LAPRASがエンジニアスキル可視化ツールLAPRASスコアv2.2をリリース、生成AIによる技術記事の質的評価機能を実装

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

PR TIMES より

記事の要約

LAPRAS株式会社は、ITエンジニアの技術力を可視化する「LAPRASスコア」のバージョン2.2を2025年3月12日にリリースした。従来の「いいね！」による評価に加え、生成AIが技術記事を評価する「AIレビュー」機能を実装し、記事の質的評価を技術力スコアに反映できるようになった。^[1]

AIレビューでは、論理性、実用性、読みやすさ、独自性、明確性の5つの観点から技術記事を0.0から5.0の範囲で評価し、その平均点を総合評価として算出している。従来のいいね数だけでは捉えきれなかったエンジニアの本質的な技術力を、より適切に評価することが可能になった。

記事を執筆することで基本的に技術力スコアは上昇するが、AIレビューの評価点数が高得点の場合はスコアの上昇幅が大きくなる仕様となっている。この仕組みにより、質の高い技術記事を書くことでエンジニアの技術力がより適切に評価されるようになった。

生成AIとは、機械学習技術の一種で、与えられたデータから新しいコンテンツを生成する人工知能システムのことを指す。主な特徴として以下のような点が挙げられる。

LAPRASスコアv2.2では、生成AIを活用して技術記事の質的評価を行っている。エラー解決方法の提示や技術調査の参考文献として活用できる記事かどうかを判断し、エンジニアの技術力をより正確に評価することが可能となった。

生成AIによる技術記事の評価は、従来の「いいね」数だけでは測れなかった記事の本質的な価値を可視化する革新的な取り組みと言える。特に実用性や論理性といった具体的な評価基準を設けることで、エンジニアの技術力をより客観的に評価できるようになるだろう。

ただし、生成AIによる評価の精度や信頼性については継続的な検証が必要となってくる。評価基準の妥当性や、AIの判断基準の透明性を確保することが、システムの信頼性を高める上で重要な課題となるはずだ。

今後は評価基準の更なる最適化や、他の技術力指標との連携強化が期待される。エンジニアの技術力を多角的に評価できるプラットフォームとして、人材採用やキャリア形成の重要なツールになっていくことが予想されるだろう。

^ PR TIMES. 「エンジニアの技術力を可視化する「LAPRASスコア」がv2.2にアップデート！技術記事の質的な評価を技術力へ追加 | LAPRAS株式会社のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000109.000024729.html, (参照 25-03-14).

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