到達点を、規模で裏付ける。
キーワード一致ではなく、過去 PJ 規模からの実証された到達点を 0–100 で評価。
Mighty Skill-Bridge は経歴と案件の文脈推論を 4 軸に分解。 キーワード一致では拾えない「合うかどうか」を、判断者の手に届く解像度で返す。
キーワード一致ではなく、過去 PJ 規模からの実証された到達点を 0–100 で評価。
組織形態・意思決定速度・密度の整合性を、文脈推論で読み取る。
配属直後のキャッチアップ可能性を、week 1 / 2 / 3 のロードマップに分解。
実績の再現性 — 過去 PJ の規模と成果から、将来 perf を推定する。
本シミュレーターの診断結果、佐藤賢太様のスキル・経歴は、対象案件(LLM自律エージェント開発)に対して「89%」という極めて高い適合性(Highly Compatible)を示しました。特に「Skill-Fit(95%)」においては、Python、TypeScriptに加え、FastAPIやReactのフルスタックスキル、さらにgspread等を用いたGoogle API連携開発実績が、案件で募集されている技術スタック(FastAPI, React, Sheets/Docs Live 連携)と100%合致しています。また「Growth-Fit(92%)」でも、最先端の生成AIを活用してテクノロジーの架け橋となるアーキテクト像を目指す佐藤様の志向性が、募集背景にあるGemini Spark連携開発の方向性と完全に同期しています。即戦力として、初週からアーキテクチャ設計およびAPI開発で強烈なリーダーシップを発揮できると確信します。
複数案件とストック候補エンジニアの多次元フィットスコアを一覧で突合・比較します。
| 候補者氏名 | 総合マッチ度 | スキル適合 | カルチャー適合 | 成長親和性 | 稼働安定性 | アクション |
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AIフィット分析から、候補者と案件のシナジーを映画的なプロダクト映像として生成します。