ハイヤールー、エンジニアのAI協働力を可視化する「Skill Assessment」β版を発表

生成AIコーディングツールの全社導入は一般的になり、多くの企業がトークン使用量やコストの可視化に着手しています。しかし、株式会社ハイヤールーは、使用量ではなく「AIをどれだけ使いこなせているか」が成果を左右すると指摘します。同社には、AIを使いこなすトップ層とそれ以外で生産性に数倍の差が生まれているという相談が寄せられています。また、AIコーディングツールの課金が従量制に移行する中、試行錯誤の少なさが直接コストに影響するようになりました。こうした背景から、同社はAI協働の質を測る必要性が高まったと説明しています。

Skill Assessmentは、Claude Codeや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を評価対象にします。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。計測では個人情報をマスクして処理し、自社ネットワーク内で完結するSelf-hosted構成にも対応します。個人スコアの閲覧範囲は本人と自チームに限定され、査定ではなく成長のためのツールとして設計されています。また、AI投資額と協働力スコアを同じ画面で比較でき、ROIの可視化も可能です。

評価を支えるのは、316社・1,162,904件の実績を持つ独自指標「SEI（Software Engineering Index）」です。AI協働力を「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」の5領域でレーダーチャート表示します。評価対象はAIが書いたコードの出来ではなく、人間の指示と判断そのものです。そのためAIモデルの性能向上に影響されず、純粋に人のスキルの変化を測り続けられます。業界ベンチマークとの比較により、自社の強みと弱みを相対的に把握できます。

同社の評価データでは、5領域の平均スコアのうち「共同推論」が48.6%と最も低く、「実行の統制」が69.7%、「意図の仕様化」が67.3%と比較的高い結果でした。これは、要件を言語化してAIに渡し、出力を管理することはできている一方で、AIと対話しながら答えの精度を上げる力が不足していることを示します。株式会社ハイヤールー代表取締役の葛岡宏祐氏は、この領域を埋められるかどうかが開発組織の差になると述べています。

株式会社ハイヤールーは、可視化を出発点として、上位者の暗黙知を形式知化し組織全体に届ける仕組みを提供する計画です。具体的には、実務ログから成果の出ている型を自動で見つけ出し、パッケージ化して社内に蓄積します。さらに、形式知化した内容を全社員のAIにコンテキストとして自動で載せ、研修に頼らず組織の水準を揃えることを目指します。将来的にはエンジニア以外の職種にも対象を広げ、全社員が自分の仕事を自動化できる「真のAI-native company」を支援するとしています。正式リリースは2026年10月を予定しています。

A. エンジニアのAI活用の質を、日々の開発ログから自動で計測し、5領域・460観点でスコア化するサービスです。

A. 使用量ではなく、AIへの指示の設計や判断の質を評価する点が異なります。成果に直結する協働力を可視化します。

A. エンジニア組織を持つ企業の経営層や技術責任者、人事担当者向けで、AI投資の効果を数字で示したい場合に役立ちます。

• https://hireroo.io/assessment
• https://hireroo.io/events/ai-quality-visualization/
• AI協働力を可視化する「HireRoo」株式会社レクター・広木大地氏
• https://hireroo.io

O!Productニュース編集部からのコメント

AIツールの導入率ではなく指示や判断の質を測るのは、投資対効果を数字で示したい経営層に刺さりそうです。共同推論が48.6%と低い点も、研修の優先度を決める材料になりそうですね。

引用元：PR TIMES