投稿者 global-ai-media 
米国の学生向けキャリアプラットフォーム「Handshake」が、ユーザーである学生自身の知識をAIモデルの改善に活用する取り組みを開始しました。この事例は、単にAIツールを提供するだけでなく、ユーザーを「開発プロセス（Human-in-the-Loop）」に巻き込むことで、汎用モデルにはない高い適合性と信頼性を獲得しようとする動きとして注目されます。本稿では、このトレンドを紐解きながら、日本企業が自社のAI活用においてどのように「現場の知」を取り込むべきかについて解説します。
汎用LLMから「ドメイン特化型」へのシフト
生成AIブームの一巡後、多くの企業が直面している課題は「汎用的な大規模言語モデル（LLM）では、特定の業界や業務に特化した深い問いに答えきれない」という点です。ChatGPTやClaudeなどの基盤モデルは一般的知識においては優秀ですが、特定のニッチな領域や、組織内部のコンテキストを必要とするタスクでは、しばしば「もっともらしいが役に立たない」回答を生成します。
今回取り上げる米国のキャリアSNS「Handshake」の事例は、この課題に対する一つの解を示しています。彼らは「学生コミュニティに参加してもらい、知識を提供してもらうことで次世代AIモデルを形成する」というアプローチをとりました。これは、AI開発における**RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback：人間からのフィードバックによる強化学習）**や、ドメイン特化データの収集を、自社のユーザーベースを活用して行おうとする試みと解釈できます。
なぜ「ユーザー（人間）のフィードバック」が不可欠なのか
AIモデルの性能向上において、インターネット上の公開データを大量に学習させるフェーズは限界を迎えつつあります。今、最も価値があるのは、特定の文脈における「正解」や「良質な判断」を含む、クローズドな高品質データです。
Handshakeの場合、就職活動を行う学生や若手プロフェッショナルのリアルな悩み、履歴書の書き方、キャリアパスの選択といった「生きたデータ」をAIに学習させることで、一般的なキャリアアドバイスではなく、より具体的で共感性の高い支援が可能になります。ユーザーを「データの消費者」から「モデルの共創者」へと変えるこの手法は、AIの回答精度を高めるだけでなく、ユーザーのエンゲージメント向上にも寄与する戦略です。
日本企業における「暗黙知」の継承とAI
このアプローチは、日本のビジネス環境においても極めて重要な示唆を含んでいます。日本企業、特に製造業や専門職の現場には、マニュアル化されていない「暗黙知（Tact Knowledge）」が大量に眠っています。ベテラン社員の勘や経験則、顧客ごとの細かな対応の機微などです。
これらをAIに学習させるためには、単に社内文書をRAG（検索拡張生成）で検索させるだけでは不十分な場合があります。現場の社員がAIの回答に対して「これは正しい」「この言い回しは失礼だ」「この場合は例外がある」といったフィードバックを返し、モデルを継続的にチューニングする仕組みが必要です。Handshakeが学生に求めたように、日本企業もまた、従業員に対して「AIを育てる教師役」としての役割を付与することが、実用的なAI活用の鍵となります。
リスクと課題：データの権利と品質管理
一方で、このような「参加型」のアプローチにはリスクも伴います。最大の懸念は、プライバシーとデータの権利関係です。ユーザーや従業員が入力した知識やデータが、どのように学習に使われ、誰に共有されるのかを透明化する必要があります。
日本では個人情報保護法や著作権法の観点から、学習データの取り扱いには慎重な設計が求められます。特に、ユーザーから収集した情報を基に生成されたAIの回答が、誤情報（ハルシネーション）を含んでいたり、バイアスを含んでいたりした場合の責任の所在も、ガバナンス上の重要な論点です。また、悪意のあるユーザーによる不適切なデータの混入（データポイズニング）を防ぐための品質管理プロセスも不可欠でしょう。
日本企業のAI活用への示唆
Handshakeの事例は、AI開発が「エンジニアだけの仕事」から「ドメイン専門家（ユーザーや現場社員）との協働作業」へと変化していることを示しています。日本企業が取るべきアクションは以下の通りです。
- 「現場の知」をデータ化する動機づけ： 従業員が日々の業務の中でAIにフィードバックを行うことが、将来的に自身の業務負担軽減につながるというメリットを提示し、協力的な文化を醸成すること。
- Human-in-the-Loopのワークフロー設計： AIの出力をそのまま顧客に出すのではなく、人間が確認・修正し、その修正履歴自体を再学習データとして蓄積するプロセス（MLOps）を業務フローに組み込むこと。
- 透明性のあるガバナンス： 「あなたのデータがどうAIを進化させるか」を明示し、法規制（特に個人情報保護法やAI事業者ガイドライン）に準拠した形でデータ利用の同意を取得すること。