W EC AI WorksECの仕事を、AIで減らす。

AI活用レベル 6段階+0.5 / セルフ判定

いつも使っているAIに、
自社のレベルを判定してもらう

前の記事では、このサイトで目指しているのは「AIを便利に使う会社」ではなく、AIが担当者として働く会社をつくることだと説明しました。

では、自分たちの会社は今どこにいるのでしょうか。
最初に、そこを確認してみます。

AI活用には、

  • AIに文章を書いてもらう段階
  • AIに一つの仕事を任せる段階
  • 人が指示しなくても仕事が流れる段階
  • AI自身が判断して動く段階
  • 複数のAIが役割分担する段階

と、大きな差があります。

ただ、自分たちがどこまで来ているのかは、自分では意外と分かりません。

AI活用には、大きな差があります 複数のAIが役割分担する段階 AI自身が判断して動く段階 人が指示しなくても仕事が流れる段階 AIに一つの仕事を任せる段階 AIに文章を書いてもらう段階 今どこ?
AI活用には大きな差がある。ただ、自分たちがどこまで来ているのかは、自分では意外と分からない。

そこで、普段仕事の相談をしているAIに判定してもらいます。

下のプロンプトをそのまま貼ってください。

これまでのやり取りを材料に、

  • 「今どの段階なのか」
  • 「次の段階へ進むには何が足りないのか」

を整理してくれます。

かかる時間は3分ほどです。登録も費用も不要です。

やり方

3ステップ

01

普段の仕事で使っているAIを開く

ChatGPT・Claude・Geminiなど、どれでも構いません。

大事なのは、普段から仕事の相談をしているアカウントで行うことです。

この診断では、これまでAIに話してきた仕事内容や使い方も判断材料にします。

新しいアカウントでは、AIもあなたの仕事を知らないので、正しく判定できません。

02

下のプロンプトをコピーして貼る

そのまま貼るだけです。

書き換える必要はありません。

03

返ってきた判定を読む

思ったより低い数字が返ってくるかもしれません。

それで構いません。

この診断の目的は、会社に点数を付けることではありません。

次に何をすればいいのかを見つけることです。

普段から仕事の相談をしているアカウント プロンプトを貼る AI これまで話してきた仕事内容や使い方も判断材料 今どの段階なのか 次の段階へ進むには何が足りないのか 新しいアカウント プロンプトを貼る AI AIもあなたの仕事を知らない 正しく判定できません 「情報不足」になります
この診断では、これまでAIに話してきた仕事内容や使い方も判断材料にする。だから、普段から仕事の相談をしているアカウントで行う。

