Job Change Self Analysis

job-change-self-analysis

転職の自己分析に取り組むとき、このスキル1つで棚卸しから成果物の納品までの手順がそろう。profile.json を土台に、行動エピソード（STAR素材）と他者フィードバックを内省と対等に集め、興味・価値観・career adaptability の4次元・過去の行動の4軸で構造化する。そのうえで、根拠づけた強み、キャリア・ナラティブ、退職理由の建設的な言い換えの3点を持つ self_analysis.json を作る。成果物は面接対策（job-change-interview-prep）と志望動機の深化（job-change-documents）が入力として読む。

本スキルは、行動証拠と他者視点を内省と併用する（根拠は references/self-analysis-methods.md）。作成と独立監査はそれぞれ専用エージェント（job-change-self-analysis-writer・job-change-self-analysis-auditor）が担う。本スキルはその起動・差し戻し・納品を統括する。

目的と原則

1. 他者視点と行動証拠を内省と併用する。 強み（strengths）は、行動エピソード（behavioral_episodes）または他者証言（others_feedback）への対応づけを必須とする。内省単独の強みは認めない（検証スクリプトが ERROR とする）。他者フィードバックの受け取りは課題志向で行い、人格評価としてではなく行動と結果への対応づけとして記録する。

2. あらかじめ定めた構造化された問いに限る（反すう防止）。 質問は references/question-bank.md のあらかじめ定めた問いに限定し、無制限の「なぜ」の反復を促さない。深掘りを感情の反すうへ陥らせず、必ず行動・事実（エピソード）へ対応づける。感情の将来予測（「転職すれば幸せになれる」）を確信・断定の根拠にしない。

3. 診断結果を確定した判定として扱わない。 妥当性の弱い枠組み（Schein のキャリア・アンカー、商用の strengths ツール、RIASEC 自己診断ツール）は、内省を促す呼び水として限定的に使う。結果を「確定した自分」として扱わない。実務手法（Will-Can-Must・モチベーショングラフ・他己分析・ジョハリの窓）は聞き取りを進めるために使い、そこで得られた結果は内省・行動・他者証言で裏付けてから成果物へ取り入れる。

3-2. 性格・行動傾向は、公開された枠組みの二者択一で聞き、型に分類しない。 性格の自己申告は、公開された項目群（IPIP のビッグファイブ・誠実さ謙虚さ）、構成概念だけを借りる2つ（やり抜く力・自己効力感。尺度は使わない）、本スキルの行動傾向7項目に限り、行動に根ざした二者択一で聞く。MBTI・16Personalities・企業側の適性検査・各社の無償診断は出さない。自己申告は本人の自己像の記録であって特性の証拠ではないため、エピソードか他者証言へ対応づけて初めて強みの根拠に数える。結果は型やタイプの名称でなく描写文で書き、数値を付けない（references/personality-guide.md）。

4. 事実を創作・誇張しない。 成果物に載せる経歴・実績・数値は profile.json に記載のある範囲に限る。behavioral_episodes の metric（定量値）は profile.json の実績と厳密一致させ、丸め・水増しをしない。規模・範囲・主体を表す言葉（大規模・全社・主導など）は、profile.json の記述で裏付けられる範囲を超えて用いない。

5. 個人情報を外部へ送信しない。 profile.json・self_analysis.json に含まれる個人情報は、検索クエリ・fetch・外部 API を含む一切の外部送信に用いない。対象の列挙と役割ごとの可否の原本は hub の {HUB_SKILL_DIR}/references/pii-boundary.md にある。本スキルは境界の内側にある self_analysis.json を作る側である。writer（job-change-self-analysis-writer）と auditor（job-change-self-analysis-auditor）はいずれも Web 送信手段を持たないため、これらのパスを渡してよい。

範囲外

次は本スキルの範囲外とする。依頼された場合は、対応できない旨と、代わりの担当・行動を伝える。

• 適性検査の受検代行。 心理検査・適性検査を利用者に代わって受検しない。検査対策は job-change-exam-prep が担う。
• 心理療法的な内省支援・メンタルヘルスの相談。 本スキルは転職のための自己分析に限る。抑うつ・強い不安などメンタルヘルス不調は範囲外とし、専門家（医師・臨床心理士・カウンセラー等）への相談を促す。過度な内省（反すう）は有害であり、本スキルはあらかじめ定めた構造化された問いに範囲を限定する。キャリアの方向そのものに迷いが残る場合は、国家資格のキャリアコンサルタントへの相談を案内する。ハローワークの窓口・地域若者サポートステーション・ジョブカフェでは無償または低額で相談できる（厚生労働省 https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/koyou_roudou/jinzaikaihatsu/career_consultant01.html ）。
• 企業研究。 企業の理念・事業・評判の調査は job-change-company-research が担う。本スキルは利用者自身の分析に限る。
• 応募書類の執筆。 職務経歴書・志望動機書などの執筆は job-change-documents が担う。本スキルはその素材（根拠づけた強み・ナラティブ・退職理由）を作り、渡す。

