本記事では、生成AI×教育に関心のある方向けに、生成AIの基本から教育現場での活用事例までわかりやすくご紹介します。

こんな方におススメ

• 生成AIを教育現場で活用するメリットを知りたい
• 具体的な活用事例を知りたい
• 生成AIの教育現場での活用を検討している

本記事を読めば、生成AIの基本、メリット、教育現場での具体的な活用事例まで、一気に理解することができますのでぜひ最後までご一読ください。

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そもそも生成AIとは？

生成AIとは、「ジェネレーティブAI(Generative AI)」とも呼ばれ、文章・画像・音声など新たなコンテンツを生成するAIのことを指します。

近年の急速な技術進歩により、簡単な利用方法で、人間が作成したものと同等、あるいはそれ以上の質のコンテンツを自動で生成できるようになったことから、既存のビジネスや業務のあり方を変えていく存在として、大きな注目を集めています。

既に人間の作業をサポートするツールとしての活用が進んでおり、例えば、テキスト生成AIで長文のレポートを要約する、画像生成AIで広告用の独自の画像を作成する等の活用が可能です。

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生成AIを教育現場に導入する７つのメリット

生成AIを教育現場に活用するメリットとして以下の７つが挙げられます。

• ①生徒の学力や興味にマッチするコンテンツ提供
• ②生徒の学習中のリアルタイムでのアドバイス
• ③生徒の学習意欲の向上
• ④高度な学習機会の提供
• ⑤データ活用による教育の質の向上
• ⑥教師の業務負担軽減
• ⑦教育の低コスト化

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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①生徒の学力や興味にマッチするコンテンツ提供

生成AIは個々の生徒の学力や興味を分析し、カスタマイズされた教育コンテンツを提供します。

個別のニーズに合わせた学習計画を作成することで、生徒は自分に適したペースで効果的に学ぶことができます。

このように、生徒一人ひとりに合った教材を提供することで、興味を持続させ、学習効率を向上させます。

②生徒の学習中のリアルタイムでのアドバイス

生成AIを活用することで、生徒が学習している最中にもリアルタイムで適切なアドバイスやサポートを提供できます。

学習の進捗を瞬時に評価し、必要な時に即座に指導することで、生徒の理解度を深め、学習の障壁を速やかに解消します。

この即時フィードバックにより、学習効率が大幅に向上します。

③生徒の学習意欲の向上

生成AIが提供するパーソナライズされた学習体験により、生徒は自分の興味や好奇心に合った内容で学習することができ、学習意欲が自然に高まります。

興味深い教材やインタラクティブな活動は、学びを楽しくし、生徒が主体的に学習に取り組むことを促します。

④高度な学習機会の提供

生成AIを通じて、地理的な制約に関係なく、高品質な教育リソースへのアクセスを実現します。

これにより、都市部だけでなく、遠隔地に住む生徒にも同等の教育機会を提供し、知識と学習の機会を平等にします。

⑤データ活用による教育の質の向上

大量の教育データを分析することにより、生成AIは教育の質を継続的に向上させることができます。

教材の効果を客観的に評価し、教育プログラムを改善することで、生徒に最適な学習環境を提供します。

⑥教師の業務負担軽減

AIの導入によって、出席の管理、試験の監督、採点などのルーチン業務を自動化し、教師の負担を大幅に軽減します。

これにより、教師は授業の質を高めたり、生徒一人ひとりにより集中した指導を提供するための時間を増やすことができます。

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⑦教育の低コスト化

生成AIを活用することで、教育の運営コストを削減し、高品質な教育をより多くの生徒に手頃な価格で提供できるようになります。

コスト削減により、より多くの生徒が良質な教育を受ける機会を得ることができます。

生成AIの教育への活用事例５選

生成AIの教育現場への導入事例として以下の5つが挙げられます。

• ①つくば市立みどりの学園義務教育学校：生成AIを調べ物に活用
• ②長崎北高校：英作文の添削に生成AIを活用。活用ルール作りにも挑戦
• ③愛媛大学教育学部附属中学校：教師と生成AIが協働し教育の質と効率を両立
• ④ベネッセ：生成AIが自由研究のテーマ選びをサポート
• ⑤学研：生成AIを活用した個別アドバイスを提供

それぞれの事例についてわかりやすく紹介していきます。

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①つくば市立みどりの学園義務教育学校：生成AIを調べ物に活用

