Careerproof

Claude Code 向け CareerProof スキル

CareerProof とは？

CareerProof は、同じ変化に反対側から向き合う 2 つの対象、つまり AI 時代のキャリアを見直す専門職と、競争力を維持するために人員体制を再設計する組織のために構築された、AI を活用したキャリアおよび人材インテリジェンスプラットフォームです。

このプラットフォームには 2 つのモードがあります。

• CeeVee（個人向けキャリアインテリジェンス） — 急速に変化する市場で自身の経験がどう評価されるかを理解し、自分の強みを最適に示し、データに基づいたキャリアの判断を下せるよう、個人を支援します。
• Atlas（人材・組織インテリジェンス） — 人事リーダー、採用チーム、コンサルタントに、候補者の評価、報酬のベンチマーク、人材移行の計画、組織設計、スキルギャップ、人材戦略に関する調査水準のレポート作成に必要な分析能力を提供します。

どちらのモードも、同じインテリジェンスエンジンを基盤としています。このエンジンは、HBR、McKinsey、BCG、Bain、Deloitte、PwC、Gartner、Forrester、WEF、MIT、Stanford など 50 を超えるプレミアムな情報源から厳選した RAG（検索拡張生成）ナレッジベースと、リアルタイムの市場データを取得する Tavily によるライブウェブ調査を組み合わせています。

含まれるもの

このプラグインには、必要なものがすべて含まれています。

コンポーネント	提供内容
13 個のスキル	キャリアや人材に関するタスクを進める、ガイド付きのスラッシュコマンドワークフロー
67 個の MCP ツール	CareerProof API 全体を Claude のネイティブツールとして利用可能（リモート MCP サーバー経由）
OAuth 認証	API キーの管理が不要な、自動ログインフロー

重要な理由

あらゆるレベルで、AI による人材体制の再編が進んでいます。職務は変化し、部門全体が自動化されつつあります。また、組織は 2 年前には存在しなかった能力を軸に再設計する必要があります。CareerProof は、個人のキャリア形成と組織の人材戦略の両方を同じ深い調査に基づかせることで、その隔たりを埋めます。

• 専門職向け：一般的なキャリアアドバイスにとどまらず、実際の経験、業界、職位に合わせたインテリジェンスを得られます。経営戦略の策定に使われるものと同じ情報源を活用します。
• 組織向け：直感頼みの採用や場当たり的な人材計画を、体系的な分析に置き換えます。コンピテンシーフレームワークに照らして人材を評価し、市場データと比較し、従来は高額なコンサルティング契約が必要だったような調査レポートを作成できます。

インテリジェンスエンジン

CareerProof のすべてのスキルとツールは、次の 3 層のインテリジェンススタックを基盤としています。

1. 専門家が厳選した RAG — McKinsey、BCG、HBR、Gartner、Forrester、WEF など 50 を超えるプレミアムな調査情報源から集約した、キャリア、報酬、人材に関するインテリジェンスのナレッジベースです。25 を超える業界を対象に、経営層向けのクエリを使って 1 日 3 回更新されます。
2. ライブウェブ調査 — 古い学習データではなく、現在の市場状況に基づく、Tavily API 経由のリアルタイム検索と情報抽出です。検索結果はナレッジベースに自動保存されるため、時間とともに精度が向上します。
3. CV／候補者のコンテキスト — 利用可能な場合は、実際の経験、つまり職務、職位、業界、職能、スキル、キャリアの軌跡に合わせて分析を調整します。これにより、一般的な知見を個別化されたインテリジェンスへと変換します。

インストール

エージェントスキルエコシステム（任意のエージェント）

Claude Code、Cursor、Gemini CLI、GitHub Copilot、Roo Code、その他 30 を超えるエージェントで動作します。

npx skills add careerproof-labs/careerproof-skills

Claude Code（プラグインのインストール）

# Add the marketplace and install
/plugin marketplace add careerproof-labs/careerproof-skills
/plugin install careerproof-skills@careerproof

これで完了です。プラグインをインストールすると、スキルと MCP サーバー接続の両方が設定されます。初回使用時に OAuth による認証を求められます。API キーは不要です。

Gemini CLI

1. スキルをインストールする：

# Clone the repo
git clone https://github.com/careerproof-labs/careerproof-skills.git
cd careerproof-skills

# Install globally (all projects)
bash gemini/install.sh --global

# Or install to current project only
bash gemini/install.sh

Windows：

.\gemini\install.ps1 -Global

2. MCP サーバーに接続する：

Gemini CLI の設定（~/.gemini/settings.json）に追加します：

{
  "mcpServers": {
    "careerproof": {
      "url": "https://mcp.careerproof.ai/mcp/bearer",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY_HERE"
      }
    }
  }
}

YOUR_API_KEY_HERE を CareerProof API キー（cpk_...）に置き換えてください。

3. 確認する： Gemini CLI を起動し、/mcp を実行してサーバーが接続されていることを確認します。

スキルの概要

Atlas スキル — 人材・組織インテリジェンス（9 スキル）

スキル	目的	費用
atlas-onboard	採用コンテキストを設定します — 企業プロフィール、候補者の CV、職務記述書	無料
atlas-gem	GEM コンピテンシー分析 — 強み、ギャップ、開発領域を含む 10 要素のスコアリング	5～10 クレジット
atlas-fit	CV と職務記述書のマッチング — 強み、ギャップ、市場コンテキストを含む適合度スコアリング	8 クレジット
atlas-interview	設定可能なプレッシャーレベルと追加質問による面接質問の生成	8 クレジット + 追加質問 1 件あたり 1 クレジット
atlas-shortlist	複数の候補者を職務記述書に照らして一括評価し、順位付けします	候補者 1 人あたり 8～13 クレジット
atlas-custom-eval	カスタム採用評価基準を作成します — 例のアップロード、AI 評価基準の推定、一括評価	設定無料、候補者 1 人あたり 5 クレジット
atlas-jd-review	職務記述書の品質、偏り、給与ベンチマークを分析し、スキルを抽出します	5 クレジット
atlas-chat	人材インテリジェンスチャット — 給与データ、人材の需給、競合情報	メッセージあたり 2～3 クレジット
atlas-report	16 種類の研究水準の PDF レポートを生成します	レポート 1 件あたり 15 クレジット

