AI時代を生き抜くためのコーチとしての戦略を考えよう！

1. ウォームアップ
自己紹介と参加者へのアイスブレイク

質問：「現段階でのコーチングにおけるAI活用への印象は？」

期待・楽しみ・心配・懸念など、感じていることを共有しながら場をほぐす

2. 講義パート（30分）
AI の基礎

用語整理（生成AI／LLM〈大規模言語モデル〉などをやさしく解説）

仕組み：トークン化→次トークン予測→確率的選択（温度パラメータで調整可能）

カスタマイズ法：継続学習や国内外コミュニティの紹介

コーチング領域のAI活用・研究知見

カウンセリング領域での導入例（治療前・治療中・治療後の活用）

『The Digital and AI Coaches' Handbook』の要点（実践・技術・倫理の三部構成）

27本の学術文献レビューから見えた7領域

総説／ビジネス／スポーツ／ヘルス／効果検証／コーチ調査／倫理 ・哲学

キーメッセージ：AIは「拡張・補完」するパートナー。万能ではなく、人間の強みを前提に組み合わせることが鍵

3. デモパート（10分）
OpenAI o1 pro / o3：高精度推論モデルの比較体験

Sababアプリ：音声対話型ウェルビーイメントAIの実演

デモシナリオ：「仕事のモチベーションが上がらない」相談

o1 pro：複雑な要因を丁寧に深掘り

o3：情報整理と具体的アクションを提案

Sabab：声のトーンを読み取りながら気分転換を支援

目的：AIの「得意／不得意」を肌感覚で理解し、人間コーチの補完ポイントを考える

4. ディスカッション（20分×2ラウンド）
テーマ①：AIコーチングの利点と課題

少人数ブレイクアウト → 全体共有

テーマ②：人間コーチングの利点と課題

同様にブレイクアウト → 全体共有

狙い：AIと人間それぞれの強み･リスクを言語化し、ハイブリッド戦略のヒントを得る

Transcript

1. AI時代を生き抜くための コーチとしての戦略を考えよう！ 合同会社実践サイコロジー研究所 元木敬太 keita@ppi.tokyo
2. 自己紹介 Keita Kiuchi keita@ppi.tokyo 2 • 資格 - 修士（心理学）、博士（医学） - 公認心理師、キャリアコンサルタント、臨床心理士 • 所属 - 合同会社実践サイコロジー研究所・代表 - 株式会社Sabab・LLMリサーチャー • 関連論文 - Kiuchi, K., Otsu, K., & Hayashi, Y. (2024). Psychological insights into the research and practice of embodied conversational agents, chatbots and social assistive robots: a systematic meta- review. Behaviour & Information Technology, 43(15), 3696-3736. - Kiuchi, K. (2025). Artificial Intelligence Ethics in Psychological Support Services: Scoping Review with Systematic Literature Search. 2025/4/28 sabab
3. 質問！ 「現段階でのコーチングにおけるAI活用への印象は？」 • 期待 • 心配 • 楽しみ • 懸念 • … Keita Kiuchi keita@ppi.tokyo 3 2025/4/28
4. 内容 • 講義【30分】 • AIの基礎 • コーチングにおけるＡＩの活用（研究知見） • デモ（的な…）【10分】 • OpenAI: o1 pro / o3 • Sababアプリ • ディスカッション【20分×2】 1. 「AIコーチングの利点と課題」 2. 「人間のコーチングの利点と課題」 Keita Kiuchi keita@ppi.tokyo 4 Q&Aは適宜 2025/4/28
5. 講義
6. 講義の内容 • AIの基礎 • コーチングにおけるＡＩの活用（研究知見） Keita Kiuchi keita@ppi.tokyo 6 2025/4/28
7. AIの基礎 • 補足： 日本ブリーフセラピー協会（NFBT） 第16回学術会議WEB配信ワークショップ 「ブリーフセラピーにおける生成AI活用の可能性と課題」 https://youtu.be/1ctH9NLxypc?si=Q17ZC4OL4aWi7 1W7 Keita Kiuchi keita@ppi.tokyo 7 2025/4/28
8. AI関連用語の整理 Keita Kiuchi keita@ppi.tokyo 8 Microsoft “Generative AI for Beginners”より https://microsoft.github.io/generative-ai-for-beginners/ 2025/4/28
9. 生成AIの種類と特徴 • 生成AIにはさまざまな種類があり、どのモデルを選ぶかは、使用する目的、 入出力のデータ、予算によって異なる Keita Kiuchi keita@ppi.tokyo 9 種類 例 利用目的 音声・スピーチ 認識 Whisper型モデル 音声入力、字幕生成 音声生成 VALL-E 2、Tacotron 2、 WaveNet、VITS テキストからの音声合成、 音声生成 画像生成 DALL-E、Midjourney、 Stable Diffusion 画像生成、デザイン テキスト生成 GPT-3、GPT-4、o1、o3 チャットボット、文章作成 マルチモーダル GPT-4.1、Claude-3.7 Sonnet、Gemini 2.5 Pro 画像とテキストの 複合的な処理 2025/4/28
