UMU CTO 王曄(Sando)氏がAI学習に対する見解を述べた記事となります。
皆様がこの記事を読むことで、AIテクノロジーを活用した企業内学習がいかに効果的であるか、気付かされるでしょう。

 

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初めて王曄(Sando)氏に出会ったのは、ＵＭＵオフィスのパントリーでした。
元々私たちが予約していた会議室では、他のメンバーがまだ会議を続けていたため、彼は「彼らの邪魔をしないようにしましょう」と言い、「とりあえずパントリーでお話しましょうか」と促してくれました。
インタビューの間、王曄氏の口調はとても速く、場所を変え会議室へ向かう際も、ＡＩに関する問題について熱く語っていました。

王曄氏は、イェール大学でコンピューターサイエンスの博士号を取得した後、米国Google本社に入社し、Google広告の品質に関連する仕事を担当しました。王曄氏は笑いながら、もう何年も前になる彼の初めての仕事について「多くの科学者や博士号の人たちが同じ選択をするように、私もＧｏｏｇｌｅに入社しました」と話してくれました。
彼が取り組んでいた技術的な難題は、その当時はまだ世界でも珍しいものだったからです。

 

王曄氏は、業界と学界に対する選択に関してとても率直で、彼は自分自身を科学者だとは認めていませんでした。なぜなら、彼は世界最先端の科学者たちと研究や交流を進める中で、自分は理論的な研究には向いていないと気付いたからでした。
学術研究と比較しながら、王曄氏は今まで自分が受けてきた学術訓練と理論の蓄積を用いて、教育モデルを運用しました。
またさらに若い頃に培った「ハッカー精神」を用い、「社会福祉に利益をもたらす」ための問題解決を行ったのでした。

ＡＩテクノロジーを企業内学習に応用する

ＵＭＵの技術責任者として、王曄氏は「人と知識をつなぎ、知識の流れを加速する」というＵＭＵの初心を忘れたことはありません。
「私たちは学習効果の向上に尽力し、学習効果を導く学習プラットフォームの構築に注力しています。」
ＵＭＵはＡＩテクノロジーを用いることで、より多くの企業の学習に関する学習効果問題を解決しています。

業界では、よくＡＩ企業のことを「ハンマーを持ってくぎを打ちに行く」と揶揄することがあります。
それは、「まず技術的な解決策がすでにあり、それからこの解決策を応用するシナリオを探しに行く」ということを意味しています。
この話に関して王曄氏は、ＵＭＵが行っているのは、これとまるっきり反対ですと言いました。
彼は「私たちがＵＭＵで、ＡＩテクノロジーを通して解決または解決を試みた問題は、すべて企業の学習効果と学習効率に密接に関係しています」と強調しました。

 

「実は受講生の学習や練習、また評価を行うプロセス内の多くの作業は、AIを用いることで、効率を向上し、最終的な学習効果を向上させることができます。たとえば、学習パスのインテリジェンス化やコース作成のインテリジェンス化など、私たちが研究開発を行ったＡＩビデオ課題やuShowインテリジェントロボットは、多くの企業において応用されており、AIマイクロクラス推進につながっています。」

 

テクノロジーが現実を変化させ、メリットが増えるという話になると、王曄氏は興奮した様子でさらに話し続けました：

 

「通常のアシスタントや教師に関して言うと、まず彼らの仕事量には限りがあり、その限られた時間の中では1対1の個別指導を行うことができないという点です。」

 

「次に、教師やアシスタントは、それぞれ自分なりの主観的な考えを持っているという点です。セールスのシナリオを例として挙げると、関連するセールストークを練習する際、専門的な説明が好きな教師や、巧妙で面白い表現が好きな教師、感情的で情熱のこもった表現が好きな教師など、教師によって異なる好みがあります。」

 

「こういった場合、ＡＩロボットを用いることで、こういった基準が規範化および統一化され、同時に多くの社員のコーチングを行うことができるので、企業にとってコストの削減と効率の向上が可能になるのです。」

 

インタビューの中で、王曄氏は何度もAIテクノロジーに関連するシナリオを説明してくれました。彼は、UMUはAIテクノロジーを開発してブラッシュアップするだけでなく、それを多くの学習シナリオに応用し、学習者にさらなるコーチングを提供することで、学んだことを目的に応用させることができると信じています。

 

彼は、最近UMUからリリースされた新製品uShowを例に挙げ、たとえばもし学習者がとある側面において理想通りにできなかったと評価された場合や、理論をはっきりと理解できなかった場合、uShowは問題点に対応するビデオを推奨します。
「AIを通じて自分の弱点を分析し、他の生徒や教師の良いモデルをお勧めしてくれるのです。」