プロンプト

これをコピーして、AIに貼ってください

以下の「AI活用レベル」の定義に基づいて、これまで私がAIをどのように利用してきたかを分析し、現在どのレベルに該当するか判定してください。

## AI活用レベルの定義

### 【レベル0】未利用・お試し
**状態:まだ業務に定着していない**

例:
- 試しに使ってみたが、業務では使っていない
- 一部の人が個人的に触っているだけ

### 【レベル1】便利ツールとして使う
**状態:人が主体、AIは補助**

例:
- 商品説明文の作成
- メルマガ作成
- 記事作成
- バナー作成
- 数字集計

### 【レベル2】業務に組み込む
**状態:AIに一つの業務を任せる段階**

例:
- 業務アプリ作成
- 問い合わせ返信
- 在庫予測
- 広告レポート作成

### 【レベル3】業務が自動で流れる
**状態:人がその都度指示しなくても、業務が継続的に流れる**

例:
- 定期レポートの自動作成
- メールの自動送信
- データの自動収集
- 業務フローの自動化

### 【レベル4】AIが判断して動く
**状態:役割を持ったAIが、与えられた目的やルールに基づいて判断し、仕事を進める**

例:
- 広告担当AI
- カスタマーサポートAI
- 商品登録AI
- 在庫管理AI

### 【レベル5】複数のAIが連携する
**状態:複数のAIが役割分担し、お互いに連携・確認しながら仕事を進める**

例:
- 広告AIと在庫AIが連携する
- 商品ページAIとSEO担当AIが連携する
- 実行担当AIの仕事を監査AIがチェックする

### 【レベル5.5】人間が監督者になる
**状態:日々の実務はAIが進め、人は方針決定・レビュー・重要案件の承認と例外対応に回る**

例:
- 全件確認をやめ、抜き取り検査に切り替えている
- 人が実行者ではなく監督者になっている

### 【レベル6】AIが経営する
**状態:AIが経営判断や業務運営の中心を担い、人間はオーナーとして方向性・理念・最終責任を持つ**

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## 判定してほしいこと

これまでの私との会話履歴や、私が説明してきたAIの利用状況を材料として、以下の順番で分析してください。

### 1. 実際に行っているAI活用の整理

私がAIを使って行っていることを、具体的に一覧化してください。

単なる構想や「今後やりたいこと」ではなく、次の3つに分けてください。

- すでに実運用していること
- 一部運用・試験運用していること
- 構想・計画段階のこと

会話履歴から確認できないことは、推測で実績扱いしないでください。

### 2. レベルごとの到達状況

レベル0からレベル6まで(レベル5.5を含む)、それぞれについて次の形式で評価してください。

- 到達済み
- 一部到達
- 未到達

その判定理由と、根拠となる具体的なAIの使い方も示してください。

### 3. 現在の総合レベル判定

私の現在地を、次の2種類で判定してください。

#### A. 最高到達レベル
一部の業務でも、実際に到達している最も高いレベル

#### B. 標準運用レベル
日常業務の中で、比較的安定して再現できているレベル

「レベル4と5の間」などの場合は、無理に整数にせず、
**レベル4.5**のように表現しても構いません。

### 4. 厳しめの判定

私に遠慮せず、過大評価を避けてください。

特に、次のようなものは区別してください。

- AIに相談しているだけなのか
- AIが実際の業務データを扱っているのか
- 人が毎回細かく指示しているのか
- AIが継続的・自律的に動いているのか
- AI同士が本当に連携しているのか
- エージェントに名前や役職を付けただけなのか
- 実際に権限、入力、判断基準、実行、記録、監査が設計されているのか

「名前の付いたプロンプト」があるだけでは、AIエージェントの実運用とは判定しないでください。

### 5. 次のレベルとの差

現在の標準運用レベルから、次のレベルへ進むために不足しているものを整理してください。

以下の観点で評価してください。

- データ基盤
- 自動起動の仕組み
- AIの判断権限
- 外部システムへの実行権限
- AI同士の連携
- 人間による承認
- ログと監査
- 異常時の停止
- セキュリティ
- 運用の再現性

### 6. 最終結論

最後に、次の形式で簡潔にまとめてください。

- 最高到達レベル:
- 標準運用レベル:
- 判定の確信度:
- そのレベルと判断した最大の根拠:
- 次のレベルに進むための最大の課題:

## 回答上の注意

- 私を持ち上げるための評価はしないでください。
- 会話履歴で確認できる事実と、推測を明確に分けてください。
- 「AIを高度に使っている」ことと、「AIが自律的に業務を運営している」ことを混同しないでください。
- 一部の高度な事例だけで、会社全体のレベルを判定しないでください。
- 部門や業務によってレベルが違う場合は、業務別にも示してください。
- 判断材料が足りない場合は、勝手に補完せず「情報不足」としてください。
- 必要であれば、判定に必要な追加質問を最後に最大5問まで提示してください。

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## 結果の出し方(PDF)

判定結果は、ここまでの1〜6をすべて載せた**PDFファイル1つ**にまとめて、ダウンロードできる形で渡してください。

- 用紙はA4縦。ファイル名は「AI活用レベル判定_YYYYMMDD.pdf」(YYYYMMDDは判定した日付)にしてください。
- 追加質問がある場合も、PDFの作成を止めないでください。いま分かる範囲で判定し、質問はPDFの最後に載せてください。
- 渡す前に、日本語が文字化け(□や?になる)していないことを確認してください。