10. LLM（large language model: 大規模言語モデル）の仕組み • トークナイザーによるテキストから数値への変換 ➢テキストをトークンと呼ばれる文字列の配列に分割 ➢各トークンは、数値化され、マッピングされる • 出力トークンの予測 ➢LLMは、入力されたトークンの並びに基づいて、 次のトークンを予測する ➢予測されたトークンは、次の入力の並びに加えられ、 このプロセスが繰り返される ➢これにより、1文または複数文の回答を生成することができる • 確率分布によるトークン選択 ➢LLMは、現在のテキストの並びに続くことのできるすべてのトークンに対する確率分布を予測 する ➢確率分布に基づいて、最も可能性の高いトークンが出力として選択される ➢一定のランダム性が加えられることで、同じ入力に対して常に同じ出力を 生成することはない（ただし、温度（temperature）で調整可能な部分もある） Keita Kiuchi keita@ppi.tokyo 10 2025/4/28
11. LLMのカスタマイズ Keita Kiuchi keita@ppi.tokyo 11 2025/4/28
12. 継続学習 • 東京大学松尾・岩澤研究室主催LLM講座 • 2024年（募集終了）： https://weblab.t.u- tokyo.ac.jp/lecture/course-list/large-language- model/ • Discordコミュニティ Keita Kiuchi keita@ppi.tokyo 12 2025/4/28
13. コーチングにおけるAIの活用（研究知見） • 導入 ➢カウンセリングにおけるAI活用 ➢書籍：The Digital and AI Coaches' Handbook • 27の研究報告から読み解く現状と課題 Keita Kiuchi keita@ppi.tokyo 13 2025/4/28
14. 導入1：カウンセリングにおけるAI活用1) • 治療前 • アセスメント/個別化された治療選択 • 心理教育 • 治療過程 • 治療の実施 • クライアントのモニタリングとフィードバック • 予後予測 • カウンセラーの態度と治療効果の評価 • 治療後 • 長期の治療反応性と再発の予測 Keita Kiuchi keita@ppi.tokyo 14 2025/4/28
15. 導入1：カウンセリングにおけるAI活用1) • 治療前 • アセスメント/個別化された治療選択 • 心理教育 • 治療過程 • 治療の実施 • クライアントのモニタリングとフィードバック • 予後予測 • カウンセラーの態度と治療効果の評価 • 治療後 • 長期の治療反応性と再発の予測 Keita Kiuchi keita@ppi.tokyo 15 コーチングでは 啓発/広報 マッチングも？ コーチングでも？ 2025/4/28
16. 導入2：The Digital and AI Coaches' Handbook Part I コーチング実践 (全5章) • デジタル＆AIコーチングの定義・将来像・技術変 革への適応・デジタルビジネスのマーケティング・ 効果と副作用 Part II テクノロジー (全6章) • ビデオ面談・AIチャットボット・創造性支援ツール・ システミックコーチング技術・VRコーチング・リフレ クティブ実践ツール Part III 重大な要素 (全6章) • オンライン環境構築・共感と信頼形成・関係性の 質・メディアリッチ設計・サイバーセキュリティ・オン ライン倫理 Keita Kiuchi keita@ppi.tokyo 16 2025/4/28 Part IV デジタル化と多様性 (全3章) • AIのバイアス・多様性とインクルージョンと帰属意 識・神経多様性との協働 Part V コーチ業界 (全3章) • 業界の変容・AI活用可能性・デジタルコーチング のビジネスモデル Part VI コーチング実践 (全2章) • ①1対1デジタルコーチング ②デジタル職場での チームコーチング Part VII 事例研究 (全11章) • EZRA・CoachHub・Coaching.com ほか 10 社のプラットフォーム事例集
17. コーチングにおけるAIの活用（研究知見） • 27の研究報告から読み解く現状と課題 ➢Google ScholarやElicitでタイトルを検索 ➢Coaching × “Large Language Model” OR “Artificial Intelligence” Keita Kiuchi keita@ppi.tokyo 17 2025/4/28
18. コーチングにおけるAI活用－27の文献から 1. 総説（既存研究のまとめ、概念整理） 2. 組織・ビジネス領域 3. スポーツ・パフォーマンス領域 4. ヘルスコーチング領域（健康・ウェルビーイング） 5. 効果検証 6. コーチ調査 7. 倫理・リスク・哲学的論点 Keita Kiuchi keita@ppi.tokyo 18 2025/4/28
19. 1. 総説（既存研究のまとめ、概念整理） ① 16件の研究の系統レビューにより、AIコーチは一部タスクで人間並みの有 効性と受容性を示すが、研究デザインと倫理検討が不十分2) ② スポーツ領域の文献40本を分析し、AIデジタルコーチの中核機能（適応型 トレーニング、リアルタイム・フィードバック等）とデータ品質・管理や運用の 視点の欠如・倫理（バイアス、依存、不公平、プライバシー）などの導入課題 を特定3) ③ GPT-4は定義づけや要約では合格点を得る一方、文献捏造や深い対話力 の欠如が顕在化4) ④ テクノロジーとデータリテラシーを備えた新しい三種型のコーチ（個人で活 用、組織内で活用、プラットフォーム型コーチ）の育成が必要5) Keita Kiuchi keita@ppi.tokyo 19 2025/4/28
