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GAIMA by DAISEN

GENERATIVE AI MASTERY ASSESSMENT

AIを導入しただけで、
会社は強くなったのか。

生成AI時代の人材育成・能力評価を支援するアセスメント基盤

GAIMAが見るのは、AIの知識の量ではありません。目的を定め、問いを立て、出力の根拠を確かめ、成果物を磨き上げる——AIを使って考え、判断し、改善できる人材の力を、知識・実践・省察の3層から可視化し、育成と業務改善につなげます。

つながる窓口で相談する GAIMA公式サイトへ（新しいタブで開きます）
  • 3層知識・実践・省察
  • 8領域コンピテンシー
  • 43観点ルーブリック評価
  • 200–800総合スコア

01 ／ MANAGEMENT ISSUE

AIを導入したのに、
成果が見えないのはなぜか。

生成AIは、文章作成、情報整理、データ分析、企画立案、業務改善など、企業活動のさまざまな領域で使える技術です。しかし、同じAIを使っていても、得られる成果は一様ではありません。ツールを導入することと、人の力が高まることは、別の問題だからです。

01

AIを導入したが、成果につながっているか分からない

利用回数や導入ツールの数は把握できても、仕事の質や問題解決力が向上したかを説明しにくい。

02

社員ごとの活用能力に差がある

一部の社員は使いこなしていても、他の社員は簡単な文章作成だけで止まっている。

03

AIの誤情報や情報漏えいが心配

出力の確認、機密情報の取り扱い、著作権、偏りへの対応が、担当者任せになっている。

04

業務の中での使い方が分からない

個人の試行錯誤にとどまり、部署や会社全体の仕事の進め方が変わらない。

05

研修の成果が見えにくい

研修を実施しても、どの能力が伸びたのか、次に何を教えるべきかが見えない。

→

人の側の力を、見える形に。

何を解決すべきか考える力。AIに適切な問いを投げる力。根拠を確かめる力。成果物を改善し、専門知識と組み合わせる力。GAIMAは、その力を多面的に把握します。

AIの質は、使う人の力で決まる。

GAIMAが直接、売上や利益を生み出すわけではありません。能力を評価する仕組みを用意することで、育成や業務改善の「次の一手」を判断するための材料を得られる——それがGAIMAの提供する価値です。

02 ／ WHAT IS GAIMA

知識を測る試験ではなく、
育てるためのアセスメント。

「アセスメント」とは、点数を出すことではありません。現状の能力を把握し、どこに強みがあり、どの能力を伸ばすべきかを考えるための評価です。

Generative AI Mastery Assessment

GAIMAは、生成AI時代に必要な人材の能力を可視化し、育成・評価・改善につなげるためのアセスメント基盤です。

ASSESS可視化する

知識・実践・省察の3層で、AI活用力を多面的に把握

DEVELOP育成する

8つの能力別の結果から、育成の重点を整理

IMPROVE改善する

再評価と実務の変化から、教育・業務を見直す

FROM

  • AIに関する知識の正誤を確かめて終わる
  • ツールの操作手順を問う
  • 点数を出して終わる

TO — GAIMA

  • 知識・実践・省察を分けて評価する
  • 業務シナリオで、AIとの対話と成果物を見る
  • 8つの能力別の内訳から、次の学びを考える

評価結果は、人材を単純に順位付けするためではなく、次の学習や実務改善につなげるための情報として活用することを想定しています。

03 ／ THREE LAYER ARCHITECTURE

「知っている」で、
終わらせない。
使える・振り返れるまで見る。

知識があることと、仕事で成果を出せることは同じではありません。生成AIの仕組みを理解していても、曖昧な依頼を適切な問いに変えられなければ、良い成果物は生まれません。AIがもっともらしい誤情報を出したとき、検証できなければ、業務上のリスクになります。GAIMAは、異なる能力を3つの層に分けて評価します。