### PDFの1ページ目(まとめ)

次の項目を、この順番で1ページに収めてください。

- 判定日:
- 判定したAI(サービス名とモデル名):
- 判定の材料(会話履歴・メモリ/私の説明/ファイルや実行記録 のうち、実際に使ったもの):
- 最高到達レベル:(0〜6の数字1つ。0.5刻み)
- 標準運用レベル:(0〜6の数字1つ。0.5刻み)
- 判定の確信度:(高・中・低 のいずれか)
- そのレベルと判断した最大の根拠:
- 次のレベルに進むための最大の課題:

### PDFの2ページ目(一覧表)

あとで見比べられるように、次の2つの表を載せてください。本文の判定と食い違わないようにしてください。

#### 表1. 業務別のAI活用

次の14の業務それぞれに、記号を1つと、分かる範囲でレベル(0.5刻み)を付けてください。
自動化されているかは問わず、「AIが実際にその仕事をしているか」で見てください。AIに作らせたプログラムがその仕事をしている場合も含めます。
記号は「どれだけ使っているか」、レベルは「どこまで任せているか」です。別々に付けてください。

記号: ◎=中核業務として日常的に使っている / ○=使っている / △=一部・試験的 / ×=使っていない / -=情報不足

1. 商品ページ・LP
2. SEO・検索対策
3. コピー・メルマガ・SNS
4. 画像・動画
5. 商品企画・ブランド
6. 広告運用
7. 売上・アクセス分析
8. レビュー・顧客の声
9. 顧客対応・CS
10. 受注・出荷
11. 在庫・仕入・発注
12. 経理・事務
13. Excel・VBA・内製ツール
14. 経営・戦略

#### 表2. 仕組みの整い具合

「5. 次のレベルとの差」の10の観点それぞれに、記号を1つ付けてください。
次のレベルに必要かどうかではなく、「いま実際にどうなっているか」で付けてください。

記号: ◎=運用中 / ○=一部だけ / △=設計だけ(動いていない) / ×=なし / -=情報不足

### PDFの3ページ目以降(本文)

1〜6の本文を、順番どおりに載せてください。

### 前回の判定との比較

以前に同じ判定をした記録が、会話履歴やメモリに残っている場合だけ、本文のあとに「前回からの変化」として、前回の判定日・前回のレベル・進んだ点・変わっていない点を載せてください。
記録が残っていなければ「前回の記録なし」とだけ書いてください。推測で前回の数字を作らないでください。

### PDFファイルを作れない場合

PDFファイルを作る機能が無い場合は、そのことを最初に1行で伝えたうえで、同じ構成・同じ順番のまま、回答の本文として出してください。

レベルの呼び名はこのサイトのレベル定義に合わせてあります。 判定結果を他の方と見比べられるように、書き換えずにお使いいただくのがおすすめです。

うまく判定してもらうために

つまずきやすいところ

  • 新しいアカウント・新規チャットで投げると「情報不足」になります。判定の材料は会話履歴です。いつも使っているところで投げてください。
  • 判定結果はPDFファイルで返ってきます。PDFを作れないAIの場合は、同じ内容が画面に文章で出ます。そのときは画面を印刷して「PDFに保存」を選べば、同じようにPDFで残せます。
  • 時間をおいてもう一度判定するときは、前回のPDFと1ページ目・2ページ目を並べてください。項目と順番が同じなので、どこが進んだかがそのまま分かります。
  • 材料が足りないと言われたら、実際にやっていることを箇条書きで足してからもう一度投げてください。「毎朝◯◯を自動で集計している」「問い合わせの一次返信をAIに書かせている」といった粒度で構いません。
  • 返ってきた数字が低くても、それは会社の優劣ではありません。次の一段が具体的に分かることが目的です。
  • 業務ごとにレベルは混在します。「文章作成はレベル1、集計はレベル3」で普通です。会社全体を一つの数字にまとめる必要はありません。
  • AIは持ち上げてくることがあります。「名前を付けたAI」がいるだけならレベル4ではありません。実データを扱い、判断基準があり、実行して、記録が残っているかで見てください。

