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Framework — AI Level Matrix

AI活用レベルマトリクスAI Level Matrix

AI Level MatrixTechnical Integration × Cognitive Augmentation · 64 Archetypes

技術的統合深度(T軸)と、主体性を保持した認知拡張度(C軸)の交差から、AI活用の現在地を64タイプで可視化するフレームワーク。
「何を使うか」ではなく「どう統合し、思考がどう変容しているか」を測る。HAiiA認定評価軸 v3.0。
A framework that maps 64 archetypes from the intersection of Technical Integration (T-axis) and Cognitive Augmentation with Agency (C-axis).
It measures not what tools are used, but how deeply they are integrated and how thinking is transformed. HAiiA certification standard v3.0.

T軸 T1–T8T-axis T1–T8 × C軸 C1–C8C-axis C1–C8 = 64アーキタイプ64 Archetypes

AI活用は「何のツールを使うか」ではなく「どう統合し、思考がどう変わったか」で決まる。技術と認知の2軸で自分の現在地を見るための独自フレームワーク。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・心理学・AIガバナンス・行動経済学)を経て v3.0 として確定。 What determines AI fluency is not the toolset but the depth of integration and the transformation of thinking. This is an original framework for locating yourself on the two axes of technology and cognition — finalised as v3.0 (HAiiA certification standard) after multi-perspective review covering educational engineering, psychology, AI governance and behavioural economics.

01 — Archetypes
代表アーキタイプRepresentative Archetypes
Selected Types · Diagonal × Key Risk Zones

対角線上の8タイプ + 主要リスクゾーン8 diagonal types + 4 strategic positions

02 — Scales
T軸・C軸スケール定義T-axis & C-axis Scale Definitions
T1–T8 · C1–C8
T軸 — 技術的統合深度T-axis — Technical Integration
C軸 — 主体性を保持した認知拡張度C-axis — Cognitive Augmentation with Agency
03 — Matrix
AI活用レベルマトリクスAI Level Matrix
T × C · Click each cell for detail

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=C)が最もバランスの取れた状態。赤系は技術過信リスク(T高×C低)、琥珀系は AI 依存傾向(T低×C高で主体性が薄い領域)、緑系は上位統合ゾーンを示します。 Click any cell to reveal the archetype's definition and its zone. The diagonal (T = C) marks the most balanced state. The red band indicates Risk A — tech over-confidence (high T, low C). The amber band marks AI-dependency tendency (high C without agency). The green band marks the upper-integration zone.

上位統合Upper Integration
哲学者ゾーンPhilosopher Zone
標準発展Standard Development
リスクA:技術過信Risk A — Tech Over-confidence
AI依存傾向AI-Dependency Tendency
基礎層Base Layer
04 — Principles
設計思想Design Principles
Three Core Principles
Principle 01

「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 T2×C2 にも T5×C4 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 T2×C2 or T5×C4. The use case does not determine the level. What does is how you used it, and how your thinking and work shifted afterwards.

Principle 02

C軸は「高ければ高いほど良い」ではない C-axis is not "higher = better"

C6 以降は「AIと考える主体性の保持」が前提条件。AI なしで考えられなくなっている状態(AI依存傾向)は、高 C 値に見えても機能不全。マトリクス上では琥珀色のゾーンとして表現される。 From C6 upwards, the preservation of agency with AI is a prerequisite. A state in which one can no longer think without AI is dysfunction, not achievement, even when it looks like a high C — the amber band on the matrix.

Principle 03

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(T2→T3、C5→C6 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 (T2→T3, C5→C6, etc.) signal a change in cognitive mode rather than an increase in experience.

※ 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・心理学・AIガバナンス・行動経済学)を経て v3.0 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 v3.0 after multiple expert-perspective reviews covering educational engineering, psychology, AI governance and behavioural economics.

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