サービス

SERVICE

表彰コンテスト審査における
生成AI評価システムPoC実施提案AI Evaluation System for Award & Contest Judging
PoC Implementation Proposal

ビジネスプラン、製品・サービス、学術論文、社会課題解決、また従業員表彰制度など様々な表彰事業の審査プロセスの課題に対して、生成AI評価システムを適用し、実用性を検証するPoCサービスをご提案いたします。
貴組織の実際の応募データを用いた精度検証を通じて、最適なシステム設計の方向性を確定します。We propose a Proof of Concept (PoC) service that applies a generative AI evaluation system to the judging challenges of business plans, products, academic papers, social innovation programs, employee recognition, and various other award programs.
By running accuracy tests on your organization's actual submission data, we determine the optimal system design for full deployment.

¥550,000

PoC特別割引価格PoC Special Price

税抜excl. tax

6〜8週間6–8 Weeks

実施期間Duration

ヒアリング〜最終報告Kickoff to Final Report

4件4 Items

主要成果物Key Deliverables

精度レポート・デモほかAccuracy Report, Demo & more

EXECUTIVE SUMMARY

エグゼクティブサマリーExecutive Summary

本提案は、生成AI×ルーブリック評価システムの本格導入に先立ち、詳細ヒアリング（1〜2週間）とPoC（概念実証）（4〜6週間）を実施するものです。Prior to full-scale deployment of a generative AI × rubric evaluation system, this proposal covers a detailed discovery phase (Weeks 1–2) and a Proof of Concept (Weeks 3–8).

実際の過去応募データを用いてAI評価の精度・実用性を検証し、貴表彰事業にとって最適なシステム設計の方向性を確定します。投資判断に必要な具体的データと実装計画を提供いたします。Using your organization's real historical submission data, we validate AI scoring accuracy and practicality, then establish the optimal system design for your award program. We deliver the concrete data and implementation roadmap you need to make a confident investment decision.

早期導入により、審査プロセスの効率化と公平性向上を実現し、応募者へのより充実したフィードバック提供が可能になります。Early adoption streamlines the judging process, enhances impartiality, and enables richer feedback for every applicant.

PoC特別割引価格（税抜）PoC Special Price (excl. tax)

¥550,000

6〜8週間の完全サポート6–8 weeks full support

実施期間Duration6〜8週間6–8 Weeks

AI評価精度レポートAI Accuracy Report含むIncluded

デモシステム（1ヶ月）Demo System (1 month)含むIncluded

実装推奨プランImplementation Plan含むIncluded

ROI詳細試算Detailed ROI Estimate含むIncluded

PHASE 0

詳細ヒアリング実施計画Discovery & Requirements Plan

Week 1〜2にわたり、現状把握から要件定義まで体系的にヒアリングを行います。Over Weeks 1–2 we conduct structured discovery sessions covering current-state analysis through to requirements definition.

初回ヒアリング（Week 1）Initial Discovery Session (Week 1)

事務局責任者、審査委員長、Award Force運用担当者（導入済みの場合）との対面/オンラインミーティング（2〜3時間）を実施します。現状の審査プロセス、応募データの詳細、評価基準の運用状況、Award Forceの利用状況について包括的にヒアリングいたします。We conduct a 2–3 hour in-person or online meeting with the program director, chief judge, and Award Force administrator (if applicable). Topics cover the current judging workflow, submission data details, evaluation criteria in practice, and Award Force usage.

データ収集（Week 1〜2）Data Collection (Weeks 1–2)

過去3年分の応募要項、応募書類サンプル（10〜20件）、審査員向けガイドライン、評価シート、過去の審査結果データ、Award Force設定情報などをご提供いただきます。機密情報はNDA締結後に安全に取り扱います。You provide three years of application guidelines, sample submissions (10–20 entries), judge guidelines, scoring sheets, historical results, and Award Force configuration details. All confidential materials are handled securely under NDA.

中間報告（Week 2）Mid-Point Report (Week 2)

ヒアリング結果を分析し、現状分析サマリー、課題整理、AI評価システム要件定義（初版）、PoC実施計画書を作成します。PoC計画承認会議（1〜2時間）で合意形成を図ります。We analyse discovery findings and produce a current-state summary, issue register, initial AI system requirements, and PoC execution plan. A 1–2 hour approval meeting is held to align on the plan before moving forward.

審査プロセス詳細Judging Process Deep-Dive

応募受付から結果発表までの全体フロー、審査段階、各段階での審査方法と評価基準、審査委員の構成、所要時間などを詳細に把握します。We map the end-to-end workflow from submission intake to results announcement, including judging stages, evaluation methods, panel composition, and time requirements.

