AI活用力リサーチ
OECD/WEF準拠の6次元フレームワークに基づくAI活用力の調査・分析レポートを公開しています。データと理論で、AI時代のスキルを読み解きます。
日本のAI活用力フレームワーク — 6次元モデルによる理論分析と課題整理
OECD/WEF準拠の6次元フレームワークで、日本のビジネスパーソンのAI活用力を理論的にベンチマーク。次元別の強み・弱みを可視化し、組織と個人が取るべきアクションを提示します。
6次元フレームワーク完全解説 — AI活用力を測定する科学的基盤
AI活用力を6つの次元で測定するフレームワークの理論的背景、各次元の定義と相互関係、測定設計の根拠を学術的知見に基づいて詳しく解説します。
AIスキルギャップ分析 — 求められるスキルと現状の乖離を6次元で可視化
企業が求めるAIスキルと現状能力の乖離を6次元で可視化。職種別・階層別のギャップ分析から、最も効果的なスキル投資領域を特定します。
AI偏差値とキャリア成長の相関関係 — 6次元スコアが示すキャリア優位性
AI偏差値がキャリア成長にどう影響するかを、国際的な調査データと6次元フレームワークの理論モデルから多角的に分析します。
業界別AI導入成熟度モデル — 6次元フレームワークで見る業界間格差
主要業界のAI導入成熟度を6次元フレームワークで比較し、業界特有の強み・弱みと成熟度向上の道筋を明らかにします。
OECD/WEFのAIコンピテンシー研究レビュー — 国際基準の全体像と日本への示唆
OECD/WEFが定義するAIコンピテンシーの国際基準を包括的にレビューし、日本の人材育成施策と6次元フレームワークとの接続点を明らかにします。
8つのAIプロフィールタイプ徹底解説 — あなたのAI活用スタイルを科学する
6次元スコアの組み合わせから導かれる8つのAIプロフィールタイプ。各タイプの定義・特徴・強み・弱みとキャリアへの活かし方を徹底的に解説します。
実験文化がAI活用力に与える影響 — 組織の「試す力」が競争力を決める
組織の実験文化がAI活用力にどう影響するかを、Thomke(2020)の学術理論と6次元フレームワークの分析から解き明かします。「試す力」の強化が組織の競争力を左右する理由を解説します。
日本企業のAI活用度スコアランキング2026 — 業界別・規模別の実態
日本企業のAI活用度を業界別・規模別にスコアリングした2026年版ランキングレポート。OECD/WEF準拠の6次元フレームワークと公的統計を用い、どの業界・規模帯が先行し、どこに伸びしろがあるかを可視化します。
AI人材の需給ギャップ分析2026 — 不足するスキルと過剰なスキル
日本のAI人材市場における需要と供給のミスマッチを、6次元フレームワークの視点から分析した2026年版レポート。どのスキルが足りず、どのスキルが余っているかを明らかにし、企業の採用・育成戦略に実践的な指針を提供します。
AI偏差値テスト10万人のデータから見えた日本のAIスキル傾向
AI偏差値テストの理論モデルに基づき、10万人規模の受験データから見えてくる日本のAIスキル傾向を予測分析。6次元のスコア分布、職種別・年代別の特徴パターンを可視化し、個人と組織の成長戦略に活用できるインサイトを提供します。
AIネイティブ企業 vs 従来型企業 — 組織生産性の差はどこから生まれるか
創業時からAIを前提に設計された「AIネイティブ企業」と、既存業務にAIを後付けする「従来型企業」の生産性の差を6次元フレームワークで分析。差が生まれるメカニズムと、従来型企業が追いつくための戦略を提示します。
新卒エンジニアのAI活用力ベンチマーク2026 — 大学・学部別の傾向分析
2026年度に就職する新卒エンジニアのAI活用力を、6次元フレームワークに基づき理論的にベンチマーク。大学・学部による傾向の違い、企業が求める次元とのギャップを明らかにし、採用と育成の最適化を支援します。
ベンチマーク
日本のAI活用力フレームワーク — 6次元モデルによる理論分析と課題整理
OECD/WEF準拠の6次元フレームワークで、日本のビジネスパーソンのAI活用力を理論的にベンチマーク。次元別の強み・弱みを可視化し、組織と個人が取るべきアクションを提示します。
業界別AI導入成熟度モデル — 6次元フレームワークで見る業界間格差
主要業界のAI導入成熟度を6次元フレームワークで比較し、業界特有の強み・弱みと成熟度向上の道筋を明らかにします。
日本企業のAI活用度スコアランキング2026 — 業界別・規模別の実態
日本企業のAI活用度を業界別・規模別にスコアリングした2026年版ランキングレポート。OECD/WEF準拠の6次元フレームワークと公的統計を用い、どの業界・規模帯が先行し、どこに伸びしろがあるかを可視化します。
AI偏差値テスト10万人のデータから見えた日本のAIスキル傾向
AI偏差値テストの理論モデルに基づき、10万人規模の受験データから見えてくる日本のAIスキル傾向を予測分析。6次元のスコア分布、職種別・年代別の特徴パターンを可視化し、個人と組織の成長戦略に活用できるインサイトを提供します。
新卒エンジニアのAI活用力ベンチマーク2026 — 大学・学部別の傾向分析
2026年度に就職する新卒エンジニアのAI活用力を、6次元フレームワークに基づき理論的にベンチマーク。大学・学部による傾向の違い、企業が求める次元とのギャップを明らかにし、採用と育成の最適化を支援します。
フレームワーク
6次元フレームワーク完全解説 — AI活用力を測定する科学的基盤
AI活用力を6つの次元で測定するフレームワークの理論的背景、各次元の定義と相互関係、測定設計の根拠を学術的知見に基づいて詳しく解説します。
8つのAIプロフィールタイプ徹底解説 — あなたのAI活用スタイルを科学する
6次元スコアの組み合わせから導かれる8つのAIプロフィールタイプ。各タイプの定義・特徴・強み・弱みとキャリアへの活かし方を徹底的に解説します。
AIネイティブ企業 vs 従来型企業 — 組織生産性の差はどこから生まれるか
創業時からAIを前提に設計された「AIネイティブ企業」と、既存業務にAIを後付けする「従来型企業」の生産性の差を6次元フレームワークで分析。差が生まれるメカニズムと、従来型企業が追いつくための戦略を提示します。
トレンド分析
AIスキルギャップ分析 — 求められるスキルと現状の乖離を6次元で可視化
企業が求めるAIスキルと現状能力の乖離を6次元で可視化。職種別・階層別のギャップ分析から、最も効果的なスキル投資領域を特定します。
AI偏差値とキャリア成長の相関関係 — 6次元スコアが示すキャリア優位性
AI偏差値がキャリア成長にどう影響するかを、国際的な調査データと6次元フレームワークの理論モデルから多角的に分析します。
AI人材の需給ギャップ分析2026 — 不足するスキルと過剰なスキル
日本のAI人材市場における需要と供給のミスマッチを、6次元フレームワークの視点から分析した2026年版レポート。どのスキルが足りず、どのスキルが余っているかを明らかにし、企業の採用・育成戦略に実践的な指針を提供します。
方法論
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