生成AI時代の企業評価基準「Agent Readiness Framework」公開

生成AIの進化と企業評価の新基準

合同会社コア・リテールが、主要AI5社への独自調査を基に「Agent Readiness Framework」を発表しました。この新たなフレームワークは、企業が生成AIに理解され、比較され、推薦される状態を評価するための基準を提供します。AIが急速に進化し、単に情報を提供するだけではなく、予約や問い合わせにおいても支援する存在となる中、企業は自らの評価基準を見直す必要があります。

Agent Readiness Frameworkとは

本フレームワークでは、企業がAIにどのように理解されるか、そしてその結果として、どのように推薦や行動につながるかを評価対象としています。特に注目されるのは、AIによる検索結果への表示や引用に加え、「AIが実際に予約や問い合わせを完結できる状態」をも評価に含めている点です。これは、単に見つけられるだけでなく、選ばれ、さらには実行されるための指標です。

フレームワークの核となるのがDRAモデルです。このモデルは、Discovery（見つける）、Recommendation（推薦する）、Action（行動につなげる）の三つの層から成り立っています。この三層の評価軸は、企業がAIとどのように連携し、ビジネスを進めるかを示す重要な要素となります。

FrameworkとIndexの役割

「Agent Readiness Framework」は評価の理論を、並行して「Agent Readiness Index」を用いて各企業の現状を100点満点で可視化します。評価基準をもとに診断されるIndexは、企業にとって自らの立ち位置を再確認するための重要なツールとなるでしょう。これにより、企業は自らのAIへの対応状況を明確に理解できます。

調査の概要と共通原理

本フレームワークは、ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity、Grokの5社への実証調査に基づいています。これらのAIに対し、企業やサービスを推薦する際の情報重視点を問う100問のプロンプトを送付し、総計500回答を収集しました。比較分析を行った結果、7つの評価原理が共通して見られました。

注目の知見：弱みの開示

特に注目すべきは、AI各社が「情報の完全性」を重視し、弱みの開示を信頼性向上の要素として位置付けている点です。これは、弱みを開示した企業が優先的に推薦されることを意味しないものの、AIがどう情報を処理するかについてのほうが重要視されています。

DRAモデルの採用理由

ClaudeとPerplexityは、互いに参照しない状況でも同様の三層評価構造を示しました。これにより、異なるAIが同じ評価基準に至ることの意義が示唆され、今後の研究の重要なテーマとなるでしょう。

調査の透明性と今後の展望

調査方法や評価基準に関する情報は、「Methodology」として公開されており、企業がどのようにこのフレームワークを活用し、AIにおける自社評価を高めていくかの指針となります。これからの実証研究では、Schema実装や弱みの開示がAIの推薦に与える影響について引き続き検証が行われるでしょう。

明日からのビジネスに役立つ「Agent Readiness Framework」は、生成AIの時代における企業の新たな挑戦を支える基盤となります。本プラットフォーム「Agent Readiness Research Hub」や「Agent Readiness White Paper 2026」も今後の参考資料としてぜひご活用ください。