株式会社ハイヤールーは、開発組織がAIエージェントを働かせられる状態にあるかを測る新指標「AI Readiness Score」を公開しました。あわせて、在籍エンジニアのAI活用を可視化するサービス「HireRoo Skill Assessment」において、同指標のβ版としての提供を開始しています。

同社は公開に伴い、指標の考え方や測り方を解説したホワイトペーパー2冊の無償提供も開始しました。

指標提供の背景

Claude CodeやCodexなどのAIエージェントを全社に配布しても、開発現場の暗黙知やルールの伝達漏れなどにより成果が頭打ちになる課題が存在します。先行企業ではシステム統合や案内書の整備といった文脈（Context）の集約が進む一方、研究においては文脈ファイルを単に配置するだけでは成功率が上がらない事例やコスト増加も報告されています。整えた文脈やツールをエージェントが実際に使い、効果を発揮しているかを測定する基準が求められていました。

AI Readiness Scoreの概要と評価観点

同社は、成果を出す力である「AI協働力」の5つの領域（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）のうち、成果物がリポジトリや設定として組織に残る「環境構築」を集計して指標化しました。指標は以下の3つの観点から評価されます。

• コンテキスト整備（平均スコア71.1%）: 関連する実装の所在・規約・既存の判断を選んで渡すことが、探索の効率や正確性を左右する状況
• ツール整備（平均スコア61.4%）: MCP・外部CLI・認証・権限・sandbox などの追加の設定が必要な状況
• ガードレール設定（平均スコア57.9%）: エージェントの操作が、破壊的変更・外部への副作用・データ操作・セキュリティに影響しうる状況

（※同社SEI評価データより、2026年10月22日時点、環境構築の評価 31,564件）

測定にあたっては、実際に走ったSkillや呼ばれたMCPなどの行動を測定すること、AIの出力を評価に使わないこと、環境整備の機会がなかったセッションは採点しないこと、評価のないメンバーを分母に入れないことの4原則を設計に採用しています。

Skill Assessmentでの機能と活用事例

HireRoo Skill Assessmentでは、Claude CodeやCodexの利用状況から追加設定なしで指標を算出します。0〜100の総合スコアと観点別内訳、リポジトリごとのエージェントの作業内訳（探索・実行・検証・その他）、実際に使われたSkillやMCPなどの利用人数を画面上で確認し、投資対象の特定や効果検証を行えます。

同社の支援事例では、エージェントの呼び出しの78%を探索に使っていたリポジトリに専用wikiを用意して探索比率を24%に低減させた例や、利用者が1名にとどまっていたSkillをプラグインとして配布し8名に拡大させた例、組織設定を揃えることでガードレール設定の数値を44から63へ引き上げた例があります。

代表取締役の葛岡宏祐氏は、環境への投資は個人を育て直さずとも組織全体に届くため組織単位で測る価値があると説明し、エージェントの行動をもとに効果を確かめながら日本の開発組織を支援していく姿勢を示しています。

今後の展望とホワイトペーパー

β版の提供を通じて、業界・規模別の比較に向けたスコア基準の確立、AI経由のPull Request単位での作業分析、ガードレール設定状況や危険操作検知といったセキュリティ領域の分析を順次進める予定です。

なお、公開された2冊のホワイトペーパーの概要は以下の通りです。

• 『AIエージェントのラストワンマイルを埋める、AI Readiness』（26ページ）

URL: https://hireroo.io/whitepapers/ai-readiness

• 『見えたから、直せた。AI Readiness 改善事例集』（19ページ）

URL: https://hireroo.io/whitepapers/ai-readiness-cases

株式会社ハイヤールーの概要

• 会社名: 株式会社ハイヤールー
• 所在地: 東京都渋谷区道玄坂1-10-8 渋谷道玄坂東急ビル2F-C
• 代表者: 代表取締役 葛岡 宏祐
• 設立: 2020年12月10日
• 事業内容: インターネットサービスの企画・開発運営
• URL: https://hireroo.io

本記事は株式会社ハイヤールーの発表をもとに作成されています。