AI活用診断をリリース — AIを使いこなす「AIマスター」はわずか5.7%、6カテゴリ30問で設計力・RAG・本番化力・組織推進力を評価

AI時代のリスキリング、スキルベースでの採用・人材配置に活用

株式会社AI Native（本社：東京都渋谷区、代表取締役：田中 慎）は、個人のAI活用スキルを可視化する無料診断ツール「AI活用診断」をv2に大幅アップデートしたことをお知らせします。従来の4カテゴリ20問から6カテゴリ30問へ拡充し、AI思考・設計力、ナレッジ・RAG・品質管理、PoC→本番化力、組織浸透・推進の4つの新カテゴリを追加。前回診断との比較機能やPDFレポートダウンロードにも対応しました。

診断URL: https://www.ai-native.jp/ai-assessment

無料で診断する

AI活用診断をリリースした背景

AI Native社で生成

当社はAIコンサルティング・研修の現場で、多くの企業の社員の方々から共通する声を聞いてきました。

• 「自分のAI活用度がわからない」 — 「AIツールを使い始めた、業務で活用できていると思っている」が、自分がどのレベルにいるのか客観的に把握できない

• 「自社の情報だけでは客観的なAI活用評価ができない」 — 社内で比較しても、業界水準や他社と比べてどうなのかがわからない

• 「AI活用が事業や経営に対して何に効くのかがわからない」 — ツールの使い方は学んだが、より上流の思考や設計をどう学べばいいのか見えない

これらの声に応えるために、個人が自分のAIスキルを客観的に可視化し、次に何を学ぶべきかがわかる診断ツールとして「AI活用診断」を開発・リリースしました。

なぜアップデートしたのか

AI Native社で生成

2025年のリリース以来、多くの方にご利用いただいてきた「AI活用診断」。当社ブログ（119記事）の分析と、10ヶ月以上にわたるクライアント企業でのAI研修・推進支援の知見から、従来の4カテゴリ20問では現場で本当に求められるAIスキルを評価できないことが明らかになりました。

課題1: ワークフローツール偏重

従来の「AIワークフロー実践」カテゴリは、Dify/n8n等のツール経験を問う設計でした。実際にはRAGの構築力、AI出力の品質評価、ガードレール設計といったナレッジ管理・品質管理のスキルが運用、業務成果に直結しており、これらを評価できていませんでした。

課題2: 「使える」と「成果を出せる」の乖離

AIツールを操作できるだけでは業務成果につながりません。アウトカム定義、業務逆算設計、評価基準の事前定義といったAI思考・設計力がなければ、「使われないAIツール」を作ってしまいます。実際に当社がAI推進を支援する200名規模の企業でも、導入時は「ツールは使えるが成果が出ない」という課題が研修の出発点となっていました。

課題3: PoCで止まる問題

プロトタイプは作れるが本番運用に移行できない。エラー対応やモニタリング整備ができない。さらに成功体験を組織に横展開できない。PoC→本番化力（使われないものを作らない設計力、デリバリーする力）と組織推進力を分離して評価する必要がありました。

AI Native の AI活用診断v2の主な変更点

AI Native社で生成

1. 評価カテゴリを4→6に拡充（30問・約7分）

#	カテゴリ	概要	v1からの変化
1	AI活用習慣	AIツールの使用頻度・習慣化	継続（微調整）
2	AI思考・設計力	アウトカム定義・業務逆算設計・評価基準設計	新規追加
3	プロンプト・ツール実践力	Claude Code/Cursor活用・MCP連携・モデル選定	大幅拡充
4	ナレッジ・RAG・品質管理	RAG構築・品質評価・ガードレール設計	新規追加
5	PoC→本番化力	PoC実装・API連携・モニタリング・運用設計	新規追加
6	組織浸透・推進	ROI数値化・階層別育成・KPI定着	新規追加

※ エンジニア・PM等の開発者向けには、より専門的な「AI開発力スキル診断」もご用意しています。実践的な開発スキルを詳細に評価できます。
▶ https://www.ai-native.jp/dev-assessment

