# セールスのロールプレイング

セールスのロールプレイングアプリでは、製品や相手の役職などの情報に応じたセールスのロールプレイングをサポートします。

## フローの全体図 <a href="#overall" id="overall"></a>

<figure><img src="/files/Sr0W5ctpbTmgHOobMEWQ" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

## 概要 <a href="#outline" id="outline"></a>

セールスのロールプレイングアプリは、初めにユーザーが入力する前提条件を元に、ロールプレイングを行うことができます。\
前提条件として入力するのは以下の4つの項目となります。

**1.製品：**&#x63D0;案する製品をご入力ください。

**2.相手の役職 ：**"代表取締役"や"部長"など自由に入力が可能です。

**3.相手の予備情報 ：**&#x76F8;手の予備情報を自由に入力できます。任意項目なので省力も可能です。

**4.今回のゴール ：**&#x5546;談のゴールを選択肢より選択します。

前提条件の入力後、ユーザーが最初のメッセージを入力することで、LLMが実行され、ロールプレイングが開始されます。\
「終了」と入力するまでロールプレイングを続けることができます。

また、ロールプレイング中、ユーザーが入力した提案内容に基づいて、LLMが演じる顧客の下記3つの心理的パラメータが変動します。

**①”信頼感” ②”納得感” ③”期待度”**

評価段階は全てのパラメータ共通で、1～5まであり、最初は全てのパラメータが1から始まります。&#x20;

### 前提条件の入力(入力フォームノード) <a href="#llm-input-node" id="llm-input-node"></a>

前提条件を入力する入力フォームの項目とそれぞれの変数は以下のように構成されています。

**項目１：製品**

変数：＠PRODUCT

* 変数種別：会話変数
* タイプ：文字列

**項目２：相手の役職**

変数：＠WHO

* 変数種別：会話変数
* タイプ：文字列

**項目３：相手の予備情報(任意(空白許可))**

変数：@OTHER\_INFORMATION

* 変数種別：会話変数
* タイプ：文字列

**項目４：今回のゴール**

変数：@GOAL

* 変数種別：会話変数
* タイプ：文字列

<figure><img src="/files/Iie8dgKD5gtRDKoL9vLS" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure>

### 文章を入力する入力フォーム（入力フォームノード） <a href="#form-node" id="form-node"></a>

ロールプレイングを開始するための最初の文章を入力するノードです。

**項目１：入力**

変数：＠INPUT

* 変数種別：会話変数
* タイプ：文字列

<figure><img src="/files/TYj7d7xskc3brMr3BZJw" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure>

### ロールプレイングの実施（LLM実行ノード） <a href="#llm-node" id="llm-node"></a>

LLM実行ノードでは入力フォームでユーザーが入力した、「前提条件」と「入力」で保存した変数情報をプロンプトで指定し実行しています。

* ベースモデル：OPENAI GPT-4 TURBO
* プロンプト：セールスのロールプレイング

<figure><img src="/files/UjiZeNRVpzWOwmJvUfXc" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure>

<figure><img src="/files/QJ7NfWs6H7f13GS6pPLK" alt=""><figcaption></figcaption></figure>


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# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://docs.allganize.ai/alli-llm-app-market/app-market/default-apps/sales/sales-rollplayng.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.