  1. LAYER 1 ─ KNOWLEDGE LAYER

    知識層：AI活用の「共通言語」を持っているか

    生成AIの特性、ハルシネーションの原理、著作権・バイアス・セキュリティ——AIと働くために最低限必要な「地図」を、すでに持っているか。

    生成AIを活用するための基礎的な理解を確認する層です。設問ごとに正答とコンピテンシーが対応づけられており、正答数だけでなく、能力領域別の正答率まで算出します。

    • 60問／四択
    • 制限時間 45分
    • 自動採点
    • 問題間の移動・回答変更は自由

    経営にとっての意味育成を始める前の「共通言語」と、基礎の現在地を揃える。

  2. LAYER 2 ─ PERFORMANCE LAYER

    パフォーマンス層：本物のAIを、業務シナリオで動かす

    ここからは実技です。ChatGPT・Claude・Gemini——実際の生成AIツールを使い、職場に近い業務シナリオに挑みます。GAIMAの核心はこの層にあります。

    受験では3件のミッションに取り組み、AIとの対話ログと成果物を提出します。プロンプトの構造性、対話の反復改善、成果物の質までを、明文化されたルーブリック（43の観点コード・各4段階の記述子）に沿って評価します。

    • 実践ミッション 3件
    • 各 20〜40分
    • AIツールを実際に使用
    • ルーブリックによる確認採点

    経営にとっての意味「知っている」ではなく、仕事で成果を出せるかを確かめる。

    次のLayer 3では、この3件のミッションでの進め方について質問されます。取り組みながら、ご自身の進め方を意識してください。

  3. LAYER 3 ─ REFLECTION LAYER

    省察層：「どう進めたか」を、実際の行動で答える

    AIに何を任せ、何を自分で確かめ、どこで指示を直したか。AIの回答をどう検証し、どこまで任せ、どう改善するか——その判断を見る層です。

    現行のV2は全20問の選択式。各設問で、Layer 2の3件のミッション全体を振り返り、実際に行ったことに最も近い選択肢を1つ選びます。採点は、選択肢ごとに事前に定められた基準にもとづき、原則としてシステムが自動で行います。

    • 選択式 20問
    • 制限時間 30分
    • 所要の目安 20〜25分
    • 原則 自動採点
    • 問題間の移動・回答変更は自由

    経営にとっての意味AI利用の品質・リスク意識と、改善の習慣を確かめる。

KNOW

知っている

DO

使える

REFLECT

振り返れる

LAYER 3 の中身

4つの視点、各5問。
見ているのは「進め方」です。

正解の知識を問うのではなく、Layer 2で実際にとった行動を4つの視点から振り返ります。結果は、8つのコンピテンシーのうち主に C1・C4・C6 に反映されます。

  • 5問

    目的・ゴール設定

    AIに頼む前に、何のためか、どうなれば成功かを決めていたか。

    主に C1 目的設定力

  • 5問

    出力の検証・批判的評価

    AIの回答を、どこまで、どのように確かめたか。

    主に C4 批判的評価能力

  • 5問

    反復改善

    期待どおりでなかったとき、指示や進め方をどう変えたか。

    主に C6 試行錯誤・改善力

  • 5問

    統合・応用

    AIの出力と自分の判断をどう組み合わせ、経験を次にどう活かすか。

    C1・C4・C6 にまたがる
SAMPLE回答形式の例です。実際の設問ではありません。
AIが作った会議の議事録を共有する前に、実際にあなたがしたことに最も近いものは？

受験前に知っておきたいこと

Layer 3は Layer 2 の続きです。Layer 3の画面には、Layer 2の入力内容は表示されません。ミッションに取り組みながら、目的の決め方、AIの回答の確認方法、指示の見直し方、AIと自分の判断の分担を意識しておくと、迷わず答えられます。

制限時間の合計 2時間15分〜3時間15分 Layer 1（45分）＋ Layer 2（20〜40分×3件）＋ Layer 3（30分、所要の目安は20〜25分）。ミッションの組み合わせにより変わります。

04 ／ GAIMA-8 COMPETENCY MODEL

AI活用力は、
1つの才能ではない。
8つの力が共演する状態である。

目的を定め、問題を見極め、言葉に構造化し、出力を疑い、粘り強く磨き上げる。企業の職種や業界を問わず、AIを活用した仕事の質を左右する8つの力に分解し、能力別に確認できます。各軸をクリックしてご覧ください。

C1 目的設定力 C2 問題設定力 C3 言語化・構造化 C4 批判的評価 C5 創造性・柔軟性 C6 試行錯誤・改善 C7 AIリテラシー C8 ドメイン知識活用

