生成AIアセスメント
サービス
生成AIを「個人の便利ツール」で終わらせない
組織の業務変革を担う人材を
発掘し、育成する
生成AIアセスメントは、生成AI活用に必要なスキルをオンラインで測定し、個人・組織の強み/課題を可視化するアセスメントサービスです。
単なる知識や生成AIを使うスキルだけでなく、安全な活用(ガバナンス) から AIエージェント/業務改革(AI-BPR) まで、「知っている」だけでなく「業務で使える」かどうかを重視した観点で評価します。生成AIを個人の効率化ツールにとどめず、組織全体の業務変革につなげるための人材発掘と育成計画策定を支援します。
アセスメント形式
| 設問数 | 50問(選択式) |
| 回答時間の目安 | 30~50分 |
| 対象 | 生成AIを活用する組織の全社員・全職員 (民間企業だけでなく官公庁・大学などにも対応) |
5つの評価軸
結果は、生成AI活用に必要な力を以下の5軸で集約し、組織全体の傾向把握や施策検討に活用しやすい形で提示します。
| 評価軸 | 概要 |
| Ⅰ. マインド・スタンス | 生成AIの特性理解、責任の所在の理解、「小さく試して検証する」姿勢 |
| Ⅱ. リスク管理 | 情報漏洩・個人情報・著作権・プロンプトインジェクションなどの理解と遵守 |
| Ⅲ. 活用スキル | プロンプト設計(構造化・例示・段階的思考・制約条件など)、ツール選択・活用 |
| Ⅳ. 品質・検証 | RAGなどの理解、出典明示・数値検証・バイアス検出などの検証実践 |
| Ⅴ. 業務改革・推進 | BPR→AI、TоBe→AsIs分解、自動化・エージェント設計、PоC推進・効果検証 |
8つの測定カテゴリ
本アセスメントでは、8つのカテゴリで具体的なスキルを細かく測定し、5軸に集約してレポートします。
| カテゴリ | 測定する能力 |
| ①マインド・スタンス | 生成AIの特性理解と、試して検証する姿勢 |
| ②セキュリティ/知的財産/ガバナンス | 情報漏洩・著作権・個人情報のリスク理解 |
| ③プロンプト設計 | 構造化指示、例示、段階的思考などの設計力 |
| ④生成AIツール活用 | 報告書作成、データ分析など実務での活用力 |
| ⑤ナレッジ活用(RAG/検索連携) | 組織内文書の活用、出典明示、最新情報の扱い |
| ⑥品質評価・検証 | 数値検証、バイアス検出、専門領域のレビュー |
| ⑦自動化・エージェント活用 | AIエージェントの設計・運用・監視 |
| ⑧業務活用・AI-BPR | 業務改革の考え方、TоBe設計、PоC推進 |
なぜ8カテゴリで測定し、5軸で評価するのか
生成AI活用は「知っている」だけでなく、実務では以下の流れで成熟していきます。
8つのカテゴリは、この実務の流れに沿って、現場で起きやすいつまづきポイント(入力禁止の判断、根拠確認、PоC設計など)を打ち手に直結する粒度で把握するための設計です。
一方、経営・人事・DX推進が施策を決めるためには、細かすぎる指標よりも「全社で何が弱いか」「どこを先に底上げするか」が一目で分かる集約指標が有効です。そこで5軸に統合し、育成計画・研修設計・効果測定に使いやすいアウトプットにしています。
個人レポート
受検後、個人別評価レポートで以下をフィードバックします。受検者と人事・推進担当者は、このレポートを通じて各受検者のスキル状況を詳細に把握できます。
| 8カテゴリの レーダーチャート |
測定カテゴリ別のスキルバランスを視覚的に把握 |
| 5軸+総合の判定(A~D) | レベル別の具体的なコメント |
| 推奨アクション | 次に何をすると良いかの提案 |
| 設問の振り返り | カテゴリ右側の▼から、各設問の「正解/自身の回答/解説」を確認可能 |
| おすすめ研修 | スキルレベルに応じた研修の案内 |
研修の事前・事後で実施することで、スキル変化を定量的に可視化し、研修効果測定にも活用できます。
生成AIの全社利用を始めたいが、現状のレベルが分からない
まずは「使える人」「危ない使い方をしてしまいそうな人」の分布を把握し、育成計画の基礎データとしたい組織に。部門・階層ごとのスキル分布を可視化し、重点育成対象を特定できます。
ガイドライン・ルールは作ったが、現場に浸透しているか不安
情報漏洩、著作権、個人情報、プロンプトインジェクションなど、リスク理解のばらつきを見える化。ガイドライン周知施策の効果測定にも活用できます。
プロンプト研修やツール研修をしたが、業務成果につながっているか測りたい
事前・事後でスキル差分を取り、研修投資のROIを可視化。軸別の伸びを分析し、研修プログラムの改善や次の育成計画策定に活用できます。
「便利ツール」止まりではなく、業務改革(AI-BPR)まで進めたい
TоBe設計、PоC、効果検証、AIエージェント等、業務改革の視点を持つ推進人材の発掘・育成に。「業務改革・推進」軸のスコアが高い人材をAI推進リーダー候補として選定できます。
民間企業だけでなく、官公庁・自治体・大学などでも共通設計で実施したい
特定ツール依存ではなく、汎用的な設計で運用可能。「社内」→「組織内」など、民間企業以外でもそのまま利用できる表現を採用しています。
※実際の設問は50問で構成されます。以下はWeb掲載用のサンプルです(変更の可能性がございます)
サンプル1 マインド・スタンス(生成AIの特性理解)★基礎
Q. 生成AIの出力について、多くの組織で推奨されるルールに照らして最も正しい説明はどれですか。
1. 生成AIは常に正確なため、出力をそのまま業務に使用してよい
2. 生成AIには出典を自動付与する機能があるため、根拠確認は省略できる
3. 生成AIは誤情報を出力する可能性があるため、重要な内容は人が最終確認する
4. 生成AIは組織ルールを自動認識するため、コンプライアンス確認は不要である
サンプル2 リスク管理(プロンプトインジェクション対策)★★★応用
Q. 外部から受け取った文書ファイルをAIで要約しようとしたところ、AIの応答に想定外の挙動(機密情報の出力要求など)が見られました。このような場合に、最も適切な対応はどれですか。
1. 文書内の命令らしき部分を特定し、その箇所を削除してから再度処理する
2. 当該ファイルの処理を中止し、送信元確認と入力経路の見直しを行う
3. 命令が混入していないか目視で確認し、問題なければ処理を続行する
4. AIに悪意ある命令には応じないよう、指示を追加した上で処理を再開する
分析結果(成果物)サンプル
初期費用
不要
受検料
¥3,300/名・回
標準的な進め方(目安)
| 準備 | 対象者確定、実施案内、回答期間設定 |
| 実施 | 受検(30~50分/名) |
| フォロー | 個人別レポート配布、全体傾向の読み解き、育成施策(研修)設計 |