投稿者 global-ai-media 
GoogleのGeminiにSAT（米国の大学進学適性試験）の模擬試験機能が追加されたことは、生成AIの活用フェーズが単なる「コンテンツ生成」から「対話的な学習・評価」へと移行しつつあることを示しています。この動きは、日本の企業における人材育成や社内研修、資格取得支援のあり方にどのような変革をもたらすのか。最新の機能を起点に、実務的な活用可能性とリスクを解説します。
Geminiの「模擬試験機能」が意味するもの
米国でGoogle Geminiに、SAT（Scholastic Assessment Test）などの模擬試験を作成・実施する機能が実装されました。これは単に「過去問を表示する」だけではありません。プロンプトを通じて、AIが実際の試験環境に近いインターフェースを生成し、ユーザーの回答に対して即座にフィードバックを行うというものです。
このニュースの本質は、特定のアメリカの試験に対応したことではなく、大規模言語モデル（LLM）が「構造化された知識の評価者（出題者）」としての役割を担い始めた点にあります。これまでの生成AIは、ユーザーの質問に答える「アシスタント」としての利用が主でしたが、今後はユーザーの理解度を測定し、弱点を補強する「チューター（家庭教師）」としての活用が急速に進むでしょう。
日本企業における「教育・研修」への応用可能性
日本のビジネス現場において、この「対話型評価機能」は、特に人材育成（L&D：Learning and Development）の領域で大きな可能性を秘めています。
第一に、社内マニュアルやコンプライアンス規定の定着です。従来、eラーニングのクイズ作成は人事担当者の大きな負担でした。しかし、RAG（検索拡張生成）などの技術と組み合わせ、社内規定をAIに読み込ませることで、「新入社員向けの理解度チェックテスト」や「改定された法規制に関する確認クイズ」を自動生成し、対話形式で実施することが技術的に容易になります。
第二に、資格取得とリスキリングの支援です。日本企業は伝統的に資格取得（ITパスポート、簿記、語学検定など）を推奨する文化があります。Geminiのような機能が汎用化すれば、社員一人ひとりの苦手分野に合わせた「アダプティブ・ラーニング（適応学習）」を低コストで提供できるようになります。画一的な研修ではなく、個人の習熟度に合わせた効率的なスキルアップが可能になるのです。
実務上のリスクと日本企業が注意すべき点
一方で、AIを「評価者」として利用することにはリスクも伴います。最大の懸念はやはりハルシネーション（もっともらしい嘘）です。特に安全管理や法務など、厳密な正確性が求められる分野のテストにおいて、AIが誤った正解を教え込んでしまうリスクは無視できません。実務への適用にあたっては、生成された問題と解答に対する人間（SME：Subject Matter Expert）による事前の監修フローが不可欠です。
また、データガバナンスの観点も重要です。社員の理解度データや弱点情報は、ある種のプライバシー情報（人事評価に関わるデータ）となり得ます。パブリックなAIサービスに安易に社内データを入力しないことはもちろん、学習履歴データの取り扱いについても、労務管理上のルール整備が求められます。
日本企業のAI活用への示唆
今回のGeminiの機能アップデートは、教育・研修分野における生成AIのパラダイムシフトを示唆しています。日本企業が今後取り組むべきポイントは以下の通りです。
- 研修コンテンツの内製化と効率化：外部ベンダーに依存していた研修用テスト作成の一部を、セキュアな環境下のAIで内製化し、更新頻度を高めることを検討すべきです。
- 「正解のない問い」への対応：単一の正解があるテストだけでなく、営業ロープレやマネジメント判断のシミュレーションなど、生成AIの対話力を活かした「シナリオ型トレーニング」への応用が差別化要因となります。
- 「AI任せ」にしないガバナンス：AIが出題する内容の正確性を担保する責任の所在（Human-in-the-loop）を明確にし、あくまで補助ツールとして位置づける冷静な判断が必要です。