MAAIの考え方

MAAI（Modes of Approach to AI／マアイ）は、AIの能力や使いこなしの上手さではなく、「AIをどう使うか・どう接するか」のクセを4つの軸で整理する診断です。タイプに優劣はつけず、算出方法はこのページですべて公開します。

1. MAAIが測っているもの

MAAI（Modes of Approach to AI／マアイ）が測っているのは、AIを使いこなす力ではなく、AIとの距離の取り方です。どこまで任せるか、何回やり取りするか、自分で考える前に開くか、道具として扱うか相手として扱うか。同じツールを使っていても、この4つは人によってはっきり違います。

「マアイ」という読みは、日本語の「間合い」から取りました。AIとの間合いをどう取っているか、という診断です。

スコアは上手・下手ではありません。W（丸ごと任せる）がP（部分だけ任せる）より進んでいる、ということはありません。速く形にしたい場面ではWが効きますし、あとで自分で説明できる状態にしたい場面ではPが効きます。どちらに寄っているかが分かれば、寄っていないほうを意識して足せる、というだけのことです。

2. 結果から何が分かるのか

結果は、4文字のタイプコードと、4軸それぞれの strength（真ん中からの寄り）です。読み取れることは3つあります。

自分の使い方の「向き」が言葉になる

AIの使い方は、ふだん人と比べる機会がありません。同僚が1つの作業をどう切り分けて渡しているかは、見えないからです。4軸に分けると、自分がどこに寄っているかが初めて相対的に見えます。

うまくいかない原因の見当がつく

たとえば「速いのに手戻りが多い」という悩みは、①を丸ごと任せ（W）、②を一発で終える（O）組み合わせで起こりやすいものです。原因が「AIが悪い」でも「自分の能力」でもなく、渡し方の寄りにあると分かれば、直す場所がはっきりします。詳細結果に出る注意サインは、この「偏りが出やすい組み合わせ」を示しています。

チームで話すときの共通語になる

AIの使い方をめぐる議論は「使うべきか／使うべきでないか」になりがちですが、実際に必要なのは「この作業はPで、この作業はWで」という切り分けです。タイプコードがあると、その話ができます。

読み方のコツも2つ。

• strength が20%未満の軸は、場面で切り替えている軸です。 どちらの文字になっていても、あまり意味はありません。
• 主軸（いちばん強く出ている軸）から読んでください。 4軸を平等に読むより、主軸ひとつを押さえるほうが役に立ちます。

3. なぜこの4軸なのか

AIの使い方は人によってばらばらですが、違いが表に出る場面は、だいたい次の4つに絞れます。

• 仕事を渡すとき、どこまで渡すか（任せる範囲）
• 答えが返ってきたあと、そこで止めるか、やり取りを続けるか（やり取り）
• そもそも、いつAIを開くか（着手の順番）
• 返ってきた答えを、道具の出力として見るか、相手の意見として見るか（AIとの関係）

この4つを選んだのは、どれも次の2つを満たすからです。行動として外から見えることと、速さ・自分の中に残るもの・答えの確かめ方といった結果の違いにつながること。

逆に、軸にしなかったものもあります。「AIを信頼しているか」「AIが怖いか」といった気持ちの強さは、行動に出にくく、人によって「信頼」の意味も違うので入れていません。「どのツールを使っているか」も、半年で変わってしまうので入れていません。

どの軸も、片側が正解ということはありません。

4. 4軸の定義

注意サイン（48問版の詳細結果に出ます）は、AIの使い方と学習効果を調べた研究をもとに、偏りが出やすい組み合わせを示すものです。能力の評価ではありません。

5. 設問の作り方

• 設問は全48問で、各軸12問（極1方向の正転6問・極2方向の逆転6問）です。
• 24問版は、各軸から正転3問・逆転3問を毎回ランダムに選び、同じ軸の設問が続かないように並べます。出題した設問の番号は、回答と一緒にお使いのブラウザに保存します。