2. 前回診断との比較機能

同一メールアドレスで再診断すると、前回スコアとの差分を結果画面・メールの両方で確認できます。3ヶ月ごとの再診断により、AIスキルの成長を定量的に可視化できます。

3. PDFレポートダウンロード

診断結果をPDFレポートとしてダウンロード可能。社内報告書への添付や上長への共有にご活用いただけます。

4. レベルマップ

5段階のレベル評価（AIマスター〜AI入門前）で、自分の現在地と各レベルで求められるスキル、次に学ぶべきことが一覧で確認できます。

診断結果のハイライト

指標	数値
平均スコア	52.1点 / 100点
最多レベル	AIエキスパート / AI実践者（各34.3%）

レベル別分布

レベル	割合
AIマスター（80-100点）	5.7%
AIエキスパート（60-79点）	34.3%
AI実践者（40-59点）	34.3%
AI学習者（20-39点）	14.3%
AI入門前（0-19点）	11.4%

カテゴリ別の傾向

• 最も得意: AI活用習慣（平均16.0/25点）— AIツールの日常的な使用は浸透

• 最も苦手: ナレッジ・RAG・品質管理（平均7.7/25点）— RAG活用やガードレール設計はまだ浸透していない

• 苦手スキルTOP3: ナレッジベース整備（平均1.11/5）、AI出力品質の評価サイクル（平均1.14/5）、ガードレール設計（平均1.69/5）

診断URL

https://www.ai-native.jp/ai-assessment

無料・メールアドレスのみで30問・約7分で診断可能です。

法人のお客様向け — AI研修・AI開発サービス

AI活用研修（AI-Training）

診断で可視化されたスキルギャップを、実践型プログラムで埋めます。

コース	対象	期間
基礎AIツール活用研修	全社員	3ヶ月〜
AIエージェント・ワークフロー活用研修	全社員	3ヶ月〜
AI駆動開発研修	全社員	3ヶ月〜
カスタマイズ研修	ご要望に応じて	個別相談

• 導入実績: アソビュー様（200名規模）でコンテンツ制作6倍化、130名中50名がAIリーダーとして参加

▶ 研修の詳細: https://www.ai-native.jp/lp/ai-kenshu

▶ 事例記事: https://www.ai-native.jp/cases/asoview

AI開発・CAIO代行

• AI戦略立案からPoC実装、本番運用まで伴走

• PoCまで最短2週間で立ち上げ

• 大手SIerの1/3〜1/5のコストで同等以上の成果

お問い合わせ: https://www.ai-native.jp/contact

今後の展開

• 弊社AI人材育成プラットフォームとの連携

• 組織単位でのAIスキル可視化ダッシュボード

• 診断結果に基づくパーソナライズドラーニングパス

AI Nativeの診断ツール群

当社では、対象者に合わせた3種類の無料AI診断ツールを提供しています。

診断ツール	対象	URL
AI活用診断	全社員向け	https://www.ai-native.jp/ai-assessment
AX Criteria	経営層/マネジメント向け	https://www.ai-native.jp/ax-criteria
AI開発力スキル診断	エンジニア/PM向け	https://www.ai-native.jp/dev-assessment

AI Nativeのサービスについて

業務構造の再設計を起点に、AIメディア（YouTube登録者1.7万人）・AIプロダクト・ワークフロー自動化・AI人材育成・SaaS導入を統合した伴走支援により、現場に根づくAI活用を実現します。複数のクライアントに対し、コンテンツ制作の効率化、オペレーション自動化、全社AI推進体制の構築を支援しています。

会社概要

項目	内容
社名	株式会社AI Native
設立	2025年10月
代表者	代表取締役 田中 慎
所在地	東京都渋谷区円山町5番3号 MIEUX渋谷ビル8階
事業内容	AIメディア / 生成AIプロダクト / AIコンサルティング・開発
コーポレートサイト	https://www.ai-native.jp/

本件に関するお問い合わせ

株式会社AI Native 田中
URL: https://www.ai-native.jp/