DORA AI ケイパビリティモデルとは、Google の DORA 研究プログラムが 2025 年に発表したモデルであり、7 つの基礎的な ケイパビリティ——明確に伝えられた AI に関する方針、健全なデータエコシステム、AI がアクセスできる社内データ、 強固なバージョン管理の実践、小さなバッチでの作業、ユーザー中心の姿勢、質の高い社内プラットフォーム——を特定している。 DORA の研究によれば、これらは個人の有効性、コード品質、チームとプロダクトのパフォーマンス、スループット、摩擦の軽減、 組織のパフォーマンスといった成果に対して AI 導入がもたらすプラスの影響を増幅する。このモデルは、ソフトウェア開発に おける AI の主要な役割は増幅することであり、高いパフォーマンスを上げる組織の強みも、苦戦している組織の機能不全も ともに拡大する、という DORA の知見に立脚している。
用法
DORA はこのモデルを、長年用いてきた DORA Core Model の姉妹モデルとして提示している。Core Model がソフトウェア デリバリーと組織のパフォーマンスの基礎的な推進要因を特定するのに対し、AI のモデルは、どのような条件のもとで AI による 支援がより良い成果につながるのかを調べるものであり、Core Model を置き換えるものではない。DORA はこれを同種のモデルと して初めてのものと呼び、今後の研究によって検証と改良を続けるとしている。モデルと各ケイパビリティの実践的な指針は、 レポート DORA AI ケイパビリティモデル にまとめられている。
適用される場面
DORA はこのモデルを、AI 導入をツールの展開ではなく組織の変革として扱うための指針と位置づけ、組織はそれぞれ異なるため、 自らの組織の文脈で仮説を立て、実験を行い、結果を測定するためにこれを用いるよう勧めている。モデルは、チームがまず ベースラインを確立すること——DORA の調査項目、そのクラスター分析から導かれたチームプロファイル、バリューストリーム マッピングを通じて——を、ケイパビリティに優先順位をつける前提としている。誤った適用についてのレポート自身の注意は、 このモデルの前提そのものである。AI はすでにそこにあるものを何であれ増幅するため、これらのケイパビリティを欠いたまま AI ツールを導入すれば機能不全を拡大しうるし、ユーザー中心の姿勢を欠くチームではチームパフォーマンスの低下と関連して いる。このモデルの位置づけは、一つの研究プログラムによる実証的な知見というものである。約 5,000 人の技術専門家を対象と した DORA の 2025 年の調査と 100 時間を超える定性データに基づいており、DORA はこれを初版と説明している。