DX wpmaster 2026年8月31日 0 コメント

社内エンジニアのAI活用スキルを定量評価する「Skill Assessment」β版がリリース

株式会社ハイヤールーは、社内エンジニアのAI活用における「AI協働力」を定量的に評価するアセスメントサービス「Skill Assessment」のβ版をリリースしました。このサービスは、日々の開発ログからAIへの指示や判断の質を継続的に計測し、AIをどれだけ使いこなせているかを明確にすることを目的としています。

リリース背景：AI活用の「量」から「質」へ

生成AIコーディングツールの導入が進む中、多くの企業がトークン使用量やコストといった「量」のデータに着目しています。しかし、ハイヤールーによると、AIを使いこなすエンジニアとそうでないエンジニアの間では、同じタスクでも生産性に数倍の差が生まれることがあります。この差は、AIへの指示の設計や、結果の確認・判断といった「質」の違いから生じると指摘されています。

また、AIコーディングツールの課金モデルがトークン量に応じた従量課金へと移行しつつあるため、「質」が直接コストに影響する時代になっています。このため、企業が管理すべきはAIの使用量そのものではなく、その使用量を生み出す「協働の質」であると強調されています。

「Skill Assessment」の3つのポイント

1. 個人と組織のAI活用の「質」を見える化

Skill Assessmentは、これまで可視化が難しかったAI活用の「質」に関するデータを、経営層が意思決定に活用できる形で提供します。

個人・チーム・組織の3階層で可視化: 誰がどの領域に強み・弱みがあるのか、チーム間や部門間で協働力にどれだけの差があるのか、組織全体としてどの領域が伸びていないのかを、同じ指標で把握できます。
AI投資のROIを見える化: 協働の質のスコアと、AI利用コスト・トークン使用量を合わせて確認できるため、投資額に対して組織のAI協働力がどの程度向上したかを数値で示せます。
計測対象: Claude Code、GitHub Copilot、CodexなどのAIコーディングエージェントを使った日々の実務が評価対象です。テストベースの計測にも対応しており、短期間で組織の現状を把握できます。

2. コマンド1つで導入完了。日常のAI活用を安全に自動計測

導入はCLIツールのインストールのみで、コマンド1つで完了します。エンジニアは普段通りAIと協働するだけで計測が始まり、日常業務を妨げません。

個人情報はマスクして処理: 収集されるログは、氏名やメールアドレスなどの個人情報がマスクされた上で扱われます。
自社ネットワーク内で完結するSelf-hosted構成に対応: プロンプトや操作ログが自社ネットワーク外に出ない構成を選択できるため、セキュリティ要件の厳しい企業でも導入できます。
個人スコアの閲覧範囲を限定: 個人のスコアは本人と自チームのみが閲覧でき、査定ツールではなく個人と組織の成長を促すサービスとして設計されています。

3. 独自指標「SEI」でAI協働力（質）を定量評価

評価を支えるのは、316社・116万件を超える評価実績（2026年7月時点）を持つハイヤールー独自の指標「SEI（Software Engineering Index）」です。日々の開発におけるAIとの協働状況を、5領域・460の評価観点によるルーブリックで採点します。

AI協働力スコア（5領域）: 「意図の仕様化」「環境構築」「共同推論」「実行の統制」「出力の品質保証」をレーダーチャートで可視化します。
指示と介入の質: プロンプトやコンテキストの設計に加え、AIの提案をどこで確認し、修正・拒否したかといった判断まで評価します。
業界ベンチマークとの比較: 116万件を超える評価データに基づき、自社エンジニアの強み・弱みを業界水準と照らして把握できます。

ハイヤールーのSEI評価データ（n = 1,162,904 評価／2026年7月時点）によると、5領域の平均スコアは以下の通りです。

AI協働力の評価領域	平均スコア
意図の仕様化（Intent Specification）	67.3%
環境構築（Environment Engineering）	57.6%
共同推論（Co-Reasoning）	48.6%
実行の統制（Execution Control）	69.7%
出力の品質保証（Output Quality）	61.3%

最も低かったのは「共同推論」（AIとの対話を通じて問題を解く力）で48.6%でした。一方で、「実行の統制」（69.7%）や「意図の仕様化」（67.3%）は比較的高い水準にあります。この結果は、要件を言語化してAIに渡し、出てきた結果を管理することはできているものの、AIと共に考えて答えの精度を上げていくことができていないエンジニアが多いことを示しています。この「共同推論」は、組織の成長において最も大きな伸びしろを持つ領域であるとされています。

今後の展望：上位者の暗黙知を形式知化し、組織全体へ

ハイヤールーは、AI活用の可視化を「出発点」と捉え、計測したデータを組織の力に変えるための機能を提供していく予定です。

暗黙知の形式知化: 成果を出しているエンジニアのAI活用におけるノウハウ（設定ファイル、参照ドキュメント、モデルの使い分け、タスク分割方法など）を自動で発見し、形式知として社内に蓄積する仕組みを提供します。
全員のAIへ自動で届ける: 形式知となった情報は、全社員のAIに自動でコンテキストとして反映されます。これにより、エンジニアがAIを起動した際に、すでに社内の用語や制約、判断基準を持ったAIと協働できる状態を目指します。
エンジニアから全職種へ: 今後は、エンジニア組織での成功体験を基に、デザイナー、マーケター、セールス、コーポレートといった全職種へ同じ測り方と届け方を広げていく計画です。これにより、全社員が自分の仕事を自動化できる「真のAI-native company」の実現を支援します。

Skill Assessmentの正式リリースは2026年10月を予定しています。

HireRooについて

『HireRoo』は、AIと協働して成果を出す力「AI協働力」を可視化する、エンジニアリング組織向けのプラットフォームです。独自指標「SEI」（5領域・460の評価観点）は、NTTドコモ、三井住友カード、freeeを含む316社に導入され、評価実績は1,162,904件に達しています（2026年7月時点）。採用（Skill Interview）から在籍エンジニアの評価（Skill Assessment）までを一貫した指標で支援しています。

運営URL: https://hireroo.io

株式会社ハイヤールー会社概要

会社名	株式会社ハイヤールー
所在地	東京都渋谷区道玄坂1-10-8 渋谷道玄坂東急ビル2F-C
代表者	代表取締役葛岡宏祐
設立	2020年12月10日
事業内容	インターネットサービスの企画・開発