応募データ分析Submission Data Analysis

年間応募件数の推移、カテゴリー別内訳、応募書類の構成、添付資料の種類、書類のボリュームなどを確認します。We examine annual submission volumes, category breakdowns, document structure, attachment types, and overall content volume.

評価基準運用Evaluation Criteria Review

現行ルーブリック等の評価基準の使われ方、審査員による解釈のばらつき、過去の評価データ、改善要望について理解を深めます。We assess how current rubrics are applied in practice, inter-judge interpretation variance, historical scoring data, and areas flagged for improvement.

PoC PLAN

PoC（概念実証）実施計画Proof of Concept Execution Plan

実際の過去応募データを用いて、生成AI評価システムの評価精度・実用性・技術的実現可能性・費用対効果を4〜6週間かけて検証します。Over 4–6 weeks we validate AI scoring accuracy, practicality, technical feasibility, and ROI using your real historical submission data.

WEEK 1–2

Phase 1：環境構築Phase 1: Environment Setup

Dify開発環境セットアップ、GPT-4 Turbo API接続、ルーブリック評価ワークフロー構築、ナレッジベース構築、評価ロジック実装を行います。Set up the Dify development environment, connect the GPT-4 Turbo API, build the rubric evaluation workflow, construct the knowledge base, and implement scoring logic.

WEEK 3–4

Phase 2：AI評価実施Phase 2: AI Evaluation Run

過去応募データ10〜20件を選定し、AI評価を実施します。複数のプロンプトパターンとモデルで比較検証を行い、処理時間とコストを計測します。Select 10–20 historical entries and run the AI evaluation. Compare multiple prompt patterns and models, and measure processing time and cost.

WEEK 4–5

Phase 3：精度検証Phase 3: Accuracy Validation

人間評価との相関係数算出、項目別一致度分析、審査員2〜3名による妥当性評価を実施。定量・定性の両面から精度を検証します。Calculate correlation coefficients against human scores, run item-level agreement analysis, and gather validity assessments from 2–3 judges — validating accuracy from both quantitative and qualitative perspectives.

WEEK 5

Phase 4：連携検証Phase 4: Integration Testing

Award Force APIアクセス確認、Zapier連携テスト、データフォーマット、セキュリティ検証を行い、実装可能性を確認します。Verify Award Force API access, run Zapier integration tests, check data formats, and conduct security validation to confirm implementation feasibility.

WEEK 6

Phase 5：最終報告Phase 5: Final Report

デモシステム構築、最終報告書作成、報告会実施（1〜2時間）を行い、実装推奨プランとROI詳細試算を提示します。Build the demo system, compile the final report, hold a 1–2 hour presentation, and deliver the recommended implementation plan with a detailed ROI projection.

KPI

検証する4つの重要指標Four Key Validation Metrics

精度Accuracy

評価精度の検証Scoring Accuracy

相関係数（目標 r > 0.7）、受賞/落選判定一致率（目標 > 80%）を算出し信頼性を定量評価Calculate correlation coefficient (target r > 0.7) and award/reject agreement rate (target > 80%) to quantify reliability.

実用Utility

実用性の検証Practical Usability

審査委員による妥当性スコア、コメント品質評価、処理時間・コスト測定で実務適用可能性を判断Assess judge validity scores, comment quality ratings, and processing time/cost measurements to determine real-world applicability.

技術Tech

技術的実現可能性Technical Feasibility

Award Force連携・Zapierテスト・セキュリティ検証を通じてシステム統合の技術課題を特定Identify integration challenges through Award Force connectivity, Zapier tests, and security verification.

ROI

費用対効果の算出ROI Calculation

審査時間短縮効果・人件費削減額・3年間累計効果を算出し投資判断データを提供Quantify time savings, labour cost reduction, and 3-year cumulative benefit to support your investment decision.

SUCCESS CRITERIA

PoC成功基準と期待される成果PoC Success Criteria & Expected Outcomes

定性的成功基準Qualitative Criteria

👥

審査委員の受容度Judge Acceptance

審査委員の過半数がAI評価を「有用」と評価し、審査業務への統合に前向きな姿勢を示すこと。A majority of judges rate the AI evaluation as "useful" and express a positive attitude toward integrating it into the judging workflow.

⚙️

技術的実現可能性Technical Viability

Award Forceとの連携に重大な技術的懸念がなく、本番環境での運用が現実的に可能であること。No critical technical blockers in Award Force integration, and production operation is realistically achievable.

📈

投資対効果Return on Investment

3年間のROIがプラスになる見込みがあり、長期的な費用削減効果が期待できること。The projected 3-year ROI is positive with credible long-term cost reduction potential.

