AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「AIで授業計画を作れるようになったらいい」と言われて困っています。ウガンダでの事例が論文になっていると聞きましたが、うちの現場でも役に立つのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！本研究はRetrieval Augmented Generation、略してRAGを使って教科書に沿った授業計画を自動生成する試作を評価したものですよ。大丈夫、一緒に整理していけば必ず見えてきますよ。
RAGって聞き慣れない言葉です。要するにAIがインターネットを見て作るということですか、それとも社内の資料を読んで作るということですか。
良い質問ですよ。簡単に言うとRAGは二段構えです。まず関連文書を取り出すRetrieval（検索）を行い、それを元に生成（Generation）する方式です。社内資料だけでも、政府承認の教科書だけでも動くので、プライバシーや品質を保ちながら使えるんです。
なるほど。で、結局うちの現場で使えるかどうかですが、一番の評価ポイントは何でしょうか。品質、コスト、導入のしやすさのどれが最重要ですか。
大変重要な視点ですね。忙しい経営者のために要点を三つにまとめます。第一に品質、第二に実務への適合性、第三に運用コストです。品質が担保できるならカスタマイズや現場研修に投資する価値が出てきますよ。
品質の担保というのは具体的にどうやって確認するのですか。外部評価人が見るとか、教員が手動でチェックするとかでしょうか。
その通りです。論文ではLPAP（Lesson Plan Analysis Protocol）という評価基準で採点しています。評価は独立評価者による技術的チェックと、現場での適合性確認の二段階で行うのが現実的です。これで「教科書とカリキュラムに沿っているか」を定量的に見ることができますよ。
これって要するに、AIが作った案を人が確認して業務に落とし込むワークフローを作れば良い、ということですか。
その理解で正しいですよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。RAGはアシストツールであり、最終判断は人がするための効率化手段と考えると導入がスムーズです。運用設計ではチェックポイントを決めるだけで効果が高まりますよ。
導入に当たって現場の抵抗が心配です。操作が難しければ使われませんし、誤った案が出れば信用を失う可能性があります。現実的な対処はどうすればいいですか。
素晴らしい着眼点ですね。運用面では初期にパイロット校を設定し、教員の声を取り入れながらインターフェースを極力シンプルにすることが有効です。さらにフェイルセーフとして必ず「教員承認」を挟むポリシーを設ければ、信頼を損なわず導入できますよ。
分かりました、ではまずは小さく試して結果を評価する。最終的には教員が承認する仕組みを必ず入れる。要は人がコントロールできる形にしておくということで間違いないですね。
その通りですよ。最後に要点を三つでまとめます。品質評価を組み込むこと、教員の承認ワークフローを設けること、そして小さなパイロットから始めることです。大丈夫、一緒に進めれば必ず成果が出ますよ。
分かりました。自分の言葉で整理しますと、AIは教科書から正しい情報を引き出して下書きを作る補助ツールであり、人が最終チェックをして現場に合わせて調整する流れを作るのが肝心、ということですね。
