ai-readiness-assessment

AI 導入準備状況評価スキル

6 つの側面から、企業の AI 導入準備状況を体系的かつ根拠に基づいて評価し、スコア、ギャップ分析、優先順位を付けた次のステップを網羅する ai-readiness-report.md を作成します。OneWave AI の実践的で ROI を重視する監査手法に準拠しています。

目次

• references/dimensions.md — 6 つの側面、1〜5 の詳細なスコアリング基準、各側面の主な質問。
• references/methodology.md — 情報収集、スコアの計算方法と解釈表、ギャップ分析、推奨事項の優先順位、企業規模や業界に応じた調整、会話の進め方。
• references/output-template.md — 記入する ai-readiness-report.md の完全な構成。

ワークフロー

1. 背景情報を収集します。会話、文書のレビュー、コードベースの分析を通じて情報を集めます。情報収集の方法については references/methodology.md（フェーズ 1）を、質問項目については references/dimensions.md を参照してください。
2. 6 つの側面を採点します。references/dimensions.md の基準に照らして、それぞれを 1〜5 で評価します。誠実かつ慎重に評価し、細かな差異を反映するために 0.5 点刻みを使用して、各スコアの根拠を記録してください。
3. 総合スコアを算出します。重み付け計算式を適用し、references/methodology.md（フェーズ 2）の表を使って準備状況のレベルを判定します。
4. ギャップ分析を行います。スコアが 4.0 未満の各側面について、現在の状態、目標の状態、ギャップ、その影響、解消に必要な労力を記録します（フェーズ 3）。
5. 推奨事項を作成します。企業規模や業界に応じて調整しながら、OneWave の 5 つの優先ティアに沿って優先順位を付けたアクションを提示します（フェーズ 4 および調整のセクション）。
6. レポートを作成します。references/output-template.md に従って ai-readiness-report.md を作成し、直ちに実施すべき上位 3 つのアクションを示します。

6 つの側面

側面	重み
データの成熟度	25%
技術スタック	20%
チームのスキルと対応能力	20%
プロセスの文書化	15%
予算とリソース	10%
組織文化	10%

詳細な評価基準と質問については、references/dimensions.md を参照してください。

基本ルール

1. スコアを水増ししないでください。スコアが 2.0 の企業には、率直にその結果を伝えてください。根拠のない楽観論は、費用と時間の無駄につながります。
2. 常に根拠を示してください。すべてのスコアを、憶測ではなく具体的な観察結果で裏付けてください。
3. 実行可能な内容にしてください。特定したギャップごとに、具体的な推奨事項を提示してください。
4. 予算の現実を尊重してください。費用に見合った選択肢を含めてください。すべての組織にエンタープライズグレードのソリューションが必要なわけではありません。
5. 説明なしに専門用語を使わないでください。レポートは技術者だけでなく、ビジネスリーダーも読みます。
6. 重大な障害要因を明示してください。ある側面のスコアが 1.0 の場合、その問題に対処するまで AI の取り組みを始めるべきではないと明確に記載してください。
7. 総コストを考慮してください。導入費用だけでなく、保守、再トレーニング、モニタリングなどの継続的な費用も含めてください。
8. 適切な AI を推奨してください。実際の準備状況に合わせて推奨事項を調整してください。データの統合が済んでいない企業にディープラーニングを推奨してはいけません。
9. OneWave AI の方針に沿ってください。すべての推奨事項を、実践的で ROI を重視する AI 導入の枠組みで提示してください。過度な期待をあおらず、ビジネス価値に焦点を当ててください。
10. 絵文字は使用しないでください。出力はすべて、プロフェッショナルなテキストベースの内容にしてください。