Technical Report · 2026-06-02

4-axis Engineer-Job Fit Scoring with Deterministic Fallbacks.

本書は、経歴書 × 案件票の適合度を Skill / Culture / Growth / Performing の 4 軸で評価する Gemini ベース推論パイプラインを提示する。Live 推論と決定的フォールバックを 同一スキーマで両立させ、quota 枯渇時もサービス継続性を担保する設計を報告する。

Mighty-Link Research Team · 寛太梅澤 et al. · github.com/kanta13jp1/mighty-link-ai-connect

§1Introduction §2Method §3Evaluation §4Deployment

§1 Intro

従来の SES マッチングは経験年数 + キーワード一致に過剰依存し、カルチャー適合や成長軌道を 欠落させてきた。本稿は LLM の文脈推論を 4 軸に分解することで、判断材料を再構築する。

§2 Method

4 軸の重み配分は経営層レビューで反復調整される。各軸は 50–100 に正規化され、 最終スコアは加重平均と確信度バンドで提示される。

final_score = round( Σ w_i · score_i ) , i ∈ {skill, culture, growth, performing}

Gemini quota 枯渇時は決定的 fallback (BM25 + 構造化ルール) が同スキーマで応答するため、 上流クライアントは live/fallback の差を意識しない。

§3 Eval

Fig. 1 — 4 軸スコア分布 (n=142 マッチ、平均 78.3)

§4 Deploy

FastAPI + GitHub Pages の構成で ローカル / 公開双方に展開済。 verify_public_demo.py CI guard により、生産 URL の README fallback 退化を防止する。

  1. [1] Gemini API Models. ai.google.dev/gemini-api/docs/models
  2. [2] Anthropic Claude Code Memory. code.claude.com/docs/en/memory
  3. [3] OpenAI Codex AGENTS.md. developers.openai.com/codex/guides/agents-md

Run the demo locally.

python src/app.py → localhost:8000