AIエージェントが働く環境、どこから整えるか——組織の弱いところを「AI協働力」で読む

Claude Code や Codex を全社に配った。規約を書いたファイルを置き、社内のツールともつないだ。それだけ整えても、AIエージェントは、社内の人なら知っていることを見落とします。たとえば、別のリポジトリにあるテストや、認証の処理です。ファイルもツールも、置くだけで効くとは限りません。効いているのか、どこが足りないのかは、見えないままです。

見るべきは、何を置いたかではなく、エージェントが実際にどう動いたかです。ハイヤールーの「AI Readiness Score」（β版）は、実際に使われた設定やツールと、人が出した指示だけを見て、AIエージェントが働く環境を整える力を、組織の単位で測ります。土台は、320社以上が導入する「AI協働力」の評価です。文脈を渡す「コンテキスト整備」、接続や権限を用意する「ツール整備」、触ってよい範囲を決める「ガードレール設定」の3観点で、3万件を超える評価を平均すると、いちばん高かったのはコンテキスト整備で、いちばん低かったのは別の観点でした。

本ウェビナーでは、3つの観点で、エンジニアのどんな行動が高く評価されるのかを、5段階の基準でご紹介します。エージェントに「調べて」と頼むだけでは、高い評価にはなりません。そのうえで、自社の環境をどこから整えるかの決め方をお話しします。手がかりは、エージェントが情報を探し回っているリポジトリと、一部の人しか使っていないツールです。ハイヤールー代表取締役の葛岡が解説します。