逆転項目とは、「そう思う」と答えるほど反対側の極に寄る設問のことです。①任せる範囲の軸なら、「AIには作業を一式まとめて渡すことが多い」はW側、「AIに頼むときは、工程を切り分けて一部だけ渡す」はP側に数えます。両方向の設問を同じ数だけ入れているのは、何を聞かれても「そう思う」と答えやすい方の回答が、片方の極に偏らないようにするためです。

• どの設問だけを読んでもAIについての質問だと分かるよう、すべての設問に「AI」を入れています。
• AIをあまり使ったことがない方には、「使うとしたら」で答えていただくようお願いしています。
• 冒頭の「AIをどのくらい使っていますか」は採点に使いません。

6. スコアの計算式

回答は7段階で、次のように点数に置き換えます。

1. 逆転項目は符号を反転する
2. 軸ごとに合計する（24問版は各軸6問なので −18〜+18、48問版は −36〜+36）
3. raw      = (合計 + 最大値) ÷ (最大値 × 2) × 100    … 0〜100、極1寄りが100
4. strength = |raw − 50| × 2                         … 表示用。真ん中0%・端100%
5. 4文字コード：raw が50以上なら極1（W/O/A/T）、50未満なら極2（P/C/S/B）

例：24問版で①の合計が +14 のとき、raw＝(14＋18)÷36×100≒89、strength＝|89−50|×2＝78%。W寄り（はっきり）になります。

結果ページのURLにある ?s=89-… は、この raw を①〜④の順に並べたものです。URLだけで結果を再現できるので、同じURLを開けば同じ結果が表示されます。

7. 強さの読み方と、主軸・揺れ軸

• 主軸：strength がいちばん大きい軸。同点のときは①→②→③→④の順で先の軸。
• 揺れ軸：主軸以外で strength がいちばん小さい軸。
• 全軸はっきり型：揺れ軸でも strength が40%以上あるとき。
• 全軸バランス型：主軸でも strength が20%未満のとき。

8. タイプ名の作り方

16タイプには、それぞれ独立した名前が付いています。①②で4つのグループに分かれ、③④でスタンスが決まる、という見方をします。表示は日本語名 → キャッチ → 英語名（読み）の順です。

例：WOAT ＝ 始動型 ／ 考えるより先に、動き出す。／ Igniter（イグナイター）。一任グループ（W×O）で、スタンスは即応（A×T）です。

9. 24問版と48問版の違い

MAAIは全48問が本体で、24問版はそこから各軸6問ずつを抜き出した短縮版です。

問題数を増やすと、スコアの信頼性——同じ人がもう一度受けたときに同じ結果が出る度合い——が上がります。どれくらい上がるかは、スピアマン・ブラウンの公式で見積もれます。

ρ' = kρ / (1 + (k − 1)ρ)

ρ はもとの信頼性、k は問題数の倍率です。1軸6問から12問にすると k = 2。もとの信頼性が 0.65 なら、2 × 0.65 ÷ (1 + 0.65) ≈ 0.79 に上がる計算になります。

また、スコアの誤差は問題数の平方根に反比例します。24問から48問にすると、スコアの揺れは 1/√2 ≈ 0.71、つまり約7割に縮みます。

実用上いちばん効くのは、strength が小さい軸の判定です。20%未満の軸は、24問版では受けるたびに文字が入れ替わることがあります。48問版ではそこが安定します。48問版は5つ目の軸を足すものではなく、同じ4文字をより確かに出すためのものです。

なお、ここで上がるのは信頼性であって、妥当性（測りたいものが本当に測れているか）ではありません。両者の違いは 測れているもの、測れていないもの で説明しています。

10. この診断でできないこと

• 妥当性の検証はしていません。心理検査のような統計的な検証（信頼性・妥当性の確認）は行っていません。自分のクセを振り返るきっかけとしてお使いください。
• 自己申告です。回答は「自分がどう思っているか」にもとづくので、実際の行動とずれることがあります。その日の仕事や気分でも結果は変わります。
• 採用の合否判断や人事評価に用いることは推奨していません。能力や適性を測るものではなく、タイプに優劣もありません。チーム内の相互理解や、話の糸口としてお使いください。
• AIを使う力やスキルは測りません。上手・下手ではなく、使い方の向きを見ています。

