SREエンジニアの模擬応募レポート

LegoraのStaff Site Reliability Engineer求人と公開履歴書を分析したSREエンジニアの模擬応募例です。職務適合度、根拠の不足、修正点、面接の想定質問を確認できます。

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Staff Site Reliability Engineer · Legora

公開履歴書と実際の求人の分析から抜粋しています。応募時の質問は未回答です。

応募内容はどう伝わるでしょうか。

求人と履歴書から読み取れる強みと不足する根拠をまとめます。

Legora Staff Site Reliability Engineer

応募前に責任範囲の証拠を補強

上位 93-99%

サマリー

Legora の Staff Site Reliability Engineer ポジションに対する Mock Application 結果をまとめます。履歴書で最も際立つ強みは、Quiz_Aiでの GitHub Actions OIDCによる認証付き配布自動化 と、TerraformでのAWSサーバーレス構成の実装です。さらに詳しくレビューする採用担当者が次に確認したいのは、その判断が個別案件の遂行を超えて他チームの運用基準にどう影響したか、そしてニューヨークで週5日出社できるかという点です。

スコア、比較順位、面接官、選考段階はAIによる分析・シミュレーションであり、企業の実際の評価や採用結果ではありません。

今、応募する準備ができているか。

応募の推奨度と、提出前に補う点を確認できます。

上位 93-99%

類似応募者とのベンチマーク

類似応募者、類似ポジションの採用者、同様の役割の現職者を参照したベンチマークでの上位 93-99%は中位付近を意味し、LegoraのStaff Site Reliability Engineerの書類通過を保証する位置ではありません。Quiz_AiのGitHub Actions OIDCによるAmazon ECRへの公開自動化と、TerraformのAWS構築は具体的な強みです。最優先は、이복스の技術職歴とプロジェクト経験を分け、複数チームの信頼性方針を決めた実績があるかを確認し、存在する証拠だけを職歴冒頭に追加することです。

根拠

Quiz_Aiの認証付き公開自動化とTerraformの構築実績は、技術名だけの記載よりも実装根拠が明確で、上位 93-99%の中位付近という評価を支えます。ただし成果指標と運用規模がなく、Staff Site Reliability Engineerに必要な組織的影響まで評価を押し上げる材料には不足しています。

応募前に直すこと

職務要約を修正し、이복스のインフラ実務とQuiz_Ai・Terraformの開発経験を分けて記載してください。

Quiz_Aiの自動化項目に、本人が決めた認証方式、担当範囲、確認可能な運用結果を追記してください。

届く可能性が高いリクルーターメール

書類で不合格

このレポートのシグナルをもとにした現実的な次ステップの例です。

9:41

●●●●○

🔋

←

📥

⋮

Regarding your Staff Site Reliability Engineer application

David Chen

david.chen@legora.com

たった今

Hello, Thank you for the time you invested in interviewing for the Staff Site Reliability Engineer position at Legora. We appreciated reviewing the AWS infrastructure work in Terraform and the operational documentation described in Quiz_Ai. We have decided not to proceed with your application for this position. Those projects provide a useful foundation, but the evidence available to us does not establish ownership of service-level objectives, incident management practices, and reliability decisions spanning multiple teams, which are central to this opening. We encourage you to continue building on your infrastructure and automation experience, particularly through sustained responsibility for production reliability and shared operational standards. Please consider applying again if a future opening matches the scope of your experience. Best regards, David Chen Engineering Manager, Legora

返信

転送

選考段階ごとに、確認される点は異なります。

各選考段階で評価される経験と確認される点を示します。

技術の接点はあるが責任水準の証拠が不足

30秒の確認では、Quiz_Aiの公開自動化とTerraformのAWS構築が職種との接点になります。 Legoraの募集は創設期の信頼性チームを主導する席なので、責任範囲が見えないままなら初期選考で止まる可能性が高いと考えられます。

“GitHub Actions OIDCを通じてIAMロールをAssumeRoleし、Amazon ECRへのイメージ公開を自動化”

“「Quiz_Aiの自動化と이복스の構築は具体的で、実務の入口は見えます。ただ、LegoraのStaff Site Reliability Engineerとして任せたい複数チームの信頼性責任を持っていたのかは、この書類では分かりません。」”

