PROBLEM · 「量」の限界
AI活用の「質」は、量では測れない。
使用量とコストの可視化は、済んだ。次に問われるのは「誰が使いこなせているか」。
90% エンジニアがAIを利用
+20% それでも、生産性は頭打ち
5〜10× 同じツールでも開く、成果の差
5領域で、最も差がつく指標
共同推論 平均 49.4%
Co-Reasoning AIと対話しながら、仮説と検証を往復して問題を解く力。
下位者はAIに「使われて」いる — 上位者は、AIを「増幅器」として使っている。
1
意図の仕様化 Intent Specification
67.7%
2
環境構築 Environment Engineering
59%
3
共同推論▼ 最も差がつく Co-Reasoning
49.4%
4
実行の統制 Execution Control
69.8%
5
出力の品質保証 Output Quality
62%
出典：DORA "State of AI-assisted Software Development 2025" (Google Cloud) / METR 2025 / Forbes (2026) / 当社SEI評価データ
SEIの中核領域、AI協働力の定義と評価観点を公開しています
FEATURE · 特徴 1行のコマンド実行で、
1行のコマンド実行で、
100万件超のデータと即座に比較。
01 INSTALLATION · インストール
導入は、1行のコマンド実行。
ターミナルで1行、実行するだけ。特別な連携や追加のインストールは不要 — 数時間後には、AI協働力の可視化が自動ではじまります。
✓簡単1分でインストール、すぐに評価が見える
✓Mac / Windows / Linux、すべてのOSをサポート
✓個人情報はマスク、流すデータの制御可能、セキュリティ対策万全
terminal
$ hireroo spider setup▍
✓ AIツールを自動検出
✓ ログの収集を開始
✓ スキル評価完了 — アプリで確認
macOS
Windows
Linux 組織平均スコア 75/100 業界平均 68
トークン使用量 6,253.6M tok 一人あたり 893.4M
AIツール利用コスト $4,616 一人あたり $659.53
チーム別 AI活用
Platform82
Web74
個人 — 強みと伸びしろ
＋意図の仕様化 96
−共同推論 60
02 VISUALIZATION · 可視化
個人・チーム・組織の、AI活用を可視化。
組織のダッシュボードから、チームの分析、個人のスコアまで — 同じAI協働力の軸で、3階層をひと目で。
✓チームレベルの生産性・AI活用の分析が、一目で分かる
✓組織レベルの可視化で、経営層へAI投資を説明できる
✓個人のAI活用の良い点・悪い点が、AI協働力の軸で分かる
03 COMPARISON · 比較 AI協働力の詳細定義を見る →
AI協働力で、定量可視化。
300社超・100万件超の評価実績から体系化した独自指標 SEI・AI協働力。同じ物差しで測るから、業界の中の自社の位置が分かる。
✓100万件超・300社超の評価実績を誇る SEI・AI協働力
✓自社の評価基準に合わせた指標カスタマイズが可能
✓同業他社との比較が、数日で可能
意図の仕様化 +8pt
自社
72%
業界
64%
共同推論 −6pt
自社
46%
業界
52%
改善アクション AIに代替案を3案出させ、比較してから実装 期待効果 +6pt
SEI・AI協働力の定義と評価観点を公開しています
BENEFITS · 便益
導入で得られる、3つの便益。
AIスキルの底上げから、AI投資の説明まで。
01 組織 AIスキルの格差が埋まる 上位活用者（AI-champion）の型をSkillsなどの形で全員に配布。属人だった暗黙知が共有され、底上げが仕組みで起きる。 上位者の型が、全員のものに
02 現場 業界比較で活用が促進される 同業他社とのベンチマークで、自社の位置と伸びしろが明確に。目標が数字で見えるから、現場の活用が自然に進む。 業界の中の位置が、次の目標になる
03 経営 AI投資のROIの説明に使える 活用の質のスコアと投資額（コスト・トークン量）を、同じ画面で突き合わせ。経営会議にそのまま持ち込める数字になる。 感覚だったROIが、数字で語れる
FAQ
よくあるご質問
導入までどのくらいの期間がかかりますか？+−
CLIを1行実行するだけで計測が始まり、数時間後にはAI協働力の可視化を確認できます。テストベースの社内受験もあわせて、導入から数日で組織の現在地を把握できます。
対象となる企業の規模・業種は？+−
組織規模・業種を問わず、ソフトウェアエンジニアを抱え、AIツールを活用している企業であればご利用いただけます。
導入時のセキュリティはどう担保していますか？+−
収集するのはOpenTelemetryのテレメトリのみで、LLMリクエスト自体は当社を経由せずAIプロバイダーへ直行します。モデルの応答文やツールの実行結果は評価に使用せず破棄し、評価に用いた生ログもスコア算出後に破棄します。ダッシュボードに保存されるのは集計スコアのみです。
既存のAIコーディングツールから切り替えが必要ですか？+−
いいえ。CLIが各ツール（Claude Code / Codex / GitHub Copilot / Cursor）の計測設定を自動で反映するだけで、LLMリクエストの経路は変わりません。エンジニアの開発・利用体験は変わりません。
AIスキルのスコアでエンジニアを評価することは現場の反発を生みませんか？+−
個人のスコアは本人のみが参照でき、組織向けの分析は個人を特定できないグループ単位に抽象化されます。上位活用者のデータを元とした改善アクションを提示する際も、個人の名前を表示することはありません。
料金はいくらですか？+−
組織規模・ご利用範囲に応じて個別にご案内します。ページ下部の資料請求フォームよりお問い合わせください。
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社内のAI活用の「質」、
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- ✓業界ベンチマークと比較できる評価データ
- ✓セキュリティ / Self-hosted構成のご相談も可能