🔒

セキュリティ適合Security Compliance

セキュリティ・コンプライアンス要件をクリアし、データ保護が十分に確保されること。All security and compliance requirements are met and data protection is adequately ensured.

定量的成功基準Quantitative Criteria

相関係数 ─ 総合得点 r > 0.7（目標 r > 0.8）Correlation coefficient — overall score r > 0.7 (target r > 0.8)

70%+

判定一致率 ─ 受賞/落選 > 80%（目標 > 90%）Award/reject agreement rate > 80% (target > 90%)

80%+

評価妥当性 ─ 審査員平均スコア 4.0 / 5.0以上Evaluation validity — judge average score ≥ 4.0 / 5.0

4.0 / 5.0

PRICING

PoC費用詳細と含まれるサービスPoC Pricing & Included Services

総額 ¥550,000（税抜） ─ 4つの工程すべてカバーTotal ¥550,000 (excl. tax) — all four phases fully covered

ヒアリング・分析Discovery & Analysis

¥150,000

詳細ヒアリング実施、現状分析、要件定義、課題整理を含みます。Includes detailed discovery sessions, current-state analysis, requirements definition, and issue mapping.

開発・実装Development & Build

¥150,000

Difyプロトタイプ開発、ワークフロー設計、RAGナレッジベース構築を含みます。Includes Dify prototype development, workflow design, and RAG knowledge base construction.

評価・検証Evaluation & Testing

¥120,000

10〜20件のAI評価実施、複数パターン検証、精度分析レポート作成を含みます。Includes running AI evaluations on 10–20 entries, multi-pattern testing, and an accuracy analysis report.

連携・管理Integration & Management

¥130,000

Award Force連携検証、プロジェクト管理、週次進捗報告、最終報告会を含みます。Includes Award Force integration testing, project management, weekly progress reports, and the final presentation.

追加で含まれるサービス（別途費用なし）Additional Included Services (No Extra Charge)

OpenAI API使用料（PoC期間中）OpenAI API usage (PoC period)
Dify Cloud利用料（PoC期間中）Dify Cloud subscription (PoC period)
Zapier Professional利用料（1ヶ月）Zapier Professional (1 month)
デモシステム（1ヶ月間利用可能）Demo system (available for 1 month)
最終報告書（詳細分析付き）Final report (with detailed analysis)
実装推奨プランRecommended implementation plan
ROI詳細試算Detailed ROI projection
技術ドキュメント一式Full technical documentation
週次進捗レポートWeekly progress reports

ARCHITECTURE

AI評価システムの技術アーキテクチャTechnical Architecture of the AI Evaluation System

Award Forceと連携した生成AI評価システムは、最新のAI技術とクラウドサービスを組み合わせた堅牢なアーキテクチャで構築されます。The generative AI evaluation system integrated with Award Force is built on a robust architecture combining the latest AI technology and cloud services.

🏆

Award Force

応募データの一元管理。応募書類・評価シート・審査結果を統合管理します。Centralised submission management — applications, scoring sheets, and results in one platform.

→

⚡

Zapier連携Zapier Integration

Award ForceとDifyを接続する自動化プラットフォーム。データの取得・送信を自動処理します。Automation platform bridging Award Force and Dify — handles data retrieval and submission automatically.

→

🤖

Dify + GPT-4

AI評価エンジン。ルーブリック評価、RAG検索、スコア算出、コメント生成を実行します。AI scoring engine — executes rubric evaluation, RAG retrieval, score calculation, and comment generation.

→

📊

評価結果Evaluation Output

詳細な評価レポート。項目別スコア・総合評価・改善提案コメントを審査員に提供します。Detailed evaluation reports — item scores, overall ratings, and improvement comments delivered to judges.

MARKET TREND

生成AI評価の急速な普及The Rapid Rise of Generative AI Evaluation

人事、教育、パフォーマンス評価など様々な分野でAI評価システムの導入が急速に進んでいます。これらの成功事例は、顕彰制度への適用においても大きな可能性を示しています。AI evaluation systems are being adopted rapidly across HR, education, performance management, and beyond. These success stories signal enormous potential for award and recognition programs.

81%

人事・採用分野HR & Recruitment

2027年までに81%の組織がAI評価を導入するとGartnerが予測。現在88%の企業がHR機能でAIを活用し、審査ツール精度は89〜94%を達成。Gartner predicts 81% of organisations will adopt AI evaluation by 2027. Currently 88% of companies use AI in HR functions, with screening tool accuracy reaching 89–94%.