Atlas レポートの種類（16）

採用： 人材市場の概況、給与ベンチマーク、競合他社の人材分析、ソーシング戦略

人員計画： スキルギャップ分析、後継者計画、人員構成、離職リスク

戦略的人事： DEI 評価、雇用主ブランディング、L&D 戦略、組織設計、従業員エンゲージメント、報酬制度、人事テクノロジー、チェンジマネジメント

CeeVee スキル — 個人のキャリアインテリジェンス（4 スキル）

スキル	目的	費用
ceevee-optimize	対話形式の CV ポジショニングパイプライン全体 — 市場分析、キャリア機会、トレードオフを考慮した対象別の編集	13 クレジット
ceevee-quick-review	1 回の呼び出しで完了する高速かつ自律的な CV レビュー — 対話ステップなしでポジショニング、視点、編集を提示	10 クレジット
ceevee-career-intel	ライブウェブ調査、RAG ナレッジベース、CV を考慮したパーソナライズ機能を備えたキャリアインテリジェンスチャット	メッセージあたり 2 クレジット
ceevee-report	報酬、戦略、リスク、能力開発を網羅する 17 種類のキャリアインテリジェンス PDF レポートを生成します	レポート 1 件あたり 15 クレジット

CeeVee レポートの種類（17）

報酬・オファー： 報酬ベンチマーク、料金表、オファー比較

キャリア戦略： 役割の変化、キャリア転換の実現可能性、学習パス、キャリアの空白期間に関する説明

リスク・変化： AI による職の代替リスク、スキル陳腐化リスク、雇用主の警告サイン

市場インテリジェンス： 業界転換、転居の影響、スタートアップと大企業の比較

能力開発： 資格の ROI、面接準備、取締役就任への準備、フラクショナル・リーダーシップ

MCP ツール（67）

MCP サーバーに接続すると、67 個すべてのツールに直接アクセスできます。

カテゴリ	ツール数	例
Universal	2	タスクステータスの確認、結果の取得
Atlas CRUD	9	コンテキストの作成、候補者のアップロード、JD の管理、分析
Atlas Analysis	4	GEM コンピテンシー分析（full/lite/career_path）、JD 分析
Atlas Batch & Reports	13	GEM の一括処理、JD-FIT の一括処理、カスタム評価の一括処理、レポート生成
Atlas FIT & Utilities	5	強化された適合度マッチング、適合度ランキング、面接の生成、フォローアップ
Atlas Custom Eval	12	モデルの CRUD、アーティファクトのアップロード、ルーブリックの推論、ルーブリックの上書き
Atlas Chat	2	ワークフォース向けのフル機能チャット（ライブツール）、軽量なアドバイザーチャット
CeeVee Core	5	CV のアップロード、バージョン管理、セッション追跡
CeeVee Analysis	4	ポジショニングパイプライン（3 ステップ）、自律型の包括的なレビュー
CeeVee Reports	5	レポートの生成、ポーリング、ダウンロード、一覧表示
CeeVee Chat	2	キャリアインテリジェンスチャット、編集内容の説明

ツールの全カタログ：MCP Server Docs

使用方法

インストール後、名前を指定して任意のスキルを呼び出します。

# Atlas — Workforce & Hiring
/atlas-onboard          # Set up a new hiring context
/atlas-gem              # Run competency analysis on a candidate
/atlas-fit              # Match candidate(s) against a JD
/atlas-interview        # Generate tailored interview questions
/atlas-shortlist        # Batch evaluate and rank candidates
/atlas-custom-eval      # Build custom evaluation rubrics
/atlas-jd-review        # Analyze a job description
/atlas-chat             # Workforce intelligence Q&A
/atlas-report           # Generate workforce research reports

# CeeVee — Personal Career
/ceevee-optimize        # Full interactive CV optimization pipeline
/ceevee-quick-review    # Fast single-call CV review
/ceevee-career-intel    # Career intelligence chat
/ceevee-report          # Generate career intelligence reports

スキルにはオプションの引数を指定できます。

/atlas-report org design                    # Jump straight to org design report
/atlas-gem Sarah                            # Run GEM on a candidate named Sarah
/atlas-jd-review Senior Data Engineer       # Review a JD for this role
/ceevee-career-intel salary trends in AI    # Start with a salary question
/ceevee-report AI displacement risk         # Generate a specific report type

または、会話内で MCP ツールを直接使用します。

"Upload this CV and run a competency analysis"
"Compare these 5 candidates against the product manager JD"
"What's the salary benchmark for a senior data engineer in London?"
"Build a custom eval model for our data engineering hiring"
"Generate an AI displacement risk report for my role"

認証

Claude Code

OAuth が組み込まれています。初回の使用時にブラウザーウィンドウが開き、CareerProof にログインできます。その後、トークンは自動的に管理されます。

Gemini CLI / プログラムからのアクセス

MCP サーバーの設定でベアラートークン（cpk_... API キー）を使用します。careerproof.ai で API キーを取得してください。

要件

• 利用可能なクレジットがある有効な CareerProof アカウント
• Claude Code または Gemini CLI
• careerproof.ai でアカウントを取得してください

リンク

• CareerProof Platform
• MCP Server Docs
• GitHub
• サポート