投稿者 global-ai-media 
米国コネチカット大学（UConn）がニューロダイバーシティ（神経学的多様性）を持つ学生の学習支援にAIを活用し始めました。この事例は単なる教育機関のニュースにとどまらず、日本企業における「リスキリング」や「DE&I（多様性・公平性・包摂性）」推進において、AIがどのように個人の特性に合わせた支援を実現できるかという重要な視点を提供しています。
「画一的」から「個への最適化」へ：UConnの取り組み
米国コネチカット大学（UConn）における最新の取り組みは、AI技術を用いてニューロダイバーシティ（ADHDや自閉スペクトラム症など、脳や神経由来の個人の特性）を持つ学生に対し、学習体験をパーソナライズするというものです。従来の教育システムでは、講義形式や教材が画一的であり、特定の情報処理特性を持つ学生にとっては障壁となることがありました。
AI、特に大規模言語モデル（LLM）などの生成AIを活用することで、複雑なテキストを要約する、視覚情報を言語化する、あるいは逆にテキストを図解するなど、学生個々の認知特性に合わせた「情報の変換」が可能になります。これは、学生が自身の能力を最大限に発揮するための土台作りであり、AIが「伴走者」として機能する好例です。
日本企業における「人材育成」と「合理的配慮」への応用
この教育分野での事例は、日本のビジネス現場にもそのまま応用可能です。現在、多くの日本企業が人的資本経営を掲げ、従業員のリスキリング（再教育）やアップスキリングに注力しています。しかし、従来の集合研修やeラーニングは「標準的な従業員」を想定して設計されていることが多く、学習効率に個人差が生じやすいという課題がありました。
AIによるアダプティブ・ラーニング（適応学習）を導入することで、従業員一人ひとりの理解度や得意な学習スタイル（テキスト中心、動画中心、対話形式など）に合わせてカリキュラムを動的に生成・調整することが可能になります。これは、学習時間の短縮や定着率の向上といった業務効率化に直結します。
また、2024年4月から日本の民間事業者に対しても「障害者差別解消法」に基づく合理的配慮の提供が義務化されました。社内システムやマニュアル、業務フローにおいてAIを活用し、多様な認知特性を持つ従業員が働きやすい環境を整備することは、コンプライアンス対応であると同時に、組織の生産性向上にも寄与する施策となります。
プライバシーとガバナンスの課題
一方で、個人の特性に合わせたAI活用にはリスクも伴います。学習パターンや認知特性に関するデータは、極めてセンシティブな個人情報（要配慮個人情報に準ずる扱いが必要な場合もある）です。企業がこうしたシステムを導入する場合、従業員のデータがAIモデルの学習に利用されないようなセキュアな環境構築や、アクセス権限の厳格な管理が不可欠です。
また、AIが提示する学習支援が、特定の属性に対するバイアス（偏見）を助長しないよう、継続的なモニタリングも求められます。「AIがこう判断したから」という理由だけで、従業員のキャリアや能力評価が固定化されることは避けなければなりません。
日本企業のAI活用への示唆
UConnの事例を踏まえ、日本企業がAI活用を進める上での要点は以下の通りです。
1. 教育・研修の「脱・画一化」
全社員一律の研修から、AIを活用した「個別に最適化された学習体験」へのシフトを検討すべきです。これにより、多様なバックグラウンドを持つ人材の早期戦力化が期待できます。
2. 支援ツールとしてのAI実装
AIを単なる自動化ツールとしてだけでなく、従業員の認知負荷を下げ、本来の能力を発揮させるための「アクセシビリティ向上ツール」として位置づける視点が重要です。これはDE&I推進の具体的なアクションとなります。
3. センシティブデータの厳格な管理
個人の能力や特性に関わるデータを扱うため、汎用的なパブリックAIサービスを漫然と利用するのではなく、組織内で閉じられた環境（RAG構成や専用テナントなど）での運用を前提とし、プライバシー保護を最優先にしたガバナンス体制を敷く必要があります。