Adobe Learning Managerでロールプレイするバーチャルコーチを作成するためのデザインガイド
ロールプレイのデザイン
概要
Virtual Coachは、AIを活用したペルソナを使って現実的なワークスペースでの会話を練習し、パーソナライズされたコーチフィードバックを受け取ることができるAdobe Learning Managerの機能です。 知識の想起を測定する従来の評価とは異なり、Virtual Coachでは、シミュレートされた現実世界の状況で、学習者が知識、コミュニケーションのテクニック、問題解決のスキル、意思決定をどのように効果的に適用できるかを評価します。
ロールプレイの質は学習者の体験に直接影響します。 うまくデザインされたロールプレイは本物のように感じ、学習者に批判的な考え方をするよう促し、現実的な障害を提示し、意味のある行動を測定します。 あまり設計されていないロールプレイは、台本のように感じられたり、一般的で、職場の現実から切り離されているように感じることがよくあります。
このガイドでは、インパクトのあるロールプレイやオーサリングのベストプラクティスをデザインするためのフレームワーク、すぐに適応する例のライブラリ、各デザインコンセプトからVirtual Coachで設定する実際のフィールドへのマッピングについて説明します。
このガイドの対象者
このガイドは、オーサリング画面を開く前にバーチャルコーチのロールプレイを計画するコース作成者やインストラクションデザイナーを対象としています。 ゴールドスタンダードテンプレートと公開前のチェックリストはレビュールーブリックとして二重に機能するため、これはL&D関係者がロールプレイのコンテンツをレビューまたは承認することにも適しています。
このガイドは、会話のデザイン（ロールプレイが現実的であると感じるか、適切なものを測定するかを決定するシナリオ、ペルソナ、目標、および評価基準）を対象範囲としています。
ロールプレイの構造を理解する
成功するロールプレイはすべて、次の4つの基本的な要素で構成されています。
- シナリオ
- ペルソナ
- 会話の目標
- 評価条件
これらの要素を組み合わせることで、学習者エクスペリエンスの質とコーチフィードバックの価値が決まります。
シナリオ：この会話が行われるのはなぜですか？
このシナリオにより、ビジネス・コンテキストが確立されます。 これにはこう説明されている。
- 参加者がミーティングを行う理由
- ディスカッションをトリガーしたビジネスイベント
- 会話の前に何が起こったか
- 何が危機に瀕しているか
- なぜ議論が重要なのか
強力なシナリオがない場合、AIは会話を生み出しますが、深度、リアリズム、緊急性に欠ける場合があります。
質問
シナリオを記述する前に、次の点に注意してください。
- なぜ彼らは話しているの？
- この会話の引き金となった原因は何ですか？
- 最初のコンタクトですか、それともフォローアップですか？
- どのようなビジネス上の問題が議論されていますか。
- 会話に失敗した場合はどうなりますか？
例
弱いシナリオ。 お客様がAdobe Learning Managerについて知りたい。
強力なシナリオ。 LearningのDirectorが、ワークフォースのスキルアップに関するウェビナーに参加した後、ディスカバリーコールを行うことに同意しました。 この組織の現在のLMS契約は9か月で期限切れとなり、リーダーはL&Dチームに対して、予算リクエストを送信する前に代替ソリューションを評価するように指示しました。
2つ目の例は、状況、緊急性、意思決定の関連性、現実的なビジネス推進要因を示しています。
ベストプラクティス
関連付けステージを定義します。 参加者のジャーニーの場所を指定します。例えば、最初の聞き取り電話、製品評価ミーティング、経営陣のビジネスレビュー、更新の交渉、エスカレーションの話し合い、リーダーシップコーチングセッション、パフォーマンスフィードバックミーティングなどです。
トリガーイベントを含めます。例えば、LMS交換イニシアチブ、監査の失敗、採用の辞退、製品の停止、組織の再構築、目標収益の欠落、戦略的AIの展開などを含めます。
結果を導入します。 適切なロールプレイには、リスクが含まれます。例えば、予算の損失、コンプライアンスの失敗、お客様への解約、従業員の関与の取り消し、実装の遅れ、経営陣による調査などです。
ペルソナ：学習者は誰と話しますか？
