あなたのAIスキル、何レベル？ DeNAの評価指標「DARS」の成果と、データマネジメントの課題

DeNAでは2025年2月、当時代表取締役会長の南場智子氏が「AIにオールインする」と宣言。「AIネイティブカンパニー」への進化を目指し、全社でAI活用を推進している。

2025年8月には、全社のAI活用スキルを評価するための新指標「DeNA AI Readiness Score（以下、DARS：ダース）」を導入。それから8か月以上が経ち、同指標をどのように運用し、どんな成果や課題が見えてきているのか。DeNAに「DARSの成果と課題」を聞いた。

“個人”と“組織”の評価指標「DARS」導入の狙い

DeNAでは現状、次のAIツールが全社員に導入されている：

• 自社開発のAIツール
• 「Gemini」をはじめとしたGoogle関連のAIツール
• 「Devin（デビン）」のエンタープライズ版

そのほか「Claude Code（クロードコード）」などのAIツールは、必要性やセキュリティ範囲に応じて各自が申請し、利用許諾を出す形式を取っている。

DARSを導入した背景には、AIネイティブカンパニーを目指すにあたり、見えてきた課題があった。同社では次の3つの柱を軸にAIを推進している:

• 全社の生産性向上
• 既存事業の競争力強化
• AIによる新規事業の創出とグロース

しかし、一人ひとりのAI活用状況やスキルレベルを明確に把握できていなかった。そこで、AIスキルを客観的に評価する“ものさし”を作ることで、従業員全体のAI活用レベルを底上げし、理想とする組織の構築を目指そうというわけだ。AIスキルの評価指標「DARS」は、次の2つの側面で構成されている。

• 個人レベル：
  従業員一人ひとりのAI活用レベルを測る。「開発者（開発を主業務とするエンジニア）」と「非開発者（ビジネス／クリエイティブ職／マネージャー等）」に分類され、AI活用の習熟度に応じてレベル1から5までを設定してある。

• 組織レベル：
  部署・チーム単位のAI活用レベルを測る。組織のAI活用フェーズに応じて、レベル1から5までの定量要件を具体的に設定してある。

人事評価には直結させず、あくまで個人に期待される役割や成果を明確に提示し、目標設定をサポートするための要素としています。レベルアップの確認や新たな目標設定は、半期ごとに実施します。外部の検定や資格取得の推奨はしていません。知識を蓄えるより、実践に焦点を当てているためです（澤村氏）

マーケターは、具体的に何ができると「レベル3」なのか

DARSの概要を見てみると、たとえばレベル3は「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」となっており、少々抽象的だ。澤村氏によると、「あえてそうしている」のだという。

AIはツールの進化が目まぐるしいので、具体的なツール名や定量的な指標などは、あえて省いています。部署によっても事情が異なるため、各部署で肉付けし、詳細を定義しやすい設計としました。推奨ツールも移り変わってきていて、当初はGeminiが広く使われていましたが、最近ではClaudeの導入が全社的に進んでいます。このように移り変わりがあることを前提にした設計ですね（澤村氏）

では、マーケティング部においては、各レベルをどのように定義しているのか。デジタルマーケティングのWeb広告配信業務を例に、古屋氏は具体例を挙げた。

• レベル2：
  「配信設計」から「入稿」、配信後の「分析・改善提案」までの一連のプロセスをGeminiなど単一のAIを活用しながら実行できる。

• レベル3：
  目的に最適なAIの使い分けとその活用の工夫が求められる。たとえば、メディアごとの広告配信設計について、あらかじめGeminiのGemやClaudeのSkill^※を作成しておく。配信後の改善策についても、あらかじめNotebookLMに過去の分析資料や代理店からの分析レポートなどのデータを読み込ませたうえで、より自社の戦略に沿った緻密な提案ができる。

• レベル4：
  業務の再設計に相当するスキルで、再現性のある効率化や質向上のノウハウを固めてチームに共有できるレベル。

• レベル5：
  究極の理想形。AIを使った全く新しい業務プロセスを一から発想する、アウトプットの速度や品質を維持したまま組織内のリソースを新規事業創出に充てる座組構築などが求められる。

現状、社内では「レベル3」に該当する社員が最も多く、マーケティング部においても同様だという。組織レベルでも「レベル3」が中心となる。「レベル5」に該当する社員は、全社で数名にとどまるそうだ。

グループ内に「AI活用推進担当」を立て、レベルアップを加速

DeNAではAIツールを提供するGoogleなどの企業を講師として、各ツールを有効活用するための学習会を重ねてきた。そのため、従業員にはベースとなる知識があり、日常的にAIを活用するフェーズには到達している。現状は、各部署で最新情報をキャッチアップし、日常業務に落とし込みながら改善を続けているところだ。

古屋氏が所属するグロースマーケティンググループにおいては「AI活用推進者」を1名立て、グループ全体のAIスキルのレベルアップを図っているという。この取り組みを始めて間もないが、すでに前向きな手応えはあるそうだ。

定期的に、各媒体のアップデート情報や広告の最新ニュースを集め、自社のマーケティングへの活用度合いや優先度を議論しています。その情報収集から優先度付けまでAIに担わせることで、人間はより本質的な判断や議論に集中できる設計にしています。

また、Claudeを活用してメンバー同士がそれぞれ持っている専門性を活かす取り組みや、AIを活用したクリエイティブ生成におけるベストプラクティスの模索など、並行してさまざまなAI活用推進を行っています。

AI活用推進者を立てたことで、これまで属人化していたノウハウが組織の共有資産として蓄積される動きが加速しています（古屋氏）

マーケティング部が実施しているような動きは、他部署でも同様に見られている。その結果、DARSの導入時は「レベル2」だった従業員が、現在では「レベル3」になった事例が多くあるそうだ。

DARS導入で生産性は「2倍以上」に　一方で課題も露呈

DARSをはじめとした取り組みにより、効率化の観点では少なくとも2倍、人によっては10倍に達するほど生産性が向上しているという。しかし「どれだけAIが進化しても人間関係に関する仕事は減らない」と古屋氏は言及する。

AIネイティブカンパニーになっても、マネジメント、組織を越えた合意形成、ビジョンメイキングなど、人を動かしていくための仕事は減らないと思います。人は感情で動くので、それはAIでは難しい。今後はより一層、マネジメントやコミュニケーションなどのスキルが高い人材が、より求められるのではないでしょうか。人間にしかできないことの価値と難易度が上がっているとも言えます（古屋氏）

今後の課題についてたずねると、澤村氏は「組織変容」と「データマネジメント」の2点を挙げた。

「AIをもう一歩先の組織変容にどうつなげていけばいいのか」は、よく聞かれる悩みですね。また、人間が担うべき仕事としては、「意思決定」「調整業務」のほかに「データマネジメント」があると考えています。AIが扱いやすいようにデータを整理しておかなければ、有効活用につながらないためです。この2点は、まさにこれからの課題です（澤村氏）

「マーケティング部でも、まさに同様の課題があります」と古屋氏も同意する。

AIにデータを読み込ませた際に、回答精度が意図した水準に達しないケースがあります。原因を分析すると、データの鮮度・網羅性・ノイズといった、いわゆる「データ品質」の問題に行き着きます。AIの性能を最大限引き出すためのデータマネジメントは、今まさに取り組んでいる重要テーマです（古屋氏）

こうした課題に対処していくことで、「将来的にはAIと人間が同じくらい働くような状態になるのではないか」と予想しつつも、「どれだけデータが集まっても、最終的な意思決定における質の向上は人間が努力する余地が大きい」と考えを示した。