Chrome を「2つ」開いて使い分けます

これまでと同じく、 Chrome の 「通常モード」 と 「シークレットモード」 を 同時に開いて、 用途で使い分けます。

前回やったこと

英語トレーニングBot（レベル別）

• ユーザーがレベルを選びます
• 選んだレベルに合わせて処理を分けます
• AIが無作為に考えるのではなく、用意した教材の中からBotが問題を出します
• （余裕があれば）回答へのフィードバックも作ります

3つのレベル

出題イメージ

アプリの基本の流れ

• 問題のレベルを選ぶ
• レベル別に処理の内容を分ける（Ifで分岐）
• ナレッジ（英語の問題の情報源）を参照
• 問題を出す

Ifブロックとは？

Ifブロックは、ユーザーの選択によって 処理の流れを変える ブロックです。

Level 1 を選んだ場合
→ Level 1 用の処理へ進む

Level 2 を選んだ場合
→ Level 2 用の処理へ進む

ナレッジとは？

ナレッジは、AIに参照させる教材（情報源）置き場です。単語リストや例文リストを入れておくと、AIはその内容を根拠にして問題を作りやすくなります。

今日の作業の流れ

1. チャットフローのアプリを作成します
2. ユーザー入力でレベル選択を作ります
3. IfブロックでLevel 1 / Level 2 / Level 3に分けます
4. それぞれのレベル用ナレッジを接続します
5. 各分岐に、レベル別の出題用LLMブロックを置きます
6. プレビューで問題が出るか確認します

1. アプリを作成

1. スタジオを開きます
2. 最初から作成を選びます
3. チャットフローを選びます
4. 名前を「英語トレーニングBot」にします

2. ユーザー入力ブロックの作成

入力項目

• 変数名 - level
• ラベル名 - 学習レベル
• 種類 - 選択式
• 選択肢 - Level 1 / Level 2 / Level 3

変数名はあとでIfブロックやプロンプトから使います。

3. Ifブロックの作成

そのときに選択したレベルに応じて、出る問題が変わるようにします。「その時によってやりたい処理を変える」には、ifブロックを使用します。

今回、ユーザー入力ブロックで作った levelの選択内容を踏まえて処理を分ける基盤を作ります。

条件の例
level が Level 1 と等しい
level が Level 2 と等しい
level が Level 3 と等しい

4. ナレッジを用意します

今回は、講師が用意した単語リストを使います。

• knowledge/level1_words.md
• knowledge/level2_words.md
• knowledge/level3_words.md

Difyのメニューから「ナレッジ」を選択しましょう

ナレッジに入れる内容の例

level1 英単語 word: available
meaning_ja: 利用できる、手に入る
example: This service is available for free.
note: サービスや時間、商品について話すときによく使います。

level1 英単語 word: improve
meaning_ja: 改善する、上達する
example: I want to improve my speaking skills.
note: 勉強や仕事のスキルについて話すときに使いやすい単語です。

level1 英単語 word: opportunity
meaning_ja: 機会、チャンス
example: Studying abroad is a great opportunity.
note: 留学やキャリアの話でよく使います。

単語・意味・例文・補足があると、AIが問題を作りやすくなります。

5. 各ブロックを追加して繋いでいきます

上の図を見ながら「ブロックを追加」して線で繋げていきましょう！

Level 1用の出題LLMプロンプト

Level 1の分岐では、単語の意味を答える問題だけを作らせます。

あなたは外語大生向けの英語トレーニングBotです。

参照したLevel 1教材から、英単語の意味を確認する問題を1問作ってください。
必ず教材内の word に書かれている単語だけを使ってください。
教材にない単語を作ったり、一般知識から単語を追加したりしないでください。
参照した教材が空、または word が見つからない場合は、問題を作らず「教材を取得できませんでした」と答えてください。