各頂点をクリック／タップして詳細を表示

中央の金色の多角形は、結果レポートのイメージを示す飾りです。「総合スコアへの配分」はGAIMA独自の評価設計にもとづく設定値であり、能力の絶対的な重要度や導入効果を示すものではありません。

この8つの力は、生まれ持った才能ではありません。AIの特性理解、目的を言葉にする習慣、試行錯誤を恐れない姿勢——「慣れ」の積み重ねによって、後天的に伸ばせる力として捉えています。

GROWTH, NOT TALENT

05 ／ REAL-WORK MISSIONS

測定の舞台は、
教室ではなく、
あなたの仕事そのもの。

Layer 2のミッションは、業種・職位階層を横断して用意された、実務を想定する架空の業務シナリオです。特定のAIツールの操作手順ではなく、情報を整理する、問いを立てる、複数案を比較する、根拠を確認する、成果物にまとめる——仕事の進め方を見ます。

業種と職位階層ごとのミッション配置
業種 ＼ 職位階層新人中堅管理職
IT
製造
医療
教育
公共
金融

ミッションの型

業務改善

新規事業提案書の作成

限られた時間で、AIと対話しながら提案の骨子を構築する。

情報統合

複数資料からの意思決定レポート

大量の情報をAIと整理・要約し、意思決定につながる形にまとめる。

創造発想

新商品コンセプトの立案と絞り込み

複数の案をAIとともに発散させ、1案へ収束させる。

用意されている題材の例

IT・SaaS

ユーザー継続率の低下を分析し、検証可能な仮説を立てる

製造

不良率が上昇した原因について、仮説を整理する

ソフトウェア品質

AIが作成したコードレビューや改善提案の妥当性を検証する

医療

説明資料を、個人情報への配慮を含めて評価する

教育

学習データを統合して、指導方針を作成する

行政

デジタル格差や公平性を考慮して、施策を検討する

金融

AIが示した判断根拠や、規制リスクを検証する

ミッションの存在は、各業界での評価の妥当性や、実際の業務成績との相関を示すものではありません。自社の職種・業務に適した題材かどうかは、導入前にご確認ください。

06 ／ RESULT & FEEDBACK

結果は、順位ではなく
「次の一手」として届く。

複数の評価情報を統合し、200〜800の総合スコアと、8つの能力別の結果を提示します。受験者は結果画面で内訳を確認でき、PDFとして出力できます。レベル別のフィードバックも用意されています。

L1〜L6 の6段階レベル

L6Architect組織のAI活用を設計・指導する750–800
L5ExpertAIワークフローを自ら設計する650–749
L4Advanced複雑なタスクをAIと協働で完遂する550–649
L3Intermediate業務でAIを継続的に活用する450–549
L2Basicプロンプトの基本形を運用できる350–449
L1NoviceAIに単発の質問ができる200–349

成長速度指標(GVI)で、変化を追う

GAIMAは一度きりのテストではありません。再受験のたびに、前回からの伸びを成長速度指標（Growth Velocity Index）として確認でき、研修前後の比較や、育成の効果確認に役立ちます。

※ 伸びのイメージ図です。実際の数値ではありません。

FROM

スコアを弱点として突きつけるレポート

TO

「伸びしろ」として学習につながるレポート

スコアの読み方

点数は、判断材料の一つです。実際の仕事では、職務経験、専門知識、チームとの協働、倫理的な判断も重要になります。GAIMAの評価だけで、採用・昇進などを決める運用は推奨していません。評価尺度の妥当性や他者との比較可能性は、運用データの蓄積と検証を通じて高めていくべきものと考えています。

07 ／ OPERATIONS

受ける人だけでなく、
運営する人の仕事まで設計されている。

GAIMAは、試験画面だけで完結する仕組みではありません。受験、採点、結果の確認、運営管理、情報発信までを支える構成です。評価業務を、担当者の経験だけに依存させないための機能を備えています。

FOR TEST-TAKERS

受験者のための機能

  • 受験者ログイン配布された受験者IDとパスワードでログイン。WordPressのアカウントと権限の仕組みを利用します。
  • 開始・再開進行状態に応じて、開始・続行・結果確認へ案内。途中の受験を再開するための処理も実装されています。
  • 回答・時間管理3つのLayerそれぞれに回答画面があり、制限時間のカウントダウンと期限管理に対応します。
  • 回答の自動保存回答の自動保存とサーバーとの状態同期により、受験者の負担を抑える設計です。
  • 結果表示・PDF出力総合スコア、能力別の内訳、レベル情報をレーダーチャートで表示し、PDFとして出力できます。

