Leadership Intelligence Suite
就職予測
採用シーズンが始まる数か月前から、コホートの就業力とレディネスを予測します。後追いの実績管理から、先回りの就職戦略へ。
予測シグナル
データに基づく予測
エンジンが学習者のライフサイクル全体から多面的なデータを集約し、最終的な就職確率を高い精度で算出します。
学修到達度
リアルタイムの CGPA、専門科目ごとの成績、これまでの推移を取り込みます。
スキルグラフ適合度
プロジェクトやラボで実証されたスキルを、市場需要 API と照合します。
行動面のレディネス
模擬面接の結果、コミュニケーション適性スコア、参加状況の指標を分析します。
コホート分析
初日を迎える前にギャップを見つける
企業に不採用とされてから動くのでは遅すぎます。コホートのリアルタイムなレディネスを、主要な採用パートナー企業の採用要件と正確に突き合わせましょう。
Microsoft がデータ構造の強さを求めているのに対し、3年生の CS コホートがアルゴリズムで伸び悩んでいれば、対策を打つのに6か月の猶予があります。
コホート：CS 2026
就職率予測 64%フルスタックエンジニアリングレディネス 82%
クラウドアーキテクチャ（AWS）レディネス 45%
システム設計レディネス 28%
トップティア製品企業に向けた重大なギャップ
対策プラン
先回りの就職ロードマップ
1
過去の就職データを取り込む
2
現コホートのスキルをマッピングする
3
市場とのギャップを特定する
4
的を絞ったブートキャンプを実施する
よくあるご質問
ご質問にお答えします
採用シーズンが始まる数か月前から、コホートの就業力とレディネスを予測します。後追いの実績管理から、先回りの就職戦略へと転換できます。
エンジンは学習者のライフサイクル全体から多面的なデータを集約します。学修到達度（リアルタイムの CGPA、専門科目の成績、これまでの推移）、スキルグラフの適合度（プロジェクトやラボで実証されたスキルを、市場需要 API と照合）、そして行動面のレディネス（模擬面接の結果、コミュニケーション適性スコア、参加状況の指標）です。
学修、スキル、行動の各シグナルをもとに、学習者一人ひとりについて最終的な就職確率を高い精度で算出します。
コホートのリアルタイムなレディネスを、主要な採用パートナー企業の採用要件と正確に突き合わせます。たとえば Microsoft がデータ構造の強さを求めているのに対し、3年生の CS コホートがアルゴリズムで伸び悩んでいれば、対策を打つのに6か月の猶予があるとわかります。
先回り型のロードマップは4ステップで進みます。過去の就職データの取り込み、現コホートのスキルマッピング、市場とのギャップの特定、そして的を絞ったブートキャンプの実施です。
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