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）
[表1: https://prtimes.jp/data/corp/180188/table/2_1_3f37f745b1b5f5a5a3c4075693104147.jpg?v=202604080945 ]
※ 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

[表2: https://prtimes.jp/data/corp/180188/table/2_2_49a2c4a2583d09aa03a7e1a9952ab192.jpg?v=202604080945 ]
レベル別分布
[表3: https://prtimes.jp/data/corp/180188/table/2_3_4269e678d2196242d40ccefc63ddf26b.jpg?v=202604080945 ]

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。
[表4: https://prtimes.jp/data/corp/180188/table/2_4_a07fff37ecf27494925f4408502f2138.jpg?v=202604080945 ]
- 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。
[表5: https://prtimes.jp/data/corp/180188/table/2_5_0e03da547a5fca9234ccd8f623c99754.jpg?v=202604080945 ]
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
[表6: https://prtimes.jp/data/corp/180188/table/2_6_6f7cc96fbd2745c8936a9d9f05a78e4e.jpg?v=202604080945 ]
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/

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