研究備忘録：AIとの協働による知的探求：経営学研究と教育の新たなパラダイム
2024年9月17日：須原誠の研究備忘録
生成AI（Generative Artificial Intelligence）に対する誤った期待は、その根本的性質を従来の規則ベースシステムAIと同質であると誤認していることに起因している。生成AIは膨大なデータで訓練された複雑なパターン認識ツールであるため、与えられたデータを一定の規則に従って解析し一定の解を出す従来のAIとは根本的に性質が異なる。したがって、生成AIに完璧な精度を期待することは非現実的であり、その潜在的可能性を見誤ることになる。
ペンシルバニア大学ウォートン校のDr.Mollickは「生成AIは、人間のようなテキストやアイデアの生成に優れているが、生成する情報の真の理解は完全ではない。生成AIの真の力は、人間の知能を代替するのではなく、人間の知能を補完し増強する能力にある。」と論じている。
以下、Dr.Mollickが指摘する経営学教育における生成AIの活用法を主要論文ごとに要約する：
1. 「New Modes of Learning Enabled by AI Chatbots: Three Methods and Assignments」の研究は、生成AI（チャットボット）を教育に活用する新しい方法を提案している。この研究は、転移学習の改善、説明の深さの錯覚の打破、批判的評価能力の訓練という3つの学習障壁の克服に焦点を当てている。研究者らは、生成AIを使い多様な例や説明を生成し、学生がこれらを評価・改善することで、深い理解と知識の応用力を養成できると主張している。例えば、生成AIに特定の概念を異なる文脈で説明させ、学生にその正確さを判断させる課題などが提案されている。この研究では、生成AIの長所（大量の例を生成する能力）と短所（時に不正確な情報を提供する傾向）の両方を教育的に活用している。ただし、生成AIはあくまで教育者のツールとして位置付けられており、批判的思考や深い理解を促進するための学習支援の枠組みを提供する機能が強調されている。また、この研究は生成AIの教育利用に関する倫理的配慮の必要性も指摘しており、AIが生成したコンテンツの慎重な使用と、学生の理解度を評価するツールとしての生成AIの可能性を探求している。
2. 「Using AI to Implement Effective Teaching Strategies in Classrooms」の研究は、生成AIを活用して証拠に基づく教授戦略を効果的に実施する方法を提案している。この論文は、時間と労力の制約のため実践が難しいいくつかの教授戦略に焦点を当て、生成AIがこれらの戦略を支援する方法を提示している。具体的には、多様な事例の生成、複数の説明の提供、低リスク試験の開発、学習評価、分散練習などが含まれている。研究者らは、生成AIを「能力増幅器」として慎重に活用することで、教育者の能力を拡張し、学習効果を高められる可能性を指摘している。同時に、AIの出力を評価する際の教育者の専門知識の重要性や、AIの限界（事実の誤認や不正確な情報の生成など）にも言及し、慎重な実装の必要性を強調している。
3. 「Navigating the Jagged Technological Frontier: Field Experimental Evidence of the Effects of AI on Knowledge Worker Productivity and Quality」という研究は、生成AIが知識集約型の業務にどのような影響を与えるかを調査した結果である。ボストン・コンサルティング・グループとの共同実験で、758名のコンサルタントを対象に、生成AI（GPT-4）の使用が業務パフォーマンスに与える影響を検証した。研究結果は、生成AIの能力が及ぶ範囲内のタスクでは、生産性と品質が大幅に向上することを示している。しかし、生成AIの能力を超えるタスクでは、むしろパフォーマンスが低下する傾向が見られた。この「起伏のある技術フロンティア（the Jagged Technological Frontier）」を効果的に活用するには、生成AIの能力と限界を理解し、適切に使用することが重要であることが示唆されている。また、生成AIとの協働方法には個人差があり、「ケンタウロス型」（人間がAIの出力を厳密にチェックし修正する方法）と「サイボーグ型」（人間がAIの出力を積極的に取り入れ拡張する方法）という2つの異なるアプローチが観察された。この研究は、AIが高度な知識労働にもたらす可能性と課題を明らかにし、それによって組織がAIを効果的に統合するための重要な示唆を提供している。
4. 「Assigning AI: Seven Approaches for Students with Prompts」という研究では、教育における生成AI活用の7つのアプローチを提案している。この研究は、大規模言語モデル（LLM）を学習ツールとして活用し、学生が生成AIと共に、また生成AIについて学ぶことを目指している。提案されたアプローチには、以下が含まれている：
生成AIチューター：特定の科目や概念について個別指導を行う
生成AIコーチ：学習戦略や時間管理のアドバイスを提供する
生成AIメンター：キャリアや長期的な目標に関するガイダンスを行う
生成AIチームメイト：グループプロジェクトでの協力者として機能する
生成AIツール：特定のタスク（文章校正、コード生成など）を支援する
生成AIシミュレーター：様々なシナリオや状況をシミュレートする
生成AI学生：学生と同じ課題に取り組み、比較や議論の対象となる
