投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用は、単なる文章作成や要約から、高度な専門知識を要する「教育・評価プロセス」の支援へと広がりを見せています。本稿では、眼科レジデント（研修医）向けの試験問題作成におけるChatGPTの有用性を検証した最新の研究をもとに、日本企業が社内教育や専門人材の育成、ナレッジマネジメントにおいてAIをどのように活用すべきか、リスクとガバナンスの観点を交えて解説します。
専門領域における「作問」という高負荷タスクへの挑戦
英国の眼科学術誌『British Journal of Ophthalmology』に掲載された研究では、眼科レジデント向けの多肢選択式試験問題（MCQ）を作成するタスクにおけるChatGPTの適用可能性が評価されました。この研究が示唆する重要な事実は、生成AIが一般的な会話だけでなく、医学という高度な専門知識が求められる領域においても、学習者の理解度を測るための「問い」を生成できる可能性があるという点です。
従来、専門資格試験や社内昇進試験、コンプライアンス確認テストの問題作成は、その分野のベテラン（Subject Matter Expert：SME）が多くの時間を費やして行う業務でした。AIが「たたき台」となる問題と解説を高精度に作成できれば、専門家は「ゼロからの作成」ではなく「内容の監修・修正」に注力できるため、業務効率の大幅な向上が期待できます。
日本企業における教育・ナレッジ継承への応用
この事例は、日本のビジネス現場、特に人材不足やベテラン社員の高齢化に悩む組織にとって重要な示唆を含んでいます。日本企業では、長年蓄積された業務マニュアルや技術標準書が存在するものの、それを若手社員が効率的に学習するための教材や確認テストが整備されていないケースが散見されます。
例えば、製造業における安全管理規定、金融機関のコンプライアンス・ルール、IT企業の社内開発標準など、膨大なドキュメントをRAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）技術と組み合わせることで、AIに「このマニュアルに基づいた理解度確認テストを作成せよ」と指示することが可能です。これにより、OJT（On-the-Job Training）に依存しがちな日本の人材育成を、より標準化された形式知の教育へとシフトさせる一助となります。
ハルシネーションリスクと「Human-in-the-Loop」の重要性
一方で、医療分野の研究でも慎重に扱われているように、生成AIには「もっともらしい嘘」をつくハルシネーションのリスクが常に伴います。特に教育や評価の場面で誤った知識が学習者に定着してしまうことは、重大なリスク要因です。
日本企業がこの技術を導入する際は、「AIが作成した問題をそのまま出題する」という完全自動化を目指すのではなく、必ず人間の専門家が介在する「Human-in-the-Loop（人間参加型）」のプロセスを設計する必要があります。AIはあくまでドラフト作成のパートナーであり、最終的な品質保証（QA）の責任は人間が負うというガバナンス体制が不可欠です。特に誤情報が法的責任や安全問題に直結する領域では、ダブルチェックの体制を厳格化すべきでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
眼科試験作成の事例から、日本のビジネスリーダーや実務者が得られる示唆は以下の通りです。
- 教育コストの削減と質の標準化：社内研修や資格取得支援において、教材やテスト作成のドラフト業務をAIに任せることで、ベテラン社員の工数を削減しつつ、属人化を防いだ教育コンテンツの量産が可能になります。
- ドキュメント資産の再活性化：死蔵されがちな社内マニュアルや過去のトラブル事例集をAIに読み込ませ、クイズ形式やケーススタディ形式に変換することで、生きたナレッジとして組織内に循環させることができます。
- 専門家（SME）の役割変化：専門職の役割は「コンテンツを一から作る」ことから「AIの出力を評価・修正する」ことへとシフトします。AIリテラシーに加え、AIの誤りを見抜くためのより深い専門知識が逆に求められるようになります。
- 厳格な品質管理フローの構築：教育・評価目的でのAI利用は、誤りが許容されにくい領域です。利用者は、生成された内容のファクトチェックを行うフローを業務プロセスに組み込み、リスクをコントロールする必要があります。