類似応募者とのベンチマーク

採用担当者の初期確認

不合格のおそれ

Legoraの実際の選考順序は未確認ですが、初期面談では応募動機とStaff Site Reliability Engineerへの経験水準の対応が論点になる想定です。職務要約を整理し、ニューヨーク週5日出社への対応可否も本人の回答で明確にしてください。

採用責任者による確認

不合格のおそれ

Legoraの求人は、ニューヨークの新拠点からストックホルムのチームと組織横断の改善を進める責任を明記しています。採用責任者は、個別作業の担当から組織的な方針決定へ責任を広げた証拠を確認する想定です。

技術面接

不合格のおそれ

技術評価の形式は未確認であり、以下は法律文書を扱うLegoraの事業と求人からの準備仮説です。 Terraformの構成も、外部依存の遅延や障害に対するタイムアウト、再試行、縮退の判断まで問われると、現在の記載だけでは深さを判断できません。

💭

採用担当者が本音で思っていること

忖度なし

私が実装の具体性に目を留め、組織全体の信頼性を任せる根拠を探し、見送りを決めるまで。

🤔

経歴を開く

ふむ、AWS、Terraform、Docker、GitHub Actionsが軸か、私がまず見るのは運用をどこまで背負っているかだ。이복스のサーバー構築は具体的だけど、LegoraのStaff Site Reliability Engineerを任せる判断には、まだ材料が足りない。

🚫

見送り — 複数チームの信頼性戦略、SLI/SLO運用、障害指揮を主導した根拠が不足

私は実装経験の具体性と職位に必要な担当範囲の不足を選考メモに残し、この応募をアーカイブする。LegoraのStaff Site Reliability Engineerの面接には進めず、次の応募を確認する。

総合点だけでなく、項目ごとの根拠を。

14項目のうち4項目のスコアと評価理由を確認できます。

項目	得点	メモ
採用担当者への読みやすさ	78 総合スコア	職歴とプロジェクトが分かれ、箇条書きで技術と作業を追えるため、基本的な読みやすさは確保されています。ただし、複数の個人開発と非技術職歴に情報が分散し、Legoraに関係する運用実績の優先順位が冒頭では見えにくい構成です。Quiz_Ai、Terraform、이복스の順で関連成果を要約し、各項目のGitHub表記を実際の参照先にすると、短時間の確認が容易になります。
根拠・信頼性	60 総合スコア	이복스の案件名、OS、機器の選定作業、Quiz_Aiの認証方式は具体的で、作業内容を確認する足掛かりがあります。一方、サーバー数、移行停止時間、利用規模、改善前後の測定値がないため、成果の範囲と再現性は十分に評価できません。誇張を疑う矛盾は見当たらず、実在する構成資料や測定記録を添えることが、信頼性を高める最も直接的な修正です。
技術的な深さ	60 総合スコア	GitHub Actions OIDCからIAM AssumeRoleを経由する構成やLambda Layerのビルドなど、実装方式の具体性はあります。一方、なぜその方式を選び、何を比較し、障害時の挙動をどう評価したかという設計判断の根拠や規模の測定値は不足しています。Staff Site Reliability Engineerの深さを伝えるには、TerraformまたはQuiz_Aiの一例を使い、制約、代替案、検証結果までつなげる必要があります。
求人票との適合度	56 総合スコア	Quiz_Aiの配布自動化、TerraformのAWS構成、이복스のサーバー構築は、クラウド基盤と自動化の接点を示しています。ただし、この募集の中心となる複数チームの信頼性戦略、SLI/SLO、障害管理の主導は確認できず、隣接領域の実務から責任範囲を広げる準備が必要です。Kubernetesだけを不足理由にせず、既存案件の可用性判断と運用責任を具体化すると適合性を判断しやすくなります。

評価を上げた点と、伸び悩んだ理由。

評価が高い項目と低い項目の理由を比較できます。

なぜこのスコアになったのか

このスコアを押し上げた要素と、まだ最上位に届きにくい要素を一緒に見ます。

特に良い点

もっとも弱い点

主体性・意思決定

Terraformの個人開発、AI_PPTの構成分離、이복스の部品選定から設置までには、本人に結び付く成果物と判断があります。個別案件の遂行主体としての証拠を評価しており、組織横断の意思決定権限まで確認できたわけではありません。Legora向けには、それぞれの判断で誰の承認が必要だったか、どの制約を優先したか、チーム開発で自分が担った境界を明記すると伝わりやすくなります。

