生成人工知能（AI）活用による教育現場の業務効率化事例
背景・課題
教育現場では生徒数増加や多様なニーズへの対応により、教員がテスト作成や教材準備などの業務に多くの時間を割かれ、本来注力すべき個別指導や授業準備に十分な時間を確保しづらい課題がある。
AI活用ソリューション
ベネッセコーポレーションは、生成人工知能（AI）を一部のテスト・問題作成ワークフローに限定的に導入し、教員自身が最終確認・修正を加える形で効率化を図っています。AIが過去教材やカリキュラム情報をもとに問題文・回答候補案を生成し、教員が内容をチェックのうえ編集・採用決定をすることで、手作業の負担を段階的に軽減しています。また、AIの活用範囲が広がり過ぎないよう運用ルールを設けています。
AI導入前後の変化
導入前 (Before)
- 従来は教員が一つひとつ問題文を考案し、数時間単位を費やす場合が多かった。新しい教材や個別最適化された問題を短期間で揃える負担も課題だった。
- 過去に5時間かかっていた複数パターンの問題案準備が、AI活用により3.5〜4時間程度で済み、かつバリエーションも増加。
導入後 (After)
- AIによる問題案生成を参考にしつつ、最終決定はこれまで通り教員が行う形としたことで、制作着手から初稿までの時間が2〜3割削減。より多様なパターンを効率よく用意できるようになった。
イメージ図
成果・効果・ROI
完全自動化ではないが、AIの活用により一定の時間削減と業務負担緩和を達成。教員の工数削減以上に、生成問題の幅や提示の速さ向上、生徒ニーズへの柔軟な対応といった副次的効果もあった。課題としては最終チェック・修正の必要性やAI生成の品質安定化が残るが、現場の満足度は徐々に高まっている。
実事例
ベネッセでは、AIが過去の教材情報や学習指導要領をもとに問題案を生成し、教員が取捨選択・修正の上採用する運用で、問題の提示速度とバリエーション拡大に成功しています。完全自動ではなく、最終判断は教員に委ねられている点が特徴です。
さらなる展開
品質管理方法のさらなる確立や実証結果に基づく範囲拡大検討を進めており、将来的にはより多様な教科や個別最適化学習シーンへAIサポートを広げる予定です。児童・生徒の個々の学習進度や理解状況に応じた教材提案も研究課題です。
導入ロードマップ
- 現状分析 - 業務工数や業務内容ごとの負担状況を見える化し、課題を教員からヒアリング。
- 試験導入・評価 - 一部学年・教科でAIによる問題案生成を試験運用し、教員によるチェック・改善サイクルの効率を検証。
- フィードバック・ルール整備 - AI出力の品質・妥当性確認や運用ルールを現場フィードバックに基づき確立。
- 運用範囲の拡大検討 - テスト・演習分野ごとに成果評価し、他教科等への展開可能性や運用課題を整理。
- 公式導入・横展開 - 品質管理体制・教育効果の実測検証を経て、さらなる範囲・現場への拡大を進める。
ご相談・お問い合わせ
まずは無料相談から承りますので、AI活用のことならお気軽にお問い合わせください。