要約：A-SCORE は 機能（25pt）／実用性（25pt）／コスト（15pt）／サポート（15pt）／データ保護（10pt）／将来性（10pt） の合計 100 点。月次更新・編集長 1 名による最終承認・ベンダーから対価を一切受領しない独立評価。本ページの全項目は 編集ポリシーで運用が明文化 されており、外部監査も将来的に予定しています。
A-SCORE 6 軸（サンプル：仮想ツール「ToolX」）
下のレーダーチャートは、6 軸のスコアを 100 点満点で並列表示するサンプルです。実際の評価では、6 軸の合計が「総合 A-SCORE」として算出されます。
AI と人の協働の透明開示
Askive は「AI が記事を書く」のではなく、「AI が下書きを作り、人（編集長）が最終承認して公開する」体制で運用しています。それぞれの役割を以下で完全に開示します。
AI が担当すること
- 公式情報の収集・整理（リサーチ担当）
- 記事ドラフトの作成（ライター担当）
- 過去記事との一貫性チェック・誤字脱字・SEO 観点（チェッカー担当）
- キーワード・タイトル提案（SEO 担当）
- 毎月の月次レポート集計・グラフ化
- 使用モデル：Claude Opus 4.7・GPT-5.5・Gemini 2.5 Pro（用途別）
人（編集長）が担当すること
- 評価対象ツールの最終選定（中小企業観点）
- 実機テストの実施（5 件の標準ユースケース）
- 採点根拠の確認・再採点指示・最終承認
- 記事ドラフトの校閲・誇大表現の修正
- 編集ポリシー違反の検出・公開可否判断
- 読者からの誤り指摘・追加データの一次対応
監査履歴の公開コミット
Askive は、Year 2 以降に 外部監査人による A-SCORE 採点プロセスの監査 の実施を計画しています。監査結果は本ページにて全文公開し、監査で指摘された運用ギャップは公開期限を切って改善します。これにより、Askive の評価が「自称中立」ではなく「第三者検証済みの中立」となることを目指します。
読者からのフィードバック
誤りのご指摘・追加データのご提供を歓迎します
記事内の数値・固有名詞・出典に誤りがあれば、お問い合わせフォームからお知らせください。営業日 24 時間以内に編集部全員で確認・対応し、修正は 本人へのご返信＋記事側への反映 を必ず行います。
配点アルゴリズム（軸別の式）
各軸は baseline 100 から、確認可能な事実に基づき機械的に加減点します。「印象でなんとなく」ではなく、該当条件をビット単位で積み上げて算出するため、第三者でも再現性のある形になっています。実数値はツールごとの個別記事内で個別に開示しています。
- 加減点条件
- 無料プランあり
+10 - 月額 〜 5,000円 / 5名
±0 - 月額 5,000〜30,000円
-10 - 月額 30,000〜80,000円
-25 - 月額 80,000円超
-40 - 初期費用あり
-10 - 年間契約必須
-10
- 加減点条件
- 日本語UI
+10 - 1週間以内に基本操作習得
±0 - 2〜4週間の習得期間
-15 - 1ヶ月超 or コマンド操作必須
-30 - API/コードが前提
-15 - 英語ドキュメントのみ
-10
- 加減点条件
- 30〜200名規模での導入事例が複数公開
+10 - 日本企業特有業務（請求書/契約書）対応
+5 - 大企業向け機能過多（SSO 必須等）
-15 - 個人向けに最適化（チーム機能弱）
-20 - 導入実績が極端に少ない
-10
- 加減点条件
- 日本語サポート
+15 - 平日24h 以内 SLA
+10 - 導入支援サービスあり
+5 - 英語のみ
-15 - サポートが上位プラン限定
-15 - コミュニティ頼み
-20
- 加減点条件
- 公開 API あり
+10 - 主要 SaaS（Slack/Teams/Workspace）連携
+15 - Zapier / Make 連携対応
+5 - Webhook 対応
+5 - 連携が極端に少ない
-25 - 閉じたエコシステム
-15
- 加減点条件
- 3〜6ヶ月で投資回収見込み
±0 - 6〜12ヶ月で投資回収
-15 - 12〜18ヶ月で投資回収
-25 - 18ヶ月超 / 不明
-40 - 削減効果が定量化困難
-15 - 類似企業の導入実績で効果が公開
+10
※ 減点の幅は、社員30〜200名・IT担当者なしの会社にとって「実際にどれだけ困るか」を基準に編集部が決めています。6軸に重みは付けず、単純平均で総合点を出します（→ 重みを付けない理由）。計算の結果が0を下回ったときは0点、100を上回ったときは100点として扱います。
データソース階層ポリシー
A-SCORE は、複数ソースを Tier 1 / Tier 2 / Tier 3 の3階層に分類し、原則として上位階層を優先採用します。記述の食い違いがあった場合は、Tier 1 の最新公式情報を最終的な根拠としています。
- 提供企業の公式サイト・料金表・公式ドキュメント
- 提供企業の SOC2 / ISO27001 / GDPR 公開情報
- 公式リリースノート・公式ブログ・公式 SNS
- 編集部による無料/有料プラン実機検証ログ
- 主要 SaaS（Slack/Notion 等）の公式 marketplace 情報
- 類似機能ベンチマーク（処理時間・連携可否の実測）
- G2 / Capterra / TrustRadius 等のユーザーレビュー
- 主要メディア・X/note の有識者投稿
- 導入企業の公開事例（自社発信）
※ Tier 3 のみを根拠にスコアを動かすことは原則ありません。Tier 3 で重大な指摘があった場合は、Tier 1 / Tier 2 で再検証してから反映します。すべての一次情報は、原則 評価の最終確定から30日以内 にアクセスしたものを採用します。