20. 2. 組織・ビジネス領域 ① AI コーチングはパーソナライズされたフィードバックと進捗トラッキングによって従 業員のアップスキルを加速し、組織の人材開発効率を高める6) ② LLM を搭載したキャリア支援プラットフォーム「Steve」は履歴書解析とベクトル検 索を通じてスキルギャップと最適講座を自動提示し、個別のキャリア進展を後押しす る7) ③ 生成 AI を組織コーチングに導入すると低コストで大規模展開が可能になる一方、 バイアスやデータ保護への対策を取りつつ人間コーチと補完し合う設計が必須8) ④ GPT-4 チャットボットと対面コーチを併用する「Coaching Copilot」は、日常的 な自己反省をチャットボットが支えつつ深い内省は人間コーチが担う9) ⑤ 営業スキルのコーチングでは、AIは抽象的、マネジャーは具体的なフォードバックを 行うのが効果的10) Keita Kiuchi keita@ppi.tokyo 20 2025/4/28
21. 3. スポーツ・パフォーマンス領域 ① 既存のダンス学習アプリに LLM を導入し、ポーズ推定・音声認 識・感情推定を活用したハンズフリーのバーチャルコーチが練習 状況に応じたガイダンスと励ましをリアルタイム提供11) ② バスケットボールではトラッキングデータ解析やウェアラブル計測 を用いた AI システムが選手評価・戦術設計・傷害予防を支援す る有効性を示しつつ、研究の量質向上と実装課題を指摘12) ③ 「Synergy Theory」に基づき、AI がパフォーマンス分析・傷害 予防・個別化トレーニングを強化しつつ、人間がリーダーシップと 倫理的配慮を担うのが不可欠13) Keita Kiuchi keita@ppi.tokyo 21 2025/4/28
22. 4. ヘルスコーチング領域（健康・ウェルビーイング） ① COM-B（Capability-Opportunity-Motivation）モデルに基づくフィットネス コーチングをGoogleのLaMDAを用いて実施。共感的で行動可能性を高めた14) ② BMI≥27 kg/m² の成人による評価で、ChatGPT 減量メッセージは有用度が人 間と同等で、50%は人間作と誤認15) ③ GPT-3.5を用いた動機づけ面接に基づく生活習慣コーチングや、動機づけ面接を 行うGPT-4とウェアラブルデバイスを連携させて個別化された助言を提供16)17) ④ 睡眠 Q&A 90 件の比較で、RAGを用いたLLaMa-2-7bモデルの応答は専門 家評価で人間コーチと同等、ペア比較では62%で選好18) ⑤ マルチモーダル LLMロボット VITA は、音声や表情を読み取り、ポジティブ心理学 エクササイズを提供。心理的ウェルビーイングを向上させた19) Keita Kiuchi keita@ppi.tokyo 22 2025/4/28
23. 5. 効果検証 ① 人間コーチとAIコーチを比較した10か月RCT。AIコーチの目標 達成向上効果が人間コーチと同等であり、両群とも対照群を上 回った20) ② AIチャットボット「Vici」による6か月間のオンラインコーチングの RCT。学生の目標達成スコアが向上。しかし、ウェルビーイング・ レジリエンス・ストレスは非有意21) ③ 多施設RCT（無作為化比較試験）の結果、AI支援型コーチング は新人外科医の腹腔鏡下胆嚢摘出術パフォーマンスと安全指標 達成率を向上22) Keita Kiuchi keita@ppi.tokyo 23 2025/4/28
24. 6. コーチ調査 • 205名のプロコーチ（米国55%, 英国36%, その他欧州9%）への調 査。生成AIはリサーチ・資料作成・事務で既に広く使われており、導入を 左右する決定因はコーチ自身のAIリテラシーと実用性評価23) • 50か国のビジネスコーチが対象。AIコーチングに関するインタビューに 伴い、脅威反応（行動抑制システム上昇・行動活性化システム低下）が 発生24) • 9名の有資格コーチへのインタビュー。AIコーチボットの能力は限定的 だがアクセス拡大とハイブリッド活用に期待。同時に倫理ガイドライン整 備の必要性を指摘25) Keita Kiuchi keita@ppi.tokyo 24 2025/4/28
25. 7. 倫理・リスク・哲学的論点 ① コーチ・クライアント・AIの三者協働によって洞察と満足度が向上する 一方、倫理的透明性と人間中心の運用管理が必須26) ② AIコーチングは利便性を高めるが、データ保護・バイアス・感情マネジ メント面での倫理リスクが大きく、専門家の倫理面のトレーニングと人 間とAIのハイブリッド運用が不可欠27) ③ AIは自己経験・倫理的自律・情動共感・非言語/文化文脈の即時把 握・行動結果への責任・契約当事者性を欠くため、クライアントと共に 意味を探究し状況に応じて介入を調整しながら信頼関係を築き、変化 に合わせて再契約を管理することができないので、人間コーチとの併 用に留めるべきと主張28) Keita Kiuchi keita@ppi.tokyo 25 2025/4/28
26. コーチングにおけるAI活用－27の文献から セクション 要約 有効性 • 16本の系統レビュー・複数RCTで「一部タスク＝人間並み」の成果を確認 組織・医療・教育・スポーツで目標達成や技能向上を実証 中核機能 • 適応型トレーニング/リアルタイム・フィードバック・LLMと履歴書解析・トラッキング データ・ウェアラブル連携・個別アドバイスでアップスキル加速 実装とスケール • LLMチャットボット＋人間コーチのハイブリッド設計でコスト効率と深い内省を両立 • 大規模展開しやすいがデータ品質・運用フローの整備が前提 倫理・リスク • バイアス・プライバシー・依存の懸念から、透明性と人間中心の管理が必須 • AI単独では共感・責任などが不十分で三者協働が鍵 未来のコーチ像 • データ/テクノロジーリテラシーを備えた三種型コーチの育成 （個人活用、組織内活用、プラットフォーム型） キーメッセージ • AIはコーチを拡張する道具 • 有効性は芽生えつつあるが、設計・倫理・人間との協働でこそ真価を発揮する 2025/4/28 Keita Kiuchi keita@ppi.tokyo 26