ペルソナがリアルさを演出 ペルソナは架空のキャラクターではなく、本当の関係者のように感じるべきです。 効果的なペルソナには、役割、責任、目標、優先順位、懸念、圧力、コミュニケーションスタイル、およびパーソナリティが含まれる。
質問
- どのような結果に対して責任がありますか？
- どのような懸念が意思決定に影響を及ぼしますか？
- 通常、どのようにしてコミュニケーションをとりますか。
- どのような反論が起こりやすいのでしょうか。
例
弱いペルソナ。 LMSプラットフォームに関心のあるLearning Manager。
強いペルソナ：
- 職務：学習および人材開発バイスプレジデント
- パーソナリティ：分析的および懐疑的
- 現在の責任： 2万人の従業員を対象とした学習プログラムの監督、経営陣への学習効果指標の報告、LMSの近代化イニシアチブの管理
- 現在のプレッシャー：予算の削減、6か月間のコンプライアンス監査、より良いレポートを求める経営陣の要求
- 主な懸念事項：移行の複雑さ、ユーザーの採用、コストの正当化、経営陣の支援
ベストプラクティス
ペルソナに関する懸念を伝えます。 ほとんどのペルソナには3 ～ 5の懸念事項があります。 こうした懸念は、反対意見や挑戦的な会話の自然な原因となります。
情緒の背景を加えます。 人が感情的に中立な立場で会話に入ることはめったにありません。例えば、欲求不満、懐疑的、ストレス、防衛、好奇心、楽観的などです。
コミュニケーションスタイルを定義します。例：直接、分析、関係指向、予約済み、主張、挑戦的。
会話の目標：学習者は何を達成する必要がありますか？
目標は成功を定義する。 最もよくみられる間違いの1つは、結果ではなく話題に焦点を合わせることです。
目標が不適切です。 オンボーディングについて説明します。
より良い目標 オンボーディングの課題を特定し、管理者の同意を得て、パイロットプログラムを開始します。
ベストプラクティス
結果に焦点を当てる – 例：フォローアップ会議の開催、苦情の解決、関係者の賛同の獲得、役員の承認の取得、業績向上プランの作成、パイロットの契約の獲得を行う。
測定可能な成功を定義します。 会話の終わりまでに、学習者が成功したかどうかを明確にしておく必要があります。
評価基準：成功はどのように評価されますか？
評価基準は、AIが評価する対象を定義します。 最も効果的な基準は観察可能な行動に焦点を合わせる。
適切な評価基準
- 自由回答式の質問
- 確かな理解
- 懸念事項のまとめ
- ビジネスへの影響の詳細
- 反対意見への対応
- 確立された次のステップ
評価基準が不適切
- 自信ありげに聞こえた
- プロに見えた
- 説得力があった
- 指導的存在を示した
これらは主観的であり、一貫した評価が困難である。
ベストプラクティス
パーソナリティ特性ではなく、行動を評価する。 「会話のトランスクリプトに表示する必要がある具体的なアクションを教えてください。」と質問します。 その行動が聞こえたり観察されたりする場合は、適切な評価基準である可能性が高い。
評価カテゴリを制限します。 ほとんどのロールプレイは、3 ～ 6個の評価領域、明確な説明、測定可能な動作で最も良いパフォーマンスを発揮します。
リアルな会話をデザイン
緊張感を与える
最も優れたロールプレイには障害が含まれます。
緊張がなければ、会話は過度に簡単で非現実的になることが多い。
競合する優先順位の設計
実際の利害関係者が単一の問題に集中することはほとんどありません。 学習のVPは、コスト、コンプライアンス、ユーザーの採用、実装のスケジュール、エグゼクティブレポートに同時に関心を持つ場合があります。 競合する優先事項により、会話が充実し、適切なコーチングの機会が生まれます。
インタビューではなくダイアログを構築
バーチャルコーチは、質問のチェックリストではなく、実際の会話をシミュレートする必要があります。 学習者には、問題を探求、明確にする、指導する、交渉する、影響力を持つ、および問題を解決するように奨励します。
ロールプレイ成熟度モデル
ロールプレイは、一般的な単一問題交換から完全に適応するマルチステークホルダーシミュレーションまで、5つのレベルの成熟度を通じて一般的に進歩します。 このモデルを使用すると、学習者が最初の試行でレベル5の複雑さをオーサリングするのではなく、オンボーディングからマスタリングへと移行する際にロールプレイがどのように進化するかを計画できます。
レベル1：基本的なロールプレイ level-1-basic-role-play
シナリオ。 見込み客とのディスカバリコール。