実例

当社が同じプロンプトで判定した結果

同じプロンプトを当社の環境で投げた結果です(2026年10月7日時点)。 「うちはこうだった」の一例として、答え合わせの目安にしてください。

この判定は、申告やAIとの会話の記憶ではなく、実際に動いているプログラム・自動実行の登録内容・ 依頼の台帳588件・実行の記録4,725件・承認の判定200件・権限の設定・監査の記録を直接読んで出したものです。 確かめられなかったものは「情報不足」として数えていません。 さらに、同じプロンプトと同じ記録で別のAIにも独立に採点させ、食い違った点を数え直してあります(下の「別のAIにも採点させた」)。

最高到達レベル

レベル5.5

受注・出荷と抜き取り検査の範囲に限って届いている段階

標準運用レベル

レベル4.5

レベル4が安定し、レベル5が3つの領域で定常化した段階

業務別のふれ幅

レベル2.0〜5.5

同じ会社の中でもこれだけ開いている

判定の確信度

中

数字は実測。ただし採点したのは仕組みを作った当事者

直近30日で、計画つきの依頼162件のうち113件(7割)が、人の承認を待たずに実行されている。 前回は「承認なしで動ける取り決めが2件」だった。 加えて受注では、実行担当のAIの仕事を別エンジンのAIが毎回点検し、 独立した監査AIが週3本の点検を続けている。

この範囲では、人は実行者ではなく、承認・例外対応・抜き取り検査の側に回っている。 そのため最高到達はレベル5.5(局所的)、 毎日安定して再現できている標準運用はレベル4.5と判定する。会社全体をレベル5.5と呼ぶのは過大評価である。

標準運用がレベル5.0に届かない理由は、権限でも機能でもない。 AIが実行した結果を、機械が確かめられていない。承認を通って実行された117件のうち、確認できたのは1件だけである。

レベルごとの到達状況

レベル判定確認できた中身
レベル1便利ツールとして使う 到達済み メルマガ・商品説明・レポート・集計は日常。ただし、すでに主戦場ではない。
レベル2業務に組み込む 到達済み 進行中68本のプロジェクトの大半が、AIの作った業務アプリ。業務に埋まっている。
レベル3業務が自動で流れる 到達済み 有効な定期実行170本。受注・データ収集・監視・バックアップが、人の起動指示なしで毎日流れている。
レベル4AIが判断して動く 到達済み 担当AIが依頼を「確認だけの仕事か、変更する仕事か」判定し、決めた枠の中なら承認を待たずに実行する。直近30日で、計画つきの依頼162件のうち113件(7割)がこれに当たる。前回の条件「実行権限がほとんど人の決裁に縛られている」は外れた。
レベル5複数のAIが連携する 到達済み(範囲限定) 受注では、実行担当AIの仕事を別エンジンのAIが毎回点検する。開発担当と運用担当のAIが相互にレビューする。独立した監査AIが週3本の点検を続けている(完成レポート30件)。ただしAIが自分から連携を始めた例は今回も確認できず、モール運営の担当どうしの定常の連携は無い。
レベル5.5人間が監督者になる 一部到達(局所的) 受注・出荷と「自動で承認された実行+週次の抜き取り検査」の範囲では、人は実行者ではなく、承認・例外対応・検査の側に回っている。一方で経営者は今も毎日、多数の対話を自分で回して指示しており、承認待ちは17件残る。実行結果を機械が確かめられないため、全社では全件を見る状態から抜けていない。
レベル6AIが経営する 未到達 意思決定の記録340件の判断は、すべて人間が下している。AIは材料の提示と推奨案、実行まで。

業務ごとのレベル

同じ会社の中でも、業務によってこれだけ差が出ます。

受注・出荷レベル5.5
内製ツールの開発・保守レベル4.5
商品ページ(主力モール)レベル4.0
広告運用レベル4.0
売上・アクセス分析レベル3.5
経理・事務レベル3.5
SEO・メルマガ・画像・顧客対応・発注レベル3.0
商品企画・レビュー・経営戦略レベル2.0

