2022年末に登場したChatGPTなど、AIはますます性能が向上しており、幅広い業界の企業が業務効率化やサービスの付加価値向上などに向けた活用を進めています。

中でも、AIと教育の相性の良さから多くの学校・教育機関・企業がAIの導入・活用を進めており、注目を集めています。

そこで本記事では、教育現場におけるAIの活用事例や活用のメリット、注意点についてまとめてご紹介します。

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そもそもAI(人工知能)とは？

AIとは、「Artificial Intelligence(人工知能)」の略称で、コンピューターがまるで人間のように学習・判断・予測などの知的作業を行うことを可能にする技術のことを指します。

例えば、画像を認識し異常を検知する、過去のデータから未来を予測する、依頼を元に文章や画像を作成するなどの様々な活用が可能です。

近年、ビッグデータの蓄積や分析技術の進歩などにより、2020年以降その性能が飛躍的に向上し、幅広い業界・用途での活用が急激に進んでいます。

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AIの教育現場での活用事例５選

AIの教育現場での活用事例として以下の5つが挙げられます。

• ①長崎北高校：英作文の添削にAIを活用。活用ルール作りにも挑戦
• ②愛媛大学教育学部附属中学校：教師とAIが協働し教育の質と効率を両立
• ③atama+：AIにより一人ひとりに最適化したカリキュラムを提供
• ④英検：ライティングとスピーキングの採点にAIを導入し効率化
• ⑤イーオン：AIによりリアルタイムで英会話スキルを評価

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長崎北高校：英作文の添削に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。

②愛媛大学教育学部附属中学校：教師と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。

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③atama+：AIにより一人ひとりに最適化したカリキュラムを提供

「atama+」は、全国3,500以上の塾教室で採用されている、AIを用いた先進の学習システムです。

このシステムは、AIが生徒一人ひとりの理解度を分析し、最適な学習カリキュラムを作成します。

各生徒の弱点やミスの傾向を特定し、得点アップに直結する内容だけを効率良く学習することで、最短で成績を向上させることが可能です。

本サービスの特徴は、苦手な単元や理解できない単元の原因をAIが分析し、過去に学習した範囲の理解不足から根本的に克服する点です。

これにより、生徒はしっかりと問題を理解し、解けるようになることが期待されます。

④英検：ライティングとスピーキングの採点にAIを導入し効率化

日本英語検定協会は、2019年度から英検のライティングとスピーキングの採点にAIを導入しています。

採点へのAI導入により、採点者の負担軽減と採点精度の向上を目指します。　

英検協会は、AI採点の導入により、品質を維持しながら24時間稼動が可能となり、より迅速で正確な採点が実現するとしています。

また、この技術導入によって、英検の受験者増にも柔軟に対応でき、時代に即した英語教育への貢献が期待されます

⑤イーオン：AIによりリアルタイムで英会話スキルを評価

KDDIとイーオンは、AI英会話アプリ「AI Speak Tutor 2」を通じて、リアルタイムで英会話スキルを評価するサービスを展開しています。

このアプリは、利用者の発音やイントネーションをAIが分析し、実践的な英会話の習得をサポートします。

利用者は、AIによる即時のフィードバックを通じて、弱点を克服し、会話能力を高めることができます。特に注目すべきは、AIが脈絡に基づいて回答の正確さや流暢さを評価し、利用者の弱点を特定しヒントを提示する点です。これにより、実際に人と話している感覚で学習が可能になります。

AIを教育現場に導入する７つのメリット

AIを教育現場に導入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

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

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

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

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、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

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。

企業がAIを活用する５つのデメリット・注意点

企業がAIを活用する代表的なデメリット・注意点として以下の５つが挙げられます。

• ①個人情報や機密情報の漏洩
• ②サイバー攻撃等のセキュリティ
• ③AIの過信による業務ミスの発生
• ④AI人材の不足
• ⑤一時的なコストの増大

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個人情報や機密情報の漏洩

AI活用で大きな成果を上げるためには、膨大な顧客の個人情報や社内の機密情報などを学習に活用することが有効です。

一方で、学習に使用する際のデータの匿名化処理や、アウトプットの管理、活用用途の制限などのセキュリティ対策を行わずに運用をしてしまうと、個人情報や機密情報が外部に流出するリスクが存在します。

②サイバー攻撃等のセキュリティ

AI活用をする際は、AIならではの脆弱性を狙ったサイバー攻撃等のセキュリティリスクへの対応を進める必要があります。

例えば、特定の企業のAIに対して悪質なデータを学習させ、誤ったアウトプット・挙動を引き起こす攻撃や、生成AIに対して特殊な質問をすることで、本来非公開の機密データを引き出す攻撃などが挙げられます。

