独自4軸をメインに、Big Five・RIASEC・相性5分類を組み合わせた診断システム
現在の公開診断は、SOUL/ALLOY独自の4軸を主軸に、Big Five・RIASECを目的別の参考診断として組み合わせています。エニアグラムは単独診断ではなく、結果や詳細ページで内的ドライブを読む補助レイヤーです。
独自4軸
メイン診断
12問/32問で素材ペルソナとの近さを判定します。公開入口の中心です。
Big Five
性格特性の参考診断
OCEANの5因子で性格傾向を数値化し、相性や詳細分析の参考にします。
RIASEC
職業興味診断
Holland Codeで興味・働き方の傾向を見ます。性格ではなく職業興味のレイヤーです。
エニアグラム
補助レイヤー
内的動機や恐れを読む補助情報として扱います。単独の公開診断入口ではありません。
※公開入口と内部補助レイヤーを分けて扱い、診断結果の見せ方と既存データの互換性を両立しています。
エニアグラム由来の情報は、ペルソナの補助説明・相性の補助視点・詳細表示で使用します。単独の公開診断入口としては扱いません。
SOUL / ALLOY のメイン診断は、ユング型の16タイプ分類から切り離した独自の4軸です。各軸は0〜100の連続値で、4軸の組み合わせがあなたの素材としての『座標』になります。
外部接続 ↔ 内部凝縮
反応しに行くか、内に凝縮するか（反応性・社会的引力）
構造予測 ↔ 実体観測
可能性・先端を読むか、いま在る実体を観るか
論理結晶 ↔ 共鳴判断
構造・効率で決めるか、つながり・調和で決めるか
流動探索 ↔ 固化設計
変化を試すか、形を固めて一貫させるか
12問の簡易版・32問の詳細版で4軸座標を求め、全ペルソナの中から最近傍（ユークリッド距離が最小）の素材を割り出します。
あなたと相手・ペルソナ同士の相性は、Big Five（OCEAN）スコアをもとに計算します。『似ている度合い（類似度）』と『補い合える度合い（補完性）』から総合スコアを出し、関係のタイプを5つに分類して表示します。
5因子の差が小さいほど高評価。とくに神経症傾向（N）の一致を重視します（情緒の安定度のズレは関係摩耗の最大要因とされるため）。
外向性（E）・開放性（O）は『ほどよく違う』方が高評価。内向×外向や視野の広がりなど、互いを補い合える差を評価します。
※ 補完性パラメータ（Lever A）の最適化により、相性1位が『自分そっくり』に偏る問題を是正しています。
同質共鳴 — 感じ方・考え方が自然に重なり、一緒にいて楽
補完 — 互いの足りない部分を補い合える
成長 — 違いから学び、刺激し合って伸びる
摩擦 — 進め方や価値観がぶつかりやすい（理解が鍵）
暴走 — 情緒の安定度が大きく異なる、最も難しい関係
本サービスでは複数の診断モードと補助分析を提供しています。各モードで使用する心理学理論と問数、学術的信頼性が異なります。
使用理論: 独自4軸（簡易12問）
4軸×3問の簡易判定。本来より問数を絞った簡易版のため、傾向を掴む程度。お試し・入門に最適。
使用理論: Mini-IPIP-20
Donnellan et al. (2006) で学術的に十分検証された短縮版。5因子×4問で効率的に性格プロファイルを測定。
使用理論: IPIP-50
国際的に広く使用されるBig Five測定尺度。高い内的一貫性と再テスト信頼性を持つ学術研究標準。
使用理論: O*NET Interest Profiler / Holland Code
6つの職業興味タイプから、興味や働き方の傾向を可視化します。性格診断ではなく職業興味の診断です。
9つの性格タイプで動機・恐れ・欲求を読む類型論です。SOUL/ALLOYでは、公開診断の主軸ではなく、ペルソナ詳細や結果解釈を深める補助情報として使います。
現代心理学で最も信頼性の高い性格モデル。5つの因子で性格を連続的なスペクトラムとして捉えます。
開放性 (Openness)
誠実性 (Conscientiousness)
外向性 (Extraversion)
協調性 (Agreeableness)
神経症傾向 (Neuroticism)
エニアグラムと同様、コサイン類似度50% + ユークリッド距離50%のハイブリッド方式を採用。
// 5次元ベクトル: [O, C, E, A, N]
user = [O, C, E, A, N]
persona = [O', C', E', A', N']
// コサイン類似度（方向性）
cos_sim = (user · persona) / (||user|| × ||persona||)
// ユークリッド類似度（絶対値）
euclidean_sim = 1 - √(Σ(u-p)²) / 223.6
// 最大距離 = √(100² × 5) ≈ 223.6