27. AI活用のデモ
28. AI活用のデモ 「仕事のモチベーションが上がらない」という相談 • OpenAI o1 pro ➢最高峰の推論モデル ➢時間はかかるけど複雑な課題に対処 • OpenAI o3 ➢最高峰の推論モデル ➢検索やドキュメント探索もできる • Sabab（リナ） ➢Sababのエキスパートの1人 Keita Kiuchi keita@ppi.tokyo 28 いずれも 月額200ドルの プロ・プランのサービス 2025/4/28
29. OpenAI o1 pro • アドバイス • 目標や役割があいまい • 過度な疲労やストレス • 仕事の進め方が合っていない • 評価やフィードバックの不足 • 仕事の価値観の揺らぎ • 追加入力：フィードバックをもらうのは難しい 1. 質問を工夫して、フィードバックを具体化する 2. 自分で客観的データを作る 3. 周囲からの「間接的な」反応を見逃さない 4. 相談役やメンターを見つける 5. フィードバックが得づらい環境の場合の割り切りと工夫 Keita Kiuchi keita@ppi.tokyo 29 2025/4/28
30. OpenAI o3 • もやもやを整理する 3 ステップ ➢「何が重いのか」棚卸しメモ ➢小さな実験を 1 つだけ決める ➢3 種類のガソリンを意識して補給（自律性、有能性、関係性） • もし時間が取れるなら… ➢環境リワーク：デスク周りを15分で再配置して切り替え ➢「やらないリスト」を作る • 追加質問 • 今いちばんストレスを感じるのは「業務内容」「人間関係」「評価制度」のどこが大 きいでしょうか？ • ご自身が「これは面白い」と感じる瞬間は、どんなときに訪れますか？ • 追加入力（+検索）：他の日本人はどんな風に対処している？ Keita Kiuchi keita@ppi.tokyo 30 2025/4/28
31. Sabab（リナ） • Well-be-tainment（ウェルビテイメント）のための、 音声対話AIコミュニケーションアプリ • ios のみ • 現在は日米で限定ユーザのベータテスト中 Keita Kiuchi keita@ppi.tokyo 31 2025/4/28
32. Sabab（リナ）とのセッション Keita Kiuchi keita@ppi.tokyo 32 2025/4/28
34. おまけ：Sonia（soniahealth.com） Keita Kiuchi keita@ppi.tokyo 34 • 音声対話CBTアプリ • ios のみ • 現在は日本からの ダウンロードは不可 • 20分のセッション • プラン - 月額50ドル - 月額20ドル 2025/4/28
35. ディスカッション • 流れ • テーマ1のブレイクアウト • 全体でシェア（各部屋1名ご準備を） • テーマ2のブレイクアウト • 全体でシェア（各部屋1名ご準備を） • テーマ 1. 「コーチングAIの利点と課題」 2. 「人間によるコーチングの利点と課題」 Keita Kiuchi keita@ppi.tokyo 35 2025/4/28
36. 文献（1） 1. Egan, S. J., Johnson, C., Wade, T. D., Carlbring, P., Raghav, S., & Shafran, R. (2024). A pilot study of the perceptions and acceptability of guidance using artificial intelligence in internet cognitive behaviour therapy for perfectionism in young people. Internet Interventions, 35, 100711. 2. Passmore, J., Olafsson, B., & Tee, D. (2025). A systematic literature review of artificial intelligence (AI) in coaching: Insights for future research and product development. Journal of Work-Applied Management. 3. Jud, M., & Thalmann, S. (2025). AI in digital sports coaching – a systematic review. Managing Sport and Leisure. 4. Passmore, J., & Tee, D. (2024). The library of Babel: Assessing the powers of artificial intelligence in knowledge synthesis, learning and development and coaching. Journal of Work-Applied Management, 16(1), 4-18. 5. Passmore, J., & Woodward, W. (2023). Coaching education: Wake up to the new digital and AI coaching revolution! International Coaching Psychology Review, 18(1), 58-72. 