AI活用レベルマトリクスAI Level Matrix
考える力（T軸）× AIの技術スキル（A軸）× ビジネススキル（B軸）の三軸で AI 生産性を定義するフレームワーク。
AI生産性 = T × A × B（乗算モデル）。「何のツールを使うか」でなく「A軸をT軸の延長として使えているか」を測る。HAiiA認定評価軸 v4.0。
A three-axis framework that defines AI productivity as T × A × B (Thinking × AI Skills × Business Skills — multiplicative model).
It measures not which tools are used, but whether AI Skills (A) are being applied as an extension of Thinking (T) — the pivotal distinction for the AI era. HAiiA certification standard v4.0.
AI活用の本質的な問いは「A軸（AIの技術スキル）をB軸（ビジネス効率化）の道具として使っているのか、それともT軸（考える力）の延長として使っているのか」にある。前者は「仕事が速くなる」、後者は「思考の質が変わる」。この分岐がTABフレームワークの核。AI生産性はT×A×Bの乗算で決まる——どの軸が0に近づいても全体が機能しない。HAiiA（一般社団法人健全AI教育協会）認定評価軸として、ChatGPT による複数視点レビュー（教育工学・SFIAフレームワーク・心理学・AIガバナンス・行動経済学）を経て v4.0 として確定。 The pivotal question of AI fluency is whether AI Skills (A) are being used as an extension of Business efficiency (B), or as an extension of Thinking (T). The former makes work faster; the latter transforms the quality of thought. AI productivity = T × A × B (multiplicative) — any axis approaching zero collapses the whole. The TAB Framework makes this structure legible. Finalised as v4.0 (HAiiA certification standard) after multi-perspective review covering educational engineering, the SFIA framework, psychology, AI governance and behavioural economics.
対角線上の8タイプ + 主要リスクゾーン8 diagonal types + 4 strategic positions
B軸の設計思想：B軸は SFIA フレームワーク（英国発・約200カ国で採用）の深度構造「知っている → できる → 設計できる → 定義できる」を参照しています。B軸の独自点は、「自分ができるか」ではなく「AIがやったことを評価できるか」で測ること。AIが出力した業務成果物の品質を判定できる深度こそが、B軸の本質的な測定対象です。 B-axis design: The B-axis draws on the depth structure of the SFIA framework (originating in the UK, adopted in ~200 countries): "know → can do → can design → can define." Its distinctive point is that it measures not whether you can do it, but whether you can evaluate what AI did. The depth at which you can judge the quality of AI-produced deliverables is what the B-axis truly measures.
- 事業設計Business design
- 組織設計Organisation design
- ITIT
- 財務Finance
- 法務Legal
- マーケティングMarketing
- 教育Education
- 営業Sales
- オペレーションOperations
マトリクスは T軸（考える力）× A軸（AIの技術スキル）の交差を可視化します（B軸は上のスケール定義を参照）。各セルをクリックすると、そのアーキタイプの定義と所属ゾーンが表示されます。 対角線（T＝A）が最もバランスの取れた状態。赤系は技術過信リスク（A高×T低）、琥珀系は AI 依存傾向（A高×T低で主体性が薄い領域）、緑系は上位統合ゾーンを示します。 The matrix maps the intersection of the T-axis (Thinking) and the A-axis (AI Skills); the B-axis is shown in the scale definitions above. Click any cell to reveal the archetype's definition and its zone. The diagonal (T = A) marks the most balanced state. The red band indicates Risk A — tech over-confidence (high A, low T). The amber band marks AI-dependency tendency. The green band marks the upper-integration zone.
「何に使うか」ではなく「どう使うか」がレベルを決める What matters is not what, but how
同じ「議事録作成」でも A2×T2 にも A5×T4 にもなる。ユースケースはレベルを決めない。レベルを決めるのは「どう使うか」と「使った後、自分の思考と仕事がどう変わったか」。 The same "minute-taking" can be A2×T2 or A5×T4. The use case does not determine the level. What does is how you used it, and how your thinking and work shifted afterwards.
A軸はB軸の延長か、T軸の延長か Is A an extension of B, or of T?
ほとんどの人は A軸（AIの技術スキル）を「仕事が速くなる」B軸拡張として使う。それ自体は間違いではないが、「思考の質が変わる」T軸拡張として使えるかが AI 時代の本質的分岐点。A軸の高さは目的ではなく、T をどこまで A 経由で拡張できるかの手段。 Most people use the A-axis (AI Skills) as a B-axis extension — "work gets faster." That is not wrong, but the pivotal distinction of the AI era is whether you can use it as a T-axis extension — "the quality of thought changes." A high A is not the goal; it is the means by which T is extended.
これは「現在地」であって「固定された人格」ではない Current locus, not fixed identity
この結果は「今この瞬間の現在地」を示すもの。固定された人格ではなく、行動次第で変わり続ける。断絶点（A2→A3、T5→T6 など）は経験量ではなく「認知モードの変化」を意味する。 The result shows where you currently sit, not a fixed identity. It shifts with action. The discontinuities (A2→A3, T5→T6, etc.) signal a change in cognitive mode rather than an increase in experience.
B軸は「自分ができるか」でなく「AIの出力を評価できるか」で測る B measures whether you can evaluate AI's output
B軸が問うのは、ある業務領域で AI が生成した成果物の品質を判定できる深度。「自分がその業務をできる」より一段抽象的な問い。B1（未経験）でも AI は使えるが、B1 のままでは AI の出力の正誤を判断できない。AIを使いこなすには、B軸の成長が A軸・T軸の成長と並走する必要がある。 The B-axis asks how deeply you can judge the quality of deliverables AI generates in a given domain — a question one level more abstract than "can I do this task myself." Even at B1 (no experience) you can use AI, but at B1 you cannot tell whether its output is right or wrong. To truly wield AI, B must grow alongside A and T.
※ 本フレームワークは HAiiA（一般社団法人健全AI教育協会）の認定評価軸として設計された独自モデルです。ChatGPT による複数回の専門家視点レビュー（教育工学・SFIAフレームワーク・心理学・AIガバナンス・行動経済学）を経て v4.0 として確定。 * This framework is an original model designed as an evaluation axis for HAiiA (Healthy AI Intelligence Association) certification. Finalised as v4.0 after multiple expert-perspective reviews covering educational engineering, the SFIA framework, psychology, AI governance and behavioural economics.