仕組み、ステップごとに。
魔法はありません。4つの決定論的なステージがあり、それぞれをマネージャーが確認できます。
Academyでの受講
研修生が章を進み、選択式＋自由記述式の最終評価を受験します。
ギャップ診断
AIが各誤答を、テストされたコンピテンシーへとマッピングします。キーワードのヒューリスティックは使わず、テンプレートが宣言した内容のみを根拠とします。
フレームワーク上のマッチング
ギャップはプラットフォーム共通のカタログではなく、あなたのコンピテンシーマトリクス上に位置付けられます。
ロールプレイ生成
ペルソナ＋シナリオ＋評価基準を備えたテンプレートが自動作成されます。マネージャーがレビューして公開・アサインし、研修生が実行します。
実例
「ジョアンはクイズでアンカリング設問の40%を間違えました。」
コース全体を再受講させる代わりに、アダプティブ・トラックは価格のアンカリングに焦点を当てた交渉ロールプレイを、具体的なシナリオ（予期せぬ値引きを求める顧客）とともに生成します。実行後の結果は次のとおりです。
次回の診断でアンカリングは78%まで上昇しました。8時間のコース再受講も、コーディネーターの個別フォローも不要でした。
「研修して忘れる」サイクルを断ち切ります。これは製薬や銀行で典型的な課題であり、大手地方銀行とのパイロットで報告されました。
これを可能にしているもの。
アダプティブ・トラックが機能するのは、評価がフレームワークに紐づいているからです。そうでなければ、「またAIが当て推量しているだけ」になります。
ディスパッチ時に確定された評価基準
研修生がコースに登録された時点で、評価基準はそのフレームワークのバージョンに固定されます。後でフレームワークを編集しても、その研修生の評価は当初の基準のままです。ノイズもドリフトもありません。
マネージャーレビューのゲート
AIが独断でロールプレイを公開することはありません。生成されたテンプレートはマネージャーのキューに届き、ペルソナ、シナリオ、評価基準をレビューして自由に編集できます。マネージャーが承認した場合のみ公開されます。コンプライアンス担当者も安心です。
レベル1（手動）＋レベル2（自動）
コースごとに設定可能です。レベル1では提案されたロールプレイのプレビューが表示され、マネージャーがケースバイケースで判断します。レベル2では生成とレビュー後の公開が自動で行われます。どこまで自動化を任せるかを選択できます。
エンドツーエンドで監査可能
生成プロセスは次の内容をログに残します。どの設問を間違えたか、どのコンピテンシーにマッピングされたか、AIがどのプロンプトを使ったか、どのフレームワークのバージョンか。規制監査のために、原因から結果までの連鎖全体が文書化されます。
提供範囲
Where this fits in the plan.
We keep the per-plan feature breakdown in one single page, to avoid stale information scattered around. Check there for what each plan includes.
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