AIBR プレミアム
拓海先生、最近大学で「生成AI」が急速に使われていると聞きました。うちの若手からも導入の相談を受けているのですが、何から手をつければ良いのか見当がつきません。
素晴らしい着眼点ですね！生成AIは短期間で教育現場に浸透しており、経営判断でも影響が出る分野ですよ。一緒に要点を整理して、現場で使える観点を三つにまとめていけるんです。
まずは「導入の広がり」と「リスク」について簡潔に教えてください。特に人材育成や学力の低下といった観点が上司から心配されています。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。結論から言うと、学生の八割以上が学術的用途で生成AIを使い始めており、用途は学習補助と業務自動化に二分されるんです。まずは現状把握、次に活用ルールの設計、最後に効果測定の三点セットが必要なんですよ。
これって要するに、学生がAIを学習の道具とズルの道具の両方で使っているということですか？経営的には投資対効果が見えにくい気がします。
その理解で概ね合っていますよ。重要なのはツール自体を禁止するのではなく、どの活動でAIが価値を生むかを定義することです。要点は三つ、導入状況の把握、用途別のルール化、不平等の是正機構です。
現場の違いで導入に差が出ると聞きますが、どのような要因が大きいのですか。たとえば学部別や成績別で差が出るなら対策が必要です。
ごもっともです。観察される主な差は学問分野、成績、そしてリソースへのアクセス可否です。理系や情報系で早く採用されがちで、成績上位層ほど学習増強的に使う傾向があり、プレミアムな有料機能へのアクセス格差が不均等を広げる可能性があるんです。
なるほど。うちの会社で言えば部署間の情報格差と同じ問題ですね。では、具体的にどんなルールを作れば良いのでしょうか。
大丈夫、具体策も整理できますよ。まず評価基準を明確にして、どの課題でAI利用が許容されるかを定めること、次にアクセスの均等化（教育用ライセンスの提供など）、最後に効果を測るKPIの設定が必要です。短期的にはパイロット運用でコストと効果を可視化していけるんです。
わかりました。これを踏まえて社内で説明資料が作れそうです。自分の言葉で要点を整理すると、学生の八割以上が生成AIを学習に取り入れ、用途とアクセスの差が不平等を生む可能性があるので、まずは利用ルールとアクセス均等化、効果測定をセットで始めるということでよろしいですか。
