Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
「答えを出す」より「わかる」をつくる
Search
Kazuki Maeda
June 29, 2026
Education
280
1
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
「答えを出す」より「わかる」をつくる
https://findy-tools.connpass.com/event/395482/
AI時代のEdTech開発最前線 登壇資料
Kazuki Maeda
June 29, 2026
More Decks by Kazuki Maeda
See All by Kazuki Maeda
敢えて生成AIを使わないマネジメント業務
kzkmaeda
2
820
Amazon Bedrockで実現する 新たな学習体験
kzkmaeda
3
2.5k
日本の教育の未来 を考える テクノロジーは教育をどのように変えるのか
kzkmaeda
1
390
モノリスの認知負荷に立ち向かう、コードの所有者という思想と現実
kzkmaeda
0
300
エンジニアリング価値を黒字化する バリューベース戦略を用いた 技術戦略策定の道のり
kzkmaeda
9
8.2k
現場の種を事業の芽にする - エンジニア主導のイノベーションを事業戦略に装着する方法 -
kzkmaeda
2
7.9k
生成AIを用いた 新しい学びの体験を 提供するまでの道のり
kzkmaeda
0
510
生成AIによって変わる世界 -可能性とリスクについて考える-
kzkmaeda
2
460
新しいことを組織ではじめる、そしてつづける
kzkmaeda
4
1.2k
Other Decks in Education
See All in Education
アラムコSTEAMチャレンジ 実践報告書
codeforeveryone
0
220
Data Management and Analytics Specialisation
signer
PRO
0
1.9k
観察、仮説、実行、検証、計画、提案を一年で3000回トレーニングする方法/3000 Thinking Loops in 365 Days
moriyuya
5
890
[2026前期火5] 論理学(京都大学文学部 前期 第4回)「 ならば(→)の導入と証明ネット」
yatabe
0
550
Examen de Selectividad. Geografía junio 2026 (Convocatoria Ordinaria). UCLM
juanmartin2026
1
5.5k
NDIAS Automotive / IoT CTF 2026 Recap - Keyfob & OSINT
himitu23
0
310
Beyond the Prompt: Programming as a Pathway to Statistical Thinking
minecr
0
330
2026年度春学期 統計学 第7回 データの関係を知る(2)ー 回帰と決定係数 (2026. 5. 21)
akiraasano
PRO
0
260
Info Session MSc Computer Science & MSc Applied Informatics
signer
PRO
0
310
2026年度春学期 統計学 第8回(オンデマンド配信回) 演習(1)・問題に対する答案の書き方 (2026. 5. 21)
akiraasano
PRO
0
190
Dashboards - Lecture 11 - Information Visualisation (4019538FNR)
signer
PRO
1
2.8k
Adobe Express
matleenalaakso
2
8.3k
Featured
See All Featured
Let's Do A Bunch of Simple Stuff to Make Websites Faster
chriscoyier
508
140k
Jess Joyce - The Pitfalls of Following Frameworks
techseoconnect
PRO
1
380
Performance Is Good for Brains [We Love Speed 2024]
tammyeverts
12
1.8k
Bioeconomy Workshop: Dr. Julius Ecuru, Opportunities for a Bioeconomy in West Africa
akademiya2063
PRO
1
300
SEO in 2025: How to Prepare for the Future of Search
ipullrank
3
3.8k
Believing is Seeing
oripsolob
1
200
What’s in a name? Adding method to the madness
productmarketing
PRO
24
4.1k
Cheating the UX When There Is Nothing More to Optimize - PixelPioneers
stephaniewalter
287