編集委員会の役割分担
A-SCORE は 4名のAI編集者 + 1名の人間編集長 によるチーム評価で運用しています。AI編集者の出力は必ず編集長の最終レビューを経て公開され、AI生成であることは記事ごとに明示します。
※ Sola と Tecto が互いの点数を見ずに採点するのは、採点者が変わっても同じ点数になるかを確かめるためです。2人の点差が小さいほど、採点基準が曖昧でないと言えます。実際にどれくらい一致したかは、次の版で公開します（→ 改訂履歴）。
他評価手法との設計比較
既存の評価指標は、大企業やIT担当者を読者に想定しています。A-SCORE は中小企業だけを読者に想定して作った点数です。下の表で、何がどう違うかを並べています。
| 設計項目 | Askive A-SCORE | Forrester Wave | Gartner MQ | G2 Grid |
|---|---|---|---|---|
| 主な対象読者 | 中小企業のIT非専門担当者 | 大企業のCIO/IT投資意思決定者 | 大企業のIT投資意思決定者 | 中堅〜大企業のIT利用者 |
| 評価次元 | 6軸 × 100点（独立表示） | 2軸（Strategy × Current Offering） | 2軸（Vision × Execution） | 2軸（Satisfaction × Market Presence） |
| 重み付け | なし（読者が自社優先度で再判断） | あり（criteria 重みを公開） | あり（重みは非公開） | なし（レビュー集計） |
| 主な情報源 | 公式情報 + 編集部実機 + 二次レビュー | ベンダーインタビュー + 顧客調査 | ベンダー戦略インタビュー + アナリスト | ユーザーレビュー（数千〜数万件） |
| 採点ルーブリック公開 | 完全公開（軸×5レベル × 配点式） | 部分公開（criteria 一覧） | 非公開（評価項目のみ） | レビュー集計のため非公開 |
| 更新頻度 | 価格改定検知時 + 半期再評価 | 1〜2年に1回 | 1〜2年に1回 | レビュー受信ごとリアルタイム |
| 料金 | 完全無料 / 全文公開 | 有料レポート（数十万円） | 有料レポート（数十万円） | 無料 + 一部有料 |
| 正誤訂正窓口 | 公開（5 営業日 SLA） | 顧客限定 | 顧客限定 | レビュー報告フォーム |
※ A-SCORE は世界標準の代替を意図したものではありません。「中小企業の中の人が、無料で、再現可能な手順で、自社向けに再判断できる」ことを目指した、補完的な評価モデルです。
正誤訂正ポリシー
A-SCORE は人間とAIで運用する以上、誤りや古い情報が含まれる可能性があります。事実誤認・データ古化・解釈ミスを発見されたら、5営業日以内に一次回答 → 修正の場合は ChangeLog で履歴公開 という運用を約束します。
※ ベンダーからの「スコアを上げてほしい」「悪い評価を消してほしい」という依頼は、Tier 1 ソースに基づく事実誤認の指摘でない限り 原則お受けしません。第三者が再現可能な根拠に基づく指摘のみ対応します。
利益相反の構造的開示
A-SCORE は「アフィリエイト報酬の有無で評価が動かない」を構造的に保証する設計を取っています。「方針」だけではなく、運用上の事実と 個別記事レベルでの可視化 の両面で開示します。
- スポンサー枠・Vendor リード販売・A-SCORE Certified・Awards などの有償サービスはありますが、いずれも編集評価とは独立して運用します。
- 編集長個人の保有株式・取引関係は、定期的に編集ポリシーで開示します。
- この方針に違反した場合の処分基準（記事撤回・編集体制の見直し）も、同じポリシーに書いています。
ベンダーからの金銭授受によるレビュー記事は、A-SCORE 公開以来 0件です。広告掲載要請は原則お断りしています。
アフィリエイトリンクを含む記事は 100% 本文・記事冒頭で明示します。明示なしのリンクはありません。
アフィリエイト報酬の有無・額とスコアには 意図的な相関を持たせていません。実測相関係数は v1.x で公開予定。
記事内の Affiliate Stake バッジ
各ツール記事の冒頭に、Askive とそのツールの利害関係を以下の3バッジで表示します。「報酬があるかどうか」が一瞥で分かる設計です。
改訂履歴
採点のやり方を変えたときは、内容と理由をここに残します。個別ツールの点数を付け直した日は、各記事の末尾に書いています。
- 採点ルーブリック（6軸 × 5レベル）を完全公開
- 配点アルゴリズム（軸別 baseline + 加減点ビット表）を公開
- データソース階層ポリシー（Tier 1〜3）を導入
- 編集委員会の役割分担を明示（Luna / Mira / Sola / Tecto / Yotsuki）
- Inter-rater 採点プロセス（独立採点 + 差分 5 点超で編集長エスカレーション）を制度化
- 正誤訂正ポリシー（5 営業日 SLA）と窓口を明示
- 利益相反の構造的開示（広告タイアップ件数、Affiliate Stake バッジ）を制度化
- 競合手法（Forrester / Gartner / G2 / Capterra）との設計比較表を公開
- DIY 採点シート（インライン電卓）を公開
- JSON-LD で HowTo + FAQPage の構造化データを発行
関連ページ
- A-SCORE とは（概要）
- 編集ポリシー
- 編集チーム（編集長 + AI 編集 4 名）
- Askive が選ばれる理由 — 競合メディアとの差別化
- Showcase — 中小企業の AI 内製事例