+6 他の応募者比

回答の質

保存済み回答が未提供のため、設計判断や障害対応を履歴書以上に説明できるか評価できません。設問一覧もないため特定の質問を飛ばしたとは断定せず、現時点で応募を補強する回答証拠がない状態を低い暫定点で表しています。回答を準備する際は、Quiz_Aiや이복스での実作業について、制約、自分の判断、確認方法を示し、経験していない障害指揮を付け足さないことが重要です。

+0 他の応募者比

採用担当者への読みやすさ

職歴とプロジェクトが分かれ、箇条書きで技術と作業を追えるため、基本的な読みやすさは確保されています。ただし、複数の個人開発と非技術職歴に情報が分散し、Legoraに関係する運用実績の優先順位が冒頭では見えにくい構成です。Quiz_Ai、Terraform、이복스の順で関連成果を要約し、各項目のGitHub表記を実際の参照先にすると、短時間の確認が容易になります。

+8 他の応募者比

応募書類の完成度

職歴、学歴、プロジェクトは揃っていますが、保存済み回答と成果物のURLが提供されておらず、応募資料の裏付けが不足しています。また、週5日出社が必須のLegoraに対して、ニューヨークでの勤務可否や就労資格に関する本人の回答はありません。実際の設問数は不明なため未回答数は推定せず、主要な補足情報が未提供の応募パッケージとして暫定評価しています。

+7 他の応募者比

ドメイン専門性

この職種の専門領域は本番基盤の信頼性と運用設計であり、AIモデル開発ではありません。이복스のLinux構築、Terraformの基盤コード化、Quiz_Aiの運用手順は、隣接するインフラ領域の実践として移転可能です。一方、可観測性、エラーバジェット、段階的な機能縮退、大規模分散システムの継続運用は未提示であり、隣接専門性とStaff水準の経験を区別して評価しています。

+5 他の応募者比

役割範囲の適合度

이복스での構築案件と個人・チーム開発は、初級段階の実装経験として評価できます。一方、LegoraのStaff Site Reliability Engineerが担う複数チームにまたがる方針決定と運用責任を経験した証拠は見当たりません。非技術職歴を本番基盤の経験年数に含めず、まず一つのサービスで運用責任を継続して担い、その基準が別のサービスにも使われた事例を作ることが必要です。

+10 他の応募者比

先に伝えるべき経験を見つけます。

履歴書や自己紹介で先に伝える経験を見つけられます。

ハイライト

以下は履歴書から抽出された主要なハイライトです。自己紹介や面接でアピールできる強みとして活用してください。

Quiz_Aiの認証付き配布自動化は、Legoraの運用品質に関係する 変更経路を管理する基盤 です。

Terraformの構成コード化は、Legoraの基盤戦略に必要な 再現可能な環境管理への接点 です。

求人の言葉と、自分の経験をつなぎます。

求人の要件と経験をつなぐ職務キーワードです。

主要ATSキーワードのマッチ結果

求人票との関連性が高いキーワードです。面接や自己紹介で、自然な文脈の中で活用しましょう。

cloud infrastructure

reliability engineering

automation

observability

残すべき強みも確認します。

残す強みと補う弱みを合わせて確認できます。

強み

Quiz_Aiには、認証経路を含む配布自動化の具体的な実装があります。

Terraformには、基盤とアプリ成果物を再現可能にする構成があります。

改善余地

複数チームの信頼性方針を主導した証拠が未提示です。

SLI/SLOとエラーバジェットの運用実績が確認できません。

近い応募内容との違いを確認します。

ベンチマークとの比較で強みと不足する根拠を確認します。実際の応募者順位ではありません。

あなたの相対的な位置

類似応募と比べると、Quiz_Aiの認証付き公開自動化と이복스の実機納品は、実装と現場作業の両方を示せる強みです。類似応募者、類似ポジションの採用者、同様の役割の現職者を参照するベンチマークでは、上位 93-99%という中位付近に位置します。順位を上げるための最重要変更は、実在する場合に限り、運用課題の選定から関係者の合意、結果確認までを担った一件を職歴の先頭に追加することです。

