適応型ヒアリング仕様

原則

• 1画面1判断。選択肢は4件前後、補足は「この回答が何に効くか」を示す。
• 前回答、アップロード資料、自由記述から、次に必要な質問だけを組み立てる。
• 回答を戻して変更した場合、それ以降で矛盾する回答と生成物は再評価する。
• AIが資料から推定できた項目は確認形式にし、同じことを入力させない。
• 「不明」「まだない」を許容し、不足を架空情報で埋めない。

主要分岐

CV別

• 資料DL: 読者の情報段階、資料で得られる判断、フォーム項目、営業接触への警戒。
• 相談・デモ: 商談前の不安、決裁構造、相談後の流れ、価格開示、対象・非対象。
• 無料トライアル: 開始負荷、初回成功体験、データ安全性、定着、課金移行条件。
• セミナー: 日時、登壇者、対象、参加便益、アーカイブ、定員・申込期限。

商材別

• SaaS: UI、連携、権限、セキュリティ、試用、料金単位。
• 法人支援: 担当者、進め方、成果物、支援範囲、契約期間、非対象。
• 法人製品: 仕様、設置、納期、保守、比較軸、導入事例。

読者別

• 経営者: 投資対効果、経営リスク、導入期間、撤退可能性。
• 部門責任者: 現場成果、運用負荷、社内説明、安全性。
• 現場担当: 日常の変化、操作、既存業務との接続。
• 担当者→決裁者: 本人向け便益と、社内共有用の証拠を二層で作る。

実装モデル

質問は id / title / options / when / derives / invalidates を持つ。when は過去回答と抽出済み資料を評価し、invalidates は上流回答変更時に無効化する後続項目を定義する。将来は固定ツリーだけでなく、LLMが候補質問を生成し、Schemaと禁止事項を通したものだけ表示する。