## 参照したLevel 1教材
{{knowledge}}

## 出力形式
【レベル】
Level 1

【問題】
教材内の word から1つ選び、
"選んだ単語" の意味として近いものを日本語で答えてください。

【回答方法】
日本語で意味を答えてください。

このLLMはLevel 1の分岐だけに置きます。{{knowledge}} は、Level 1用ナレッジの取得結果を入れてください。

Level 2用の出題LLMプロンプト

Level 2の分岐では、例文の穴埋め問題だけを作らせます。

あなたは外語大生向けの英語トレーニングBotです。

参照したLevel 2教材から、英文の穴埋め問題を1問作ってください。
必ず教材内の blank_question に書かれている英文だけを使ってください。
教材にない英文や単語を作ったり、一般知識から問題を追加したりしないでください。
参照した教材が空、または blank_question が見つからない場合は、問題を作らず「教材を取得できませんでした」と答えてください。

## 参照したLevel 2教材
{{knowledge}}

## 出力形式
【レベル】
Level 2

【問題】
教材内の blank_question を使って、穴埋め問題を1つ出してください。

【回答方法】
空欄に入る英単語を1つ答えてください。

このLLMはLevel 2の分岐だけに置きます。穴埋め用の教材には blank_question と answer が入っています。

Level 3用の出題LLMプロンプト

Level 3の分岐では、指定単語を使う英作文問題だけを作らせます。

あなたは外語大生向けの英語トレーニングBotです。

参照したLevel 3教材から、指定された単語を使う英作文問題を1問作ってください。
必ず教材内の task に書かれている指示だけを使ってください。
教材にない単語やタスクを作ったり、一般知識から問題を追加したりしないでください。
参照した教材が空、または task が見つからない場合は、問題を作らず「教材を取得できませんでした」と答えてください。

## 参照したLevel 3教材
{{knowledge}}

## 出力形式
【レベル】
Level 3

【問題】
教材内の task を使って、英作文問題を1つ出してください。

【回答方法】
指定された単語を使って、短い英文を1文作ってください。

このLLMはLevel 3の分岐だけに置きます。英作文用の教材には task と rubric が入っています。

プレビューで動かしてみます

1. プレビューボタンを押します
2. Level 1を選んでメッセージを送信します
3. 問題が1問出るか確認します
4. Level 2 / Level 3でも試します

まずは「問題が出る」ことを確認できればOKです。

Botはやりとりのたびに忘れてしまう

問題を出したあと、学生が回答を送ってきたとします。でもBotは、さっき何を出題したか覚えていません。

会話変数を作ります

作る会話変数
変数名：last_question
型：String（文字列）

この変数に、出題した問題文を保存します。次のやりとりで回答が来たとき、ここから問題文を取り出して評価に使います。

フローを2段階にします

フローの最初に、もう1つIF/ELSEブロックを追加します。

変数代入ブロックを追加します

出題したあとと、評価が終わったあとに、メモの書き込み・消去をします。

これで「出題 → 回答 → 評価 → また出題」のループができます。

評価用LLMを作ります

問題文はメモから、学生の回答はチャットメッセージから受け取ります。英語の正解判定はLLMの知識で十分できます。

あなたは外語大生向けの英語学習サポーターです。
学生の回答を、やさしく具体的にフィードバックしてください。

## 出題した問題
{{#conversation.last_question#}}

## 学生の回答
{{sys.query}}

## 判定
「正解」「ほぼ正解」「もう少し」のどれかで判定してください。

## フィードバックのルール
- まず良い点を1つ伝える
- 必要なら直すポイントを1つ伝える
- 厳しすぎる表現にしない
- 最後に次の練習につながる一言を書く

完成したフロー全体像

出題と評価の2つのモードを、会話変数1つで切り替えています。

同じ教材でも、Botの方向性は変えられます

どんな学習者に向けるかを決めると、問題文やフィードバックの言い方も変わります。

自分のBotで決めること

チューターさんにも確認してもらいましょう

Botの設計が決まったら、チューターさんに見てもらいましょう。

今回の提出物

提出先や細かいファイル名は、授業中に案内します。

今日のまとめ

• Ifブロックで、選択に応じて流れを変えました
• ナレッジで、AIが参照する教材を用意しました
• プロンプトで、教材をもとに出題するように指示しました