株式会社ギブリー（本社：東京都渋谷区、代表取締役社長：井手 高志、以下当社）は、AIとの協働を前提に業務・組織・ビジネスを再構築し、AI活用による成果創出を実現する「AIネイティブ」な組織への変革を目指す企業向けに、2026年現在で従業員一人ひとりに求められるAIスキルを定義した「Givery AIスキル標準 /2026」を策定し、さらに本スキル標準に対応する「Givery AIスキルアセスメント」の提供を開始します。 アセスメント実施後は、スキルレベル・ギャップ・育成パスを示す個人スキルレポートと、部門・職種別のスキル分布を可視化した組織AIスキルマップを提供します。AI推進人材の特定・人材育成計画の策定・AI投資判断の根拠としてご活用いただけます。 ■ 企業の「AIネイティブ化」に向けて生じる課題 近年、AIを活用して既存業務を効率化するだけでなく、AIとの協働を前提に業務・組織・意思決定を再設計することで、AI導入によるアウトカム創出を実現する「AIネイティブ」な組織を目指す企業が増えています。 その動きと並行して、Claude Code、Codex CLIなどの高度AIツールの全社導入が業種・規模を問わず急速に広がっています。 しかし、ツールを導入するだけでは成果創出にはつながりません。 従量課金によるコストの肥大化、情報漏洩などのセキュリティリスク、従業員間の活用格差や既存業務フローのままで効果が出ない状態など、多くの課題が生じています。 これらの課題を解決し、AIネイティブな組織になるためには、ツール導入だけでなく、セキュリティ・ガバナンス整備、そして「AIを正しく活用できる人材・組織」がすべて揃っている必要があります。 ■ 「AIを正しく活用できる人材・組織」を作るために AIを正しく活用できる人材・組織を作るためには、AI推進人材の抜擢（プルアップ）と、すべての従業員が安全にAIを使えるスキル・リテラシーの習得（ボトムアップ）の両面が欠かせません。 適切な施策を実施するためには、従業員のAIスキルを客観的に可視化する基準が必要です。 明確な基準があれば、誰がどこまでAIを使いこなせるかを定量的に把握でき、スキルギャップを埋める個別最適な施策や、社内AI推進の候補者の発掘につながります。 実際に、先進的な大手企業の一部では、自社に求められるAIスキルを定義し、リテラシー教育から職種・役割別の要件定義まで、段階的な育成フレームワークを整備する取り組みが広がりつつあります。 このように、組織のAIネイティブ化に伴うAIスキル定義の重要性が高まるなか、当社は 日々進化をし続けるAI活用におけるAIスキルの人材レベル定義を可視化した「Givery AIスキル標準 /2026」を策定し、あわせてAIスキルアセスメントの提供を開始しました。 ■ 「Givery AIスキル標準 /2026」とは 従業員一人ひとりに求められるAIスキルを全100項目・全7レベルで定義した、業界水準のAIスキル標準体系です。AI入門レベル（Lv.1）からCAIOレベル（Lv.7）まで、職種・役割ごとに必要なスキルを体系化。個人スキルの可視化を起点に、育成計画策定・ツール配布判断・人的資本開示など経営の意思決定に使える共通言語として機能します。 2026年現在、AIによるビジネス変革・高度なAIツール活用に必要なスキルを定義しています。 ■ 「Givery AIスキルアセスメント」概要 次々に 進化し続けるAI技術やツール、概念などの対応スキルに対応し、定期的に更新されています。「今この組織に必要なAIスキル」を常に測定できる設計です。生成AIパスポート・G検定・DS検定など国内主要AI資格の出題範囲をカバーしつつ、より実務的なケース問題やエンジニア向けのAI活用実践力、組織変革や推進力など、網羅的にAI活用力をアセスメントすることが可能です。 問題イメージ — 全職種共通（全50問） 単なる知識の有無ではなく、実務で想定されるケースに対してどのような判断・対応ができるかを実践レベルで評価します。 カテゴリ 測定内容 出題テーマ例（イメージ） AI基礎知識・ リテラシー LLMの仕組みからAIエージェントの概念まで、全社員が押さえるべき基礎知識の理解度を測定 ・RAGとファインチューニングの適切な使い分けの判断 ・マルチモーダルAIの特性と業務への適用場面の選択 AIガバナンス・セキュリティ AI倫理・個人情報保護・著作権・データガバナンスなど、組織でAIを安全に運用するための 知識を測定 ・生成AI利用における著作権 ・情報漏洩リスクへの対応判断 ・AI利用ガイドラインに基づく社内ルール設計 生成AI・ デジタルツール活用 プロンプト設計やエージ