ハイヤールー、エンジニアのAI協働力「質」を定量評価する「Skill Assessment」β版をリリース

リリース背景：AI活用の「量」から「質」への転換

生成AIコーディングツールの全社導入が進む中で、企業はトークン使用量やコストといった「量」のデータは得ているものの、それが組織の成果にどれだけ貢献しているかを把握できていません。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には、同種のタスクでも生産性に数倍の差が生まれることが指摘されています。この差は、AIへの指示の設計や、確認・判断の質によって生じます。さらに、AIコーディングツールの課金モデルが従量課金へと移行する中、「質」の差が直接的なコストに影響を与える構造となっています。

「Skill Assessment」は、300社超・116万件超の評価実績（2026年7月時点）を持つ独自指標「SEI（Software Engineering Index）」——5領域・460の評価観点——を応用し、企業が自社のエンジニアのAI協働力を業界水準と比較できるベンチマークを提供します。

「Skill Assessment」の3つのポイント

1. 個人と組織のAI活用の「質」を可視化

「Skill Assessment」は、これまで把握が困難であった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: 誰がどの領域で強み・弱みを持つのか、チーム間・部門間の協働力の差、組織全体の課題領域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・トークン使用量を突き合わせ、「投資額に対して組織のAI協働力がどれだけ向上したか」を数値で示します。

• 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となります。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スコアとして把握することが可能です。

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完了し、エンジニアは普段通りAIと協働するだけで計測が開始されます。日常業務を妨げず、開発の進め方を変える必要はありません。

• 個人情報はマスクして処理: 収集するログは、氏名・メールアドレスなどの個人情報をマスクした上で扱われます。

• 自社ネットワーク内で完結するSelf-hosted構成に対応: 計測から評価までを自社環境内で完結させる提供形態も選択でき、セキュリティ要件の厳しい企業でも導入可能です。

• 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に限定され、査定目的ではなく、個人と組織の成長を支援する設計となっています。

3. 独自指標「SEI」でAI協働力（質）を定量評価

316社・1,162,904件（2026年7月時点）の評価実績を持つ独自指標「SEI（Software Engineering Index）」が、AI協働力の定量評価を支えます。試験の点数ではなく、日々の開発におけるAIとの協働の仕方を、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、どこで修正・拒否したかという判断まで評価します。自動承認と本人の判断を区別し、スコアの歪みを防ぎます。

• 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。

ハイヤールーの評価データによると、5領域の平均スコアは以下の通りです。

最大の弱点は「共同推論」（AIとの対話を通じて問題を解く力）で、平均スコアは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。この結果から、要件を言語化してAIに渡し、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高めることができていない現状が示唆されます。この「共同推論」の領域が、組織の成長における最大の伸びしろであると考えられます。

関連ウェビナーのご案内

「Skill Assessment」のリリース内容に関する無料オンラインセミナーが開催されます。AI協働力の可視化によって明らかになるAI活用の実態と、組織の成果へ還元するアプローチについて解説されます。

• 日程：2026年9月9日（水）12:05–13:00

• 形式：オンライン開催・参加無料

• 対象：CTO・VPoEなどの技術責任者、AI活用のROIを経営層へ説明する立場の方、人事・People責任者の方

• お申込み：https://hireroo.io/events/ai-quality-visualization/

タクシーCMの放映について

本リリースに合わせて、「AI協働力 x Skill Assessment β版」のタクシーCMが放映されます。2026年8月31日（月）より1週間、タクシーサイネージメディア「TOKYO PRIME」にて、全国の『GO』搭載タクシー車内で視聴可能です。

• 期間：2026年8月31日（月）から1週間

• エリア：全国

• 媒体：タクシーサイネージメディア「TOKYO PRIME」（タクシーアプリ『GO』搭載車両）

• 動画①：AI協働力を可視化する「HireRoo」株式会社レクター・広木 大地氏

• 動画②：AI協働力を可視化する「HireRoo」株式会社メルカリ・木村 俊也氏

今後の展望：上位者の暗黙知を形式知化し、組織全体へ

「Skill Assessment」による可視化は出発点に過ぎず、ハイヤールーは計測結果を組織の力に変えるための支援を継続します。

1. 暗黙知を形式知にする: 成果を出しているエンジニアのAI活用における「型」（設定ファイル、社内ドキュメントの参照、モデルの使い分け、タスク分割方法など）を実務ログから自動で見つけ出し、形式知としてパッケージ化し社内に蓄積する機構を提供します。
2. 全員のAIに自動で届ける: 形式知化された情報を全社員のAIにコンテキストとして自動で展開し、エンジニアがAIを起動した際に、すでに社内の用語・制約・判断基準を持ったAIと協働できる状態を構築します。これにより、行動変容を求めずに組織全体のAI活用水準を向上させます。
3. エンジニアから全職種へ: 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計測方法と展開方法を広げていきます。これにより、全社員が自身の仕事を自動化できる「真のAI-native company」の実現を目指します。

「Skill Assessment」は2026年10月の正式リリースを予定しています。

代表取締役 葛岡宏祐氏のコメント

代表取締役の葛岡宏祐氏は、AIツールの導入率を競うフェーズは終わり、これからは「組織としてどれだけ使いこなせているか」が問われると述べました。116万件を超える評価実績から、エンジニアの最大の弱点が「共同推論」にあることが定量的に見えてきたとし、この点を埋めることが今後の開発組織の差になると考えています。「Skill Assessment」は、そのために測るべきものを測り、組織の中で最も上手くAIと協働している人の暗黙知を形式知化し、組織全体の力に変えていくことで、「Japan as No.1, again. 日本をもう一度、『モノづくり』で一番へ。」というミッションの実現に向けて、エンジニア組織のAIネイティブ化を支援していくとコメントしています。

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ます。

受賞歴

• 「HONGO AI 2023」最優秀賞

• 「ICCサミット FUKUOKA 2023｜SaaS RISING STAR CATAPULT」優勝

• 「ASPICクラウドアワード2023」奨励賞

• 「第8回 HRテクノロジー大賞」

• 「ICCサミット FUKUOKA 2025｜ガーディアン・カタパルト」優勝

会社概要

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