AIBR プレミアム
拓海先生、最近よく聞く“生成AI”を授業に組み込むと、学生にとって何が変わるんでしょうか。現場で使える話を聞かせてください。
素晴らしい着眼点ですね！今日はSPIRAL（Skills Practiced Independently, Revisited with AI Later; SPIRAL; 後でAIで振り返る独習重視）という手法を紹介しますよ。結論だけ先に言うと、学生の自己効力感（Self-Efficacy; 自己効力感）と生成AI（Generative AI; GenAI; 生成的人工知能）活用に対する実感が高まるんです。要点は三つ、準備、実践、振り返りですよ。
準備、実践、振り返りですね。うちの現場で言えば、最初に現場社員に基礎を身につけさせてから、AIを触らせるといった流れでしょうか。投資対効果が気になるのですが、短期で効果は見えますか。
大丈夫、短期の効果は出やすいんです。ここでの肝は、最初に学生を“AIなしで”技能に触れさせる点です。つまり、AIに頼る前に人としてできることを蓄える。これによりAIを使ったときの価値がはっきり見えるんですよ。要点三つで言うと、1) 基礎習得、2) AI併用での実践、3) 批判的な振り返りです。
教室での話だとは思いますが、現場研修でも同じでしょうか。あと、学生がAIに任せきりになってしまわないか心配です。これって要するに、最初は自分でやらせて、あとでAIを補助に使うということ？
その理解で正しいですよ。生成AI（Generative AI; GenAI; 生成的人工知能）は補助ツールと見なすべきです。SPIRALは“自力でやる→AIで強化する→批判的に評価する”を繰り返すことで、依存を防ぎつつAI活用力を上げる設計です。要点三つを繰り返すと、基礎を作ること、AI利用の具体的手順を教えること、そして倫理的・批判的視点を鍛えることです。
倫理的なところも触れるんですね。うちの工場でもデータや設計に関する扱いは重要です。学生たちがAIを使って『仕事が奪われる』と恐れる気持ちがあったら、どう対応したらいいですか。
研究では「demystification（神秘化の解消）」と呼ばれる現象が見られました。最初は恐怖があるが、実際に触れ、失敗し、制約を知ることで現実的な理解に変わるんです。社会的な反発や業務の分割も含めて、学生は『AIが全部奪うわけではない』という実感を得やすくなります。要点は三つ、体験、観察、批判的評価です。
投資の設計はどうすれば良いですか。最初から専門ツールを大量導入すると失敗しそうで怖い。現場の教育コストを抑えるコツはありますか。
実務者向けには段階的導入が有効です。まずは既存の業務を小さなタスクに分解し、SPIRALの考えで“人が先にやる→AIで改善→評価”を繰り返す。これにより訓練コストが分散され、効果測定も容易になる。要点三つは、小さく始めること、測定指標を作ること、振り返りを仕組み化することです。
具体的にどんな評価指標が使えるんですか。自己効力感（Self-Efficacy; 自己効力感）って現場でどう測るのかイメージがつきません。
現場ではアンケートの前後比較が現実的です。簡易な自己評価尺度で「このタスクを自力でできると感じるか」「AIを使って同じレベルの作業を達成できると思うか」を測る。加えて作業時間や手戻りの減少も数値化できる。要点三つ、自己評価、作業効率、品質の指標化です。
よく分かりました。最後に、現場に持ち帰るべき簡単なアクションを教えてください。私自身が部長会で説明できる言葉が欲しいです。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。要点三つで説明します。1) 小さな業務から“まず人がやる”を試す。2) AIは改善とスピードアップのための補助と位置づける。3) 成果を短期で測って次に生かす。この三点を部長会で提示すれば合意は取りやすいですよ。
なるほど、まずは現場での小さな勝ちを積み上げるということですね。では私の言葉で整理させてください。SPIRALは「まず人がやる、次にAIで補強、最後に評価して改善する」。これを小さく回して、効果が出たら拡大していく、ということですね。これなら社内でも説明できます。
