AIBR プレミアム
拓海先生、部下から「AIで問題作れば業務が楽になります」と言われましてね。とはいえ、AIって何ができて、うちの現場にどれだけ役に立つのか、実感が湧かないんですよ。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理していきましょう。今回扱うのは、ChatGPT のような大規模言語モデルを使って大学で使う試験問題を自動生成する研究です。まずは全体像を三点でまとめますよ。
三点ですか。はい、お願いします。
第一に、時間と専門性の節約が期待できること。手作業で良問を作るには専門家の時間が必要だが、AIが下書きを作れば工数は大きく減るんです。第二に、多様な問題を短時間で量産できるので、学習の反復や適応評価に向く点。第三に、品質は人の評価で担保する設計が不可欠で、AIはあくまで『補助』だという運用設計が鍵になりますよ。
なるほど。でも品質の話が一番不安です。要するに、AIに作らせても現場の先生がチェックすれば大丈夫ということですか？
素晴らしい着眼点ですね！まさにその通りですよ。大事なのは運用フローで、AIが生成した案を専門家（教員）が評価して、必要なら修正する。この二段階で「速度」と「品質」を両立できるんです。具体的な運用要点は三点。プロンプト設計、評価基準、フィードバックの仕組みですね。
プロンプト設計って、要するにどう問いかけるかを工夫するということですか？
その通りです！プロンプトとはAIへの指示書のようなもので、ここを工夫すると出力がぐっと実務的になります。たとえば「対象学年」「学習到達目標」「設問形式」「難易度」「解答例」などを明確に伝えると、現場で使える案が出やすくなりますよ。
運用コストの話を聞かせてください。初期投資や運用コストはどれくらい見ればいいですか。クラウドを使うのは怖いのですけれど。
大丈夫、怖がる必要はありませんよ。コストは三つに分かれます。ツール利用料（API/サービス）、人のチェック工数、運用設計の外部支援費。まずは小さく試して効果を測り、効果が出れば段階的に拡大するのが現実的です。クラウドの安全性は設定次第で担保できますから、初回はオンプレでなくても問題ありませんよ。
試して効果を測る、ですか。評価はどうやるのですか？
この研究では「ブラインドテスト」を使っています。生成した問題を教員と学生に提示し、品質や理解度への影響を匿名で評価してもらう手法です。ポイントは「比較対象」を置くこと。人が作った問題とAIが作った問題を混ぜて評価することで、実運用での受容度が分かりますよ。
なるほど。現場で使う前に小さく試して、教員や学生の反応を測るわけですね。これって要するに、AIは下請けの下書き作成を速くし、最後は人間が品質を担保する仕組みということですか？
その理解で完璧ですよ！特に初期はその役割分担が最も現実的です。導入を成功させるコツは、期待値を揃えること、評価基準を明確にすること、そして運用開始後に速やかにフィードバックループを回すことの三点です。大丈夫、一緒に進めれば必ずできますよ。
分かりました。では私の理解をまとめます。AIは問題の下書きを短時間で大量に作れる。現場の教員がチェックして品質を担保する。まずは小さなトライアルで効果を測る。これで進めてみます。ありがとうございました、拓海先生。
FORBIDDEN_KEY
