⚙ 採点・知識・指導方針のカスタマイズ(クリックで開く)
採点軸の重み、加点/減点キーワード、ルールのON/OFF、シナリオ別の重視ポイントと追加エビデンスを設定できます。設定はブラウザに自動保存されます。
① 採点軸の重み(自動正規化されて100点満点に)
② 採点ルールの ON/OFF
③ 軸ごとの追加キーワード(カンマ区切り)
加点に追加すると検出時の点数が上がります。減点に追加すると検出時にマイナス点。
④ シナリオ別の重視ポイントと追加エビデンス
採点コメント・Q&A応答にこの方針が反映されます。
追加エビデンス(採点画面と Q&A で表示)
⑤ シナリオの編集・追加・削除
既存4シナリオの上書き、新規シナリオの追加、ランダム生成結果の保存ができます。
1. シナリオを選ぶ
あなたが対応する市民・患者のタイプを選んでください。または「ランダム生成」で多様な状況を試せます。
名前・年齢・性別・職業・家族構成・性格・知識レベル・状況・心配の焦点・情報源の組合せで毎回違うペルソナを生成します(数千通り)。
2. 音声入出力
⭐高品質 = ニューラル音声(Nanami/Keita/Kyoko等)。表示されない場合は次の説明をご覧ください。
▶ 「⭐高品質」音声が出ない場合の対策
Windows + Microsoft Edge:標準でMicrosoft Nanami(女声)・Keita(男声)などのニューラル音声が利用可。Chromeでも一部利用可能
Mac + Safari/Chrome:システム設定 → アクセシビリティ → 読み上げコンテンツ → 「日本語(Kyoko)」「日本語(Otoya)」の 拡張版 または プレミアム をダウンロードすると高品質になります
iOS/Android:OS設定の音声合成エンジンで「拡張」「ニューラル」版をインストール
旧式音声(Microsoft Haruka等)はどうしてもなまった発音になりがちです。
🤖 AI市民役(ローカルLLM)設定 — 任意
🔬 研究用ツール(妥当性検証・コーパス生成)— 研究者向け
学生を被験者にせず、専門家評価で妥当性を検証するためのツールです。生成・採点した回答は端末に記録され、CSVで書き出せます。
① コーパス生成・採点(LLM中心)
品質を指定して医療者回答をLLM生成し、自動採点して記録します(既知群妥当性・採点検証用)。要:AI設定でLLM有効化。
② 固定スクリプト実行(AI市民 vs ルール市民)
同じ医療者発話列を両エンジンに与え、対応づいた会話ログを生成します(研究2用)。1行に1発話。
③ 再現性チェック(再採点)
同じ回答をN回採点し、すべて同一(再現性100%)であることを確認します(客観性の実証)。
④ 記録の確認・エクスポート
3. 開始
「相談を開始」を押すと、選んだ市民役から最初の質問が投げかけられます。
3〜6往復のやり取りの後、画面下の「採点を依頼」ボタンで対応を採点します。
採点結果
📘 模範的な伝え方とエビデンス
📝 会話ログ & 回答ごとのフィードバック
🎯 リスクコミュニケーション10原則 TRUSTRAD/PIJON/JHPS/神田/廣田 他
📚 採点の参考文献・教育的根拠(軸別タブ)
📕 公的参考資料:環境省『統一的な基礎資料』 env.go.jp
💬 採点結果やコメントについての感想・疑問
コメントについての疑問点、もっと知りたい点を投げかけてください。採点根拠・参考文献を踏まえて回答します。
例:「『共感』の点数が低い理由は?」「mSv の数値は出したのに正確性が満点でないのはなぜ?」「実際の現場ではここまで言えない」
📨 送信した質問は採点コンテキスト(シナリオ・スコア)とともに匿名で講師/開発者にも記録されます(Googleフォーム自動転送)。
📮 アプリについての感想・疑問・要望(講師/開発者へ送信)
アプリ自体の使い勝手・新しい機能要望・不具合・追加してほしいシナリオなど、自由に書き込んでください。
匿名でフォームに記録され、開発・教育改善に反映されます。