すでに持っているもの

Quiz_AiにはGitHub Actions OIDCによる公開自動化があり、認証と配布処理を具体的に説明する入口があります。

🎯

最も近い成功プロフィール

Quiz_Aiの公開自動化は、求人にある自動化と運用品質の改善に接点があります。ただし公開後の安全性を管理した範囲は不明です。

🚀

より強い応募者がよく持っていたもの

Legoraの要件上、より強い応募はサービス横断の信頼性目標と運用結果を示します。Quiz_Aiには手順書の記載がありますが、その目標設定と結果はありません。

🏆

近い採用プロフィールによく見られたもの

実際の採用者経歴は提供されていないため、採用像は求人要件からの推定です。Quiz_Aiの自動化に加え、複数チームの本番運用基準を定着させた責任がある人物像が近くなります。

📈

シニアリティ

この応募書類がシニアリティのスケール上で今どのあたりに読まれているか、そして技術的な表現をもう少し磨けば届きそうな次のレベルを示しています。

Junior

Mid

Senior

Staff

Principal

現在 · Junior

Quiz_AiではGitHub Actions OIDCとIAM AssumeRoleを使い、Amazon ECRへのイメージ公開を自動化しています。実装担当としての具体性はありますが、複数サービスの運用基準を決めた責任までは記載されていません。

次レベル · Mid

Quiz_Aiでは公開処理と運用手順の担当は見えますが、何を優先して改善するかを関係者と決めた過程は見えません。課題の選定から運用結果の確認までを担った事例が、次の責任水準を示します。

類似応募者の多くは Junior に位置し · 上位 93-99% のみが Mid に到達します

読み手が疑問を持つ箇所を見つけます。

曖昧な成果や説明不足など、読み手が疑問を持つ点を示します。

再確認を推奨するポイント

履歴書から検出された潜在的なリスクセグナルです。提出前に見直すことで信頼性と伝達力を高められます。

中リスク

詳細情報の不足

이복스のERP構築にはワークロード分析と調達の具体性がありますが、容量判断の入力値と検証結果がありません。Legoraの容量計画を担えるか確認するため、実際に把握していた同時利用、資源使用率、選定制約のうち開示可能なものを示し、推測値と実測値を分けてください。

"• 대보그룹 ERP 서버 구축 및 설치 - OLTP 기반 ERP 워크로드 분석을 통한 서버 사양 산정"

詳細情報の不足

Quiz_Aiでは認証からイメージ配布までの方式は明確ですが、配布後の安全確認と復旧境界が不明です。Legoraの展開安全性に結び付けるには、実装済みのテストや承認条件、失敗時に止まる範囲を確認し、未実装のロールバック機能を実績として書かないようにしてください。

"• GitHub Actions OIDC를 통해 IAM 역할을 AssumeRole한 후 Amazon ECR 이미지 푸시를 자동화"

主張は具体的に、不要な文章は短く。

根拠を補う主張と削る文章を、修正案とともに示します。

⚠️

リスクのある記述

公開の自動化を本番の安全性まで広げて語る

Depth

Quiz_Aiで確認できるのは、GitHub Actions OIDC認証とAmazon ECRへの公開自動化です。これを安全な本番デプロイ全体と表現すると、承認、検証、切り戻しまで実装したのかを問われ、記載の範囲との差が生まれます。

→

Quiz_Aiの項目では「GitHub Actions OIDCとIAM AssumeRoleによるAmazon ECRへのイメージ公開を自動化」と対象を限定してください。本番反映の検証や切り戻しは、実装した証拠がある場合だけ別項目にしてください。

✂️

削った方がいい行

冒頭の三職種の併記を応募軸が分かる表現へ絞る

Gap

DevOps Engineer / Cloud Engineer / Backend Engineer

→

肩書きは実際の希望に沿って選び、直後に「AWS、Terraform、GitHub Actionsを用いた基盤構築と公開自動化を経験」と補ってください。Staff Site Reliability Engineerを現在の肩書きとして追加せず、応募先の職名として扱ってください。

求人との差を、準備することに変えます。

不足する要件と、短期・中長期で取り組む準備を確認できます。

Quiz_AiとTerraformには自動化の実績がありますが、Legoraが求めるSLI/SLO、可観測性、容量計画を継続運用した証拠がありません。

短期施策

Quiz_Aiで文書化したNginxとCloudflareの運用問題を既存資料から整理し、Legoraの可観測性要件に対応する利用者影響と観測可能な兆候を区別した、症状・観測点・未計測項目を列に持つ「Quiz_Ai観測設計表」を作成してください。