11. 回答データの扱い

MAAIでは、集計のために回答をサーバーに保存しています。「このタイプは全体の◯%です」という割合を出すためです。

保存するもの

• 軸ごとの合計点と、タイプの4文字
• 出題した設問の番号と、それぞれの回答
• 冒頭の「AIをどのくらい使っていますか」の回答（採点には使いませんが、集計では使います）
• 回答にかかったおおよその時間
• 回答した日付（時刻は持ちません）
• 24問版か48問版かの区別
• 設問セットの版（設問を入れ替えたときに、どの版に答えたかを見分けるためのものです）
• 回答の質の判定の結果（集計に入れるかどうかの目印です。本人にはお知らせしません）

保存しないもの

• 氏名・メールアドレスなど、あなたを特定できる情報
• IPアドレス
• 年齢・性別・職業などの属性（そもそもお聞きしていません）
• 端末を識別する番号

同じ方が2回受けても、別々の回答として数えます。あとから「これは誰の回答か」をたどることはできません。

何に使うか

1. タイプごとの割合の表示。回答が一定数（200件）たまるまでは表示しません。数が少ないうちの割合は、当てになりません。
2. 設問の見直し。どの設問にも同じ答えばかりが集まっている、といった偏りを見つけて差し替えます。
3. 傾向の分析。AIを使って分析することがあります。

明らかにいいかげんな回答は、集計から除きます。すべて同じ選択肢を選び続けたもの、両端を交互に選んだもの、人が設問を読める速さを下回っているものなどは、自動で見つけて割合の計算から外しています。ひとつの条件だけでは判断しません。複数に当てはまったときにだけ、集計から外します。判定の結果をあなたにお知らせすることはありません。結果はいつもどおり表示されます。基準の詳しい説明は測れているもの、測れていないものにあります。

保存されたくない場合。診断のページに「回答を集計に使う」というスイッチがあります。はじめからオンになっていますが、オフにすれば送信しません。オフでも診断は最後まで受けられますし、表示される結果の内容も変わりません。

あなたの結果そのものについて。結果はお使いのブラウザ（localStorage）と、結果ページのURLの中に持っています。同じURLを開けば同じ結果が表示されます。どのページを見たかはアクセス解析（Googleアナリティクス）に記録されますが、結果URLのスコアの部分（?s=…）は、記録される前にURLから取り除いています。

12. 相性のルール

相性は「補い合うこと」と「テンポが合うこと」の両方を見ています。①任せる範囲と③着手の順番は逆のほうが役割を分けやすく、②やり取りと④AIとの関係は同じのほうが一緒に進めやすい、という考え方です。

16×16の一覧は相性表にあります。△は「組んではいけない」ではなく、役割を先に分けておくと回りやすい組み合わせです。

13. 先行事例との関係

MBTI・16Personalities・ビッグファイブといった既存の性格検査が測るのは「その人がどういう人か」です。MAAIが測るのは「AIという特定の相手に対して、どう振る舞うか」で、対象がひとつに絞られている点が違います。そのぶん、結果は数年で変わっていくはずです。AIの側が変われば、間合いの取り方も変わります。

AIとの関わり方を分類しようという試みは、研究の側では「AIリテラシー」や「人間とAIの協働（human-AI collaboration）」といった枠組みで進んでいます。ただ、一般の方が自分で受けられる形で公開されている診断は、私が探した範囲では見当たりませんでした。MAAIは、そこを埋めるつもりで作っています。

4軸の選び方や、逆転項目を同数入れるといった作り方は、性格検査の標準的なやり方にならっています。ただし、統計的な検証は行っていません（→「この診断でできないこと」）。ほかの診断との違いや、検証というものが実際に何をするのかは、測れているもの、測れていないもの にまとめています。

24問で診断する16タイプ一覧