Signal実践ログ #3 ― DeNAの「AI使いこなし度」5段階で、自分を測ってみた

JobSignalは、世界の企業の動き（Signal）を読んで、「AIの流れの中で、自分に何ができるか」を考えるサイトです。この「Signal実践ログ」は、運営者のほそめがねが、Signalを運営し、読み、そこから自分で実践したことと、その成長具合を報告していく記録です。

#1ではAIとの分担表を全部出し、#2ではAnthropic社員の「任せ方」と自分の1週間を比べました。#3の今回のSignalは、DeNAが社員に使っている「AIの使いこなし度」の5段階です。そのものさしを借りて、自分を測ってみました。

今回のSignal：DeNAは「AIの使いこなし度」を測っている

DeNAは2025年2月に「AIオールイン」を宣言し、同じ年の8月末から、社員と組織のAIの使いこなし度を測る社内の指標「DARS（ダース）」を使い始めました。半年ごとに測り、人事評価には直接つなげず、それぞれの等級で求められる目安として目標を立てる仕組みです。

個人のレベルは「開発者」と「それ以外」で分かれています。ここでは、ビジネス職・クリエイティブ職・マネージャーなど開発者以外向けの5段階を、そのまま引用します。

レベル	DeNAの定義（原文のまま）
レベル1	「社内推奨の対話型AIを一度は試したことがある。（日常的には使っていない段階）」
レベル2	「日常的に社内推奨の対話型AIを使っている。出力をそのままコピーして使うだけでなく状況に応じて精査して活用できる。」
レベル3	「社内推奨の対話型AIだけでなく各種社内推奨や内製AIツールを用途に合わせて使い分け、思考や行動の質を高め成果につなげている。」
レベル4	「社内推奨のAIツール以外も用途に合わせて積極的に活用している。再現性ある効率化や自動化ができ、創造性向上ができる。」
レベル5	「自身だけでなく他者の生産性向上ができる。AIを軸とした新たな戦略の立案ができる。」

DeNAの統合報告書2026によると、2025年度にレベル2以上の社員は76%でした。AIに全社で取り組む会社でも、約4人に1人は「毎日使い、答えを確かめてから使う」段階にまだ届いていない、ということです。

この表のよいところは、レベルの差が「どのAIを使うか」ではなく「どう使うか」で書かれている点です。2は「確かめる」、3は「使い分けて成果につなげる」、4は「同じ効率化を何度でも再現できる」、5は「他の人まで速くする」。会社の外にいる人でも、自分に当てはめやすいものさしです。

やってみた：自分は今、どのレベルか

このサイトの運営で、実際にやっていることを各レベルの定義と並べました。#2と同じく、判定はClaudeの見立てです。DeNAの社内での判定とは別物で、ものさしを借りているだけだという点はご了承ください。

レベル	このサイトでやっていること	見立て
2（確かめる）	AIが書いた記事の数字は、会社の決算資料や官庁の統計など元の資料で確かめてから下書きにする。書くAIとは別に、採点役のAIにも見直させる	届いている
3（使い分ける）	ネタ集めはGemini、記事・動画・サイトの作業はClaude、読み上げ音声は別の音声ソフト、と用途で分けている	届いている
4（再現できる）	毎朝6時台に、メールからのネタ集め・朝のニュース記事・予測市場の記事が自動で下書きまで進む。記事とアイキャッチの作り方は「スキル」として1か所にまとめ、同じ品質で何度でも作れるようにした	おおむね届いている
5（他の人まで）	このやり方を記事で公開しているが、読んだ人の仕事が実際に速くなったかは、まだ確かめられていない	まだ

レベル4の決め手になったのは、「再現性」のほうでした。たとえば下書きを作るとき、記事のURLの末尾（スラッグ）を英語で指定し忘れて、日本語のURLになってしまったことがありました。そこで「下書きを作るときは英語のスラッグを必ず付ける」というルールを書き足し、毎朝の見直しで確かめるようにしました。間違いを1回ごとに直すのではなく、仕組みに書き足す。これがレベル3と4を分けるところだと感じています。

