7つのケイパビリティ概要 (AI Capabilities Model)

DORA AI Capabilities Model は、AI導入のポジティブな効果を有意に増幅させる7つのケイパビリティを示します。このセクションでは各ケイパビリティを定義・実行・測定の観点で要約します。

全体マップ

              [5] ユーザー中心  ← 方向（北極星）
                     │
   [1] AIがアクセスできる社内データ ─┐
   [3] 健全なデータエコシステム ─────┤ 入力・文脈
   [2] 明確で共有されたAIスタンス ───┘
                     │
              [4] プラットフォームエンジニアリング  ← デリバリー・安全
                     │
        [6] バージョン管理 · [7] 小さなバッチ  ← 安全網・規律

上の図のグループ分けと階層は編集者の解釈であり、DORAの原文にはこのような構造はありません。

7つのケイパビリティ

#	ケイパビリティ	一文定義	AIの視点
1	AIがアクセスできる社内データ	社内のコード・文書・指標をAIに安全に接続	汎用AIを社内の専門家に変える
2	明確で共有されたAIスタンス	何を・なぜ・どう使うかを明確に発信	心理的安全性 → 実験を促進
3	健全なデータエコシステム	高品質・アクセス可能・統合された社内データ	増幅の前提条件
4	プラットフォームエンジニアリング	セルフサービス・ゴールデンパスの社内プラットフォーム	下流のボトルネックを除く
5	ユーザー中心	ユーザーニーズ・体験・フィードバックを優先	増幅の舵
6	バージョン管理	再現性・追跡性の確保	AIの安全網
7	小さなバッチで作業する	小さく頻繁な変更	不安定さへの対応

DORAが確認した増幅関係

• プラットフォーム品質が高い → AI導入の組織パフォーマンス効果は強いポジティブ。低い → 効果は僅少。
• データの健全性が高い → AIの組織パフォーマンス効果を有意に増幅。
• 明確なAIスタンス → 個人の効果性・組織パフォーマンス・デリバリースループットを増幅し、摩擦を減らす。
• バージョン管理 → 個人の効果性・チームパフォーマンスへのAI効果を増幅。
• 小さなバッチ → 製品パフォーマンスへのAI効果を増幅。

新規ケイパビリティ vs. 強化されたケイパビリティ

区分	ケイパビリティ
AI時代に新たに浮上	1, 2, 3, 4
AIによってより重要に	5, 6, 7

この分類は編集者の解釈であり、原文のタグとは一致しません。原文でcoreタグ（既存のDORAケイパビリティ）が付いているのはバージョン管理(6)と小さなバッチ(7)のみで、ユーザー中心(5)を含む残り5つのケイパビリティにはAIタグだけが付いています。

実行原則

1. 一度に一つ。「海を沸かすな」— 高価値のユースケース1つでパイロット。
2. 測定なくして改善なし。 各ケイパビリティの設問とシステム指標を併せて見る。
3. 文化と技術を一緒に。 データを「製品」、プラットフォームを「社内製品」として扱う。
4. 結果中心。 導入率ではなく成果で成功を定義する。

出典

DORA AI Capabilities Model および各ケイパビリティ文書（dora.dev/capabilities）を要約したものです。原文 © Google LLC、CC BY 4.0。