ハイヤールー、エンジニアのAI協働力を測るβ版を提供

ハイヤールーは、社内エンジニアのAI活用の質を定量評価する「Skill Assessment」β版をリリースしました。
日々の開発ログをもとに、AIへの指示と判断を5領域・460観点で評価します。
同社の評価データでは、AIとの「共同推論」が48.6％と最も低い結果になりました。

記事の概要

Skill Assessmentは、エンジニアがAIコーディングエージェントと協働する実務を評価するサービスです。
Claude Code、GitHub Copilot、Codexなどの利用ログに加え、社内受験によるテスト計測にも対応します。
個人・チーム・組織の3階層で、AI協働力の強みや課題を可視化できます。
独自指標「SEI（Software Engineering Index）」は、5領域・460の評価観点で構成されています。
同社は2026年7月時点で、316社・1,162,904件の評価実績を蓄積しています。
5領域の平均スコアは、意図の仕様化が67.3％、環境構築が57.6％でした。
共同推論は48.6％、実行の統制は69.7％、出力の品質保証は61.3％でした。
導入はCLIツールのインストールで完了し、個人情報のマスク処理やSelf-hosted構成にも対応します。

記事のポイント

1. 5領域で質を可視化： AIへの指示設計や提案への介入、出力の品質保証を個人・チーム・組織別に評価できます。
2. ログを安全に計測： CLIの導入後に日常の開発ログを自動計測し、個人情報のマスクや自社環境内での処理に対応します。
3. 共同推論が最低： 1,162,904件の評価では共同推論が48.6％と最も低く、AIと対話して精度を高める力が課題になりました。

このニュースがもたらす影響

• 導入を検討する企業： AIの利用量や導入率だけでは投資効果を説明しにくいため、共同推論などの弱点を特定し、研修や開発プロセス改善の優先順位を決める材料になりそうです。
• 同業のサービス提供者： AI活用の量ではなく、指示や判断の質を大規模データと比較する枠組みが示されたことで、ログ計測の安全性や組織別分析まで含めた機能が求められそうです。
• 技術責任者： 個人・チーム・組織のスコアを扱える一方、個人スコアの閲覧範囲は限定されています。査定ではなく成長支援にどう使うかを先に設計する必要があります。

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広がり、企業では導入率やトークン使用量など、利用の「量」を把握する動きが進んでいます。
一方で、同じタスクでも指示の設計やAIへの介入の仕方によって成果に差が生じるという相談があり、使用量だけではAI投資の効果を説明しにくい状況です。
AIコーディングツールの課金がトークン量に応じる形へ比重を移しつつあるため、試行回数や手戻りを左右する協働の質がコストにも関わるようになっています。
ハイヤールーは316社・1,162,904件の評価実績をもとに、5領域・460観点の指標を組織内の実務ログに適用し、AI協働力を比較する基盤を整えています。

関連するニュース

• ハイヤールーが、116万件の評価実績を基にAI協働力を5領域・13観点で測る評価設計を無償公開しました。
• CareerChainが生成AI時代の人材評価を調査し、実績・評価の可視化への需要を示しました。
• 合同会社StanseedがClaude Codeの作業ログを5項目で診断する無料サービスを公開しました。

詳しい記事の内容はこちらから（引用元）

プレスリリース・ニュースリリース配信シェアNo.1｜PR TIMES

社内エンジニアAI活用の「質」を定量評価する「Skill Assessment」β版をリリース

株式会社ハイヤールーのプレスリリース（2026年8月31日 09時00分）社内エンジニアAI活用の「質」を定量評価する「…