AIガバナンス、社内資料のコース化にどう組み込むか
社内資料をAIでコースに変える動きが広がるなか、AIガバナンスは利用ルールを社内規定に書き加えたところで止まりがちです。事業部門にとっての論点は、生成の工程のどこに確認を置き、何を記録として残せるかにあるのです。
研修コンテンツ作成でのAIガバナンスとは何か
工程の中に置く確認の手順
出発点は、AIを使ってよいかどうかを社内規定に書き加えることではありません。社内資料から作られたコースは、現場の従業員が業務の判断に使う情報になります。だからこそ、公開の前に事業部門の担当者が内容を確かめる工程を、生成の流れの中に組み込んでおく必要があるのです。誰がどの範囲をいつ確認するかまで決まっていれば、規定に書かれた建前と実際の運用が離れにくくなります。
後から説明できる記録
もう一つの観点は、判断の経緯を後から説明できる状態を残せるかどうかです。どの資料をもとにどの記述が作られたのかを示せるか、読み込ませた資料がどこに保管され何に使われるのかを説明できるか。この2点を運用の記録として残せるかどうかが、法務部門や情報セキュリティ部門と合意をつくる材料になります。全社に広げる段階で初めて確認すると、部門ごとに運用が分かれやすくなると言えます。
社内資料をAIに渡すときの3つの論点
汎用のAIは確率にもとづいて文章を組み立てます。厳密さが求められる専門的な資料を扱うと、重要な数値や固有名詞が元の記述と入れ替わることもあるのです。誤りを含んだコースがそのまま現場に届けば、顧客への説明が規定から外れ、クレームにつながります。
製品資料やコンプライアンス規定、社内で積み重ねてきた方法論は、いずれも外部に出せない情報です。一般向けのAIサービスに読み込ませると、提供事業者のモデルの学習に使われ、法務部門や情報セキュリティ部門が定める要件を満たせなくなります。
個人向けのAIツールを研修に転用した場合、部門や担当者ごとに作り方が分かれ、同じ種類のコースでも仕上がりに差が出ます。多人数が同時に学ぶ環境では出力が安定せず、受講者に届く内容の水準にばらつきが出ると言えます。
業務シーンを1つ選ぶと、AIが顧客役を務めてあなたと1回の会話を行います。終了後、評価フィードバックを確認できます。
業務シーンを1つ選ぶと、AIが顧客役を務めてあなたと1回の会話を行います。終了後、評価フィードバックを確認できます。
読み合わせによる確認から、出典の照合へ
原典に戻れるコース内容
最初に必要になるのは、コースに書かれた内容を後から検証できる状態です。UMU AGL(AI Generated Learning)は、AIを使って社内文書をインタラクティブなコースに変換し、コースの作成と受講者一人ひとりの学習体験の両方を支援します。生成されたコースなら、どの記述からでも元の社内資料の該当箇所にさかのぼって確認できるのです。全文を読み合わせる進め方と比べ、事業部門が確かめる範囲を必要な箇所に絞り込めます。
学習に使われない資料の取り扱い
保存も学習もしない前提
出典をたどれても、読み込ませた資料の行き先が見えないままでは、全社への展開は決められません。UMU AGLでは、コース生成の各工程で作られたデータを外部のAIに保存させず、モデルの学習にも使いません。情報セキュリティのISO/IEC 27001やAIマネジメントシステムのISO/IEC 42001といったUMUの認証も、法務部門との確認材料になるのです。個人の設定に委ねられていた資料の扱いを、組織の基準として示せるようになります。
多人数が同時に学ぶときの一貫性
時期や担当者に左右されない出力
最後に残るのは、部門をまたいで使い続けられるかという点です。UMU AGLは企業向けの基盤の上で、UMUの学習設計の知見とアルゴリズムを各工程に組み込み、AIの出力を制御します。その結果、作る時期や担当者が変わっても同じ種類のコースの水準がそろい、多人数が同時に学ぶ場面でも一貫した学習体験を届けられるのです。出典の照合、資料の取り扱い、運用の一貫性という3つがそろってはじめて、AIガバナンスを日々の運用に組み込めると言えます。
新入社員研修と営業支援での運用
新入社員への業務プロセスの伝達
配属先の業務プロセスやコンプライアンス要件をまとめた社内資料をUMU AGLでコースに構成すると、新入社員は要点を理解し、設問に答え、具体的な状況を想定して判断しながら学べます。
管理者は各学習アクティビティの完了状況と回答の傾向を確認でき、説明を補う範囲を絞り込めます。ここで見えるのは学習中の理解の状態にとどまります。
製品資料から営業コースへの組み替え
マーケティング部門が用意した製品資料をUMU AGLでコースに組み替えると、営業担当者は顧客価値を自分の言葉で説明し、よくある質問に答えながら、顧客対応の判断を練習できます。
回答の内容からは、説明の組み立てが定まっていない論点を顧客訪問の前に把握できます。商談の成否を示すものではありません。