つくば市立みどりの学園義務教育学校は「生成AIパイロット校」の一つとして、AIを活用した授業を展開しています。

中学社会科の授業では、Bingチャットを使って生徒たちが地域課題について質問し、調査を行いました。

この授業では、AIが提供する情報を用いながら、生徒たちは教科書を参照し、情報の正確性を確認しながら、ニュース原稿の制作に取り組みました。

本授業により、生徒たちは情報リテラシーと批判的思考力を養い、AIを効果的に活用する方法を学び、学力向上につながる可能性が見られました。

②長崎北高校：英作文の添削に生成AIを活用。活用ルール作りにも挑戦

長崎北高校では、英語学習の一環として対話型AI「CHATGPT」の活用が進められています。生徒たちは、英作文の添削や長文読解のサポートとしてAIを活用し、自分の弱点を把握し、学力向上に役立てています。

AIの活用により、生徒たちは文法や表現方法など、自分では気づけなかった点を瞬時に指摘され、学習効率の向上につながっています。

こちらの事例の特徴は、AIを使った授業で生徒たちが自ら活用法を実験・検討し、ガイドライン作成に挑戦している点です。

生徒たちは、AIのメリットだけでなくデメリットも理解し、便利さを最大化するためのルール作りに積極的に参加しています。こうした取り組みは、AIとの付き合い方を考え、問題解決能力を養う貴重な機会となっています。

③愛媛大学教育学部附属中学校：教師と生成AIが協働し教育の質と効率を両立

愛媛大学教育学部附属中学校では、授業の「振り返り」を効率化するために、対話型AI「CHATGPT」の導入を試験的に行っています。

生徒たちはタブレット端末を使用して、授業で学んだ内容や疑問点を入力し、AIが即座にフィードバックを提供します。

これにより、従来は教師が行っていた時間を要するコメント作成作業が効率化され、教師の負担が軽減されています。

この事例では、教師がCHATGPTのコメントをダブルチェックし、学習内容や生徒の理解度に応じた適切なフィードバックを提供することで、教育の質と業務効率性の両立が実現されています。

このバランスの取れた活用方法により、AIの利点を最大限に活かしつつ、生徒へのきめ細かな対応も維持されています。

④ベネッセ：生成AIが自由研究のテーマ選びをサポート

ベネッセは、小学生とその親をターゲットに「自由研究おたすけAI」をリリースしました。

このサービスは、生成AI「ChatGPT」の技術を利用し、自由研究のテーマ選定を支援し、子供たちの疑問に対してアドバイスを提供します。

子供たちは、自由研究にかけられる時間や興味のあるジャンルを入力することで、ラボリーから具体的なテーマやアイデアを受け取ることができます。

ベネッセのこの取り組みは、デジタルリテラシー教育においても保護者から好意的な反応を得ており、子供たちの学習をサポートする新しい形として注目されています。

⑤学研：生成AIを活用した個別アドバイスを提供

学研ホールディングスは、オリジナル学習システム「GDLS」でChatGPTを活用し、個別に最適な学習アドバイスを提供するベータ版を開始しました。

このシステムは、生徒の学習履歴や理解度の変化に基づいて各生徒に対して適切な学習アドバイスを提供し、学習効果を最大化します。

学研オリジナル学習システム（GDLS）は、生徒が毎日ログインする習慣を促し、学習への意欲を高めます。さらに、学研メソッドはこれまでもAIを活用し、正答率に合わせた問題出題などを行っており、GDLSはその発展形となっています。

生成AI活用を成功させるための５つのポイント

生成AI活用を成功させるために抑えるべきポイントは以下の５つです。

• ①業務内容の棚卸しと活用インパクトの試算
• ②投資対効果の高い課題/目的と活用方法の選定
• ③アジャイルアプローチでの開発・導入
• ④システムとルールの両面からのリスク管理
• ⑤研修等での社員のAI活用リテラシーの向上

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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①業務内容の棚卸しと活用インパクトの試算

生成AI活用の成否を分ける最大のポイントは、生成AIを活用する意義の大きな業務に対して活用することに尽きます。　

活用の方針や戦略がないまま活用を進めるのではなく、自社の業務内容・フローをしっかりと棚卸しした上で、どの程度業務効率やアウトプット向上に繋がるかを試算することが重要となります。

②投資対効果の高い課題/目的と活用方法の選定

生成AIは全ての業務に対して万能という訳ではなく、膨大なデータに基づいたコンテンツ制作は得意だが、複雑な問いに対して正確な答えを出すのは苦手といった、明確な得意不得意が存在します。

そのため、自社の業務の現状や生成AIの特徴を踏まえた上で、どのような課題/目的に対して、どのようなアプローチ/範囲/ツールで活用を進めるかを、検討・選定するステップがプロジェクトの投資対効果を左右する、極めて重要なプロセスとなります。

③アジャイルアプローチでの開発・導入

生成AIは、一度開発・導入して終わりという進め方ではなく、何度もモデル・学習データ・利用方法等を細かくカスタマイズしなおすことで、より理想とする活用を実現することができます。

