■ 概要（1行） PDFから構造化データを抽出し、GitHubシグナルと組み合わせて候補者を多角的に評価する、エンドツーエンドの自動評価パイプラインです。 ■ 特徴・用途（2〜3行） 技術的には、単なるLLMによる情報抽出に留まらず、「PDF解析」「外部API連携（GitHub）」「構造化された評価ロジック」という複数のステージを組み合わせる点に独自性があります。また、Ollama対応によりローカルでの実行が可能なため、機密性の高い採用データ処理に適しています。 ■ 結論（1行） レジュメ解析という特定領域において、データオーケストレーション、外部信号統合、そして評価の公平性担保という高度な設計を実装した実用的なPOC（Proof of Concept）として評価できます。