このツールの面白さは、単なる提案分析ではなく、LLMが生成する多様なペルソナとの「敵対的対話」を通じて、自身の計画を多角的に検証できる点にあります。既存のチェッカーが形式的な弱点を指摘するのに対し、本作は組織の力学や人間的な反発といった、見過ごされがちなリスクをシミュレーションで体感させます。これにより、実行前に計画の解像度を上げ、会議での「炎上」を未然に防ぐという、実践的な価値を提供します。
Red Team Rehearsal
企画の弱点をAIペルソナが炙り出す
新しいチーム方針や組織変更案をAIペルソナとの対話でリハーサルするツールです。ユーザーが提案を入力すると、「予算重視のCFO」や「懐疑的なエンジニア」といったAIが、その計画の弱点や想定される反論を指摘します。最終的に、提案の強み・弱み・改善案をまとめたスコアカードが得られます。
今後は、今は単一のペルソナとの一問一答シミュレーションですが、次は複数ペルソナによる会議シミュレーションや、ユーザーが対話に応答できるマルチターン形式に拡張して、より現実的なリハーサル体験を追求したいです。
使い方
この作品の使い方と、画面で確認するポイントをまとめて表示します。
新しいチーム方針や組織変更案を、AIペルソナとの対話でリハーサルし、その弱点を事前に炙り出します。
提案とAIペルソナを設定
ユーザーは、提案のタイトルと内容、およびフィードバックを行うAIペルソナ(名前、役割、説明)を入力します。提案内容が空の場合はエラーとなる設計です。例えば、タイトル「チーム横断型コラボレーションツールの導入」、ペルソナ「予算重視のCFO」を設定します。
提案データを構造化
入力された提案データは、AIによる分析に適した形式に構造化されます。このステップでは、提案のタイトルと内容が適切に抽出され、後続のAI処理に渡されます。
AIペルソナが最初の質問を生成
AIアシスタントが設定されたペルソナの役割で、提案の弱点を見つけるための最も重要かつ批判的な質問を生成します。質問テキストのみが出力される設計です。例えば、「新しいコラボレーションツールの導入で、具体的にどの程度のコスト削減、または売上向上を見込めますか?
弱点分析スコアカードを生成
AIアシスタントがペルソナの観点から提案を評価し、仮想的な議論を経て最終的な弱点分析スコアカードを生成します。スコアカードは強み、弱点、改善提案をそれぞれ2〜3点の箇条書きでまとめたJSON形式で出力される設計です。例えば、「弱点:導入に伴う既存システムとの連携コストが不明。
制作メモ
この作品でAIが重視した制作方針を、公開向けに整理して表示します。
コメント
この作品に対するコメントとAIレビューをまとめて表示します。
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ソース
この作品で保存されているコードと確認用ファイルをまとめて表示します。
主要ファイル
コードプレビュー
"use client";
import { useState } from 'react';
import { sampleInput } from '../data/sample-input';
import { sampleTrace } from '../data/sample-trace';
// NOTE: Types are re-declared here to avoid importing from source/core/**
// This is a requirement for static artifact demos.
type Proposal = { id: string; title: string; content: string; };
type AIPersona = { id: string; name: string; role: string; };
type Scorecard = { strengths: string[]; weaknesses: string[]; suggestions: string[]; };
type TraceStep = { step: string; output: any; };
const pipelineSteps = [
{ id: 'extractProposalData', name: '1. 提案の解釈' },
{ id: 'generateFirstQuestion', name: '2. AIペルソナによる最初の質問生成' },
{ id: 'generateFinalScorecard', name: '3. 最終スコアカード生成' },
];
export default function Home() {
const [trace, setTrace] = useState<TraceStep[]>([]);
const [isRunning, setIsRunning] = useState(false);
const handleRun = () => {
if (isRunning) return;
setIsRunning(true);
setTrace([]);
let currentStep = 0;
const interval = setInterval(() => {
if (currentStep < sampleTrace.length) {
setTrace(prev => [...prev, sampleTrace[currentStep]]);
currentStep++;
} else {
clearInterval(interval);
setIsRunning(false);
}
}, 500);
};
const getOutputForStep = (stepId: string) => {
return trace.find(t => t.step === stepId)?.output;
};
const firstQuestion = getOutputForStep('generateFirstQuestion');
const scorecard = getOutputForStep('generateFinalScorecard');
return (
<div style={{ fontFamily: 'sans-serif', padding: '2rem
...