1. 考え方
1.1. 割合
1.1.1. 1:2:3:4
1.1.2. 1:1:4:4
2. スコアリングは2軸or3軸で考える
3. 初期の設定と1～2年後運用しても弊害がでないようにする
3.1. 極端にマイスターが多くなり過ぎないように
3.2. 実績を積めば、ステップアップできるのか
4. 能力値
4.1. https://tomo-papa.net/view-ability/
4.2. AI開発・モデル構築系
4.2.1. Pythonプログラミング 機械学習（Machine Learning） ディープラーニング（Deep Learning） 自然言語処理（NLP） 画像認識・画像処理 音声認識・音声合成 強化学習（Reinforcement Learning） 転移学習（Transfer Learning） 時系列解析 GAN（敵対的生成ネットワーク） LLM（大規模言語モデル）のファインチューニング プロンプトエンジニアリング（Prompt Engineering）
4.2.1.1. 10段階で評価
4.2.1.1.1. プログラミング
4.3. データ関連スキル
4.3.1. データ分析・データマイニング 統計学・確率論 データベース（SQL、NoSQL） データクリーニング・前処理 Big Dataツール（Hadoop, Sparkなど）
4.3.1.1. 10段階で評価
4.3.1.1.1. データ集計
4.4. AIツール活用スキル
4.4.1. ChatGPT・GPTシリーズの活用 画像生成AI（DALL-E、Midjourney、Stable Diffusion） 動画生成AIツール（Runwayなど） 音声合成AI（VOICEVOX、ELEVEN LABSなど） AIを活用した自動化ツール（Zapierなど） AIを用いた業務効率化（Notion AI、Canva AIなど）
4.4.1.1. 10段階で評価
4.4.1.1.1. ツール
4.5. AIビジネススキル
4.5.1. AI製品企画・プロダクトマネジメント AI営業・提案スキル AIプロジェクトマネジメント AIマーケティング戦略立案 AI活用コンサルティング AIツール導入支援スキル
4.5.1.1. 10段階で評価
4.5.1.1.1. プロダクトマネージャー
4.6. AIクリエイティブ系スキル
4.6.1. AIを活用したライティングスキル（コピーライティング、記事作成） AIを用いた動画編集・画像編集 AIを用いたWebサイト・LP作成 AIを使ったキャラクター・イラスト制作 AIを活用した広告クリエイティブ制作
4.6.1.1. 10段階で評価
4.7. AIインフラ・運用スキル
4.7.1. AIシステムインフラ構築 AIモデルのデプロイ（Docker、Kubernetesなど） MLOps（機械学習の運用管理） クラウドAIプラットフォーム利用（AWS SageMaker, Google Vertex AI）
4.7.1.1. 10段階で評価
4.8. AI倫理・法務系スキル
4.8.1. AI活用の法律知識（個人情報保護法、著作権法） AIガバナンス・コンプライアンス知識
4.8.1.1. 10段階で評価
4.8.1.1.1. なし
4.9. AI教育系スキル
4.9.1. AI人材教育（カリキュラム作成、講師） AI教材作成スキル オンライン講座・ウェビナー開催スキル AIトレーニング（企業研修）の提供
4.9.1.1. 10段階で評価
4.9.1.1.1. 講師・セミナー
4.10. コミにケーション・ヒューマンスキル
4.10.1. AI導入時のプレゼンテーション力 AIプロジェクト推進のコミュニケーション力 AI活用チームのマネジメント力 AI導入に向けた折衝力・交渉
4.10.1.1. 10段階で評価
4.10.1.1.1. コミにケーションスキル
4.11. 能力値
4.11.1. 参考ポケモン https://gamewith.jp/pokemon-sv/article/show/375481
4.11.1.1. AIプログラミングスキル
4.11.1.2. AIマネジメントスキル
4.11.1.3. AIツール活用スキル
4.11.1.4. AIクリエイティブスキル
4.11.1.5. AI運用・保守系
4.11.1.6. AI教育・研修スキル
4.11.2. レーダーチャート
4.11.3. 能力値は属性情報10、業種10ずつにする
4.11.3.1. 加算方式
4.11.4. 属性情報
4.11.4.1. 職種
4.11.4.2. 業種
4.11.4.3. スクール
4.11.4.3.1. スクール別とコース別で一覧をつくり当てはまる
4.11.5. 行動情報
4.11.5.1. なんのスキルがあるのか
4.11.5.2. AI資格
4.11.5.2.1. 各種資格を一覧をつくり当てはめる
4.11.5.3. AIマッスルの実績