14k
Balancing Empowerment & Direction
lara
6
1.3k
Creating an realtime collaboration tool: Agile Flush - .NET Oxford
marcduiker
35
2.6k
How STYLIGHT went responsive
nonsquared
100
6.2k
We Analyzed 250 Million AI Search Results: Here's What I Found
joshbly
1
1.9k
Transcript
「答えを出す」より「わかる」をつくる atama plus VPoE 前田 和樹 atama plusにおける教育 ×AIの向き合い方
ⓒ atama plus Inc. 教育プロダクトで生成AIをどう使うか? • AIで「答え」を出すことは容易になっている • ただし、その答えで生徒が「わかった」になるとは限らない •
考えるプロセスをAIが奪いすぎると、学習機会を奪ってしまう atama plus が生成AIと取り組んできた2年の学びを共有します 今日話したいこと 2
atama plus の学習
AI教材「atama+」を開発・提供しています。 atama+は、AIが一人ひとりの得意、苦手、伸び、つまずき、 忘却度などの情報を収集・分析して、 一人ひとりに合った「自分専用カリキュラム」を提供します。 4 会社概要
ⓒ atama plus Inc. 事業展開 5 AI教材「atama+」で培ったテクノロジーとコンテンツを軸に複数の事業を展開
ⓒ atama plus Inc. マイクロステップで「わかった」を繰り返す体験 6 一問ごとに「問題→解答→解説」のループを繰り返し、理解を積み重ねる
2024年 AIステップ解説の着想
ⓒ atama plus Inc. 解説文を理解することができず、学習が詰まってしまう問題 8 なぜこの式変形になるのか、 過程がわからない・・・ なぜこの公式を利用するの か、
わからない・・・
ⓒ atama plus Inc. 解説文の理解を生成 AIを用いてサポート 9 解説文を分割して 段階的に出力する 各stepにおいて生徒の理解状
況 を収集する 生徒の理解状況に合わせて さらに詳細な解説文を生成する 理解状況を返答する際の選択 肢も生成 AIで生成する (言語化不要)
ⓒ atama plus Inc. AIステップ解説で重視したのは、「わかった」を届ける体験 自分のつまずきを認識し、ステップを追って理解すること 画一的な解説文では届かない、この体験にユーザーと一緒に迫ることを目指した 「わかった」を届ける体験 10 開発中の画面を見せながら
オンライン塾の生徒さんに利用 してもらって インタビューを実施
ⓒ atama plus Inc. 2024年10月、最初はβ機能として、利用促進施策などせずステルスでリリース にもかかわらず、利用実績は伸び続け、アンケートも好評 リリース直後の声 11 伸び続ける利用実績 75%以上の生徒が
解説文が理解できたと回答
2026年 AIステップ解説全面展開
ⓒ atama plus Inc. リリースして 2年、ユーザーの声が変わった 13 わからないところを順を追って説明してくれた ひとつひとつ詳しく教えてくれ、理解できた リリース当時
(2024年) チャット GPTのように 自由に質問したい 他にも知りたい!というときには 他の生成 AIを使う必要があり、不便 選択の中からではなく、 自分から質問を考えて 質問をしたい 現在 (2026年)
ⓒ atama plus Inc. • ChatGPTがこの2年で一般化し、中高生にとってもAI利用が日常化した • 「AIに質問する」「AIに相談する」という体験が急速に当たり前の時代に 結果として •
自分の言葉で書くことへの抵抗が下がった • 選択肢から選ぶより、自分で書いて質問したい層が増えた 設計時においた、「わからないところを言語化する負荷が高い」という仮説は 現在のユーザー層には当てはまらなくなりつつある 背景:生徒の生成 AIリテラシーの変化 14
ⓒ atama plus Inc. ニーズに応えるために、自由入力をそのまま実装することが正解とは限らない 自由入力により、逆に深く考える体験が阻害されてしまう恐れもある 向かうべきは入力方法という機能ではなく、「わかる」という体験 例えば: • 完全自由入力ではなく、解説範囲を選択して不明点を指定できる体験
• など これから考えていくこと 15
ⓒ atama plus Inc. AIステップ解説や、他の生成AIによる学習プロダクト、体験を作る中で • AIで「答え」を出すことは容易になっている • ただし、その答えで生徒が「わかった」になるとは限らない •
考えるプロセスをAIが奪いすぎると、学習機会を奪ってしまう 生徒の「わかる」を実現するために、生成AIをどのように使うべきか、 これからも考えつづけていく まとめ:教育x生成 AIの問いに向き合い続ける 16
教育に、人に、社会に、 次の可能性を。 Mission 17
© atama plus Inc. atama plusのエンジニアについて もっと知りたい方 @atamaplus_dev プロダクト開発に関する情報発信はこちら