こんなときに
ひとつでも思い当たれば、試す価値があります。
地道な改善が、誰かに見えているかわからない
レビューや仕組み化に時間を使っている。でも、それがチームにどう伝わっているかはわからない。
1on1で、次に伸ばすテーマを決めたい
技術の話だけで終わってしまう。チームでの役割も含めて、次のテーマを具体的に話したい。
教えたことが役に立っているか知りたい
後輩のフォローや知見の共有が、どれくらい助けになっているのかを確かめたい。
エンジニア360とは
技術探求だけでなく、価値の届け方や協働、知見共有まで含めてエンジニアの見え方を整理するフレームワークです。
技術探求・専門性
深く掘る力や専門知識の強さを示します。
品質・価値デリバリー
価値を届ける速さと品質のバランスが見えます。
チーム支援・協働
チームにどう貢献しているかを表します。
知見共有・発信
レビューや発信で周囲に与える影響が見えます。
改善・仕組み化
再現性のある改善を積み上げる力です。
10タイプ概要
気になるエンジニアタイプは、そのまま既存の詳細記事で深掘りできます。
技術特化型
専門性と技術探求でチームを支えるタイプ群
デリバリー重視型
価値を素早く形にして前へ進めるタイプ群
チーム・組織型
協働や知見共有で全体の流れを整えるタイプ群
タイプに「優劣」はありませんどのタイプも等しく価値があります。大切なのは自分のタイプを知り、強みを活かし、弱みを補う方法を見つけること。らしさ診断はそのプロセスをサポートします。
自己診断だけでは足りない理由
一般的な診断は「自分で質問に答える」形式です。しかしここに、見落とされがちな落とし穴があります。
人は無意識に 「こうあるべき自分」 で回答する傾向があります。その結果、実際の行動や周囲への印象とズレた結果が出ることも少なくありません。
自分が思うエンジニア像
「コードは書けるけど説明が苦手」
「レビューはあまり貢献できていない」
「技術選定は苦手」
チームが見るあなた
「仕様の伝え方が丁寧で分かりやすい」
「レビューで重要な観点を指摘してくれる」
「いつの間にか技術選定をまとめている」
結果のイメージ
同じ設問に、自分とチームのメンバーがそれぞれ5段階で答えます。素養ごとに答えを並べます（架空の例）
けんたさん（自分の答え）まいさん（マネージャーの答え）
けんたさん（自分の答え）
まいさん（マネージャーの答え）- 知見共有・発信けんたさんの答え：2「あまりあてはまらない」まいさんの答え：4「ややあてはまる」
- 技術探求・専門性けんたさんの答え：4「ややあてはまる」まいさんの答え：4「ややあてはまる」
- 改善・仕組み化けんたさんの答え：3「どちらともいえない」まいさんの答え：5「とてもあてはまる」
- 1
- あてはま らない
- 2
- あまり あてはま らない
- 3
- どちら とも
- 4
- やや あてはまる
- 5
- とても あてはまる
| 項目 | けんたさんの答え | まいさんの答え |
|---|---|---|
| 知見共有・発信 | 2（あまりあてはまらない） | 4（ややあてはまる） |
| 技術探求・専門性 | 4（ややあてはまる） | 4（ややあてはまる） |
| 改善・仕組み化 | 3（どちらともいえない） | 5（とてもあてはまる） |
このギャップこそが、 未発見の強み や 盲点 を示すサインです。らしさ診断はこのズレを可視化し、より立体的な自己理解を提供します。
らしさ診断でわかること
らしさ診断のエンジニア素養診断は、従来の自己診断にとどまりません。友人・同僚・家族など、複数の視点からの回答を集め、AIがあなたの「自己像」と「他者像」のズレを分析します。
1
技術力と協働力の自認と他認の比較
自己回答と、チームメンバーから見た評価を軸ごとに並べて表示。どの能力でズレが生じているかが一目でわかります。
2
チームで評価されている貢献の発見
自己評価では低く見積もっているが、周りから高く評価されているポイントをAIが抽出。意外な強みが見えてきます。
3
伝わり方の盲点を可視化
自分では貢献していると思っていても、周りに伝わっていない部分を明示。チームでの立ち位置を見直すきっかけになります。
4
キャリア形成のアドバイス
ギャップをもとに、AIが強みの活かし方と次のステップを提案。1on1やキャリア面談に使える素材になります。
回答者は完全匿名です友達や同僚への依頼も、回答内容はあなたにしか見えません。正直な回答を集めやすい設計になっています。
使い方：たった4ステップ
1
エンジニア360テンプレートを選ぶ
ログイン不要で、診断テンプレート一覧から「エンジニア 360」を選択します。
2
自己評価に回答する
技術・協働・組織貢献などの観点で、自分について答えましょう。所要時間は約5〜10分です。
3
チームメンバーにリンクを送る
一緒に開発しているメンバーや、レビューしてくれる同僚にリンクをシェアします。
4
AIレポートを受け取る
回答が集まり次第、AIが強みと盲点を分析。1on1やキャリア面談の題材に使えるレポートが届きます。