4.11.5.3.1. 仕事別にカテゴリーを分ける
4.11.5.3.2. 例：評価5を3回とるとカテゴリーのレベルアップ
4.11.6. 懸念としては、能力値なので年齢が関係ない
4.11.6.1. マッチングのオススメ機能
4.11.6.2. 企業側に優先的に提携してもらう
5. レベル
5.1. 初級
5.1.1. 20点以下
5.2. 中級
5.2.1. 30点以下
5.3. 上級
5.3.1. 50点以下
5.4. マイスター
5.4.1. 70点以上
5.5. 👆がポケモンで言うイーブイのレベルMax
5.6. 特定の専門性が高い人
5.6.1. 例：AI画像（サンダース）
5.6.1.1. 特定の領域のプロフェッショナル
5.6.2. 例：AI講師（シャワーズ）
5.6.2.1. 特定の領域のプロフェッショナル
5.6.3. 例：AI記事が得意（ブースター）
5.6.3.1. 特定の領域のプロフェッショナル
5.6.4. 例：AI教材に強い営業
5.7. レベル+バッチ制度設け、専門性のPRができるようにする
5.7.1. 例：画像生成AIマイスターバッチ
5.7.2. 例：ブログ記事作成生成AIマイスターバッチ
5.8. 実績がある人
5.8.1. 例：AI副業で10万円稼いだことがある
5.8.1.1. AI講師などでは必要の可能性あり
5.8.1.1.1. これは数値かできないので、プロフィールでPR＆企業と個人のマッチングで都度確認するようにしてもらう
6. https://flued.jp/eigyou-dx/dx-tool/hubspot-scoring/
7. 行動情報
7.1. スクールのコース
7.1.1. 例：プログラミング 10点
7.1.2. 例：生成AI中級：3点
7.1.3. 例：生成AI初級：1点
7.2. なんスキルがあるのか？
7.2.1. AIスキル一覧のを点数化する プログラム系：点数高い それ以外は低いなど
7.3. AI資格
7.3.1. AI資格を初級、中級、上級と分ける
7.3.1.1. 初級
7.3.1.1.1. 1点
7.3.1.2. 中級
7.3.1.2.1. 3点
7.3.1.3. 上級
7.3.1.3.1. 3点
7.4. AIマッスル内での実績
7.4.1. 仕事後の評価。5段階で評価。
7.4.1.1. ポイント 20まで 初級
7.4.1.2. ポイント 30まで 中級
7.4.1.3. ポイント 40～ 上級
7.4.1.4. ポイント 50位以上 マイスター
8. 今後について
8.1. 検証
8.1.1. ダミーデータをつかって20～30人検証する
8.1.1.1. 各点数の調整
8.1.1.1.1. 理想とする割合になるのか
8.1.1.2. キャリアループとして、意図的に調整する点数の項目を決める
8.1.2. バッチ制度をどのような内容にするか要検討
8.1.3. レベルアップの制限
8.1.3.1. 簡単にマイスターが増えないかなどの検証
8.2. そもそもシステムでこのようなスコアリングができるのか導入段階で確認する必要がある
9. 前提条件
9.1. AIマッスルで有料紹介につなげたい＝若年層のほうが評価が高い
9.2. スクールに通っておらずとも、本業でエンジニア、AIに関わっている人は評価を高くする
9.3. スクールは、国からの補助金や助成金を導入しているところは基準が高いスクールとみなし、評価を高くする。 また、特定のスキルに特化したスクール（AI画像、エンジニア）は補助金、助成金の対象外の場合でも、中評価をつける
9.4. 会社員だけではなく、個人事業主でもスキルが高い人はいると想定される。
9.5. すでに副業で実績がある人のレベルの判断が難しいので、実績はプロフィール文で案内してもらう。
10. 属性情報
10.1. 年齢
10.1.1. 10代、20代
10.1.1.1. 5点
10.1.2. 30代
10.1.2.1. 4点
10.1.3. 40代
10.1.3.1. 3点
10.1.4. 50点
10.1.4.1. 1点
10.2. 職種
10.2.1. https://re-katsu.jp/career/search/sch_cond?p0=1
10.2.2. 例：ITコンサルタント
10.2.2.1. 5点
10.2.3. 例：医療事務
10.2.3.1. 1点
10.3. 業種
10.3.1. 例：IT・通信・インターネット 5点
10.3.2. 例：運輸・交通・物流・倉庫 2点
10.4. 所属のスクール
10.4.1. 補助金・助成金があるスクール
10.4.1.1. 10点
10.4.2. 特定の分野に特化
10.4.2.1. 5点
10.4.3. その他スクール
10.4.3.1. 3点
10.4.4. キャリアループとして推していきたいスクールは点数加算などをする
10.5. 現在の職業
10.5.1. 会社員
10.5.1.1. ここは分ける？
10.5.2. 個人事業主