6. Khandelwal, K., & Upadhyay, A. K. (2021). The advent of artificial intelligence–based coaching. Strategic HR Review, 20(4), 137–140. 7. Renji, N. M., Rao, B. R., & Lipizzi, C. (2025). Steve: LLM powered chatbot for career progression (arXiv:2504.03789). arXiv. 8. Terblanche, N. H. D. (2024). Artificial intelligence (AI) coaching: Redefining people development and organizational performance. The Journal of Applied Behavioral Science, 60(4), 631–638. 9. Arakawa, R., & Yakura, H. (2024). Coaching Copilot: Blended form of an LLM-powered chatbot and a human coach to effectively support self-reflection for leadership growth. In Proceedings of ACM Conversational User Interfaces 2024 (CUI ’24) (pp. 1–14). ACM. 10. Casenave, E., & Schmitt, L. (2025). Comparing AI coaching and sales manager coaching: A construal-level approach. Journal of Business Research, 190, Article 115241. Keita Kiuchi keita@ppi.tokyo 36 2025/4/28
37. 文献（2） 11. Blanchet, J., & Han, S. (2023). Integrating a LLM into an Automatic Dance Practice Support System: Breathing Life Into the Virtual Coach. Proceedings of the 36th Annual ACM Symposium on User Interface Software and Technology (UIST ’23 Adjunct), San Francisco, CA, 2 pp. 12. Bu, X. (2023). Exploration of Intelligent Coaching Systems: The Application of Artificial Intelligence in Basketball Training. Saudi Journal of Humanities and Social Sciences, 8(9), 290–295. 13. Pashaie, S., Mohammadi, S., & Golmohammadi, H. (2024). Unlocking athlete potential: The evolution of coaching strategies through artificial intelligence. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part P: Journal of Sports Engineering and Technology, (November 2024), 1–20. 14. Hegde, N., Vardhan, M., Nathani, D., Rosenzweig, E., Speed, C., Karthikesalingam, A., & Seneviratne, M. (2024). Infusing behavior science into large language models for activity coaching. PLOS Digital Health, 3(4), e0000431. 15. Huang, Z., Berry, M. P., Chwyl, C., Hsieh, G., Wei, J., & Forman, E. M. (2025). Comparing large language model AI and human- generated coaching messages for behavioral weight loss. Journal of Technology in Behavioral Science. 16. Meywirth, S. (2024). Designing a large language model-based coaching intervention for lifestyle behavior change. In P. Baskerville et al. (Eds.), Design Science Research in Information Systems and Technology (DESRIST 2024) (LNCS 14621, pp. 81- 94). Springer. 