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AI協働力AI Collaboration

AI協働力は、共同推論・環境構築・実行の統制・意図の仕様化・出力の品質保証で構成されるスキル領域です。

/ai_collaboration 直下 5 ノード 受験者平均 69.4点
01 — Intent Specification

意図の仕様化

意図の仕様化を、制約と完了条件の明示・問題のフレーミングの観点で評価します。

制約と完了条件の明示 constraint_articulation

候補者が実装・修正・設計判断を依頼しており、AI の推測を制約や完了条件で狭める機会がある。

問題のフレーミング problem_framing

課題・機能への着手指示があるセッション。

02 — Environment Engineering

環境構築

環境構築を、コンテキスト整備・ガードレール設定・ツール整備の観点で評価します。

ガードレール設定 guardrail_setup

エージェントの操作が、破壊的変更、外部副作用、広範囲編集、権限/認証、データ操作、セキュリティ、課金、公開操作に影響しうる。

コンテキスト整備 context_scaffolding

コードベースや課題文脈が非自明で、候補者が関連する実装所在・規約・既存判断・ファイル関係を選び直して エージェントに渡すことが、探索効率や正確性に影響する状況。

ツール整備 tool_provisioning

エージェントが作業を進めるために、MCP・外部 CLI・API credential・sandbox・local service・環境変数・認証/権限・不足 dependency などの追加設定が必要で、候補者がそれを判断/準備できる状況。

03 — Co-Reasoning

共同推論

共同推論を、提案の評価と採択・代替案の引き出しの観点で評価します。

代替案の引き出し solution_exploration

複数の実現方針がありうる設計判断が課題に存在する場合。

提案の評価と採択 proposal_deliberation

AI の応答が方針提案・代替案を含む、または帰結の大きい設計判断が AI の出力の中で実質的に行われている場合。

04 — Execution Control

実行の統制

実行の統制を、修正の収束・委譲の調整・実行中の軌道修正の観点で評価します。

委譲の調整 delegation_calibration

候補者が複数ステップ、設計判断を含む作業、または失敗時の影響が大きい作業を エージェントに委譲している。

実行中の軌道修正 execution_steering

エージェントが確認質問をした、方針選択を求めた、誤った方向に進みかけた、長時間自走でズレるリスクが出た、または失敗前に方針転換できる明確な機会が trace 上にある。

修正の収束 corrective_convergence

エラー・不具合への修正往復が発生している場合。

05 — Output Quality

出力の品質保証

出力の品質保証を、批判的評価・品質向上・検証の設計の観点で評価します。

検証の設計 verification_design

テスト・型チェック・実行確認・E2E・ログ確認など、成果物を検証できる手段が課題に存在する。

批判的評価 critical_evaluation

AI が実装を生成し、かつ誤り・要件とのズレ・品質問題が trace 上に存在する場合。

品質向上 quality_elevation

AI が動作する実装を生成し、構造・抽象・保守性に改善余地がある場合。

SEIによる評価を、
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デモでは、実際のスコアレポートを見ながら SEI・AI協働力の評価結果をご覧いただけます。