長期施策

Quiz_Aiの検証環境で文書処理の並行負荷を段階的に変え、Legoraの容量計画に必要な飽和点と依存先制約を確認した、負荷条件・エラー率・応答時間・費用を比較する「Quiz_Ai容量ベンチマーク表」を作成してください。

Quiz_Aiの配布自動化と手順書は出発点になりますが、Legoraが求める障害管理、展開安全性、Kubernetes運用は未提示です。

短期施策

Quiz_Aiの既存OIDC認証とAmazon ECRへのプッシュ経路を実装に照合し、Legoraの展開安全性に関係する権限境界と未実装の工程を分けた、確認箇所・失敗条件・担当範囲付きの「Quiz_Ai変更経路監査表」を作成してください。

長期施策

Quiz_Aiの隔離環境でイメージ不良と依存先停止を注入し、Legoraの長期的な耐障害性要件に対応する復旧手順を再実行した、注入条件・観測結果・復旧所要時間を確認できる「Quiz_Ai障害演習動画」を作成してください。

面接で深掘りされる点を予想します。

担当範囲や判断の根拠を深掘りされる点を確認できます。

技術面接担当が Quiz_Aiの公開自動化から認証境界と障害時の判断を掘り下げる場面

Technical

→ Quiz_Aiの事例を、公開処理の課題→実際に比較した認証案→採用理由→確認した動作の順で3分にまとめてください。当時比較していない方式は後からの設計比較と明示し、経験として語らないようにします。機密情報を除いたワークフロー定義、信頼ポリシー、利用可能な実行記録を証拠候補にし、本人が変更した箇所を示してください。最後に確認済みの結果と未検証の失敗条件を分け、監査や復旧の追加案につなげます。

想定質問に、経験のストーリーで備えます。

面接官ごとの確認点、想定質問、回答に使う経験を確認できます。

想定される面接官と面接構成

採用担当者

初期面談（準備用の仮説・未確認）

45分（準備用の既定値・未確認）

確認されるポイント

準備用の仮説として、Legoraへの応募動機とStaff Site Reliability Engineerの責任範囲への期待を確認する席です。求人に明記されたニューヨーク週5日出社と、이복스の技術職歴を中心とした経験水準をすり合わせる想定で、実際の担当者や順序は未確認です。

答え方の方向

Quiz_AiとTerraformを使い、対象サービス→本人の実装→確認できる成果物の順で短く説明してください。Legoraの組織横断の運用経験を持つとは言い換えず、이복스の実務とプロジェクト経験を分け、出社条件は本人が確認した事実で答えます。

技術リード

技術評価（準備用の仮説・未確認）

45分（準備用の既定値・未確認）

確認されるポイント

推定：法律文書などの機密情報を扱うサービスで、アクセス制御・監査可能性・データ保護と信頼性を両立する設計判断。Legoraの技術評価を準備する仮説として、Quiz_Aiの認証設計やTerraformの外部依存に対する失敗処理を、実装と代替案の両面から掘り下げる席を想定します。

答え方の方向

Quiz_AiのOIDC信頼条件とTerraformの構成を、通常経路と失敗経路の二つの図で説明する練習をしてください。Legoraの文書サービスへの応用は設計仮説として分け、実際の設定値、手元にある記録、未検証の条件を混同しないことが重要です。

💬

予想される質問

Legoraの機密文書運用を想定した設計議論として、Quiz_AiのGitHub Actions OIDCでは、長期アクセスキーと比べて何を優先し、IAMの信頼条件をどこまで制限しましたか；設定外の公開要求や認証失敗に対する監査と復旧を、実装済みの範囲と追加案に分けて説明してください。

外部依存の停止を想定すると、TerraformのDeepLX HTTPプロキシをLambdaに置く判断は、常時稼働サーバーに比べて何を得て何を失いますか；実際の構成を起点に、Legoraの文書処理なら再試行とタイムアウトのどちらを優先し、失敗の増幅をどう防ぐか説明してください。

📖

面接ストーリーパック

Quiz_Aiの公開自動化と運用手順

Legora向けの準備では、認証方式の選択と運用手順の再現性を問う技術議論に使えます。**公開処理の実装範囲**を示す話として使い、法律文書の本番運用経験へ置き換えないことが重要です。