17. Jörke, M., Sapkota, S., Warkenthien, L., Vainio, N., Schmiedmayer, P., Brunskill, E., & Landay, J. A. (2025). GPTCoach: Towards LLM-based physical activity coaching. In Proceedings of the CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI ’25) (45 pp.). ACM. 18. Ong, Q. C., Ang, C.-S., Chee, D. Z. Y., Lawate, A., Sundram, F., Dalakoti, M., … Car, J. (2024). Advancing health coaching: A comparative study of large language model and health coaches. Artificial Intelligence in Medicine, 157, 103004. 19. Spitale, M., Axelsson, M., & Gunes, H. (2025). VITA: A multi-modal LLM-based system for longitudinal, autonomous and adaptive robotic mental well-being coaching. ACM Transactions on Human-Robot Interaction, 14(2), Article 38. 20. Terblanche, N., Molyn, J., de Haan, E., & Nilsson, V. O. (2022). Comparing artificial intelligence and human coaching goal attainment efficacy. PLOS ONE, 17 (6), e0270255. Keita Kiuchi keita@ppi.tokyo 37 2025/4/28
38. 文献（3） 21. Terblanche, N. H. D., Molyn, J., de Haan, E., & Nilsson, V. O. (2022). Coaching at Scale: Investigating the Efficacy of Artificial Intelligence Coaching. International Journal of Evidence Based Coaching and Mentoring, 20 (2), 20–36. 22. Wu, S., Tang, M., et al. (2024). Impact of an AI-based laparoscopic cholecystectomy coaching program on the surgical performance: a randomized controlled trial. International Journal of Surgery, 110, 7816–7823. 23. Haase, J. (2025). Augmenting coaching with GenAI: Insights into use, effectiveness, and future potential (Version 1) [Pre-print]. arXiv. 24. Diller, S. J., Stenzel, L.-C., & Passmore, J. (2024). The coach bots are coming: Exploring global coaches’ attitudes and responses to the threat of AI coaching. Human Resource Development International, 27(4), 597– 621. 25. Bruning, F., & Boak, G. (2025). Artificial intelligence coach bots: Coaches’ perceptions of potential future impacts on professional coaching, a qualitative study. Journal of Work-Applied Management. Advance online publication. 26. Sorensen, S. (2023, June 8). The AI-Enhanced Coaching Triad: Co-Creating Conversations between Coach, Coachee, and AI, and Associated Opportunities, Risks, and Ethical Issues. Paper presented at the BPS Coaching Psychology Division Annual Research & Practitioners Conference, London, UK. 27. Diller, S. J. (2024). Ethics in digital and AI coaching. Human Resource Development International, 27(4), 584– 596. 28. Bachkirova, T., & Kemp, R. (2025). ‘AI coaching’: democratising coaching service or offering an ersatz? Coaching: An International Journal of Theory, Research and Practice, 18(1), 27–45. Keita Kiuchi keita@ppi.tokyo 38 2025/4/28