AIを禁止した会社は育たない——受験AIの“学び再設計”を社内研修に移植する方法

【Q&A】技術実装の論点

Q. 生成AIは結局「カンニング」を助長しませんか？

A. 禁止の線引きだけでは不十分です。評価の問題設定を変えるべきです。具体的には、根拠説明を伴う口頭試問、ソース提示義務、手元メモの提出、過程の記録（プロンプトや履歴）の提出を必須にします。AIが使える場面を明確化し、使った場合は痕跡で透明化します。これにより、「使ったら不正」ではなく「使い方で評価」へ移行できます。

Q. 正確性（ハルシネーション）への対処は？

A. RAGと出典提示の徹底が基本です。校内の教科書・プリント、企業の手順書を索引化し、「回答は必ず出典と引用箇所を列挙する」プロンプトテンプレートを標準化します。加えて、複数モデルでクロスチェックし、矛盾があれば「不確実性」としてフラグを立てます。

Q. 導入効果はどう測りますか？

A. スコアだけを追いません。指標を三層で設計します。（1）プロセス：学習回数、自己説明の量、根拠提示の頻度です。（2）アウトプット品質：採点基準の達成度、汎化課題での転移度です。（3）転移先成果：企業なら営業成約率や不良削減率など実務KPIです。AIはプロセスを可視化できるため、介入の質を検証しやすいです。

Q. 教師やトレーナーの役割はどう変わりますか？

A. コンテンツ供給者から「問いのデザイナー」へ重心が移ります。教材制作の一部はAIが担いますが、良い問い・良い評価・良い内省は人の仕事です。「問いをつくる人」を育てることが、組織の学習力の源泉です。育成の重点を、プロンプト設計・評価ルーブリック作成・メタ認知コーチングへ移すべきです。