 

 

タイムリーで迅速な高品質のフィードバックは、UMUがいつも持ち続けてきた学習の科学の理念でもあります。もし多くの反復練習の中で、フィードバックも、正しいガイダンスも、正しい範例もロールモデルもない場合、どんどん間違った道に進んでしまう可能性があるのです。

 

UMUのＡＩは他とは違う

王曄氏は、実はAIテクノロジーはそれほど万能ではなく、最先端の概念やトレンドとして過度に追求するべきではない、と正直に告げました。

 

「個々の学習シナリオのような場合、生徒の困惑する点や問題を見つけ出し、学習の科学に基づいた洞察を行い、一連の解決策を見つけなくてはなりません。そこにはAIテクノロジーを必要としないソリューションもあれば、AIテクノロジーの力を借りる必要があるソリューションもあり、またAIテクノロジーが必須のソリューションもあるのです。私たちは実際の業務シナリオに基づいて、企業の学習効果を向上させ、社員の生産性を向上させることを最終目標として、これらのテクノロジーを応用しなくてはなりません。」

 

王曄氏は、まさにこのプロセスを経て、UMU　AIが独自性を生み出すことができたと言いました。 「私たちはテクノロジーを非常に重視していますが、そのような状況に合わせる必要もあるのです。私たちがソリューションを模索する際、UMUのプロダクトチームは、最新の学術研究結果を参照しながら、対応するシナリオに適応できるように設計、開発を行うのです。」

 

通常AIモデルのトレーニングでは、大量のデータを集めて、やっと特定のタスクを正常に実行することができます。この事実に基づいて、私は「UMUはデータの問題をどのように解決し、どうやって独自のモデルをトレーニングすることができるか？」という質問を王曄氏に投げかけてみました

 

その点においてUMUは他のAIとは違います、と王曄氏は言いました。
「UMUには多くの様相性と特徴があるモデル、そして多くのモデルから成る大きなモデルがあります。UMUはＡＩにおける問題を深く分析、理解、分割し、それぞれのモデルの練習をシンプルにしました。その結果、UMUは特定のトレーニングデータだけに頼ることなく、また大勢のアノテーターがアノテーションを行う必要もないので、顧客に大量のアノテーションのための範例を提供してもらう必要もありません。」

 

手動でアノテーションを行うかどうかは、強いＡＩと弱いＡＩによって明らかに違います。
「2015年にGoogleがリリースしたディープラーニングの基礎である弱いＡＩは、非常にシンプルなタスクにのみ使用できるのです。」

 

王曄氏は、「シンプル」という言葉を2つのレベルに分けて説明しました。「AIによって解決できる比較的シンプルな問題の場合は、たくさんの手動のアノテーションに頼ることになります。手動方式によって問題をシンプルにする場合、問題自体がとてもシンプルであれば、ＡＩによってシンプルな問題を解決できるようになります。しかし、このどちらの状況も理想的ではありません。」

 

「そしてUMUの場合は、技術的なコンセプトによって、強いＡＩを実現させたのです。UShowこそ典型的な例で、ＡＩがティーチングアシスタントの役を務め、学生の宿題の採点、または学生のトレーニングへの有益なアドバイスなどを行います。これはさらに具体的なタスクですが、このタスクはもっとオープンです。」

企業内学習におけるＡＩ技術のこれからの発展について

これからの発展に関して、最高技術責任者の王曄氏は、最初テクノロジーに関して言及はせず「UMUにはすでに学習科学方面や学習理論方面の蓄積がありますが、私たちはさらにより深く、学習に関するさまざまな動作や学習プロセスにおけるそれぞれの流れとステップを理解する必要があります。」と語り始めました。

 

王曄氏はここまで話すと、UMUのアプリを開いて、「例えばUMUには数十個のインタラクティブセッションがあり、図説、動画、ディスカッション、ライブ放送に加えて、試験、アンケート、ミニゲームなどを通し学習が行うことができます。私たちは、これらの豊富なインタラクティブセッションにコンテンツを加え、どのような組み合わせがさらに学習効果を上げることができるかを検討する必要があるのです」と説明してくれました。

 

「また、多くの異なる学習コース、学習プロジェクト、学習コンテンツなどに関して、受講者のステージや会社でのパフォーマンス、評価などの関連する知識の把握を行い、受講者ごとに異なる学習パスと学習マップを用いてパーソナライズされた要点を提示するようにする必要もあります。」

 