類似度 = (cos_sim × 0.5 + euclidean_sim × 0.5) × 100
John L. Hollandが1950年代に提唱した職業興味モデル。6つの職業興味タイプ（Realistic, Investigative, Artistic, Social, Enterprising, Conventional）でプロファイルを構成し、上位3タイプの組み合わせ（Holland Code）で適職傾向を示します。
手を動かす・物を作る・道具を使う
分析・理論・データ・仮説検証
創造・表現・型にはまらない
人を助ける・教える・癒す
説得・リード・目標達成
整理・正確さ・ルール遵守
O*NET Interest Profiler Short Form（60問）を使用。米国労働省雇用訓練局が開発。ライセンス: CC BY-ND 4.0。
コサイン類似度（60%）とHolland Code一致度（40%）の加重スコアで、ペルソナとの類似度を算出します。
本サービスで使用している心理学理論には、それぞれ異なるレベルの科学的エビデンスがあります。診断結果はエンターテインメントとして楽しみつつ、各理論の位置づけを理解した上でご利用ください。
心理学研究で最も広く検証された性格モデル。数千の研究で再現性・予測妥当性が確認されており、文化間でも安定した因子構造が見られます。
質問: IPIP（International Personality Item Pool）から抽出。公開データベースで、多くの査読付き論文で使用。
Goldberg (1990), Costa & McCrae (1992), John et al. (2008)
本サービスではMini-IPIP（20問版）を使用。簡易版のため精度は標準版より低下しますが、傾向の把握には十分です。
職業興味の測定として高い妥当性を持つモデル。米国労働省のO*NETシステムの基盤として採用。メタ分析で6因子構造の安定性が確認されています。ただし「性格」ではなく「職業興味」の測定です。
質問: O*NET Interest Profiler Short Form（60問）。米国労働省開発（CC BY-ND 4.0）。
Holland (1959, 1997), Rounds & Su (2014), Nye et al. (2012)
ペルソナとのマッチングは本サービス独自の実装です。O*NET公式のマッチングロジックとは異なります。
外部接続/内部凝縮、構造予測/実体観測、論理結晶/共鳴判断、流動探索/固化設計の4軸で性格を捉えるSOUL/ALLOY独自のモデル。軸の着想元である類型論ベースの構成は広く普及していますが、学術研究では再現性・予測妥当性に批判があります。スコアが正規分布を示す点、再テスト信頼性が低い点が指摘されています。
質問: SOUL/ALLOY独自の性格4軸設問を使用。オープンソースの心理尺度を参考に再構成。
Pittenger (1993), Grant (2013)
本サービスでは連続スコア（0-100）で扱い、二値的な「タイプ分類」は行いません。これにより信頼性問題を一部回避しています。
9つの性格タイプで動機と恐れを分類するモデル。自己理解ツールとして人気がありますが、学術的な実証研究は限定的です。
質問: OEPS（Open Enneagram Profile Scales）を使用。オープンソースの測定尺度。
Riso & Hudson (1999), Hook et al. (2020), Sutton (2012)
本サービスでは単独の公開診断ではなく、結果解釈を深める補助レイヤーとして使用しています。
※ 本サービスは学術的な心理検査・職業適性検査ではありません。結果は自己理解の参考・エンターテインメントとしてお楽しみください。重要な意思決定には、専門家（臨床心理士・キャリアカウンセラー等）にご相談ください。
心理学で最も信頼性の高いBig Five（5因子）モデルのオープンソーステスト。開放性（O）、誠実性（C）、外向性（E）、協調性（A）、神経症傾向（N）を測定します。
エニアグラム9タイプを測定するオープンソーステスト（簡易版9問を使用）。
金属の特性、合金設計、材料科学に関する情報は、以下のような学術的および産業的リソースを参考にしています。
材料科学の基礎文献
ASM Handbook, Materials Science and Engineering textbooks
材料データベース
MatWeb, ASM Material Data Sheets
米国ローレンス・バークレー国立研究所が運営する材料科学データベース。Pourbaix図（電位-pH図）や結晶構造データの取得に使用しています。
このプロジェクトの開発では、以下のAIアシスタントツールを活用しました：