ハイヤールーは、エンジニアがAIエージェントと協働する力を測る指標「AI協働力」の評価設計を無償公開しました。
300社超・116万件の評価実績をもとに、AIへの指示や確認、判断といった人間側の行動を5領域・13観点で評価します。
AIが生成した成果物ではなく、開発セッション中のプロセスを測定する点が特徴です。
記事の概要
AI協働力は、ハイヤールーの独自指標「SEI（Software Engineering Index）」を構成するドメインのひとつです。
評価領域は「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つです。
2026年7月時点の平均スコアは、意図の仕様化が67.3%、環境構築が57.6%です。
共同推論は48.6%で5領域中最も低く、実行の統制は69.7%、出力の品質保証は61.3%でした。
同社は、要件をAIに伝え、出力を管理する一方で、対話を通じて問題の精度を高める力に課題があると説明しています。
評価対象を人間の指示と判断に置くため、AIモデルやツールが変わっても同じ物差しでスキルを測れる設計です。
評価体系の全容を解説したPDF・18ページのホワイトペーパーを無償提供し、2万件超の実スコア評価から差がつく領域も示しています。
記事のポイント
- 人間の行動を評価： AIの出力品質ではなく、指示の出し方や検証、承認、判断変更など開発中の人間側の行動を採点します。
- 共同推論が最低水準： 5領域の平均スコアでは共同推論が48.6%で最も低く、実行の統制は69.7%で最も高い結果です。
- 評価設計を無償公開： 5領域・13観点の検出条件やルーブリックをまとめた18ページのホワイトペーパーを無料で提供します。
このニュースがもたらす影響
- AI導入企業： 利用回数やトークン量を活用度の代理指標にする運用から、指示・推論・検証のどこで成果を左右したかを見る運用へ移る可能性があります。
- 採用・人事担当： 成果物だけでは見えにくい、AIへの指示や判断変更、品質保証の力を評価項目に加え、採用後の配置や評価基準を見直す契機になりそうです。
- 開発支援企業： モデルやツールの性能だけでなく、人間がどう使いこなしたかを測る物差しが広がれば、利用量ではなく協働プロセスや成果との関係を示すことが求められそうです。
このニュースの背景
生成AIコーディングツールの導入が進み、企業は利用回数やトークン使用量を活用度のKPIとして測るようになりました。
一方で、利用量は成果を説明しにくく、料金体系の見直しによって利用量の増加がコスト管理と衝突しやすくなっています。
AIとの協働の質を測る評価枠組みは提案され始めているものの、日本の開発現場で共通して使える標準はまだないとされています。
こうした状況を受け、300社超・116万件の評価実績をもとに、人間側の開発プロセスを測る評価設計が公開されました。
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詳しい記事の内容はこちらから（引用元）
株式会社ハイヤールーのプレスリリース（2026年8月25日 09時00分）AIとの協働の質を測る指標「AI協働力」の評価…
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000156.000075726.html