ユーザー 見込み客
目標 要件を理解する
評価基準
- 質問をする
- ニーズの理解
- 解決策を推奨
このレベルではAIによる操作が有効になりますが、一般的に感じられます。
レベル2:コンテキストに基づくロールプレイ level-2-context-driven-role-play
シナリオ。 見込客がウェビナーに出席して、ディスカバリコールを要求しました。
ユーザー Learning Managerがトレーニングソリューションを評価しています。
目標 トレーニングの課題を理解する。
評価基準
- 検出
- 問題の特定
- 概要
- 次のステップのアラインメント
レベル3:ビジネスに焦点を当てたロールプレイ level-3-business-focused-role-play
シナリオ。 契約の有効期限が近づいているため、組織はLMSの置き換えを計画しています。
ユーザー プラットフォームの近代化を監督するLearningのDirector。
目標 ビジネス要件を理解し、デモンストレーションを確保する。
評価基準
- 検出の有効性
- 関係者マッピング
- 痛点同定
- 異議の処理
レベル4：複数の関係者によるロールプレイ level-4-multi-stakeholder-role-play
シナリオ。 デジタル学習変革イニシアティブでは、ビジネスを進める前にファイナンス、IT、ビジネス・スポンサーからの承認が必要であり、各関係者の優先度は異なります。
ユーザー それぞれが明確な役割、個性、懸念事項を持つ3人のペルソナ（例えば、コストに重点を置いたCFO、セキュリティに重点を置いたIT Director、スケジュールに重点を置いたビジネススポンサー） – 最大4人のペルソナを持つマルチペルソナロールプレイとして設定されます。
目標 同じ会話で各関係者にメッセージを適応させ、最も声高なメッセージだけでなく、すべての関係者からのアラインメントを確保します。
評価基準
- 関係者間でのメッセージの適用
- ペルソナごとの個別のオブジェクション対応
- 競合する優先事項の統合とアラインメント
- すべての関係者からの次のステップの取り組み
このレベルでは、このガイドの後半で、エグゼクティブリーダーシップの例の複雑さを説明します。 ほとんどの学習者は、レベル4を試す前にレベル3をマスターする必要があります。
レベル5:アダプティブ、ハイステークスのロールプレイ level-5-adaptive-high-stakes-role-play
シナリオ。 戦略的な取り組みは、すでに予定よりも遅れ、予算も超過しています。学習者が会話の早い段階で最大の関心事に対処しない場合、ペルソナの忍耐と懐疑的な態度は目に見えて増えます。
ユーザー ある上級関係者の話し方では、学習者の能力に基づいて、その調子と抵抗レベルが会話の中心を変えます。例えば、特定の問題が解決した後により協力的になるとか、異議に取り組むよりも相手が偏向した場合により懐疑的になるなどです。
目標 最初は敵対的なスタート地点であっても、ステークホルダーの信頼を取り戻し、コミットメントを確保する。
評価基準
- 適応型オブジェクション・ハンドリング
- プレッシャーの下での脱エスカレーション
- うまく開かない状態からの回復
- 経営幹部レベルの交渉と妥結
これは最も複雑な階層です。固定されたスクリプトに従うのではなく、学習者の発言に基づいてAIのトーンが真に変化するように、懸念のタイミングが強いペルソナに依存しています。 このレベルはキャップストーン評価のために予約します。初期の練習のためではありません。
エンタープライズシナリオライブラリ
以下のセールス支援の例は、このライブラリに関する完全に機能したリファレンスです。Gold Standard Templateが必要とするすべてのフィールドには、加重評価基準、Make-or-Breakフラグ、オープニング・ライン、オブジェクションが含まれます。 残りの例も同じ構造に従うため、同じように適応する準備が整います。意図的に省略されたものはありません。
セールス支援：エンタープライズ版LMSの評価
シナリオ。 現在のプラットフォーム契約は9か月以内に期限切れとなるため、40,000人以上の従業員を持つグローバルな製造組織がLMSベンダーを評価しています。 学習者は、業界の会議で見込み客と面談した後、最初の正式なニーズ発見のための会話を行うアカウント担当者です。 この組織は25か国で運営されており、現在5つの独立した学習システムを使用しています。