FOR ADMINS & RATERS

管理者・採点者のための機能

  • 採点キュー受験者・状態・採点進捗・総合スコアを一覧表示し、対応すべき受験を把握できます。
  • 採点画面Layer 2の提出物や、Layer 3の回答を確認しながら評価を行います。
  • 採点用プロンプト生成ルーブリックを組み込んだ採点用プロンプトを生成。評価の観点を担当者間で揃えやすくします。
  • スコア入力・保存観点ごとの評価と採点コメントを保存し、評価の記録を残せます。
  • Layer 3（V2）の採点管理自動採点結果の確認と、管理者による上書き処理に対応します。
  • CSVエクスポート受験履歴データを出力。社内での集計・分析にご活用いただけます。
  • アカウント管理ガイド受験者アカウントの発行手順を案内し、運営手順の標準化を支援します。

採点方式は、Layerごとに使い分けています

Layer 1自動採点

60問の回答を自動採点し、8つの能力領域ごとに正答率を算出

Layer 2ルーブリックによる確認採点

提出物を評価。採点用プロンプトの生成など、評価の観点を揃える支援機能つき

Layer 3（V2）自動採点

選択肢ごとの基準で採点。管理者による確認・上書きにも対応

すべての採点が自動化されているわけではありません。評価の質を担保するため、人が確認する工程を残しています。

PORTAL

評価思想や改善の経緯も、継続的に発信

WordPressを活用した情報発信ポータルを備え、運営からのお知らせ、開発・改善の経緯、評価思想、設問・採点・システムの更新などを発信できます。公開範囲は3種類に分けて管理できます。

全体公開一般の閲覧者が読める記事・お知らせ
受験者限定ログインが必要。受験者向けの情報提供に
管理者限定管理者権限を前提とした記事の閲覧制御

08 ／ BUSINESS VALUE

経営に生まれる、
6つの判断材料。

ここで挙げるのは、GAIMAの機能から導かれる「活用の可能性」です。研修前後の比較や改善サイクルは運用の設計によって実現するものであり、効果の大きさは導入後に自社で確かめていただく必要があります。

