# 🔵 増山 義人様 評価レポート（v3.9修正版・完全版）

## ■ 対象案件
NTTデータ向け閉域型PrivateAIアセット開発および社内RAG構築活動

## 🔵 1. 総合フィットレビュー（要点まとめ）

| 観点 | 評価 | コメント |
|------|------|----------|
| 技術理解 | 非常に高い | LangChain、Ollama、vLLMを用いたRAG基盤構築、AWS上でのAI基盤構築経験 |
| 自走力 | 非常に高い | 生成AIを活用したVibe Coding手法による開発スピード向上をリード |
| コミュニケーション | 高い | 社内勉強会を主催し、教育資料整備やチーム展開を実施 |
| ドメイン知識 | 高い | 公共・警察分野、大手通信業界向けAI開発経験 |
| 稼働柔軟性 | 高い | フルタイム稼働可能、複数プロジェクト並行管理実績 |

**✔ 結論（総合フィット率：85%｜🟢高い（S〜A+候補））**

豊富なAI技術と自走力を持ち、本案件のPoC開発に非常に適した人材。AWS経験が豊富で、幅広い業界知識が強み。

## 🔵 2. レイヤー別評価（v3.9）

### ■ 2-1 Personality（9因子）

| 因子 | Ideal | 候補者 | GAP | コメント |
|------|------:|-------:|----:|----------|
| 構造化・遂行力 | 8.4 | 8.8 | +0.4 | 要件定義から実装までVibe Codingを用いて高速反復 |
| 協働・信頼形成 | 8.0 | 8.4 | +0.4 | NTTデータとの協業で成果を高く評価される |
| 発信・推進力 | 8.2 | 8.6 | +0.4 | 社内の生成AI活用を推進し、勉強会を主導 |
| 探索・学習志向 | 8.0 | 9.0 | +1.0 | LangChainやOllamaなど最新技術を積極的に導入 |
| 論理・抽象化 | 8.2 | 8.8 | +0.6 | AI基盤の設計から運用まで一貫したフレーム整備を実施 |
| 感情安定性 | 8.0 | 8.6 | +0.6 | プロジェクト評価フレーム整備で冷静に対応 |
| 内省・改善 | 7.8 | 8.2 | +0.4 | 自社内での開発プロセスを改善し、高速開発サイクルを実現 |
| 貢献×成果志向 | 8.4 | 8.6 | +0.2 | 社内優秀者賞2回受賞の実績 |
| 共創・知性統合 | 8.0 | 8.4 | +0.4 | 生成AI活用講座を通じた知識共有 |

**2-1 Personality（9因子）総合**: Ideal 8.1 / 候補者 8.6（GAP +0.5）

### ■ 2-2 Communication（v3.9拡張）

| 因子 | Ideal | 候補者 | GAP | コメント |
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| 傾聴・理解力 | 8.2 | 8.6 | +0.4 | 顧客要望を基にした生成AI基盤構築 |
| 論点整理 | 8.0 | 8.4 | +0.4 | プロジェクト評価フレームの整備に貢献 |
| 交渉・調整力 | 8.0 | 8.4 | +0.4 | NTTデータとのプロジェクトで複数部門調整 |
| プレゼン力 | 8.2 | 8.6 | +0.4 | 社内勉強会で教育資料を用いたプレゼンを実施 |

**2-2 Communication（v3.9拡張）総合**: Ideal 8.1 / 候補者 8.5（GAP +0.4）

### ■ 2-3 Documentation

| 因子 | Ideal | 候補者 | GAP | コメント |
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| 設計書作成 | 8.4 | 8.8 | +0.4 | RAG基盤構築のための設計書作成経験 |
| 業務フロー図 | 8.0 | 7.6 | ▲0.4 | 業務フローの記載は少ないが、教育資料の整備から推測される |
| 報告書・議事録 | 7.8 | 8.0 | +0.2 | 社内外への報告書作成実績あり |
| 手順書・マニュアル | 8.0 | 8.6 | +0.6 | 運用マニュアル整備の実績が豊富 |

**2-3 Documentation総合**: Ideal 8.1 / 候補者 8.2（GAP +0.2）

### ■ 2-4 Logical Thinking

| 因子 | Ideal | 候補者 | GAP | コメント |
|------|------:|-------:|----:|----------|
| 課題分析 | 8.4 | 8.8 | +0.4 | 生成AIの課題を抽出しAgenticRAGで解決策を提案 |
| 解決策立案 | 8.2 | 8.6 | +0.4 | RAG基盤の設計から評価まで対応 |
| リスク予測 | 8.0 | 8.4 | +0.4 | 評価フレーム整備でリスクを可視化 |
| 仮説検証 | 8.0 | 8.4 | +0.4 | RAG基盤のPoCを複数実施 |