具体的には、初期仮説に基づいた簡易的なプロトタイプを構築し実際に利用してみる、というサイクルを、1サイクル数週間の期間で何度も繰り返し、ブラッシュアップしていくという、アジャイル開発のアプローチを取ることが適しています。

④システムとルールの両面からのリスク管理

企業が生成AIの活用に踏み切れない最大の理由として、機密情報漏洩や著作権侵害などのリスクへの懸念が挙げられます。

確かに、社員に特段ルールを設けず、一般に公開されている生成AIを活用させた場合、様々な問題が発生する可能性は存在します。

一方で、入力するデータが学習されないようなシステム構築や使用範囲・機密情報の取扱等の運用ルールの策定により、リスクをマネジメントし最小化することが可能です。

⑤研修等での社員のAI活用リテラシーの向上

生成AIの特徴として、AIとの対話によってアウトプットを引き出すことが求められるため、使い手のリテラシーによって成果が大きく左右されることが挙げられます。

そのため、生成AIのポテンシャルを最大限に活用するためには、従業員のAIに対する理解とスキル、すなわちAIリテラシーを向上させることが不可欠です。

研修プログラムや実践的なトレーニングを通じて、従業員が生成AIの基本的な知識、適切な使用方法、関連するリスクを理解してもらい、効率的かつ責任ある方法で使用できる環境の構築が必要となります。

企業が生成AI導入を進めるための４ステップ

企業が生成AI導入を進めるための流れとして、以下の４つのステップがあげられます。

＜Step1：活用方針の検討＞

• 最新の市場動向のキャッチアップ
• 自社の活用可能性の整理
• 生成AIの活用目的・ゴールの設定

＜Step2：利用環境構築＞

• セキュリティ・データ管理体制の強化
• ガイドライン・マニュアルの策定
• 社員向けのAIリテラシー研修
• 社内業務での試験運用

＜Step3：試験開発・運用(PoC)＞

• PoCを行うユースケースの検討
• 要件定義・プロトタイプ開発
• 運用と評価

＜Step4：本開発＞

• 本開発を行うユースケースの検討
• 要件定義・本開発
• 運用と評価
• 活用方針・内容の継続的なカイゼン

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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Step1：活用方針の検討

1つ目のステップは、自社として生成AIをどのように活用していくかの大方針の検討です。

生成AIは社内業務効率化や顧客体験の向上、新規事業創出など様々な目的で活用が可能だからこそ、自社の課題にマッチした目的とユースケースで活用することが、投資対効果を大きく左右します。

最新の技術や競合の動向をキャッチアップした上で、自社の活用可能性の幅出し・整理を行います。その上で、生成AIをどのような領域で、どの程度ダイナミックに活用していくかの目的やゴールを初期的に設定しましょう。

Step2：利用環境構築

2つ目のステップは、生成AIを安全かつ効率的に活用できる、社内のシステムやルールなどの利用環境の構築です。

企業が生成AI活用に踏み切れない理由として、機密情報漏洩などのセキュリティリスクの懸念が挙げられますが、適切なシステム設計・データ管理やガイドラインの策定などを行うことで、それらのリスクに対処しながら、業務効率化に繋げることが可能です。

社員に対し、生成AIをリサーチや文書作成などの日常的な業務に安心して活用できる環境を提供することで、自社のどのような業務と生成AIの相性が良いのかという現場からの示唆を得ることができ、プロトタイプ・本開発の企画への重要なインプットとなります。

Step3：試験開発・運用(PoC)

3つ目のステップは、自社にマッチするユースケースの検証に向けた、プロトタイプの開発と運用です。

顧客対応支援や社内のナレッジ検索、新機能・サービスの実装などの生成AIの幅広いユースケースの中から、自社の経営課題解決にマッチするいくつかのユースケースに絞り込み、プロトタイプを開発し、実際の業務で運用します。

PoCを実施することで、コストを抑えながら生成AI活用のインパクトを検証しつつ、見えてきた改善点から本開発の精度を高めることが可能です。

Step4：本開発と運用

4つ目のステップは、本格的な生成AIを活用したシステムの開発と運用、継続的なカイゼンです。

自社独自のデータ基盤の構築・連携や活用シーンに特化したアウトプット精度の改善などを実施し、自社の目的達成に特化した生成AIシステムを開発します。

PoCの結果を踏まえ、本開発を行うユースケースや活用範囲を決定することで、生成AI活用の費用対効果を最大化することが可能です。

また、開発しっぱなしで終わるのではなく、本開発したシステムを運用し上がった成果や改善点、技術進化などを踏まえて、活用方法や内容を継続的にカイゼンしていくことが重要です。

このプロセスを通じ、生成AI活用のポテンシャルを最大限に発揮することで、業務生産性や顧客への提供価値の観点から、大きな競争優位性を構築することに繋がります。