AI成熟度診断の方法論

01 / Data Foundation

GenAI MM L0

データ基盤・ガバナンス

AI が消費可能な形にデータを取得・整備・統治できているか。品質、権利・ライセンス、プライバシー、サイロ解消を含む基盤。

• Question AI活用に向けたデータの整備・品質・アクセス性は、どの段階にありますか？
• Question データのガバナンス（権利・ライセンス・プライバシー・サイロ解消）は？

02 / Model & Context

GenAI MM L1–L2

モデル活用・文脈設計

基盤モデルの選定・プロンプト設計・API提供と、社内知識を文脈として注入する仕組み（RAG）の整備度。

• Question 基盤モデルの選定・プロンプト設計・API提供の体制は？
• Question 社内知識を文脈として与える仕組み（RAG等）の整備は？

03 / Tuning & Grounding

GenAI MM L3–L4

特化・接地・評価

ドメイン特化（ファインチューニング）、出力の根拠提示（引用）、精度・バイアス・安全性の評価フレームワーク。

• Question ドメイン特化（ファインチューニング等）の取り組みは？
• Question 出力の根拠提示（引用）と評価（精度・バイアス・安全性）の仕組みは？

04 / Agentic Capability

GenAI MM L5–L6

エージェント実装

自律的にツールを使い多段タスクを遂行する単一エージェント、および複数エージェントの協調・オーケストレーションの実装度。

• Question 自律的にツールを使い多段タスクを遂行するエージェントの実装状況は？
• Question 複数エージェントの協調・オーケストレーションの状況は？

05 / Ops & Reliability

LLMOps / AgentOps

運用・信頼性・セキュリティ

本番運用の監視・ログ・ライフサイクル管理、入力検証・敵対的攻撃対策・ツール利用の安全性・ドリフト管理。

• Question 本番運用の監視・ログ・ライフサイクル管理（LLMOps / AgentOps）は？
• Question セキュリティ（入力検証・敵対的攻撃対策・ツール利用の安全性・ドリフト管理）は？

06 / Governance & Org

Responsible AI

ガバナンス・組織・ROI

責任あるAI（バイアス対策・透明性・説明可能性）、PoCからの本番移行とROI実証、経営・関連部門の合意と変革管理。

• Question 責任あるAI（バイアス対策・透明性・説明可能性・ガバナンス体制）は？
• Question PoCからの本番移行・ROI実証・経営/関連部門の合意・変革管理は？

Dimension Score

能力次元スコア

各次元に属する二つの回答値を平均し、小数第一位へ丸めます。範囲は1.0から5.0です。

Coverage Index

能力・運用カバレッジ指数

六つの次元スコアの平均を1.0から5.0の範囲で0から100へ線形変換し、整数へ丸めます。回答項目全体の充足度を要約する値であり、導入準備の完了、安全性、ROIを示す指数ではありません。

Index = round(((six-dimension mean - 1) / 4) × 100)

Process Maturity

プロセス成熟度

まず、六つの次元のうち最も低いスコアの整数部分を求めます。次に、データガバナンス、接地・評価、運用監視、セキュリティ、責任あるAIの五設問を重要統制ゲートとして確認し、最も低い回答値を求めます。二つのうち低い値を採用し、1から5に収めます。

Stage = min(floor(min dimension score), min critical-control answer)