ペルソナ
ペルソナの懸念事項
- 移行の複雑さ – 学習者が実装タイムラインを説明すると発生します。 十分に良い：学習者は、名前付きのマイルストーンを使用して、段階的な移行アプローチの概要を説明します。
- ユーザーの採用：学習者がロールアウトについて説明するときに表示されます。 十分な利点：学習者は、エンドユーザー向けの変更管理プランまたはトレーニングプランを参照しています。
- エグゼクティブ・スポンサーシップ：会話の終わり近くに表示されます。 十分に良い：学習者は、他に決定に関与する必要がある人を特定します。
- 隠れた導入コスト：価格について話し合ったときに提示される 十分な利点：学習者は、ライセンス価格だけでなく、総所有コストにプロアクティブに対処できます。
目標 学習者は、ビジネス上の課題の発見、評価基準の理解、関係者の特定、スケジュールと緊急性の調査、デモンストレーションのための合意の確保を行う必要があります。
AIトレーナーオープナー。 契約の更新に先立って、LMSベンダーを評価している学習担当副社長とディスカバリ通話をしようとしています。 お客様の目標は、フォローアップのデモンストレーションを確実に実施することです。
AIペルソナオープナー。 会議の終了後、フォローを受け取っていただきありがとうございます。 あと20分くらいあります。正直なところ、ベンダーからの約束を多く聞いているので、具体的に説明しましょう。
評価基準（対象となるトピック）
一般的なオブジェクション
- 「すべてのLMSベンダーから同じような約束を聞いています。」
- 「最大の懸念事項は移行のリスクです。」
- 「別のプラットフォームが採用を改善するとは確信していません。」
成功状態。 学習者は、フォローアップデモンストレーションを安全に行い、組織の購入プロセスを理解します。
お客様の成功：養子縁組回復エグゼクティブのレビュー
シナリオ。 プラットフォームの使用率は、過去2四半期の間に40%減少しました。 経営陣のスポンサーがROIについて問い合わせを始め、更新に関する話し合いは4か月で始まります。 学習者は、四半期ごとにビジネスレビューを実施するカスタマーサクセスマネージャーです。
ペルソナ
ペルソナの懸念事項
- 低い導入率：レビューの開始時に提示される。 十分に良い：学習者は、前向きな指標でリードするのではなく、辞退を直接確認します。
- 経営幹部の可視性の欠如：レポート作成について話し合ったときに浮き上がる 十分に良い：学習者は、エグゼクティブ向けの特定のダッシュボードまたはレポートを提案します。
- 不十分なレポート – 可視性とともに表示されます。 十分に良い：学習者は、具体的な報告周期にコミットします。
- 競合の優先順位：次のステップが提案されると発生します。 十分に良い：学習者は、大規模なプログラムを提案するのではなく、簡単な最初の手順を提案します。
目標 導入の課題を診断し、明確なオーナーシップとスケジュールに基づいてリカバリ戦略を確立します。
AIトレーナーオープナー。 プラットフォームの使用率が急激に低下しているお客様に対して、四半期ごとのビジネスレビューを実施しようとしています。 合意された復旧計画を残すことが目標です。
AIペルソナオープナー。 直接的に説明します。使用率は40%低下します。誰も使っていないプラットフォームに対して料金を支払う理由をCHROに問い合わせています。 今日は安心感よりも多くの情報が必要です。
評価基準（対象となるトピック）
一般的なオブジェクション
- 「なぜ今の四分の一は違うと思わなければならないのか？」
- 「私のチームは他のイニシアチブを取る時間がありません。」
- 「計画だけでなく、自分のCHROを見せることができる何かが必要です。
成功状態。 両者は、行動、説明責任、スケジュール、測定可能な結果について合意する。
リーダーシップの育成：低パフォーマンスの管理
シナリオ。 マネージャーは、期限を過ぎたり、顧客からの苦情を受けたり、チームの共同作業に苦労したりした上級社員のパフォーマンス低下に対処する必要があります。 その従業員は以前は一流の実演家だった。
ペルソナ
ペルソナの懸念事項
- 不明瞭な期待 – 早く起きる。 十分に良い：マネージャーは、以前に通知された特定の期待にフィードバックを根拠とします。
- 不適切なワークロード：会話の途中で発生。 十分に良い：マネージャーは、期限切れを許さずにワークロードを要因として認識しています。