各アプローチは、生成AIの能力を学生の独自の洞察と組み合わせることで、学習成果を向上させることを目的としている。同時に、生成AIの誤り、バイアス、プライバシーリスクなどの課題も認識されており、学生が生成AI出力を批判的に評価し、「最終的な意思決定者」であり続けることの重要性が強調されている。この研究は、AIが教育者に代わるものではなく、むしろ教育を補完し、個別化された学習体験を促進するツールとしての可能性を示唆している。
5. 「Instructors as Innovators - Leveraging AI for Enhanced Learning」の研究では、教育者がAIを活用して革新的な学習体験を創造する方法を探究している。この論文は、生成AIが教育者に技術的専門知識なしでカスタマイズされたツールを作成する機会を提供すると主張している。生成AIベースの演習として、例えば、複雑な科学概念のシミュレーション、学生の作品に対するAIによる批評、AIとの共同作業による創造的プロジェクト、AIがメンターとして機能する個別指導などが提案され、これらが個別化された学習を促進する可能性が示されている。同時に、データプライバシーや著作権侵害などの倫理的懸念や、生成AIの情報の正確性や最新性に関する限界も認識されており、慎重な実装と継続的な評価の必要性が強調されている。この研究は、生成AIが教育者の役割を強化し、教育技術の民主化（つまり、高度な技術スキルを持たない教育者でも革新的な教育ツールを作成・利用できるようになること）を促進する可能性を示唆している。ただし、効果的な使用には教育者と学生の両方に対する適切なガイダンスと、AIの出力を批判的に評価する能力が不可欠であるとしている。
6. 「AI Agents in Educational Simulations」の研究は、教育シミュレーションにおける生成AIエージェントの活用可能性を探求している。従来、シミュレーションは効果的な学習ツールでありながら、作成の困難さと高コストが普及の障壁となっていた。研究者らは、生成AIを用いることでこれらの課題を解決し、個別化された学習体験を提供できると主張している。研究のコアとなるのは、複数の生成AIエージェントを用いたシステムである。例えば、メンターエージェント、NPCエージェント、評価エージェントなどが、それぞれ異なる役割を担当する。ここでNPCとは "Non-Player Character"の略で、通常はゲームやシミュレーションで学習者以外の役割を担うキャラクターを指す。これにより、学習者は適応型の環境で実践的なスキルを磨くことができる。研究者らは、この手法の実現可能性を示すために「PitchQuest」というプロトタイプを開発した。このシミュレーションでは、学習者がベンチャーキャピタリスト（AIエージェント）に対してビジネスアイデアをピッチングする。AIエージェントは質問や反応を動的に生成し、学習者のパフォーマンスに基づいてフィードバックを提供する。これにより、学習者は安全な環境で繰り返し練習し、スキルを向上させることができる。ただし、生成AIの限界も認識されている。例えば、一貫性の維持の困難さ（AIエージェントが以前の発言と矛盾する可能性）や潜在的なバイアス（AIが特定の背景や視点に偏る可能性）があり、これらは学習体験の質や公平性に影響を与える可能性がある。そのため、慎重な設計と継続的な評価の必要性が強調されている。この手法は、生成AIの強み（柔軟な対応、大量のシナリオ生成）を活かしつつ、人間の教育者の役割（全体的な指導、倫理的配慮）も重視している。研究者らは、この方法が大規模な体験型学習を可能にし、教育シミュレーションの新たな可能性を開くと結論づけている。
小結：
小結として、生成AIの真の可能性は、一般に考えられているような完璧な答えを提供する能力にあるのではなく、認知能力を拡張し、新しいアイデアを喚起し、定型的なタスクをより効率的に処理する能力にある。人間が間違いを犯したり不正確な情報を生成したりする可能性があるのと同様に、生成AIも同様であることを認識することが重要である。むしろ重要なことは、どちらかに完璧さを期待することではなく、両者の強みを組み合わせて活用することである。生成AIを有効に活用することにより、人間はより高度な思考、創造性、そして仕事と学習の独自に人間的な側面に集中することができる。この急速に変化する状況の中で、効果的な人間とAIの協働のためのフレームワークを開発することが不可欠であり、常に倫理的な影響とAIの出力の批判的評価の必要性を念頭に置く必要がある。
最後に、経営学の研究および教育における生成AIの潜在的貢献を以下のように分類し、列挙する：
認知的拡張と創造的触媒：生成AIは、新規性のあるビジネス戦略や製品コンセプトの創出を促進し、研究者や学生の創造的思考プロセスを拡張する。
研究プロセスの最適化：文献レビュー、データ収集、分析手法の提案など、研究のライフサイクル全体にわたって支援を提供し、学術的探究の効率性を向上させる。
高度情報処理と意思決定支援：大規模な経営データや市場情報を効率的に処理し、重要な洞察を抽出することで、エビデンスに基づく意思決定を支援する。
個別化学習の拡張：学習者個々の需要に応じた適応型教育システムを通じて、カスタマイズされた学習体験を大規模に提供する。
教育方法論の革新：AIを活用した新たな教育アプローチを開発・実装し、従来の教育パラダイムを再構築する。
業務効率化とワークフロー最適化：日常的な学術・教育タスクを自動化・効率化し、研究者と教育者の生産性を向上させる。
シミュレーションと実践的学習：複雑なビジネスシナリオや市場動向のシミュレーションを生成し、リスクのない環境で実践的な意思決定スキルを養成する。
データ分析と可視化の高度化：大規模ビジネスデータの分析と視覚化を通じて、データドリブンな意思決定能力と分析スキルを育成する。