「本物」と判断した根拠

厳しめに見たうえで、それでも評価を上げる材料になったものです。

  • Slackで受けた依頼が「担当AIが判定 → 計画 → 関門 → 実行 → 記録」という設計された経路を588件流れている(前回162件)。直近30日だけで303件。
  • 承認の関門が領域ごと(削除・お金・相手に届く発信・会社の方針・仕組み・売り場)に分かれ、危険の小さい領域は決めた枠の中で自動実行になっている。枠を外れた回は従来どおり人に回る。
  • 別エンジンのAIが受注の毎回の最終点検をし、独立した監査AIが「承認なしで実行された仕事」を週次で抜き取り検査している(6回)。作る役と確かめる役が分かれている。
  • 期日つきの約束を台帳に載せ、結果の言葉と数字が返るまで機械が毎日催促する(123件)。過去の事故から作った検査33本を含む170項目を、毎朝機械が点検している。

評価を上げなかったもの(過大評価の芽)

自社を判定するときに、いちばん間違えやすいところです。

  • 「動いた」と「正しく終わった」は別。承認を通って実行された仕事117件のうち、結果を機械が確認できたのは1件だけ(94件は確かめ方が決まっていない、22件は確認できず)。外部のシステムまで読み戻して確かめようとした記録は2件で、どちらも確認に失敗していた。
  • 人が触らずに動いている = AIが判断している、ではない。定期実行170本の多くは決められた手順どおりのプログラムで、動くときにAIは何も判断していない。これはレベル3で、レベル4の根拠には数えていない。
  • AI同士の依頼355件は割り引いて読む。109件は約束の期日を機械が配り直したもので、残りも多くは人の指示が起点。AIの返事を頼んだ側のAIへ届けた340件のうち、「実行済み」と確認できたのは1件、85件は「実行したが完了は未確認」。
  • 毎朝の自動点検169項目のうち、10項目が失敗したまま(最長38日)。点検そのものを見張る検査まで含まれている。鳴っているのに直っていない。
  • 費用の上限でAIが起動しなかった回が263回。歯止めが効いている証拠だが、その回の仕事は落ちている。
  • Slackで日常的に依頼している人は、直近30日で4名。会社全体がこのレベルなのではなく、その周辺がこのレベル。

別のAIにも採点させた

仕組みを作った当事者のAIが自分で採点すると、甘くも辛くもなります。 そこで同じプロンプトと同じ記録を、別の会社のAIに渡して独立に採点させました(最初の結論は見せていません)。 食い違った点は1つずつ記録で数え直し、確かめられたものだけ採用しています。

項目最初の判定別のAIどう扱ったか
標準運用レベル 4.5 4.5 一致
最大の課題 実行結果の機械確認 実行結果の読み戻し 一致
最高到達レベル 5.0 5.5 採用。受注と抜き取り検査の範囲に限る、と明記した
自動点検の失敗 記載なし 10項目 採用。数え直して一致。当初は見落としていた
監査の回数 27回 30件 採用。当初は数える記録を間違えていた
経営・戦略 2.0 5.0 不採用。根拠が会議1回で、決定の判断はすべて人
商品企画 2.0 4.5 不採用。企画の判断は人。記録が2件しか無い
レビュー・顧客の声 2.0 4.0 不採用。分析の実績を記録で確かめられなかった

標準運用レベルと最大の課題は一致しました。割れたのは最高到達レベルと業務別の点数で、 判定するAIが違うと0.5は動きます。時間をおいて見比べるときは、同じAIで判定した結果どうしを並べてください。

