AIBR プレミアム
拓海先生、最近若手から「CIKTって論文が注目されています」と言われたんですが、正直よく分からなくて。社に導入する価値があるか、端的に教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！簡単に言うと、CIKTはLarge Language Models (LLMs)（大規模言語モデル）を使って、学習者の知識状態を構造化して説明可能にしつつ、予測精度を高める仕組みですよ。
なるほど。うちの現場で言えば、職人の技能や教育履歴をAIにどう説明させるかが課題です。それが改善されると、投資に見合う改善が見込めますか。
大丈夫、一緒に見れば必ずできますよ。要点を3つにまとめると、1) 学習者プロフィールを説明可能にする、2) 予測精度を高める、3) 継続的に改善する、という点で投資対効果が見えやすくなります。
その「学習者プロフィール」を作るのは難しいのではないですか。うちの現場データは整備されていませんし、どこから手を付けるべきか。
素晴らしい着眼点ですね！CIKTではAnalyst（アナリスト）という役割が、過去の回答や履歴から構造化されたプロフィールを生成します。現場データが雑でも、重要な特徴を抽出する工夫が施されているんですよ。
で、そのプロフィールを使って誰が何をするのですか。現場の教育担当にとっての見返りは何でしょうか。
Analystが作ったプロフィールをPredictor（プリディクター）という別の役割が受け取り、将来のパフォーマンスを予測します。つまり教育担当は、誰にどの課題を割り振るべきかをデータに基づいて決められるのです。
なるほど。で、これって要するにAnalystとPredictorが互いに学び合って性能が上がる、ということですか。
その通りです。CIKTはKahneman-Tversky Optimization (KTO)（反復的最適化手法）を使って、Predictorの予測結果がAnalystの出力を改善するようにフィードバックし、双方を順次強化していける構造になっています。
それは良さそうですが、現場の負担や導入コストが気になります。実務でのスケールはどうなんでしょうか。
大丈夫、これも整理できますよ。要点3つで説明します。1) LLMベースなので既存のモデルを活用でき、開発コストを抑えられる。2) プロフィールは圧縮された説明なので運用負担が小さい。3) 継続的学習により改善が自動化され、長期的なコスト低減が期待できるのです。
分かりました。最後に、うちのスタッフに説明するときの一言をいただけますか。現場で使う言葉でお願いします。
いい質問ですね。「CIKTはデータから“誰がどの技能で弱いか”を説明できるようにし、次に何を教えれば良いかを精度よく予測する仕組みです。一緒に最初のデータ整理をやってみましょう」と伝えてください。
分かりました。自分の言葉でまとめると、CIKTは「大規模言語モデルで学習者の状態を説明可能にし、予測と説明をお互いに磨き合う仕組み」ということで間違いないですね。ありがとうございました、拓海先生。