- フィードバックの公平性：パフォーマンスの例が挙げられると表示されます。 十分に良い：マネージャーは、一般的な印象ではなく、具体的で事実に基づく例を挙げています。
目標 パフォーマンス向上プランに関する理解と合意を形成する。
AIトレーナーオープナー。 以前は強かったパフォーマーで、最近の仕事が足りなくなった人とフィードバックの会話をしようとしています。 目標は、特定の改善計画に関する合意です。
AIペルソナオープナー。 話している理由は分かっています。正直言って、公平だとは思いません。 自分の作業量のみでなく、全員の作業量が増えました。
評価基準（対象となるトピック）
一般的なオブジェクション
- 「他の誰もこのワークロードを処理できませんでした。」
- 「期待が変わったとは知りませんでした」。
- 「他の人も締め切りを逃しています。」
成功状態。 従業員は、測定可能なパフォーマンスの期待とフォローアップのアクションに同意します。
変更管理：企業プロセスの変換
シナリオ。 同社は、承認ワークフローと責任を変更する新しい調達プラットフォームを展開しています。 すでに複数の事業部門が抵抗を表明している。 学習者は、主要な関係者が参加するChange Managerミーティングです。
ペルソナ
ペルソナの懸念事項
- 追加のワークロード：即座に稼働 十分に良い：学習者は、短期間のワークロードの増加を最小限に抑えるよりも、正直に認めています。
- 生産性への影響：スケジュールが話し合われると表示されます。 十分に良い：学習者は、楽観的なタイムラインではなく、現実的な移行タイムラインを提供します。
- 従業員の抵抗：会話の途中で立ち上がります。 十分に良い：学習者は、自分のチームに対して特定のコミュニケーションやトレーニングプランを提案します。
- 自律の喪失 – 終わりに近づいてくる。 十分に良い：学習者は、新しいプロセスでチームにどのような意思決定権限が保持されているかを明確にします。
目標 ロールアウトの信頼性を高め、関係者のサポートを確保します。
AIトレーナーオープナー。 新しい調達プロセスによってチームに大きな影響を与える地域ディレクターに会うところです。 目標は、展開に対する彼女のサポートを確保することです。
AIペルソナオープナー。 始める前に – チームの速度が落ちることは既にわかっています。 私が間違っていることを納得させてください。
評価基準（対象となるトピック）
一般的なオブジェクション
- 「これでチームの速度が落ちますが、速度は上がりません。」
- 「これが決まる前に私たちは相談を受けていませんでした」
- 「今四半期、我がチームは既に過熱している。」
成功状態。 関係者は、実装活動を支援することにコミットします。
テクニカルサポート：重要なコンプライアンスの停止
シナリオ。 医療機関は、外部監査の3週間前に必須のコンプライアンストレーニングにアクセスできません。 8,000人以上の従業員が影響を受けています。 学習者は、クリティカルエスカレーションを処理するサポートエンジニアです。
ペルソナ
ペルソナの懸念事項
- 監査の失敗 – すぐに起動します。 十分に良い：学習者は、曖昧な安心ではなく、具体的な解決予想時間を提供します。
- 従業員の混乱：範囲について話し合ったときに発生します。 十分に良い：学習者は規模（8,000人の従業員）を確認し、存在する場合は暫定的な回避策を提案します。
- リーダーシップの可視性：終わりに近づいています。 十分に良い：学習者は、リーダーシップチームに対して特定の更新期間を確約します。
目標 問題を診断し、解決プロセスに信頼を置きます。
AIトレーナーオープナー。 外部監査に先立って必須のコンプライアンストレーニングにアクセスできないお客様からの重要なエスカレーションに対処しようとしています。 信頼できる解決計画を確立することが目標です。
AIペルソナオープナー。 最終的にではなく、今日これを修正する必要があります。 監査は3週間で実施され、8,000人が締め出されました。 プランについて
評価基準（対象となるトピック）
一般的なオブジェクション
- 「君にはこれがどんなに深刻なことか分からないようだね」
- 「昨日、これはもう決まってるって言ってたよ」
- 「私は今のうちに、指導部に具体的なことを伝える必要があります。
成功状態。 お客様がアクションプランを理解し、サポートされていると感じている。
AIの採用：エグゼクティブAIの展開戦略