うまくいかなかったこと

自動で動く仕組みは、止まると気づきにくいという弱点もありました。10月末、毎朝の自動の記事づくり3つが、設定の扱いを間違えたせいで約3日間止まっていました。11月2日に気づいて戻し、「この設定は閉じない」というルールを足しています。自動化は、作って終わりではなく動いているかを見る仕事が人に残ることを学びました。

自己評価はレベル3〜4。理由は「8割から先のゆらぎ」

AIの見立てはレベル4でしたが、自分の感覚ではレベル3〜4です。仕組みは毎日回っています。ただ、AIの答えは8割以上は合っていても、残りが日によって違う形で外れます。同じ頼み方でも、ある日は数字の確かめが甘く、別の日は書き方のルールが抜ける。この「8割から先のゆらぎ」に、いつも悩まされています。

DeNAのレベル4の定義には「再現性ある効率化」とあります。8割で止まっている間は、再現できているのは8割まで。残り2割を毎回自分の目で拾っているうちは、4に「届いた」とは言い切れない、というのが自己評価の理由です。

ほそめがねの感想：測ってみると、今の私はレベル3〜4かな、と感じています。FDEの話でもあがってきましたが、AIの答えが80%以上は合っていても、そこから先の精度のゆらぎにいつも悩まされています。

8割から先は、FDEのやり方が近い

このゆらぎは、自分だけの悩みではありません。AIを企業の現場で動かす仕事「FDE（フォワード・デプロイド・エンジニア）」でも、同じ壁が出てきます。FDEの記事で紹介したインターン体験記では、最初から8割以上は正しく処理できていたものの、まずサンプル全件の「正解データ」を手作業で作り、残りの間違いのパターンを一つずつ潰していました。

これを自分のサイト運営に置きかえると、次の3つになります。

1. 正解の見本を決める：「この記事は合格」という見本を数本選び、AIの出力をそれと比べる。
2. 外れ方を記録する：外れた2割を「数字」「書き方」「抜け」などに分けてメモし、どれが多いかを数える。
3. 多い外れ方から仕組みに入れる：毎回同じでよい確認は、AIの判断に任せず決まった手順（チェックリストや自動の確認）にする。

DeNAの5段階は、そのままFDEに近づく道のりとしても読めます。2で「確かめる」、3で「使い分ける」、4で「再現できる」、そして8割から先を測って詰める力が、AIを現場で動かす仕事の中身です。

あなたはどのレベル？　5つの質問

DeNAの定義をもとに、自分で確かめられる質問にしてみました。「はい」が続くところまでが、今のおおよそのレベルです（DeNAの公式の判定方法ではありません）。

レベル	質問
1	仕事で生成AIを一度でも使ったことがある
2	ほぼ毎日使い、答えを元の資料や自分の知識と照らして直してから使っている
3	調べもの・文章・表づくりなど、用途によって使うAIやツールを分けていて、それが成果につながっている
4	よく使う頼み方や手順を保存していて、同じ作業を毎回同じ品質で、または自動で回せる
5	自分のやり方を同僚やチームが使っていて、その人たちの作業も速くなっている

私が今日からできること

• レベル1〜2の人：AIの答えを使う前に、数字と固有名詞だけは元の資料で確かめる。それだけでレベル2の条件に近づきます。
• レベル3の人：うまくいった頼み方を1つ、メモに保存して次も使う。再現できる形にするのが、レベル4への一歩です。
• レベル4の人：保存した手順を、同僚1人に渡して使ってもらう。相手の時間が減れば、レベル5の入り口です。

自分の次の課題は、まず「8割から先」を測ることです。外れ方の記録を始めて、次回以降に結果を報告します。#2で予告した「スキルを使い込んだ結果」も、その中で一緒に報告します。

さいごにひと言

この実践ログでは、Claudeと1週間でやったこと、その成果と反省点を振り返り、改善していく履歴を残しています。続けてみて、やっぱり振り返りは大事だと実感しました。Claudeと話し合った結果、なんだかすごいことになっているので、その話は次回の実践ログでお伝えします。

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