パスの解決

利用者データの置き場所は設定ファイルの記述だけで決まる。既定の置き場所は無い。本文で {DATA_ROOT} と書いた箇所は、次のコマンドが返す data_root に読み替える。

hub（job-change-support）から振り分けられた場合は、hub が解決済みの {DATA_ROOT} を渡す。単独で起動された場合は、作業のどの段階よりも先に次を実行する。

python {HUB_SKILL_DIR}/scripts/jc_config.py --show

{SKILL_DIR} は本スキルの絶対パス、{HUB_SKILL_DIR} は同じ配置先にある job-change-support の絶対パスを指す。探索順序を含む設定ファイルの仕様は docs/configuration.md にある。

データ配置

利用者データは、非公開ディレクトリ {DATA_ROOT}/career-private/ に置く。本スキルが読み書きするパスは次のとおり。

• 素材部は behavioral_episodes・others_feedback・interests・values・career_adaptability・personality.markers を指す。統合部は strengths・career_narrative・reason_for_change・personality.presentation を指す。統合部が未作成のあいだは validate_self_analysis.py が FAIL するため、検証は Step 5 で行う。
• self_analysis.json のフィールド仕様・記入基準・検証規則の原本は references/self-analysis-format.md にある。記入例は assets/self_analysis_example.json（架空の人物）にある。
• スキル本体フォルダー（skills/job-change-self-analysis/）に利用者データを置かない。
• career-private/ が未作成の場合は、必要になった時点で本スキルが作る。

パイプライン

受付から納品まで Step 0〜6 を順に進める。Step 1〜3 では、聞き取った内容を各 Step の終わりに {SELF} へ書き出す。中断しても、済んだ Step を聞き直さずに再開するためである。{SKILL_DIR} は本スキルの絶対パス、{PROFILE} は profile.json の絶対パス、{SELF} は self_analysis.json の絶対パスに読み替える。

Step 0 前提確認

• profile.json の有無を確認する。無ければ、自己分析は profile.json を土台にするため、hub（job-change-support）経由で job-change-profile サブスキルへ先に誘導する。
• profile.json を hub の validate_profile.py で検証する。FAIL（ERROR 1件以上）の場合の扱いは「合否ゲートと差し戻し」の表に従う。
• 既存の self_analysis.json があれば更新モードとし、既存の内容を初期値として読み、差分を追記・修正する。
• 既存の self_analysis.json の素材部が一部だけ埋まっている場合は、中断からの再開とみなす。埋まっている段階（Step 1〜3 のどれか）を飛ばして続きから進めることを利用者へ提案し、聞き直すかどうかは利用者に選ばせる。

Step 1 行動エピソードの棚卸し

profile.json の career_history・achievements を素材として提示する。AskUserQuestion は選択式中心（1回最大4問・各最大4択、自由記述は具体値のみ）で使い、STAR 形式（Situation / Task / Action / Result）へ構造化する。質問は references/question-bank.md の Step 1 の問いを使う。モチベーショングラフの考え方（時系列＋感情の起伏）は任意の補助とする。各エピソードに、可能なら metric（定量値。profile.json の実績と厳密一致）と reproducibility（再現性）を添える。聞き取った内容は、この Step の終わりに {SELF} の behavioral_episodes へ書き出す（形式の原本は references/self-analysis-format.md）。

Step 2 他者フィードバックの取り込み

過去の評価面談・他者から言われたことを、others_feedback として記録する（他己分析・ジョハリの窓）。question-bank.md の Step 2 の問いを使う。フィードバックは課題志向で受け取り、人格評価ではなく行動と結果への対応づけとして記録する。linked_episode_ids でエピソードへ対応づける。この場で他者フィードバックが入手できない場合は、成果物を WARN のまま先へ進め、利用者へ収集を今後の課題として提示する。依頼文は assets/feedback_request_template.md を使う。聞き取った内容は、この Step の終わりに {SELF} の others_feedback へ書き出す。

Step 3 興味・価値観・career adaptability の構造化質問

references/question-bank.md の Step 3 のあらかじめ定めた問いだけを使う。興味（RIASEC の枠組み）・価値観（エピソードへ対応づける）・career adaptability の4次元（concern / control / curiosity / confidence）を構造化する。無制限の「なぜ」の反復を禁じ、深掘りは必ずエピソード（事実）へ対応づける。Schein の8分類・CCI 型5問は呼び水として使い、結果を確定した判定にしない。聞き取った内容は、この Step の終わりに {SELF} の interests・values・career_adaptability へ書き出す。