③AIの過信による業務ミスの発生

AIは適切に利用することで業務生産性を大きく高めることが可能ですが、どのようなシチュエーションでも万能という訳ではありません。

例えば、倫理的に問題のあるコンテンツの社外への公開や、製造ラインやロボット制御ミスによる事故などの深刻な問題に繋がる可能性があります。

④AI人材の不足

AI活用で大きな成果を上げるためには、AI導入後の活用や運用をリードできるAI人材の確保が非常に重要となります。

一方で、近年AI人材は需要が急拡大しており採用のハードルが高いこともあり、社内人材の育成や外部ベンダーの活用なども含めて対応していく必要があります。

⑤一時的なコストの増大

AI活用により中長期では生産性向上やコスト削減に繋がるものの、導入時には一定のシステム構築やコンサルティング等のコストが発生します。

また、適切な目的や範囲の選定や、大規模導入前のスモールスタートによる有効性の検証などの取り組みを進めないと、投資対効果は低下してしまいます。

企業のAI活用のデメリット・注意点への３つの対応策

企業がAIを活用する際のデメリット・注意点への対応策として以下の３つが挙げられます。

• ①AIと人間の適切な役割分担　　
• ②セキュアなAIツール選定・システム構築
• ③リスクを最小化するデータ管理

それぞれについてわかりやすく解説していきます。

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①AIと人間の適切な役割分担　　

AI活用の成果を最大化し、リスクを最小化するためには、AIは得意な業務範囲を中心に活用し、それ以外は人間が担うという分担が重要になります。

例えば、判別やシステム操作に活用する際は、リスクの大きい部分は人間が最終確認をする、コンテンツ生成に活用する際は、叩き台や幅出しはAIに任せ、選定やブラッシュアップは人間が行うなどの分担が効果的です。

②セキュアなAIツール選定・システム構築

AIを活用したツール選定や、自社でのシステム構築の際は、情報漏洩やサイバー攻撃などのリスクへの対応が十分かどうかを検討する必要があります。

例えば、ChatGPTを導入する場合、プランやシステム構築方法によってセキュリティが十分とは言えないものもあり、セキュリティリスクを抱えたまま運用をすることになってしまいます。

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③リスクを最小化するデータ管理

AI活用に使用する個人情報・機密情報を保護するには、プライバシーポリシー等の整備や匿名化処理、セキュリティ対策などを行う必要があります。

また、AI活用による不適切な判断やアウトプット生成を防ぐためには、良質なデータの収集や整備、人間による最終アウトプットの確認などが有効です。

企業がAI活用を成功させるための５つのポイント

企業がAI活用を成功させるためのポイントとして以下の５つが挙げられます。

• ①中長期でのAI活用戦略の策定
• ②投資対効果の高い活用目的・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中長期でのAI活用戦略の策定

AIの性能進化が加速しているこれからの時代、足元の取り組みはもちろん、3年・5年スパンでAIをどこまでダイナミックに活用できるかが、企業の競争優位性に直結します。

また、AI活用のレベルは、比較的簡単な各社員のAIツール利用による生産性向上から、AI活用による業務プロセス革新、顧客向けサービスの進化、新サービス/商品の創出まで様々です。

そのため、中長期で目指すAI活用の姿を見据え、その実現に向け逆算したロードマップや、まず足元進めるべき活用を設計することが重要です。

②投資対効果の高い活用目的・方法の選定

AIは人間と同様、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分析や対応、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、得意不得意が明確に存在します。

そのため、自社の業務の現状や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

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~数ヶ月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AI活用に踏み切れない最大の理由として、機密情報漏洩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AIツールを使用させるなどの場合、様々な問題が発生する可能性は存在します。

一方で、セキュリティ対策を行ったシステム構築や、社員向けのAIの使用ルールやガイドラインの策定により、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活用リテラシー向上

AI(特に生成AI)を活用するにあたっては、同じAIを利用していても、使い手のリテラシーによって成果が大きく左右されるという点に注意が必要です。

そのため、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活用リテラシーを向上させることが不可欠です。

そこで、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重要となります。

企業がAIを導入するための４つのステップ

企業が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：活用業務の選定＞

• 最新の市場動向のリサーチ
• 自社での活用対象業務の幅出し・選定
• AI活用の目的・目標の設定

＜STEP２：活用範囲と業務プロセスの決定＞

• 対象業務の棚卸し・効率化余地の検討
• AIを活用する業務範囲の決定
• AIと人間の役割分担の設計

＜STEP３：試験開発・運用(PoC)＞

• 要件定義・プロトタイプ開発
• 試験運用
• フィードバック収集・評価

＜STEP４：本開発・運用＞

• PoCを踏まえた本開発
• 運用・評価
• 活用方針・方法の継続的なカイゼン

各ステップについてわかりやすく紹介していきます。

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STEP１：活用業務の選定

AIは、定型的な社内業務の効率化から新規事業創出まで幅広い業務に活用可能だからこそ、

AI活用の投資対効果が高い業務を適切に選定することが最も重要となります。

最新の技術や競合の活用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、AIをどのような業務・目的・成果目標で導入するかを設定しましょう。

STEP２：活用範囲と業務プロセスの決定

大きなポテンシャルを持つAI活用ですが、人間と同様、どのようなシチュエーション・任せ方でも万能というわけではありません。

そのため、活用業務の現状・課題と、AI・人間の得意/不得意を踏まえた上で、どの範囲の業務をどのように人間と協業しながら任せるかを決定することが重要になります。

STEP３：試験開発・運用(PoC)

いきなり大規模な導入を進めるのではなく、比較的小規模な試験開発・運用(PoC)により、その有効性を確かめることで、AI活用全体の投資対効果を大きく高めることが可能です。

検証したい仮説を事前に明確にした上で、実際にプロトタイプでの試験運用を行い、活用業務や方法の改善ポイントを洗い出しましょう。

STEP４：本開発・運用

PoCで得られた改善ポイントに基づき、自社の経営課題・業務の現状にベストマッチするAI活用の内容やシステムの要件を再度設計し、本開発を行います。

また、本開発後も継続的に成果や活用状況を評価し、継続的なカイゼンを行うことで、自社でのAI活用のインパクトを最大化することができます。