AIと人間の協働：実用化を進めるAIコーチングの次の一歩

エボックス合同会社は、対面でのコーチングサービスを提供する一方、ChatGPTの登場に触発され、大規模言語モデル（以下LLM）を活用したコーチングシステム「CoachMET」の開発と研究・検証を進めてまいりました。

「寄り添える対応・会話」、「特定目的にそった情報、データに対応した会話と知識の提供」において一定の成果を確認出来たと共に、「いつでも提供できるサービス」「思い込みの排除」と「均一なサービスレベル」そして「コストエフェクティブネス」において人間コーチングの課題を解決できる可能性を確認することができました。

システム的には、LLMが提供するAPI（アプリケーションインターフェース）を利用してサーバー上に独自アプリケーションを構築しChatGPTなどの汎用AIサービスとは異なるコーチングにフォーカスしたLLMの活用を行っています。

当初のシンプルなチャットベースで内省を促す会話機能からLLMの進化と歩調を合わせ以下のような機能を実現しました。

• 会話の記憶：過去の会話内容を記憶し、継続的な対話を可能にします。

• 特定テーマの個別関連情報の参照・反映：RAG（Retrieval-Augmented Generation）機能により、特定テーマに関連する情報を参照し、会話に反映します。

• 付箋機能：LLMとのコーチングを通じて気づきを促し、知識の定着を支援します。

• 人間コーチとLLM活用クライアント間のフィードバック機能：AIコーチとクライアントのやり取りを人間コーチと共有し人間コーチングとの連動を実現します。

• 状況に応じたコーチングや研修の提供：コーチや研修担当者が現場で容易にメタ情報や知識・ルールを登録し、適切な指導を行えるようにします。

これらの機能で、より有効な対人支援を容易に実現することが可能になってきている一方、現時点での大きな課題は「ハルシネーション」です。
「ハルシネーション」とは、LLMがもっともらしく不正確な情報を提示する現象を指します。人間の場合「間違うことがある」は社会の共通認識ですが、コンピュータやシステムが間違うことがあるとは通常考えていません。LLMを使ったサービスが誤った情報を提供する可能性について、利用者の皆様に理解いただいた上で有効に活用していただくことが重要です。そのためには、機能の向上だけでなく、サービス提供方法やUI/UXの適切な設計、そして制約事項を明確にした事前規約の設定が必要です。

現在、エボックス社では、人間のコーチの管理下で「CoachMET」を利用しています。これは、ハルシネーション問題への対応と、LLM活用の可能性を研究対象として扱ってきたためです。

大規模言語モデル（LLM）の進歩が今後も続くことを想定し、このアプローチは継続していきますが、現状のLLMの機能レベルが当初より大きく成長したことを受け、今後は特定の業務・機能に絞り、一般の方でもご利用いただけるサービスの提供を検討していきます。

具体的には、研修をより実りのあるものにするための、研修を受けた方のフォロー機能を検討中です。内容が明確になりましたら、本BLOGを通じて皆様にご紹介いたします。

エボックス社は人々がより充実した活動を行えるよう、「CoachMET」の研究・検証を通じて得た知見からより広くご利用いただける具体的サービスを創出すべく、取り組んでまいります。