CASAN · レベル診断

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リーダーシップと組織

リーダーシップはAIをどう位置づけていますか？

1 個人の興味のみ — 経営からの方針はない。 2 経営層がAIツールを支持し、エンタープライズライセンスを予算化している。 3 AIガバナンスボードが基準を定め、ロードマップを管掌している。 4 経営層が人間とAIエージェントの協働を前提に組織を再編している。 5 経営はAIをコアオペレーティングモデルとして事業を運営している。

AIの成果に対する明確なオーナーシップはありますか？

1 オーナー不在 — AI利用は場当たり的。 2 一部チームに非公式の推進者がいる。 3 AIプロダクト・データ・セキュリティの担当者が任命されている。 4 担当者がKPI・SLAに基づきエージェントワークフローを運用している。 5 組織横断の説明責任とアダプティブガバナンスが確立している。

戦略とユースケース

AIのユースケースはどのように選定されていますか？

1 個人による無作為な実験。 2 チームごとに少数の生産性ユースケースがある。 3 インパクト・実現可能性・リスクで評価した中央ポートフォリオがある。 4 ROIを測定しつつ、エージェント中心にワークフローを再設計している。 5 新たなAIネイティブ製品・収益源を生み出している。

AIの価値はどのように測定されていますか？

1 測定していない。 2 個人レベルの時間短縮で測っている。 3 ユースケースごとの標準KPIとコスト監視がある。 4 ワークフロー単位で事業成果（損益インパクト）を追跡している。 5 収益成長・顧客体験・組織の学習速度で測っている。

データとデータガバナンス

データはAI活用にどの程度対応できていますか？

1 断片的で複数の重複があり、来歴がない。 2 一部の社内データが公式コネクタで接続されている。 3 分類・アクセス制御され、来歴と監査ログがある。 4 リアルタイムパイプラインが統制された推論に供給している。 5 エンタープライズ知識とエージェント記憶がアーキテクチャ層になっている。

AI利用時に機密データはどのように保護されていますか？

1 ポリシーがなく、公開ツールへ漏洩する恐れがある。 2 機密ラベルとエンドポイントDLPを導入済み。 3 RBAC・データ分類・最小化を徹底している。 4 エージェント単位のアクセス制御と完全な監査証跡がある。 5 複数法域に対応するアダプティブなデータガバナンスがある。

テクノロジー基盤

どのようなAI基盤を利用していますか？

1 公開チャットツールのみ。 2 ライセンス版のベンダーCopilot（M365、GitHubなど）。 3 標準化されたRAG・プロンプトライブラリ・リファレンスアーキテクチャ。 4 エージェントのコントロールプレーン・オーケストレーション・AgentOps。 5 エンタープライズOSとして機能するマルチエージェント基盤。

AIソリューションをどのように構築・検証していますか？

1 場当たり的なプロンプトで、検証はない。 2 ベンダー既定設定と手動の抜き取り確認。 3 再利用可能なテンプレートと評価ハーネスがある。 4 回帰テストを備えた検証ゲート付きデプロイ。 5 継続的評価と自己改善するハーネスがある。

オペレーションとプロセス

ワークフローはどの程度自動化されていますか？

1 手作業中心 — AIは個別タスクの補助のみ。 2 既存プロセス内の工程をAIが高速化している。 3 プロセスが標準化され、自動化の準備が整っている。 4 エージェントがガードレール内でエンドツーエンドのワークフローを運用している。 5 コアプロセスがイベント駆動でエージェントにより統括されている。

AI活用業務における人間の役割は？

1 人間がすべてを行い、AIは補助ツール。 2 人間がAIを使って下書き・高速化している。 3 人間が出力をレビューし、基準を維持している。 4 人間は例外対応と高リスクの意思決定を担う。 5 人間とエージェントが協創し、人間が意図と倫理を定める。

人材とスキル

従業員のAIスキルはどの程度ですか？

1 一部の意欲的な人が独学している。 2 幅広い基礎AIリテラシーと安全利用研修がある。 3 専任AI職（エンジニア、検証担当、データオーナー）がいる。 4 ハーネス／AgentOpsエンジニアが本番でエージェントを運用している。 5 AIネイティブアーキテクトが運用・事業モデルを設計している。

AI能力はどのように育成していますか？

1 正式な研修はない。 2 ツール・プロンプト研修を展開している。 3 実プロジェクトに紐づく役割別スキル向上を行っている。 4 デリバリー全体に認定スペシャリストがいる。 5 継続的な研究とソートリーダーシップの文化がある。

ガバナンス・責任あるAI・セキュリティ

AIのガバナンスとセキュリティはどうなっていますか？

1 ポリシーがなく、認識のみ。 2 利用規程と基本的な統制がある。 3 文書化されたAIライフサイクル、監査ログ、ISO 42001対応準備がある。 4 エージェントID、プロンプトインジェクション対策、キルスイッチ、ロールバックがある。 5 能動的レッドチーミングと複数地域対応のアダプティブコンプライアンスがある。

AIエージェントにどの程度の権限を委任していますか？

1 本番運用にエージェントはいない。 2 AIが下書きし、人間がすべて承認（L1）。 3 明確な制限内で低リスクの限定タスクを実行（L2〜L3）。 4 監査と例外処理を備えた統制ワークフローを運用（L4）。 5 厳格な統制下で高自律の限定エージェントを運用（L5）。

エコシステムと測定

AIのパートナー・プラットフォームとどう連携していますか？

1 戦略がなく、個人任せ。 2 チームごとにベンダーツールを採用している。 3 標準リファレンスアーキテクチャとパートナースタックがある。 4 基幹システム横断の統合エージェントエコシステムがある。 5 長期的優位を支える共創エコシステムがある。

AI成熟度の基準値とロードマップはありますか？

1 ない。 2 現状を感覚的に把握している程度。 3 現在のレベルを文書化し、目標とロードマップがある。 4 ダッシュボードでワークフロー別に成熟度・ROI・リスクを追跡している。 5 ライブ指標に基づき継続的に再構築している。

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