次の段階(全社でレベル5.0)との差

◎=不足なし / ○=おおむね足りている / △=不十分 / ✕=欠けている

観点評価いまの状態足りていないもの
データ基盤 ○ サーバーのデータベース・各モールのAPI・会計・アクセス解析がつながり、毎日たまっている 止まったままの取得が3つある。古い数字でAIが判断しないよう、データの鮮度を判断の前提条件にする
自動起動の仕組み ◎ 有効な定期実行170本と、常時動いている受付プロセス。無人のAI呼び出しは1日平均169回 不足なし
AIの判断権限 ○ 決めた枠の中なら承認なしで実行する。計画つきの依頼の7割がこれ 結果を読み戻して確かめられる業務から、権限を段階的に広げる。権限だけ先に広げない
外部システムへの実行 ○ 売り場の変更は開放済み。削除・お金・相手に届く発信は人のまま これは欠点ではなく安全のための線引き。広げる必要は今は無い
AI同士の連携 △ 受注・情報システム・監査では定常。ほかは依頼のたびの単発 モール運営の担当どうしの定常の流れ。例:在庫が切れそう → 広告を絞る → 発注案を出す
人間による承認 ○ 7割が自動実行、抜き取り検査も週次で稼働。承認待ちは17件・最も古いもので9日 承認待ちが1つの担当に集中している。承認者を代われる「上司」の設定は16担当のうち4担当
ログと監査 △ 記録と週次の独立監査は動いている。しかし実行結果の機械確認は117件中1件 最大の不足。仕事の種類ごとの「結果の確かめ方」。監査の指摘が直って消えるまでの追跡
運用の再現性 △ 2台目のパソコンへ30分ごとに同期している。ただし定期実行は1台に集中したまま 1台目を止めて、2台目だけで1日回す実地試験をまだしていない

次のレベルに進むための最大の課題

手放した先で、「正しく終わったか」を確かめる手段が無い

前回の課題だった「決裁を手放すこと」は大きく進みました。 承認待ちは25件・最も古いもので1か月だったのが、17件・9日になり、 日報の「緊急」件数は100件から9件に減りました。

ところが、承認を通って実行された117件のうち、結果を機械が確認できたのは1件だけです。 AIは「完了しました」と書きますが、それが業務として正しく終わったのかを、機械は確かめられていません。 確かめられない限り、人は結局すべてを見ることになり、監督者には回れません。

したがって次にやるべきは、担当AIを増やすことではなく、 主な業務で「入力の鮮度 → 判断 → 実行 → 外部システムの読み戻し → 異常時の停止 → 監査」を1本ずつ閉じることです。 目標にする数字は、AIの完了の申告数ではなく、結果を機械で確認できた割合です。 受注・出荷で作った型を、広告・商品の更新・経理へ広げていきます。

最大の課題は、判定のたびに入れ替わっています。 2026年7月26日は「AIの判断を別のAIが検査する独立した監査がないこと」、 8月21日は「決裁を手放せず、人間が承認を捌ききれないこと」(最高到達5.0/標準運用4.0)、 そして今回は「実行結果を機械が確かめられないこと」(5.5/4.5)です。 1つ直すと、課題は次の段へ移ります。この実例をそういう読み方で使ってください。
なお、同じ調査では、認証・権限・異常時の一斉停止といった足回りの整備が 自動化の広がりに追いついていない点も指摘されています。 これは社内で対応中のため、ここでは具体的な内容を伏せています。

判定が出たら

判定結果に出てきた「レベル2」「レベル3」「レベル4」といった数字は、会社の優劣を表すものではありません。

大切なのは、

どこまでできていて、次に何を変えればいいのか

を見ることです。

また、一つの会社の中でも、

  • 「文章作成はレベル1」
  • 「集計はレベル3」
  • 「広告運用はレベル4」

のように、仕事ごとにレベルが違うのが普通です。

レベル 0 1 2 3 4 5 6 文章作成 レベル1 集計 レベル3 広告運用 レベル4
一つの会社の中でも、仕事ごとにレベルが違うのが普通。数字は会社の優劣を表すものではない。

次の記事では、このサイトで使っているAI活用レベル0〜6+0.5について詳しく説明します。

自分の判定結果と照らし合わせながら読むと、

  • 「なぜこの判定になったのか」
  • 「次に何を目指せばいいのか」

が、かなり分かりやすくなるはずです。

次の記事:AI活用レベル0〜6+0.5を詳しく見る 日本全体の分布を見る

この記事は、いまのあなたに合っていましたか

ボタンについては、お名前を取っていません。同じ方が二重に数えられないようにするためだけに記録が残ります。

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