企業学習のシナリオと問題点について説明し終わると、王曄氏はAIテクノロジーに話を戻しました。「AIは前述の2つの課題の答えを、私たちに与えてくれます。私たちはAIテクノロジーによって、社員一人ひとりの学習を最適化し、自分自身のパフォーマンスを向上させ、会社へ最高の利益をもたらすことができるのです。これは非常に複雑な数学モデル的な問題です。UMUはすでにこういったことを行っており、これは私個人の理念とも一致しています。こういったことを行うには、学習の科学の理論や複雑な数学モデル、そしてハッカーが用いる方法などを用いる必要があるのです」

 

これは王曄氏が以前従事していたGoogleでの仕事に似通っています。理論的知識や数学モデル、ハッカー精神のテクノロジーを用いて広告の質を最適化し、広告主を満足させ、より良いユーザーエクスペリエンスを提供し、さらに会社の収益を増加させるのです。

 

王曄氏は、偉大な会社が従事していることは似ており、これこそが彼の一貫した考えと実践でもあるということを否定しませんでした。

 

これら、UMUは「強いAI」ソリューションを提供します

インタビューの最後に、王曄氏はＵＭＵとの縁について語ってくれました；
王曄氏とＵＭＵが知り合ってもうずいぶん経ちます。起業のため帰国した当初、彼はＵＭＵの創始者である李東朔と頻繁に連絡を取り、深いコミュニケーションを通して製品とテクノロジーに関するコンセンサスに至りました。
「私はＵＭＵの最初のユーザーの一人であり、常にＵＭＵの製品理念を確信してきました」
王曄氏は、ＵＭＵとの縁をこのように描写したのでした。

 

「ＵＭＵは常にファンダメンタルな問題に答えようとしています」
ここで言う「ファンダメンタル」とは、簡単で基本的という意味ではなく、もっと根本的な、恒久的な問題のことです。
「例えば、一部の問題はタイムリーで、時間制限があります」
彼は海外でレンタルWi-Fiを使用することを例に挙げました：
4Gの周波数帯域は統一されていないため、現在はまだ海外Wi-Fiマーケットに需要があります。「一旦5Gが完全に普及すれば、私たちは自分の携帯電話を片手に世界中をめぐることができ、ネットワークを提供する小さな箱は必要なくなるのです」

 

UMUのファンダメンタルな問題の探求は、「教室でみんながスマートフォンを持っている状況で、教育の質が悪かった場合、どうやったらこの状況を改善でき、教育の質と効果を下げないか」という一つのシナリオから始まりました。

 

王曄氏は、これは非常に良い発想だと述べ、自分のUMUでの理念の中から、さらに広義の描写をしました、「UMUはテクノロジーを通して知識の伝達効率をさらに高め、知識の伝承をさらに有効的にするという課題を、学習の科学に基づいて回答しようと試みています」
彼はこの課題は恒久的で、その解答を見つけることに尽力する価値があると確信しています。

 

王曄氏は2020年が1つの重要な機会であったと考えています。
UMUはコロナ禍において、より多くの社会的責任を担い、いくつかのテクノロジーの挑戦を迎えました。創始者の李東朔氏が王曄氏に枝を伸ばすことに決定すると、UMU TAの代小可氏は何度も王曄氏を訪れ説得を続け、王曄氏はついにUMUに加入することに決定したのでした。
「私は、UMUは自分のテクノロジースキルと理論知識を発揮するためのとても素晴らしいステージだと思いました。ここには非常に優れたチームと健全な文化があります。そしてここには優秀な人材を育て、惹きつける土壌があるのです」

 

「企業学習をさらに効果的に、さらに効率的にし、社員のパフォーマンスを向上させ、企業に利益をもたらす。これは私自身が脈々と引き継ぐ理念であり、UMUとの縁の元でもあるのです」

 

コンピューターサイエンス博士として、王曄氏は常にAIテクノロジーの発展がどれだけ私たち人類本来の生活を妨げるかという、テクノロジーの異化に対して警戒を続けています。
しかしながら、彼はテクノロジーの向上が人間社会全体により多くの利益をもたらすとも信じています。特に学習発展の領域に対するAIテクノロジーの導入は、非常に必要性があると確信しているのです。

 

「AIテクノロジーは人類への啓蒙を促進します。学習の発展は私たち人間本来の輝きの現れなのです。」

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いかがでしたでしょうか。

企業内学習を効果的に、効率的に行うためには、テクノロジーの力が欠かせません。
しかし、ただテクノロジーを活用すればいいというわけではありません。

UMUは、最新の学術研究結果を参照しながら、最新のテクノロジーを利用して効果的な学習設計ができるプロダクトを開発しております。

UMUは皆様の学習効果の最大化を支援致します。

 

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