AIが作った教材を、誰がどこまで確認すべきか

生成AIを使えば、社内資料から教材の構成案を作り、説明文やナレーション、確認問題まで短時間で生成できます。これまで教材制作に割ける時間がなく、活用されてこなかった資料にも、教育資産として生かせる可能性が広がっています。

その一方で、AIが生成した教材をそのまま公開することに、不安を感じる企業も少なくありません。情報は正しいのか、自社の業務に合っているのか、機密情報の扱いに問題はないのか。教材制作が速くなるほど、公開前に何を確認し、誰が判断するのかが重要になります。

AIを活用した教材制作では、すべてを一人の担当者が確認する方法よりも、確認する内容に応じて役割を分ける方が現実的です。

AI教材への関心と、導入時の懸念は共存している

当社が従業員教育に関わる担当者および経営者250名を対象に実施した調査では、57.6％がAIによる教材作成に関心を示しました。

一方、AIを教材制作に活用する際の懸念として、最も多かったのは「生成内容の正確性」の36.4％でした。続いて「自社の業務に合った教材になるか」が30.0％、「社内情報や機密情報が漏えいしないか」が28.0％となっています。

これらは、いずれもAIの性能だけで解決できる問題ではありません。正確性は元資料との照合、自社業務への適合は現場の判断、情報管理は利用環境や権限設定を含む運用によって支えられます。

そのため、AIを導入する前に「生成された教材を誰が見るか」だけでなく、「どの観点を、どの立場の人が確認するか」まで決めておく必要があります。

最初に確認するのは、内容の正確性

AIが生成した教材では、まず事実関係を確認します。商品仕様、業務手順、制度、数値、固有名詞、問い合わせ先などが、根拠となる社内資料と一致しているかを照合します。

この確認に適しているのは、元資料を管理している部門や、その業務に責任を持つ担当者です。商品教材であれば商品部門、社内手続きであれば管理部門、システム操作であればシステムの主管部門が該当します。

教育担当者が文章としての読みやすさを判断することはできますが、専門的な内容の正誤まで単独で判断するのは難しい場合があります。内容を知る部門が事実を確認し、教育担当者が教材として整える役割分担にすると、責任の所在も明確になります。

確認時には、単に「間違いがないか」を見るだけでは十分ではありません。使用した元資料の版が最新であるか、複数の資料の間に矛盾がないか、資料には書かれていない前提をAIが補っていないかも確認します。

AIは自然な文章を生成するため、誤りがあっても違和感なく読めてしまうことがあります。文章の完成度と、情報の正確性を分けて確認する視点が必要です。

次に確認するのは、教材としての適切さ

元資料と内容が一致していても、それだけで従業員が学びやすい教材になるとは限りません。社内資料は、業務上の情報を記録・共有する目的で作られており、学習する順序や理解を支える説明まで含まれていない場合があるためです。

教育担当者や教材設計者は、対象者と学習目標を基準に内容を確認します。受講者が既に知っていることを前提にしていないか、専門用語に説明があるか、具体例が実際の業務と合っているか、学んだ内容を確認問題で適切に評価できるかといった観点です。

特に確認問題では、AIが本文中の言葉を覚えているかを問うだけの問題を作ることがあります。実務で求められるのが状況判断であれば、知識の再生だけでなく、事例をもとに判断する問題へ調整する必要があります。

ここでは、AIが作った文章を細かく直すことよりも、教材を通じて受講者に何ができるようになってほしいのかを確かめることが重要です。学習目標が明確であれば、残す説明と削る説明、追加すべき事例を判断しやすくなります。

現場で使えるかは、受講者に近い人が確認する

内容が正確で、教材として整っていても、実際の業務と表現がずれている場合があります。規程上は正しい説明でも、現場で使われている呼び方と異なっていたり、実際の作業順序と合っていなかったりすると、受講者が迷う原因になります。

このずれを見つけやすいのは、対象業務を日常的に行っている現場担当者や、その業務を指導している管理職です。公開前に少人数で試し、分かりにくい箇所や判断に迷う箇所を確認すると、制作者だけでは気づきにくい問題を把握できます。

すべての教材で大規模な試行を行う必要はありません。新しい業務の導入、安全や法令に関わる教育、顧客対応に直接影響する教材など、誤りによる影響が大きいものから確認を厚くする方法が現実的です。

教材の重要度に応じて確認の深さを変えることで、品質を保ちながら、AIによる制作時間の短縮も生かせます。

情報管理は、教材の内容とは別に確認する

AI教材の確認では、生成された文章だけでなく、AIへ入力する情報と、完成した教材の公開範囲も管理する必要があります。

社内資料には、個人情報、顧客情報、未公開の商品情報、契約上の秘密情報などが含まれることがあります。どの情報をAIへ入力できるのか、利用するAI環境でデータがどのように扱われるのか、生成物を誰が閲覧できるのかを事前に整理しておくことが大切です。

この判断は、教材制作者だけに委ねるものではありません。情報システム、情報セキュリティ、法務など、社内ルールを管理する部門と利用条件を決めておくことで、担当者は判断に迷わずAIを活用できます。

AI利用を一律に制限するよりも、利用できる環境、入力できる情報、公開できる範囲を具体的に定めた方が、教育現場での安全な活用につながります。

確認した記録を、次の更新に生かす

公開前の確認が完了しても、その判断過程が残っていなければ、教材を更新するときに同じ確認を最初から繰り返すことになります。

どの元資料を使用したのか、誰が内容を確認したのか、どの版を承認したのかを記録しておくと、元資料が変更された際に確認すべき担当者と教材を把握しやすくなります。

前回の記事で取り上げたように、教材は完成後も業務の変化に合わせて更新していく必要があります。元資料と教材の対応関係に加えて、確認者と承認履歴を残すことは、教材を継続的に維持するための基盤になります。

AIによる制作と、人による確認を別々の工程として管理するのではなく、一つの更新サイクルとして設計することが重要です。

AIと人の分担は、作業量ではなく判断内容で決める

AIは、資料の整理、構成案の作成、説明文の生成、新旧資料の比較、修正候補の提示などを効率化できます。人は、情報が正しいか、業務に適用できるか、教育の目的に合っているか、公開してよいかを判断します。

この分担を明確にすると、人がAIの生成物を最初からすべて読み直すだけの運用から、確認が必要な箇所と判断に集中する運用へ移行できます。

そのためには、AIが何をもとに教材を作ったのかを追えること、変更箇所や確認が必要な箇所を把握できること、担当者ごとに確認と承認を進められることが必要です。

AIが教材を作り、人が最後に一度だけ確認するという単純な分担では、企業の教育運用には十分対応できません。元資料を管理する人、教育を設計する人、現場を知る人、情報管理を担う人が、それぞれの専門性に基づいて確認することで、AIの速さを教材の品質へつなげられます。

AI教材の信頼性は、AIだけの性能によって決まるものではありません。誰が、何を根拠に、どの段階で判断したのかを説明できる運用によって支えられます。

当社が実施した「従業員教育と社内ノウハウの教材化に関する実態調査」では、AI教材作成への期待と懸念、社内資料の活用状況、教材制作・更新に関する課題を詳しく紹介しています。