インタビュー、情報調査、ファクトチェック、構成の整理から、ビジュアル企画と本文執筆までを一貫して行い、最終的に公式アカウントやメディアで公開できる深掘り長文コンテンツ一式を作成します。本文、タイトル、概要、短縮版、ファクトチェックの説明、カバー画像・記事内画像の案を含みます。インタビュー記録、調査資料、断片的な情報を、専門的かつ抑制の効いた、洞察に富むビジネス特集記事にまとめたいクリエイターやチームに適しています。
対談ポッドキャスト要約 - 思考プロセス
7/14 更新：内容の抽出と統合部分を追加 1. 重要情報の要約（モジュール5） 2. 意見の統合と比較分析（モジュール6）：トピックごとに散在する意見をまとめ、真の相違/表面的な相違/合意を区別し、議論の強弱評価を追加 3. トピック分野のタグ（モジュール7）：分野タグ＋概念タグの2層構造、上限15個、将来の検索と期間横断の連携に役立つ 4. 本稿から派生する重要な質問（モジュール8）：未展開の糸口/論理的拡張/挑戦可能な前提 ———————————————— 対談系ポッドキャストを深く分析する本スキルは、会話の中で最も魅力的な思考の軌跡を捉えるのに役立ちます。結論を抽出するだけでなく、思考の衝突、生成、分岐、延伸を細かく再現し、ポッドキャストのゲストがどのように段階的に意見を構築していくかを理解できます。 構造化されたポッドキャスト解説が得られます。会話の本筋と予想外の「分岐図」を含み、対話の全体的な流れを正確に描写します。スキルはトピックの起源、議論の中間ステップ、ゲスト間の相違や興味深い化学反応をセクションごとに提示し、各意見の形成過程を明らかにします。 さらに、本スキルは会話の中の「閃きポイント」、例えば意外な名言、優れた比喩、ひらめきの瞬間などを特別にマークし、その具体的な文脈を明記します。また、会話の中で「前に伏線を張り、後で回収される」ような手がかりのネットワークを追跡し、概念がどのように進化するか、初期に言及された詳細が後半の議論でどのように重要な鍵となるかを理解できます。最後に、未完了の話題や未解決の思考についてもリストアップし、さらなる探求のインスピレーションを提供します。
研究Offer Toolkit
シリコンバレーの大手企業で10年の経験を持つ転職システムを基に、実際の採用洞察と転職方法論をAIに組み込みました。 Offer Toolkit｜AI就職アシスタント 「気になる求人を見つける」から「内定を得る」まで、転職プロセス全体を3つのスマートモジュールに分解します： ① JDデコーダー（JD Decoder） 職務記述書を深く分析し、専用のOffer Strategy Reportを生成： 応募価値の有無 職務適合度評価 中核的競争力とスキルギャップ 面接の重点項目と高確率質問の予測 ② レジュメビルダー（Resume Builder） あなたの経験を「職務経歴」から「採用側が認めるインパクトストーリー」へ変換： 個人の経歴を自動構造化 プロジェクト表現の最適化と成果の数値化 ATS対応で高品質なレジュメを生成 11以上の印刷可能なプロフェッショナルテンプレートに対応 ③ 行動面接ストーリーライブラリ（Behavioral Story Library） あなたの実際の経験を掘り起こし、再利用可能な面接ストーリー資産を構築： 主要プロジェクトと成長経験を抽出 自動的にSTARフレームワークに変換 個人のBehavioral Interview Story Bankを作成 "Tell me about a time..." タイプの質問に効果的対応 求人への応募判断に迷っている、レジュメを最適化したい、JDを分析したい、次の行動面接（Behavioral Interview）の準備をしたいなど、Offer Toolkitが自動的にニーズを認識し、最適なAIモジュールにルーティングします。 キーワード： 求職｜Offer｜Career｜Job Hunt｜JD｜Job Description｜履歴書｜Resume｜CV｜Behavioral Interview｜STAR｜Tell me about a time｜Interview Preparation ------------------------------------- job-description-skill：JDとあなたの履歴書を貼ると、HTMLレポートを提供。この求人に応募すべきか、あなたとの適合度、不足点、面接での質問、給与の妥当性、今後6週間の行動計画を伝えます。 resume-skill：既存の履歴書を改善、LinkedInからインポート、または会話しながらゼロから作成。11の印刷可能テンプレート（Classic-ATS、Ledger、Tech Compact、Modern Sidebar、Pillar、Elegant Serif、Atelier、Timeline、Swiss、Executive、Color-block）を提供。毎回2つのファイルを同時に提供：PDFとして直接印刷可能なものと、ブラウザでテキストをクリックして編集できるもの。 bq-skill：既成の答えを与えるのではなく、過去の実際の経験を引き出し、繰り返し使えるストーリーライブラリとして整理。段階的に経験を尋ね、STAR/CARで思考を整理し、「拿主意」「択历就难」のようなタグを付け、日本語と英語で保存。次に異なる行動面接質問に直面しても同じストーリーを使用可能。また、JDに基づいてその会社が尋ねるであろう20の質問を予測し、1問ずつ準備を支援。 三条共用規則： 1. 虚構はしない。すべての経験、職務、数字はユーザーが実際に話した内容に基づく。弱い表現の改善は助けるが、会社、役職、成果、数値の改ざんは絶対に行わない。数字は必ずユーザーに確認する。 2. 一度に一つの質問のみ。ストーリーの発掘、レジュメ作成、BQ準備はすべて対話であり、アンケートではない。 3. 構造化してから出力する。まず標準データモデルに落とし込み、確認後にHTMLのレンダリングや回答生成を行う。
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