01

AI活用能力の可視化

知識・実践・判断・改善に関する評価情報を整理し、育成上の課題を発見する手掛かりを得られます。

活用例育成対象者の選定／研修前の現状把握／個人別の学習計画

02

人材育成の重点を明確化

8つの能力領域に沿って結果を確認し、どの領域の教育を優先すべきか検討できます。

活用例研修内容の見直し／階層別教育／AI推進担当者の育成

03

実務に近い課題解決力への着目

シナリオ型ミッションと成果物による評価で、知識問題だけでは捉えにくい実践力を確認する機会をつくれます。

活用例業務改善プロジェクトの担当者選定／実践研修の設計

04

品質・リスク意識の育成

AIの回答を検証する力、根拠を確かめる力、個人情報や公平性への配慮を、教育・評価の対象にできます。

活用例AI利用ガイドラインの教育／成果物レビューの強化

05

評価業務の整理・標準化

採点キュー、ルーブリック、採点用プロンプト、スコア保存、CSV出力で、評価を一定の手順に沿って進める基盤を整えられます。

活用例社内研修の評価記録／受講者管理／集計業務の効率化

06

継続的な改善の土台

評価結果を育成計画へつなぎ、再評価や実務での変化を確認する運用を組み立てられます。

活用例研修前後の比較／教育プログラムの改善／AI活用施策の見直し

09 ／ WHO IS IT FOR

業種よりも、
解決したい課題で選ぶ。

GAIMAの活用は、業種ではなく、AI活用に関して何を解決したいかで考えるのが適切です。次のような企業・組織での活用を想定しています。

AI導入を始めた企業

想定される課題
社員の能力差が見えない
活用の方向性
現状把握と教育計画

AI研修を実施する企業

想定される課題
研修の到達度を確認したい
活用の方向性
研修前後の評価設計

営業・マーケティング部門

想定される課題
AIで企画や分析を改善したい
活用の方向性
実務型課題による能力確認

製造・建設・物流など

想定される課題
品質・工程・調達の問題解決にAIを使いたい
活用の方向性
仮説設定・検証・改善の育成

医療・福祉・教育など

想定される課題
専門性や倫理面に配慮したAI活用が必要
活用の方向性
専門知識とAIリテラシーの教育

士業・コンサルティング業

想定される課題
専門知識とAIを組み合わせたい
活用の方向性
専門性を反映した活用能力の育成

人材育成・研修事業者

想定される課題
受講者の評価を仕組み化したい
活用の方向性
アセスメントと評価運営

AI導入支援会社

想定される課題
顧客の人材育成課題を把握したい
活用の方向性
能力評価を起点とする支援

医療・金融・法務などの高リスク領域では、評価結果を業務上の資格や専門的な判断能力の証明として扱わず、必要な専門教育や安全管理と組み合わせてご活用ください。

10 ／ ADOPTION MODEL

現状把握から、
育成、実務での検証、
再評価へ。

AI活用を、個人の試行錯誤から、組織的な人材育成と業務改善へ。GAIMAを起点にした、中小企業のAI人材育成の流れを示します。

  1. 01

    現状を把握する

    対象者にアセスメントを受けてもらい、知識・実践・省察に関する評価情報を取得します。

  2. 02

    育成課題を整理する

    能力別の結果や提出物を確認し、教育で重点を置くべき領域を検討します。

  3. 03

    実務に沿って学ぶ

    自社の課題を題材に、問題設定、AIとの対話、出力の検証、改善の方法を学びます。

  4. 04

    仕事で実践する

    実際の業務にAIを取り入れ、作業時間・品質・手戻りなどの変化を記録します。

  5. 05

    再評価・改善する

    必要に応じて再評価を行い、能力の変化と実務成果の両方から施策を見直します。

スコアだけを、追いかけない。

社員のAI活用能力が向上しても、業務プロセスが非効率なままなら、期待した成果は得られないかもしれません。逆に、能力の変化が小さくても、特定の業務フローの改善で大きな成果が出ることもあります。「評価結果」と「実際の仕事の成果」を分けて観測することが、GAIMAを経営に活かす条件です。

11 ／ BEFORE ADOPTION

安心して使うために、
導入前に整理したい8つの視点。

実装されている仕組みを、企業向けのサービスとして安心して運用していただくために、あらかじめ明確にしておきたい確認事項です。効果を大きく言い切るのではなく、確かめながら進める。それがGAIMAの姿勢です。

FACT搭載している機能

受験・採点・結果表示・CSV出力・情報発信など、仕組みとして備えているもの。

POSSIBILITY経営上の活用可能性

機能を、育成や業務改善などの経営課題に結び付けた活用の提案。

TO VERIFY導入後に確かめる効果

生産性・コスト・売上への影響は、実際の導入のなかで測定して検証するもの。

01

採点の妥当性

評価基準・スコア変換・レベル判定の妥当性を、専門家レビューや運用データで確認する。

02

運用負荷

受験者数、採点時間、採点者間の評価一致度を測定する。

03

結果レポート

PDFの表示、結果の説明文、能力別内訳が、受験者に理解できるかを確認する。

04

セキュリティ

権限設定、情報漏えい対策、ログ、バックアップ、脆弱性対応を点検する。

05

個人情報・機密情報

受験ログや成果物の保存期間、利用目的、閲覧権限、削除方針を定める。

06

事業効果

研修前後の能力変化と、実務の時間・品質・コストの変化を、別々に測定する。

07

業界適合性

自社の職種・業務・専門性に対して、設問と評価基準が適切かを検証する。

08

本番環境

WordPress・PHP・データベース・プラグイン・ブラウザの組み合わせで動作確認する。

12 ／ FAQ

検討する前に、
気になること。

GAIMAを使えば、社員のAI活用能力は確実に向上しますか？

GAIMAは能力を評価し、育成の方向性を検討するための仕組みです。能力の向上には、評価結果に基づく学習、実務での実践、フィードバックなどが必要です。効果は導入後に、作業時間・手戻り・成果物の品質などを測定して確認していただくことをおすすめします。