文書アップロードからAIクイズを生成するQuiz_Aiで、本人が担当したDevOps, Backendの範囲を最初に示します。

GitHub Actions OIDC、IAM AssumeRole、Amazon ECRの公開経路を示し、実際の選択理由と後から比較した代替案を分けます。

🔁

あなたから聞くべき質問

良い質問は、応募者ではなく同僚として扱われるきっかけになります。面接官に最も自然に聞ける質問を一つ選びましょう。

Legoraのニューヨーク創設期チームとストックホルムで、信頼性改善と機能開発の優先順位が衝突する場合、Staff Site Reliability Engineerはどこまで決定できますか；既存の意思決定例か、新拠点向けに未決定の境界を教えてください。

理由

Agent_Scriptsの標準化を、単なる共通ツール作成ではなく決定権と合意形成の問題として考えていることを示せます。回答から、新拠点で方針を作る役割なのか、既存方針の実行が中心なのかを見極められます。

何から直すか、優先順位を決めます。

先に取り組む改善点2つと修正の方向を示します。

応募前に先に直すべき点

実際に応募する前に手を入れると最も効果が大きい項目です。

Quiz_AiのGitHub Actions OIDCに関する箇条書きを、認証と配布の責任範囲が先に分かる形へ書き換え、IAM役割の利用条件、本人の担当、実装済みの失敗検知を分けて記載してください。現在確認できる成果はAmazon ECRへのイメージプッシュ自動化なので、サービスへの展開や復旧まで実装したかを確認し、裏付けがある場合だけ展開安全性の証拠として追加すると、LegoraのStaff Site Reliability Engineerに必要な変更管理の判断を検討しやすくなります。

Quiz_AiのGitHub Actions OIDCによるAmazon ECRへのプッシュ自動化を、日本語の箇条書き2項目に書き換えてください。確認済みの認証経路と成果を本文に残し、本人の担当範囲、権限条件、失敗検知、展開の有無は不足情報として別の確認事項一覧にまとめ、未提供の数値や機能を補わず、プッシュと本番展開を区別してください。

이복스の대보그룹 ERPサーバー構築の説明を、OLTP要件から機器構成を選んだ判断を中心に組み直し、実際に参照した負荷条件、予算や調達の制約、設置後の確認項目を整理してください。現在の履歴書には選定理由の測定値がないため、記録を確認できるものだけ追加し、不明な値は省くことで、LegoraのStaff Site Reliability Engineerが担う容量計画と設計レビューに移転できる経験を、作業一覧から判断の事例へ変えられます。

이복스の대보그룹 ERPサーバー構築を、要件、選定判断、検証の順に日本語の箇条書き3項目へ整理してください。既存情報だけで書ける本文と、負荷条件・予算制約・設置後の確認結果について本人に聞く質問を分け、CPU数、性能改善率、稼働率など提供されていない値や採用理由は推定しないでください。

応募前の30分で取り組むこと。

30分の準備プランから、すぐ取り組む作業を選べます。

最初の 10分で職務要約と技術職歴の見せ方を整えよう

職務要約に이복스のインフラ構築とQuiz_Ai・Terraformの自動化を先に置き、接客を含む職歴全体と技術経験を分けてください。포포인츠 바이 쉐라톤 조선 서울역の説明は主要業務にまとめ、今回の応募に関係する技術記述へ紙面を移します。

次の 10分で Quiz_Aiの担当範囲と証拠を対応させよう

Quiz_Aiの公開自動化を、認証、イメージ公開、運用手順の三つに分け、本人が変更した範囲を確認してください。利用できる定義ファイルや文書があれば対応付け、成果物で確認できる主張だけをプロジェクト欄に残します。

経験を、一つのキャリアの物語に。

経験に共通する強みと、次の職務へのつながりを整理します。

キャリアストーリー

노원 사회적경제 연대사회적협동조합での調査・文書整理、카페베네と포포인츠 바이 쉐라톤 조선 서울역での接客を経て、履歴書では技術実装へ活動を広げています。이복스では、サーバーの選定から設置までを扱い、大学の移行案件、ファイルサーバー、ERP向け基盤に携わっています。まずQuiz_Aiの既存手順から一つの問題を選び、症状、切り分け、復旧確認、未計測項目を一枚のランブックにまとめてください。