ai-analysis

analyst エージェントを起動して、ユーザーの現職および目標職についてAIおよび自動化による職業リスク評価を実施します。

ワークフロー

1. データの存在確認

{user_dir}/CareerNavigator/ExperienceLibrary.json および {user_dir}/CareerNavigator/profile.md を読み込みます。ExperienceLibrary の units 配列が空である、または profile.md に目標職がない場合:

"職業リスク評価を実行するには、ExperienceLibrary と目標職が必要です。/career-navigator:add-source を実行して履歴書を追加し、その後 /career-navigator:launch を実行して目標職を設定してください。"

それ以外の場合は、先に進みます。

2. アナリストを起動 — Operation 3

analyst エージェントに以下を引き渡します:

• 完全な CareerNavigator/ExperienceLibrary.json
• 完全な CareerNavigator/profile.md
• 分析の前に references/AI_Job_Report-Anthropic-2026-03.pdf を読むよう指示

エージェントはユーザーの現職および目標職をタスクに分解し、Economic Index に対して各タスクをスコア化し、職務レベルのリスクプロフィールを構築し、耐久性のある差別化要因を特定し、必要に応じてナラティブの再構成を提案します。

3. 評価結果を提示

**AI職業リスク評価** — {職務}

{全体的なリスク態勢と、最も重要な耐久性のある差別化要因を先導として示す1〜2文のハイライト}

全体的なリスクプロフィール
  高リスク職業化タスク:    {n}%  — {例}
  中程度リスク職業化タスク: {n}%  — {例}
  低リスク職業化タスク:     {n}%  — {例}

自動化される可能性が最も高いタスク（2〜5年の期間）
- {タスク} — {Economic Index データに基づく、なぜリスクがあるのか}

耐久性のある強み
- {能力} — {なぜ低リスクであり、価値が高まる可能性があるのか}

ナラティブの再構成
{ユーザーのポジショニングが高リスクタスクに偏っている場合、履歴書の要約、職務経歴書、および営業アプローチにおいて耐久性のある能力に向けて再構成するための具体的な提案}

開発する価値のある隣接スキル
- {スキル/領域} — {ユーザーの既存の基盤を踏まえた場合、戦略的に価値がある理由}

出典: Anthropic Economic Index、{レポート日付}

profile.md に複数の目標職がある場合は、各職務について個別の評価を実施し、順序立てて提示します。

4. 次のステップを提案

"検索パターンと移転可能なスキルと組み合わせるため、完全なアナリストレポートを実行しますか？/career-navigator:report を実行してください。"