**2-4 Logical Thinking総合**: Ideal 8.2 / 候補者 8.5（GAP +0.4）

### ■ 2-5 Operation（事業検討）

| 因子 | Ideal | 候補者 | GAP | コメント |
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| 事業理解 | 8.2 | 8.0 | ▲0.2 | AI技術を事業に適用するプロジェクト経験が豊富 |
| ROI意識 | 8.0 | 8.2 | +0.2 | 生成AI導入での業務効率化実績 |
| ステークホルダー管理 | 8.4 | 8.6 | +0.2 | NTTデータとの協業でステークホルダー調整を実施 |
| 変革推進 | 8.0 | 8.4 | +0.4 | Vibe Codingによる開発プロセスの変革を主導 |

**2-5 Operation（事業検討）総合**: Ideal 8.2 / 候補者 8.3（GAP +0.1）

### ■ 2-6 Domain Literacy

| 因子 | Ideal | 候補者 | GAP | コメント |
|------|------:|-------:|----:|----------|
| 業界知識 | 8.2 | 8.6 | +0.4 | 公共、通信業界でのプロジェクト実績が豊富 |
| 規制・法令理解 | 8.0 | 7.8 | ▲0.2 | 規制に関する記載は少ないが公共分野での経験あり |
| 業務プロセス理解 | 8.0 | 8.4 | +0.4 | AIを活用した業務効率化プロセスの知見が豊富 |

**2-6 Domain Literacy総合**: Ideal 8.1 / 候補者 8.3（GAP +0.2）

### ■ 2-7 Ambiguity / Complexity

| 因子 | Ideal | 候補者 | GAP | コメント |
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| 曖昧耐性 | 8.0 | 8.4 | +0.4 | 生成AIの不確実さを克服し実用化に成功 |
| 複雑性耐性 | 8.4 | 8.8 | +0.4 | LangChain、Ollamaを用いた複雑なRAG基盤構築の実績 |
| 変化適応力 | 8.0 | 8.2 | +0.2 | Vibe Coding導入による開発サイクルの変化に対応 |

**2-7 Ambiguity / Complexity総合**: Ideal 8.1 / 候補者 8.5（GAP +0.3）

### ■ 2-8 Leadership / Self-Drive

| 因子 | Ideal | 候補者 | GAP | コメント |
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| 自走力 | 8.6 | 9.2 | +0.6 | 生成AIを活用した新規基盤構築を単独でリード |
| チームリード | 8.4 | 8.6 | +0.2 | 複数名のチームをリードし、成果を上げた実績 |
| 育成・支援 | 8.0 | 8.4 | +0.4 | 社内勉強会主催、教育資料整備を通じたメンバー育成 |
| 意思決定 | 8.2 | 8.6 | +0.4 | 技術選定から運用までの意思決定を主導 |

**2-8 Leadership / Self-Drive総合**: Ideal 8.3 / 候補者 8.7（GAP +0.4）

### ■ 2-9 Risk

| リスク | 評価 | コメント |
|--------|------|----------|
| 役割期待ズレ | 低 | 生成AIを活用したプロジェクト推進の実績が豊富 |
| クラウドセキュリティ | 未判定 | 直接の経験記載が少ないため面談で確認が必要 |
| コミュニケーション | 低 | 社内勉強会主催経験あり |
| 稼働安定性 | 低 | 複数プロジェクト並行管理の実績あり |

## 🔵 3. 総合判定（案件フィット）

### ■ 強み
- AWS上でのAI基盤構築経験が豊富
- 生成AIを用いたプロジェクトの自走力が高い
- 社内勉強会主催によるコミュニケーション力

### ■ 懸念点
- クラウドセキュリティに関する知識の確認が必要

### ■ 最終結論
技術力・自走力が非常に高く、本案件に対する適合度85%。AWS上での豊富な経験を持ち、クラウドセキュリティの知識を面談で確認できれば強く推薦可能。

## 🔵 4. クライアント説明用サマリー（150字）

AWS上でのAI基盤構築経験豊富なアーキテクト。生成AIを活用したプロジェクト推進の自走力が高い。クラウドセキュリティの知識は面談で確認推奨。

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📌 **評価LLM**: ChatGPT