AI導入の8段階（The Eight Levels of AI Adoption）

21/7/2026

マイク・テイラー氏（EveryのAIコンサルタント）らが提唱した「AI導入の8段階（The Eight Levels of AI Adoption）」は、AIを道具としてどう使いこなすかを段階的に示したフレームワークです。AIを評価するためのものではなく、タスクの難易度やリスクに応じて適切なAIツールを選択する基準として使われます。
8つの段階は、チャットボット（L1）からコパイロット（L2）、自律性を高めるエージェント（L3）やオートパイロット（L4）、そして業務フローの自動化（L5）へと進み、高度なアシスタント（L6）からマルチエージェント（L7）、最終的にはそれらを統括するオーケストレーター（L8）へと至ります。
このフレームワークの重要なポイントは、①高レベルを目指すことが目的ではない（筆者は、日常業務の大部分はレベル1〜4の範囲で十分に対応可能であると強調しています。）　②適切なレベル選びの「2つの物差し」（「信頼性（AIが失敗せずにできるか）」と「損害リスク（失敗した際の影響）」の2点で判断します。リスクが低い業務には高度な自動化、重要な業務には人間が管理するチャットボットを使うなど、状況に応じた使い分けが推奨されます。）
この「AI導入の8段階」というフレームワークを軸に、知的財産部門における生成AI活用の指針を生成AIに提案させましたので、ご参照ください。なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。

The Eight Levels of AI Adoption
A guide to understanding your state of AI adoption, plus example prompts and how to know when you’re ready to move up
https://every.to/guides/the-eight-levels-of-ai-adoption

The Eight Levels of AI Adoption
The Eight Levels of AI Adoption, proposed by Mike Taylor (AI Consultant at Every) and colleagues, is a framework that illustrates the progressive ways organizations can leverage AI as a practical tool. Rather than serving as a model for evaluating AI itself, it provides guidance for selecting the appropriate AI approach based on the complexity of a task and the level of risk involved.
The eight levels progress from Chatbots (Level 1) to Copilots (Level 2), followed by increasingly autonomous Agents (Level 3) and Autopilots (Level 4), before advancing to Workflow Automation (Level 5). The framework then moves to Advanced Assistants (Level 6), Multi-Agent Systems (Level 7), and ultimately Orchestrators (Level 8) that coordinate multiple AI systems.
The framework emphasizes two particularly important principles:

The objective is not to reach the highest level.
The authors emphasize that Levels 1 through 4 are sufficient for the vast majority of day-to-day business tasks. Higher levels are not inherently better; the appropriate level depends on the specific use case.
Choose the appropriate level using two key criteria.
AI adoption should be evaluated based on:
- Reliability – Can the AI perform the task consistently without failure?
- Risk of Harm – What would be the consequences if the AI makes a mistake?

Based on these two dimensions, the framework recommends using highly automated solutions for low-risk tasks, while relying on human-supervised chatbots or copilots for high-impact or mission-critical work.
Using this "Eight Levels of AI Adoption" framework as its foundation, I asked generative AI to develop practical guidelines for applying generative AI within intellectual property departments. I hope you will find the analysis informative.
Please note that the research and analysis generated by AI are based solely on publicly available information. They may not fully reflect actual circumstances and may contain inaccuracies, so they should be interpreted with appropriate caution.

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