投稿者 global-ai-media 
世界最大級の教育テクノロジーイベント「BETT」に合わせて発表されたGoogleのAIアップデートは、生成AIの活用フェーズが「成果物の自動生成」から「思考・学習プロセスの支援」へと移行しつつあることを示しています。本稿では、Google ClassroomやGeminiに実装される新機能の狙いを分析し、日本企業のリスキリングやOJT（職場内訓練）におけるAI活用のヒントを探ります。
生成AIは「代筆者」から「伴走者（コーチ）」へ
Googleが発表したGoogle ClassroomおよびGeminiのアップデートにおいて、最も注目すべき点はKhan Academyとの提携による「AI-powered Writing Coach」などの機能実装です。これは、AIがユーザーに代わって文章を作成するのではなく、ユーザーが自力で質の高いアウトプットを出せるようにフィードバックを行い、思考の整理をサポートするものです。
これまでの生成AI活用は、メールのドラフト作成や要約といった「時短・効率化」に主眼が置かれていました。しかし、今回のアップデートは、教育現場における「学習効果の最大化」を目的としています。AIは単に正解を教えるのではなく、ヒントを出し、論理構成の甘さを指摘し、ユーザーのスキル向上を促す「伴走者」としての役割を強めています。
企業内教育・リスキリングへの応用可能性
この「教育×AI」のトレンドは、教育機関だけでなく、一般企業の人材育成においても極めて重要な示唆を含んでいます。日本の労働市場では人手不足が深刻化しており、新入社員や中途採用者のオンボーディング（定着・戦力化）にかける人的リソースが不足しています。
従来、先輩社員がつきっきりで行っていたOJTの一部を、こうした「コーチング型AI」に代替させる未来が近づいています。例えば、若手社員が書いた日報や企画書に対し、AIが企業のトーン＆マナーや論理的整合性の観点から即座にフィードバックを行う仕組みです。これにより、指導役の負担を減らしつつ、属人化しない均質な教育機会を提供することが可能になります。
日本企業が直面する課題：ハイコンテクスト文化と言語の壁
一方で、こうしたグローバルなAIツールを日本企業が導入する際には、特有の課題も存在します。GoogleやKhan Academyのツールは、論理構造が明確な欧米型のコミュニケーションを前提として設計されている場合が多くあります。
日本企業特有の「行間を読む」ハイコンテクストなコミュニケーションや、組織ごとの暗黙知（明文化されていないルール）を、汎用的なLLM（大規模言語モデル）がいかに学習・反映できるかが鍵となります。単にツールを導入するだけでは、現場の商習慣とAIのアドバイスが乖離し、混乱を招くリスクがあります。したがって、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）等の技術を用い、社内規定や過去の優秀なドキュメントをAIに参照させ、自社向けにチューニングする「AIガバナンス」と「エンジニアリング」が不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
今回のGoogleの発表を踏まえ、日本企業のリーダーや実務者は以下のポイントを意識してAI戦略を構築すべきです。
- 「答え」ではなく「プロセス」へのAI活用：
業務効率化（時短）だけでなく、従業員のスキルアップ（能力拡張）のためにAIを使う視点を持つこと。AIを「壁打ち相手」として利用させ、社員の思考力を鍛えるガイドラインを整備する。 - 社内LMS（学習管理システム）の再構築：
動画を見るだけの受動的なeラーニングから、生成AIを活用したインタラクティブなロールプレイングや記述式トレーニングへの移行を検討する。 - 評価指標の転換：
AIを使えば誰でも平均点のアウトプットが出せる時代において、人事評価は「成果物の質」だけでなく、「AIといかに協働し、独自の付加価値を上乗せできたか」というプロセス評価の比重を高める必要がある。
AIはもはや単なる「ツール」ではなく、組織の知識を継承し、人を育てるための「インフラ」になりつつあります。この変化を早期に捉え、実務に落とし込めるかが、今後の企業の競争力を左右するでしょう。