グローバル教育の促進：言語翻訳と文化的文脈の適応を通じて、国際的なビジネス教育と異文化理解を促進する。
倫理的推論能力の養成：複雑な倫理的ジレンマを提示し分析することで、ビジネス倫理に関する批判的思考と意思決定能力を向上させる。
メタ認知と学習戦略の最適化：個々の学習プロセスを分析し、最適な学習戦略を提案することで、自己調整学習能力を強化する。
学際的アプローチの促進：経営学と他分野の知識を統合し、革新的なビジネスソリューションの探索と学際的研究を推進する。
これらの分類は、生成AIが経営学の研究と教育に多面的に貢献する可能性を示唆している。しかしながら、これらの技術の導入に際しては、倫理的配慮、批判的評価、そして人間の専門知識との適切な統合が不可欠である。
参考資料：
1. Mollick, Ethan R. and Mollick, Lilach, New Modes of Learning Enabled by AI Chatbots: Three Methods and Assignments (December 13, 2022). Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=4300783 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4300783
2. Mollick, Ethan R. and Mollick, Lilach, Using AI to Implement Effective Teaching Strategies in Classrooms: Five Strategies, Including Prompts (March 17, 2023). The Wharton School Research Paper, Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=4391243 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4391243
3. Dell'Acqua, Fabrizio and McFowland III, Edward and Mollick, Ethan R. and Lifshitz-Assaf, Hila and Kellogg, Katherine and Rajendran, Saran and Krayer, Lisa and Candelon, François and Lakhani, Karim R., Navigating the Jagged Technological Frontier: Field Experimental Evidence of the Effects of AI on Knowledge Worker Productivity and Quality (September 15, 2023). Harvard Business School Technology & Operations Mgt. Unit Working Paper No. 24-013, The Wharton School Research Paper, Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=4573321 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4573321
4. Mollick, Ethan R. and Mollick, Lilach, Assigning AI: Seven Approaches for Students, with Prompts (September 23, 2023). The Wharton School Research Paper, Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=4475995 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4475995
5. Mollick, Ethan R. and Mollick, Lilach, Instructors as Innovators: a Future-focused Approach to New AI Learning Opportunities, With Prompts (April 22, 2024). The Wharton School Research Paper, Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=4802463 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4802463
6. Mollick, Ethan R. and Mollick, Lilach and Bach, Natalie and Ciccarelli, LJ and Przystanski, Ben and Ravipinto, Daniel, AI Agents and Education: Simulated Practice at Scale (June 17, 2024). The Wharton School Research Paper, Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=4871171 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4871171