はじめに

職務経歴書やスキルシートを貼り付けるだけで、
想定年収とスキルレベルをAIが診断するサービスを作りました。

この記事では、

• なぜこの年収診断サービスを作ったのか
• 既存の年収診断と何が違うのか
• AIをどういう立場で使っているのか

について書きます。

年収診断への違和感

世の中のエンジニア向け年収診断は、だいたい次の形をしています。

• 使用言語を選ぶ
• フレームワークを選ぶ
• 経験年数を選ぶ
• 現職の年収を入力する

そして年収が表示される。

ただ、このやり方だと、
実務での関わり方や責任の違いが十分に反映されず、
異なる経験を持つエンジニアが同じように評価されてしまう
ケースが多いと感じました。

そのため、
実際の経験差をうまく拾いきれていないと感じました。

年収を決めているのは「技術」ではなく「責任」

実際に年収差を生んでいるのは、

• Reactを使ったか
• Javaを書いたか

ではなく、

• 実装だけなのか
• 設計判断まで担ったのか
• 他機能に影響する責務を持っていたのか
• 技術的な意思決定を任されていたのか

といった 責任と判断の範囲 です。

同じ技術スタックでも、

• 「作業者」として使っているのか
• 「設計者」として使っているのか

で、実際の評価はまったく変わるはずです。

なぜ職務経歴書をそのまま使うのか

これまでに記載した通り、具体的な経験を
チェックボックスだけで診断するのは難しいと考えました。

だからこのサービスでは、
職務経歴書やスキルシートを、
そのまま貼り付けてもらう形にしました。

文章の中には、

• 「何を自分で決めていたのか」
• 「どこまで任されていたのか」
• 「どこまで責任を持っていたのか」

といった内容が、一般的に含まれます。

その結果を元に年収を判断したほうが
実態に近い診断ができると考えました。
※ユーザーの作業を極力を減らしたいというのも理由の一つです

年収判断におけるAIの立ち位置

このサービスでは名前の通り、
年収の判定自体はAIが行っています。

ただし、その判断を
ゼロからAIに任せているわけではありません。

設計への関与度や責任範囲、
技術的な判断の深さといった
評価の基準は、あらかじめ人が定義しています。

AIはその基準を前提に、
職務経歴書の文章を読み取り、
各スキルをスコア化した結果を交えて年収を判定しています。

つまり、

評価軸は人間が決め、
その軸に沿って判断するのがAI

という役割分担です。

このサービスでやりたかったこと

このサービスで目指したのは、
根拠のある年収診断です。

単に数字を出すのではなく、
職務経歴書の内容から
「なぜこの年収になるのか」が分かる形にしたいと考えました。

実装中心なのか、設計に関わっていたのか。
判断や責任をどこまで担ってきたのか。

そうした評価軸をもとに、
納得感のある年収とスキル評価を提示する

それを形にしたのが、このサービスです。

おわりに

根拠と納得感のある想定年収とスキル評価を
提示することを目指しました。

もしよければ実際に使っていただき、
診断結果をXにポストしてもらい、感想を教えていただけると嬉しいです！

率直なフィードバックをもとに、
この評価軸自体も改善し更なる精度向上を目指したいと思っています。