拓海先生、最近若手から『SBI‑RAG』って論文の話が出たんですが、正直よくわからなくて困っております。要点を簡単に教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！SBI‑RAGは、教育で使う『スキーマに基づく指導（Schema‑Based Instruction、SBI）』と、外部情報を活用して文章を生成する『Retrieval‑Augmented Generation（RAG）』を組み合わせたアイデアです。要点は、問題の型を明示してAIに段取りを踏ませる点ですよ。
なるほど。うちの現場で言えば、現場員が問題文の何を使ってどう計算するか迷う場面があります。それをAIに整理させるということでしょうか。
その通りです。具体的には、問題を『型（スキーマ）』で分類し、その型に沿って解くプロセスをLLM（Large Language Model、大規模言語モデル）に示すことで、回答の論理を明確にするのです。だから解答がただの答え合わせにとどまらず、学びにつながるんです。
現場導入に伴うコストや精度が一番気になります。RAGって外部情報を取ってくるってことでしたが、これって要するに外部のいい資料を拾ってきて解き方を賢くするということですか？
素晴らしい要約です！RAGは外部の文書や例題を参照してAIの応答を補強します。ポイントは三つです。まず、参照の質が結果を左右する。次に、スキーマで手順を定めれば出力が安定する。最後に、教育的効果を高めるために「理由を示す」ことが重要です。
教育で効果が出ると言いますが、評価はどうしているのですか。うちの投資判断で必要なのは、効果が数字で出るかどうかです。
論文ではGSM8Kという算数問題のデータセットを使い、正答率に加えて「reasoning score」という思考過程の質を測る指標で評価しています。要点は、単に答えが合っているかだけでなく、途中の論理が適切かを数値化している点です。
人間の先生ではなくAIが判定するとのことですが、それで信頼できるのですか。現場の反発が心配です。
良い懸念です。論文自身もLMM‑as‑a‑Judge（LLMを評価者として使う手法）の限界を指摘しており、実運用では教育者の評価やユーザーテストを併用すべきだと述べています。AIは補助であり、人の判断と組み合わせる運用設計が鍵ですよ。
システムの準備や現場教育はどれほど必要ですか。うちの現場が怖がらないようにしたいのです。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。導入のコツは三つです。まず、小さなユースケースでPoCを回すこと。次に、現場の評価を早期に取り入れること。最後に、AIの出力を人がレビューする運用を最初から組むことです。
分かりました、では最後に私の言葉で整理します。SBI‑RAGは、問題の型を明確にして外部の良質な資料で裏付けを取り、AIに論理の手順を踏ませることで学びを高める仕組み、という理解で合っていますか。
その理解で完璧です！実務では投資対効果を小刻みに確認しつつ、人の指導と組み合わせると効果が出ますよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
