投稿者 global-ai-media 
米ノースカロライナ大学グリーンズボロ校（UNCG）における図書館でのAIゲームを用いた学習の取り組みは、企業におけるナレッジマネジメントと人材育成に重要な視点を提供しています。本稿では、情報の集積地である「図書館」の変容をヒントに、日本企業が直面する社内データのAI活用（RAG）と、従業員のAIリテラシー向上のための現実的なアプローチを解説します。
図書館から学ぶ「情報の検索」と「対話」の融合
かつて静寂な「本の保管場所」であった図書館は、今やテクノロジーを活用した動的な情報ハブへと進化しています。UNCG（ノースカロライナ大学グリーンズボロ校）のニュース記事では、図書館情報学（MLIS）の研究者が、アカデミック・ライブラリー向けにAIをテーマにしたゲームを開発している事例が紹介されています。これは単なる娯楽ではなく、利用者がAIという新しいツールを通じて、いかに情報にアクセスし、それを評価するかを学ぶための「リテラシー教育」の一環と捉えることができます。
この事例は、日本企業が現在直面している課題と重なります。多くの企業では、社内Wikiやファイルサーバーといった「社内の図書館」に膨大なナレッジが眠っています。ChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）の登場により、これらの情報を対話形式で引き出すニーズが急増していますが、単にAIを導入すれば解決するわけではありません。「情報をどう引き出すか（プロンプトエンジニアリング）」と「引き出した情報の正しさをどう判断するか（クリティカルシンキング）」という、人間側のスキルアップが不可欠になっているのです。
RAG（検索拡張生成）における「司書」の役割
企業が自社データに基づいてAIに回答させる技術として、RAG（Retrieval-Augmented Generation）が注目されています。これは、AIに「社内の図書館」を参照させて回答を生成させる仕組みです。しかし、図書館に司書が必要なように、RAGにも適切なデータガバナンスが必要です。
日本企業の現場では、過去の古いマニュアルや、属人化された不正確なメモがデータセットに混在しているケースが多々あります。これらを無批判にAIに学習あるいは参照させれば、AIはもっともらしい顔をして誤った社内ルールを回答してしまいます（ハルシネーションのリスク）。
UNCGの事例にあるように、情報の構造を理解し、整理する「ライブラリアン（司書）」的な機能が、現代のAIプロジェクトには求められます。日本ではこれを「データスチュワード」や「ナレッジマネージャー」として再定義し、AIが参照すべき「正解データ」を整備する人材やプロセスを確立することが、技術導入以上に重要な成功要因となります。
「遊び」を取り入れたAIリテラシーの向上
UNCGの学生が「ゲーム」を通じてAIを学ばせようとしている点は、日本の組織文化にとっても示唆に富んでいます。日本企業、特に歴史ある大企業では、AIに対する心理的ハードルや、「AIに仕事を奪われる」という漠然とした不安を持つ従業員も少なくありません。
いきなり業務フローにAIを強制適用するのではなく、ゲーム感覚でプロンプト（指示文）による出力の違いを体験させたり、ハルシネーション（嘘の出力）を見抜くクイズを行ったりするワークショップは有効です。失敗が許容される環境でAIの「癖」や「限界」を体感させることは、現場レベルでの受容性を高め、ボトムアップでの活用アイデアを生み出す土壌となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の図書館におけるAI活用の事例から、日本企業の意思決定者や実務担当者は以下の点に着目すべきです。
1. 社内データの「品質」への投資
AIは魔法の箱ではなく、データを鏡のように反映するツールです。RAGなどの技術を活用して業務効率化を図るなら、まずは社内ドキュメントの鮮度管理や構造化（デジタル化・整形）といった、地味ですが本質的な「司書業務」にリソースを割く必要があります。
2. 「正解のない問い」への耐性強化
日本の教育や実務では「正解」を求める傾向が強いですが、生成AIの出力は確率的です。従業員に対し、AIの回答を鵜呑みにせず、ファクトチェックを行うプロセスを業務フローに組み込むこと（Human-in-the-loop）が、リスク管理の観点から不可欠です。
3. 参加型・体験型の教育プログラム
座学のコンプライアンス研修だけでなく、実際にAIを触って「遊ぶ」機会を提供してください。AIの得意・不得意を肌感覚で理解している「現場のAI人材」を増やすことが、結果として全社的なDXを加速させます。