AIBR プレミアム
拓海先生、お忙しいところ失礼します。部下にAIを導入すべきだと言われて困っているのですが、学生向けのAI支援の論文を簡単に教えてもらえますか。要するに経営判断につながるかが知りたいのです。
素晴らしい着眼点ですね！今回扱う論文はSmartCourseという、学部生向けの履修支援にAIを組み合わせたシステムです。大事な点を3つにすると、1) 個人の成績情報を使う点、2) 学習計画（4年計画）を考慮する点、3) 実運用を視野に入れた検証を行った点です。大丈夫、一緒に整理していけるんですよ。
成績情報や計画まで見るのですか。それはプライバシーやコスト面で心配です。これって要するに、より個別化した『履修アドバイス』を機械に任せるということですか？
はい、その通りです。要は単なる一覧ではなく、その学生の履修履歴（transcript 成績証明書）と学位プラン（four-year plan 4年計画）をAIに渡すことで、個々人に合った提案が出せるという設計です。メリットは明確で、的外れな推奨が減る、学生満足度が上がる、相談負荷が減るの3点です。
運用面の話も聞きたい。部署のシステムと連携できるのか、学務システムと繋ぐと費用が膨らみそうで躊躇しています。実際に学内で動かせるレベルなのでしょうか。
実装は現実的です。論文ではコマンドラインインターフェース（Command-Line Interface (CLI) コマンドラインインターフェース）とWeb GUIとしてのGradio（Gradio グラフィカルインターフェース）を組み合わせています。ポイントは段階的導入で、まずはローカルでLLM（Large Language Model (LLM) 大規模言語モデル）をホストして学務データと直接連携しない形で評価し、問題がなければ学務システムとAPI連携していく方針です。
LLMの信頼性が気になります。誤ったアドバイスを出したら責任問題になりますし、学生や親からの信頼を失いかねません。そこはどうやって担保するのですか。
良い懸念です。論文では評価指標を用意しており、PlanScore、PersonalScore、Lift、Recallといったカスタム指標で出力の妥当性を定量評価しています。要点は3つ、1) 学内の人間とAIのハイブリッド運用、2) 検証可能な指標で運用開始前に合格ラインを設ける、3) 誤答は学習ループにして改善していく、です。
なるほど。投資対効果（ROI）はどう見積もればいいですか。導入で相談件数や誤履修が減っても、それが具体的に数字にどう現れるかが知りたいのです。
ROIの見積もりは、定量化できる指標に落とし込むと良いです。例えば、1) アドバイザーの工数削減、2) 学生の修了率向上による授業料維持、3) 誤履修に伴う再履修コストの削減、の3つに分けて現行のコストを把握し、導入後の改善率を掛け合わせると試算しやすいです。段階的に小さなPoCで確証を得る方法を勧めますよ。
分かりました。実運用では学生の反発もありそうです。プライバシーや透明性の問題をどう説明すればいいですか。
説明は誠実に、そして具体的に行うべきです。ポイントは3つ、1) どのデータを何のために使うかを明示する、2) 学生が同意しない場合の代替手段を用意する、3) 推奨はあくまで参考で最終的な意思決定は学生・担当教員にあることを保証する、です。こう説明すれば理解は得やすいですよ。
ありがとうございます。では最後に、私の言葉で確認してもいいですか。要するに、SmartCourseは成績と計画を踏まえて個別化した履修提案を行い、段階的導入でリスクを抑えつつ効果を検証する仕組み、ということでよろしいですか。
素晴らしい総括です！まさにその通りです。大丈夫、一緒にPoCを設計すれば必ずできますよ。まずは小さく検証して、成果が出たら拡大しましょう。
分かりました。自分の言葉で言うと、SmartCourseは『学生の成績と学位計画をAIが参照して的確な履修提案をするツールで、検証可能な指標で効果を確かめながら段階導入する』という理解で間違いないと思います。
