本パッケージは、回答バイアスへの耐性を測定構造そのもので担保するエンゲージメントサーベイ「ReEngage」の設計一式です。設計思想と組込想定図は評価のために公開し、BL方式ロジック仕様書・スコアリング仕様書・設問テンプレート集・生成AIによる設問カスタマイズガイド・最小API実装（Python）・出力サンプルを封緘部に収録しています。
正式名称は ReEngage とする。
ReEngage は「再び関与する」「再び結び直す」を意味する語である。 本名称は、組織・個人・マネジメントの関係性を構造的に再接続するという 本設計思想の中核概念を象徴している。
エンゲージメントサーベイは、組織状態の把握および改善施策の基盤として 広く活用されている。
しかし、実運用においては以下の構造的課題が存在する：
その結果、取得されるデータは組織の実態を正確に反映しない場合が多い。
根本原因は以下にある：
回答構造が心理的・組織的バイアスに対して本質的に脆弱であること
従来のサーベイ形式では、
その結果、測定されるのは実態ではなく、 利害調整行動の結果となる。
ReEngage は、倫理規範や回答者の善意に依存しない。
代わりに、以下の原則に基づいて設計される：
測定構造そのものによってデータの整合性を担保する
心理的要因の存在を前提とし、仕組みにより影響を最小化する。
回答と評価結果の因果関係を推定不能にする。
単一尺度ではなく、複数の行動軸を同時に測定することで実態を抽出する。
個別回答に含まれる偏りを前提とし、集計により影響を希釈する。
UIや表示表現ではなく、測定構造そのものを価値の中核とする。
ReEngage は以下の設計方針に基づいて構築される：
ReEngage の独自性は以下にある：
本思想により以下が実現される：
ReEngage は以下を対象とする：
本思想は以下を直接の対象としない：
ReEngage評価ロジックエンジンを既存HR基盤に組み込む際の標準的なシステム構成を示す。
flowchart LR
A[回答者] --> B[既存HRツール]
B --> C[社内基盤/データ連携]
C --> D[ReEngage 評価ロジックエンジン]
D --> E[スコア出力JSON]
E --> F[ダッシュボード/BI]
E --> G[人事・現場向けレポート]
既存HRツールとReEngageエンジン間のデータ連携シーケンスを示す。
sequenceDiagram
participant HR as HR Tool
participant GW as Integration Gateway
participant RE as ReEngage Engine
participant DB as Data Store
participant BI as Dashboard
HR->>GW: 回答データ送信 (question_id, choice_id)
GW->>RE: 採点リクエスト (context_level付き)
RE->>DB: スコア結果保存
RE-->>GW: 軸別/統合/示唆を返却
GW-->>HR: 結果連携
DB->>BI: 可視化データ提供
回答データの入力からスコア出力までの処理フローを示す。
flowchart TD
I1[設問定義データ]
I2[マッピング定義データ]
I3[回答データ answers]
P1[choice_id -> 軸寄与変換]
P2[軸別スコア算出]
P3[統合スコア算出]
P4[正規化]
P5[示唆文生成]
O1[JSON出力]
O2[整形レポート]
I1 --> P1
I2 --> P1
I3 --> P1
P1 --> P2 --> P3 --> P4 --> P5
P5 --> O1
P5 --> O2
HRIS・サーベイツール・認証基盤との連携を含む導入構成例を示す。
flowchart LR
subgraph Existing[既存環境]
H1[HRIS]
H2[Survey Tool]
H3[Identity/SSO]
end
subgraph ReEngage[ReEngage評価ロジックエンジン]
R1[Question API]
R2[Score API]
R3[Scoring Core]
end
subgraph Analytics[分析基盤]
A1[Data Warehouse]
A2[Dashboard]
end
H2 --> R1
H2 --> R2
H1 --> R2
H3 --> R1
R2 --> A1
A1 --> A2
This preview passed a publish process that verified, by measurement, that sealed content did not reach the judging AI (2026-07-18, fable).The judgment is a snapshot at publish time; what AI can derive changes as models advance.