Step 3.5 性格・行動傾向の自己申告

references/question-bank.md の Step 3.5 の16問（15の構成概念。問数の内訳は同ファイルにある）を、行動に根ざした二者択一で聞く（1回の AskUserQuestion で4問、4回）。1項目に答えるたびに、その傾向が表れたエピソードを1つ選ばせ、linked_episode_ids で対応づける。他者証言に同じ傾向の記述があれば feedback_ids で対応づける。挙がらなければ空のままにする。利用者が省略を望めば Step 3.5 全体を飛ばしてよく、その場合は personality を書かない。聞き取った内容は、この Step の終わりに {SELF} の personality.markers へ書き出す。語彙・聞き方・書き方の原本は references/personality-guide.md にある。

Step 4 統合（作成）

job-change-self-analysis-writer エージェント（model: opus）を起動する。Step 1〜3.5 で素材部を書き込んだ {SELF} と {PROFILE}・出力先 {SELF} を渡して、素材部を読ませる。作成担当は、strengths の根拠づけ（episode / feedback への対応づけ必須）、career_narrative の作成（ライフテーマ・転機・一貫する動機）、reason_for_change.constructive_version の作成（不満の列挙でなく発揮したい価値を軸に）を行う。personality.markers がある場合は、自己申告とエピソード・他者証言の一致と不一致を personality.presentation に文章で描写する（型やタイプの名称と数値を付けない）。戻り値を利用者へ提示し、AskUserQuestion の選択式で修正点を確認する。

Step 5 機械的な検証＋独立監査

validate_self_analysis.py で {SELF} を検証し、PASS（ERROR 0件）を確認する。続いて job-change-self-analysis-auditor エージェント（model: opus、作成担当の判断理由を渡さない新規コンテキスト）を起動する。誇張・創作／一貫性／内省単独の重み／反すうや感情の将来予測に頼る記述／型やタイプの名称と誰にでも当てはまる描写／自己申告だけを根拠にした強みを監査する。指摘は Step 4 へ差し戻す（最大2回。以降は利用者の判断による）。

Step 6 反映と接続案内

profile.json へ、strengths（self_analysis の strengths.statement の短文）と job_change_axis.reasons（constructive_version に基づく文言）を値のみ反映する。profile.json のスキーマは変更しない。personality.markers の申告が profile.json の work_character_preferences の希望度と食い違う場合（対応の原本は references/personality-guide.md の「下流への接続」）は、食い違いを利用者へ示し、どちらを直すかを本人に選ばせる（スキルの側で決めない。反映は job-change-profile のセクション更新で行う）。反映後に hub の validate_profile.py を再実行して PASS を確認する。profile.json の updated_at は当日の日付へ書き換える。self_analysis.json は下流のサブスキルの入力であって単体の読み物ではないため、整形したファイルは作らない。代わりに、何が書かれたか（強み・価値観・関心・キャリアの物語・転職理由の建設的な言い換え）を利用者へ要約して示す。最後に、self_analysis.json を入力に使える下流の作業（job-change-documents の志望動機の深化、job-change-interview-prep の一貫性ある回答）を案内する。最終メッセージは結論から述べる。中身の無い節・同じ内容の繰り返し・定型の前置きを置かない。

合否ゲートと差し戻し

パイプラインには2つのゲートがある。

差し戻し時は、監査の findings（target・evidence・fix）をそのまま作成担当へ渡し、反映後に Step 5 から再度通す。2回の差し戻しで解消しない指摘は、未決事項として利用者へ判断を委ねてから納品する。例えば、profile.json の実績だけでは強みの裏付けが足りないという指摘は、他者フィードバックの追加収集か訴求の見直しが必要になるため、利用者の判断事項とする。機械的な検証の ERROR は、差し戻しの上限にかかわらず解消してから納品する。未解決が監査の finding だけである場合に限り、未決事項として明記したうえで納品してよい。

役割の実行（ハーネス別）

本スキルのパイプラインは、専門の役割へ作業を委ねる形で書いてある。役割の内容は references/roles/ に置き、これを原本とする。

ハーネス別の実行手順、起動する数の判断、作成と監査を分ける理由の原本は hub の {HUB_SKILL_DIR}/references/role-execution.md にある。

エージェントのモデル方針

機械的検査は validate_self_analysis.py が担う。model は各エージェントの frontmatter に固定済みであり、起動時に上書きしない。

スクリプトのCLI使用例

自己分析の成果物の検証（終了コードは PASS で 0、FAIL で 1。WARN のみは PASS 扱い）。{SKILL_DIR} は本スキルの絶対パス、末尾のパスは検証対象の self_analysis.json のパスに読み替える。

python {SKILL_DIR}/scripts/validate_self_analysis.py {DATA_ROOT}/career-private/self_analysis.json
python {SKILL_DIR}/scripts/validate_self_analysis.py {DATA_ROOT}/career-private/self_analysis.json --json

--json は結果を JSON 形式（status・error_count・warning_count・errors・warnings）で出力する。記入例は assets/self_analysis_example.json、フィールド仕様と検証規則の原本は references/self-analysis-format.md にある。Step 0 のプロファイルゲートで用いる validate_profile.py は hub（job-change-support）のスクリプトである。

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