シナリオ。 組織は、複数の部門にデプロイするためのエンタープライズAIアシスタントを評価しています。 リーダーシップは、オポチュニティの調査を支援しますが、ガバナンス、セキュリティ、コンプライアンス、採用について引き続き懸念を抱いています。 学習者は、AIプログラムマネージャーとして、部門副社長に提案を行います。
ペルソナ
ペルソナの懸念事項
- 幻覚 – 精度が議論されると現れる。 十分に良好：学習者は、高リスク出力に関する人間によるレビューなど、特定の安全策について説明します。
- セキュリティリスク – データ処理について話し合ったときに発生します。 十分な機能：学習者は、「セキュリティで保護されている」だけでなく、データガバナンスのコントロールを参照します。
- 従業員の不正使用：会話の途中で表示されます。 十分な品質：学習者は、許容可能な使用方法のポリシーまたはトレーニングプランについて説明します。
- ROIの不確実性：終わりに近づいてきます。 十分に良い：学習者は、明確な成功指標を使用して測定可能なパイロットを提案します。
目標 懸念事項に対処し、価値を実証し、パイロットプログラムのスポンサーシップを獲得する。
AIトレーナーオープナー。 AIの探索をサポートしているが、真のガバナンスに関する懸念がある運用バイスプレジデントに、エンタープライズAIの展開を提案しようとしています。 パイロットのスポンサーシップを確保することが目標です。
AIペルソナオープナー。 原則としてこれに反対はしていませんが、AIの見出しを見ればリスクを知ることができます。 1つにならないように手順を説明してください。
評価基準（対象となるトピック）
一般的なオブジェクション
- 「お客様の目の前で問題が解決しないとどうすれば分かりますか？」
- 「モデルに保存したデータはどうなりますか？」
- 「証明されていないテクノロジーに悩まされています。」
成功状態。 関係者は、パイロットをスポンサーし、成功指標を定義することに同意します。
エグゼクティブリーダーシップ（マルチペルソナ）：運営委員会のレビュー
シナリオ。 戦略的なデジタルトランスフォーメーション構想は予定より遅れ、予算以上です。 学習者は、4名の運営委員会に対してリカバリプランを提示するプログラムマネージャーであり、各自が異なる優先度でプランを評価する。
ペルソナ（最大4人、個別に構成）
ペルソナに関する懸念（ペルソナごとに1つの代表的な懸念）
- CFO：継続的な予算上の正当性 最初に上がってきなさい。 十分に良い：学習者は、リカバリプランを数値化された特定のリターンに結び付けます。
- CIO – 改訂されたタイムラインの技術的な実現可能性。 プランが提示されたときに表示されます。 十分に良い：学習者は、スケジュールだけでなく、撤回する特定の技術的リスクに名前を付けます。
- ビジネス・スポンサー：当初約束されたビジネス成果を実現できるかどうか。 会話の途中で表示されます。 十分に良い：学習者は、元の成果のコミットメントを再確認または明示的に修正します。
- 調達リード：遅延に関するベンダーの説明責任。 終わり近くに来る。 十分に良い：学習者は、契約上またはパフォーマンス上の変更が、今後ベンダーにどのような影響を与えるかを明確にします。
目標 最も声高な戦略だけでなく、4つのステークホルダー全員から改訂実施戦略の承認を得る。
AIトレーナーオープナー。 予定より遅れている取り組みで、予算を超えている場合は、4人で構成される運営委員会に復旧計画を提出しようとしています。 変更されたプランの全会一致の承認が目標です。
CFOオープナー。 計画に着手する前に、今までどれくらい費やしたか、およびこの改訂された数字を信じるべき理由を部屋に思い出させましょう。
評価基準（対象となるトピック）
一般的なオブジェクション
- 「すでに1度は予算を超過しています。この改訂計画が違うのはなぜですか？」 (CFO)
- 「第2四半期にフラグを立てた統合リスクは、まだタイムラインに反映されていません。」 (CIO)
- 「当初のビジネスの成果がまだ表に出ていることを知る必要があります。」 （業務主催者）
- 「ベンダーがこの遅延を引き起こした場合、契約の変更点は何ですか？」 （調達責任者）
成功状態。 運営委員会は修正案を承認し、次のステップに同意します。4人のペルソナはそれぞれ、部屋の中で最も大きなペルソナだけでなく、明示的にサインオフします。
ゴールドスタンダードのロールプレイテンプレート
ロールプレイを行う際は、各マップ先の実際のバーチャルコーチフィールドを使用して、次の内容を明確に回答する必要があります。