92%

教育評価Education Assessment

2025年までに大学生の92%がAIツールを使用すると見込まれ、高等教育のテスト採点においてAI導入が50〜100%に達すると予想。92% of university students are expected to use AI tools by 2025, with AI adoption in higher-education test scoring projected to reach 50–100%.

70%

パフォーマンス評価Performance Evaluation

2025年までに70%の組織がAIを活用すると予測。リーダーシップ評価では80%の予測精度を実現しています。70% of organisations are predicted to leverage AI by 2025, with leadership evaluation achieving 80% predictive accuracy.

これらの先行事例を踏まえ、ビジネスコンテストや社内審査といった顕彰制度においても、今後3〜5年でAI評価の導入が大幅に拡大すると予想されます。早期導入により、審査の公平性向上、効率化、応募者へのより充実したフィードバック提供が実現します。Building on these precedents, AI evaluation adoption in business contests and internal award programs is expected to expand significantly over the next 3–5 years. Early movers will benefit from greater fairness, efficiency, and richer feedback for applicants.

FAQ

よくあるご質問Frequently Asked Questions

Q1. PoCで使用したシステムは本実装でそのまま使えますか?Q1. Can the PoC system be used as-is in production?

PoCは検証目的のため、本番環境の20〜30%程度の完成度です。本実装では、パフォーマンス最適化、エラーハンドリング強化、UI改善などが必要になります。ただし、PoCで開発したコアロジックやプロンプトは最大限活用します。The PoC is built for validation purposes and represents roughly 20–30% of production readiness. Full deployment requires performance optimisation, stronger error handling, and UI improvements. However, the core logic and prompts developed in the PoC are reused to the maximum extent possible.

Q2. PoC期間中に審査シーズンと重なった場合は?Q2. What if the PoC overlaps with an active judging season?

過去年度のデータで実施するため、現在進行中の審査には影響しません。むしろ、審査シーズンの課題を観察する良い機会になります。リアルタイムでの課題把握により、より実践的なシステム設計が可能になります。Because the PoC uses historical data, it does not affect any live judging. In fact, an active judging season provides a valuable opportunity to observe real-time challenges and leads to a more practical system design.

Q3. 過去データが十分にない場合は?Q3. What if we don't have enough historical data?

最低10件（受賞7件、落選3件）あれば実施可能です。ただし、精度検証の統計的信頼性は件数に依存するため、20件以上を推奨します。データが不足する場合は、複数年度のデータを組み合わせることも検討します。A minimum of 10 entries (7 winners, 3 rejections) is sufficient to proceed. However, statistical reliability of accuracy validation depends on volume, so 20+ entries are recommended. If data is limited, we explore combining entries from multiple years.

Q4. AI評価が人間より厳しい/甘い場合は?Q4. What if the AI scores consistently higher or lower than humans?

プロンプト調整により評価傾向をコントロール可能です。PoC中に「厳格モード」「標準モード」「寛容モード」を比較検証し、最適なバランスを見つけます。審査委員の評価傾向に合わせたカスタマイズも可能です。Scoring tendencies can be controlled through prompt tuning. During the PoC we compare "strict", "standard", and "lenient" modes to find the optimal balance. Customisation to match the panel's own scoring style is also possible.

Q5. 特定カテゴリーだけ精度が低い場合は?Q5. What if accuracy is low for a specific category?

カテゴリーごとに専用プロンプトを作成することで対応可能です。拡張プランではカテゴリー別の詳細分析を行い、各カテゴリーの特性に最適化された評価ロジックを開発します。Category-specific prompts can be created to address this. The extended plan includes detailed per-category analysis and development of evaluation logic optimised for each category's unique characteristics.

Q6. セキュリティ監査は可能ですか?Q6. Is a security audit possible?

可能です。貴社のセキュリティポリシーに応じて、第三者監査の受け入れやセキュリティチェックリストの提出に対応します。追加費用が発生する場合は事前にお見積もりいたします。Yes. We accommodate third-party audits and can submit security checklists in line with your organisation's policies. Any additional costs will be quoted in advance.

審査プロセスDXの
最初の一歩！Your First Step Toward
Judging Process Innovation!

生成AI技術は審査プロセスを大きく変革しますが、その導入には慎重な検証が不可欠です。PoCは大きな投資前の「試着」のようなもの。
貴組織のコンテストが、より公平で効率的、応募者にとって価値ある顕彰制度へ進化するための第一歩として、ぜひPoC実施をご検討ください。Generative AI has the power to transform judging processes — but careful validation before full commitment is essential. A PoC is like a fitting before you buy.
Take the first step toward a fairer, more efficient award program that delivers genuine value to every applicant.

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Temproccy Co., Ltd. mo4ma Project — Award of Success Team
Email: [email protected] Tel: 03-3413-2267
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