LLMの会話設計、ゼロから考えるのやめませんか？コーチングの「GROWモデル」でAI書籍推薦アプリを作った話
Zenn / 2026/3/22
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要点
- LLMの会話設計にGROWモデルを適用して、ゼロからの思考に頼らず設計を体系化した。
- GROWのGOAL/REALITY/OPTIONS/WILLの要素を活用し、書籍推薦のゴール設定と実現経路を明確化した。
- AI書籍推薦アプリの設計・実装を具体例として示し、プロンプトのテンプレ作成やデータフロー、評価指標の用意を解説した。
- チームの対話設計ワークフローを改善し、再利用可能な対話パターンを作ることで開発効率と品質向上を狙った。
- コーチング手法の導入が、AIアプリ開発のスケーラビリティとユーザー体験の改善につながる可能性を示唆した。
はじめに：「自由な会話」は、実は使いにくい
LLMを使ったプロダクトを作るとき、誰もが一度はぶつかる壁があります。それは 「LLMに会話の進行を任せると、高確率で迷子になる」 という問題です。
例えば「ユーザーにヒアリングして最適な〇〇を提案して」とプロンプトを書くだけでは、同じ質問を繰り返したり、いきなり核心を突かない浅い提案をしてきたりと、セッションごとに品質がバラバラになってしまいます。
筆者は最近、AIとの対話を通じて「今の自分に本当に必要な一冊」を見つけるアプリ「Bookcast」をリリースしました。この開発を通じて、ひとつの強力な設計手法にたどり着きました。
それは、LL...
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