AIを使いこなせる人材かどうかを、点数だけで判断できますか？

点数は判断材料の一つです。実際の仕事では、職務経験、専門知識、チームとの協働、倫理的な判断なども重要になります。GAIMAの評価だけで採用・昇進などを決める運用は推奨していません。育成や配置を考えるための手掛かりとしてご活用ください。

採点はすべて自動で行われますか？

Layer 1とLayer 3（V2）は自動採点です。Layer 2のミッションは、ルーブリックにもとづく確認採点を行い、採点用プロンプトの生成など評価を支援する仕組みを備えています。すべての評価が自動化されているわけではありません。

どのような業界でも使えますか？

評価の基本的な考え方は幅広い業種に応用できます。ミッションには製造・医療・教育・行政・金融など複数業界の題材があります。ただし、自社固有の業務や専門的な要件に適合するかは、導入前にご確認ください。医療・金融・法務などの高リスク領域では、評価結果を資格や専門的判断能力の証明としては扱わず、専門教育や安全管理と組み合わせてご活用ください。

導入すると、どれだけコストを削減できますか？

GAIMAは、コスト削減率や生産性向上率を保証するものではありません。導入後に、作業時間、手戻り、成果物の品質、業務コストなどを測定することで、自社における効果を検証できます。評価結果と、実際の仕事の成果は分けて観測することをおすすめします。

導入すれば、すぐに社員教育を始められますか？

受験・採点・管理の機能は備わっています。ただし、本格的な運用には、受験者アカウントの準備、採点体制の整備、利用条件や個人情報の取り扱いの確認などが必要です。まずは対象者と対象業務を絞った試行導入から検討されることをおすすめします。

文系出身、AI初心者でも受けられますか？

はい。GAIMAはL1（Novice）からL6（Architect）まで幅広いレベルに対応しており、AI経験の少ない方向けの事前チュートリアルも用意されています。まずは「今の現在地」を知ることから始める方に向いています。

Layer 3は、理想的な答えを選ぶだけのテストでは？

Layer 3は、Layer 2の3件のミッション全体で「実際に行ったこと」に最も近い選択肢を選ぶ形式です。選択肢には行動の質の違いがあらかじめ定義されていますが、理想の答えを推測するのではなく、実際の行動を正直に答えることが前提です。Layer 3の結果だけで総合スコアが決まることはなく、Layer 1・Layer 2の結果と合わせて算出されます。

Layer 3では、Layer 2の内容を覚えていないと答えられませんか？

Layer 3の画面にはLayer 2の入力内容は表示されません。ただし、問われるのは細部の記憶ではなく、AIに何を任せ、どう確認し、どう指示を見直したかという進め方の傾向です。Layer 2に取り組む際に、ご自身の進め方を意識しておくと迷いません。

再受験はできますか？

再受験が可能です。前回スコアとの差分から成長速度指標（GVI）を確認でき、学習の効果を継続的に見ることができます。

受験中の対話ログや成果物は、どのように扱われますか？

受験ログや成果物は、受験・採点・結果表示のために専用のデータ領域で管理されます。保存期間、利用目的、閲覧権限、削除方針などの取り扱いは、導入にあたって取り決めるべき重要事項です。詳細は、つながる窓口よりお問い合わせください。

大山の稜線を歩く登山者。DAISENは国立公園大山を舞台にAI活用を実践している。
DAISEN, TOTTORI 国立公園大山を舞台に、AI活用を「実践知」として鍛える。 GAIMAは、DAISENが運営しています。

NEXT ACTION

「AIを導入した企業」から、
「AIを使いこなし、成果を検証し、改善し続けられる企業」へ。

まずは、対象者と対象業務を定めた試行導入と、効果検証を検討することから。GAIMAの詳細は公式サイトで、導入のご相談は DAISEN つながる窓口でお受けします。

OFFICIAL SITE GAIMA 公式サイト GAIMAの仕組み・最新情報を、公式サイトでご覧いただけます。 gaima.daisen.life （新しいタブで開きます） CONTACT DAISEN つながる窓口 お問い合わせフォームで「GAIMA」を選択して、導入のご相談をお送りください。 daisen.life/connect
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  2. 2フォームでGAIMAを選択
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LAYER 1–3 ／ C1–C8 ／ SCORE 200–800 ／ LEVEL L1–L6