京都芸術大学が実現！miiboで作る学習特化AI「Neighbuddy」継続利用希望85.9%の成功事例

京都芸術大学が会話型AI構築プラットフォーム「miibo」を活用して開発した学習特化AI「Neighbuddy（ネイバディ）」が、教育現場で大きな成果を上げています。2024年秋からのパイロット導入で、85.9%の学生が継続利用を希望するという驚異的な結果を達成しました。

このプロジェクトは、学生の「わからないことを聞けない」「学習が続かない」という課題に対し、miiboの会話型AI技術を活用して解決を図った画期的な事例です。授業ノートと連携し、個々の学生に最適化された学習支援を提供するNeighbuddyは、教育分野におけるmiiboの新たな可能性を示しています。本記事では、その開発背景と成果、そして教育現場での実際の声をご紹介します。

Neighbuddyが実現する個別最適化された学習体験

京都芸術大学デジタルキャンパス局（DCB）が開発したNeighbuddyは、単なる質問応答システムではありません。学生が書いた授業ノートや対話履歴をもとに、復習から探究、自己整理までを支援する"学びの相棒"として機能します。

このAIの最大の特徴は、学生一人ひとりの学習プロセスに寄り添う点にあります。雑談を糸口に学びを深めたり広げたりするきっかけを提供し、怠りがちな復習についても振り返りやクイズなど自然な流れでモチベーションを維持します。Active Recall、Spaced Learning、Metacognitionなど学習科学に基づく設計により、自己調整学習を促進する仕組みが組み込まれています。

特筆すべきは、「質問する」「話しかけてみる」といった初期行動の心理的ハードルを下げる工夫です。これにより、従来の学習支援ツールでは難しかった、学生の自発的な学習への取り組みを促すことに成功しています。

現場から寄せられる高い評価と具体的な成果

パイロット導入の成果は数字に明確に表れています。継続利用希望率85.9%という高い数値に加え、「使えなくなると困る」と回答した学生が56.2%に上ることは、Neighbuddyが学生の学習に欠かせない存在になりつつあることを示しています。

学生からは「ラフに話しかけられるため、"とりあえず聞くか"みたいな活用方法ができる」「他のAIと比べて寄り添ってくれる感が強い」「話した内容を整理してくれるので、自分の考えを客観視できた」といった声が寄せられています。これらのコメントは、Neighbuddyが技術的な優位性だけでなく、学生の心理的なニーズにも応えていることを物語っています。

教員の視点からも高い評価を得ています。吉田大作准教授は、「学生自身の関心や疑問をバディとの対話の中で学習を深めていく様子が見られた」と述べ、さらに「これまで定量化することが容易ではなかった授業外の事前・事後学習が、バディとの対話記録等を用いて可視化され、学習プロセスを評価できるようになったことは、教育界にとっても大きなインパクト」と、教育評価の新たな可能性にも言及しています。

miiboが切り拓く教育分野での会話型AIの可能性

京都芸術大学のNeighbuddyプロジェクトは、miiboを活用した会話型AIが教育分野でも大きな価値を創出できることを実証しました。創造性とテクノロジーが出会うことで、学びは"孤独"から"対話"へと変化し、より豊かな学習体験が生まれています。

現在約100名の協力学生と検証を継続中のこのプロジェクトは、今後さらに教育機関・教員・研究者との連携を深めながら発展していく予定です。miiboの会話型AI技術が、教育の個別最適化という大きな課題に対する有効なソリューションとなることが期待されます。

まとめ

京都芸術大学の学習特化AI「Neighbuddy」の成功は、miiboが教育分野においても強力なツールとなることを証明しました。85.9%という高い継続利用希望率は、適切に設計された会話型AIが学生の学習体験を大きく向上させる可能性を示しています。カスタマーサポートや社内ヘルプデスクだけでなく、教育という新たな領域でもmiiboの技術が活用され、社会に価値を提供していることは、会話型AIの可能性の広がりを感じさせます。

京都芸術大学の取り組み：企画×デザイン×テクノロジーで未来をつくる｜京都芸術大学クロステックデザインコース（https://miibo.site/crosstech-design-kyoto-art-university/）

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サマリー

京都芸術大学が開発した学習特化AI「Neighbuddy」は、学生の学習体験を大きく変える可能性があります。このAIは、学生の学習ノートと連携し、学びをサポートする新しい取り組みとして注目されています。

Neighbuddyの概要と効果

今回はですね、京都芸術大学が開発した学習特化AI、「Neighbuddy」について掘り下げていこうと思います。

はい、情報源は、このNeighbuddyが学生の学習体験をどう変えているかっていう記事ですね。

これ、あのmiiboっていう会話AIのプラットフォームを使ってるんですよね。

そうですね。企業がチャットボットを作る時によく聞く名前ですけど、教育現場でというのは面白いですね。

ええ、そこが興味深いところで。

で、パイロット導入の結果がこれがまたすごくて、

なんとですね、85.9%もの学生が今後も使いたいって。

85、それは高いですね。

ですよね。単なるQ&Aボットじゃない、その理由を探っていきたいなと。

なんか学習科学に基づいた対話がポイントみたいなんです。

なるほど。教育現場だとやっぱり学生一人一人の分からないにどう寄り添うかとか、そのモチベーションをどう維持するかっていうのは常に課題ですからね。

うん、確かに。このNeighbuddyはAIを使ってそこに取り組むっていう、まあ新しい試みと言えそうですね。

まさにそうなんです。このNeighbuddy、学生自身の授業ノートと連携するらしいんですよ。

へー、ノートと。

はい。それで復習を手伝うのはもちろん、なんかもっと知りたいって思った時に探求をサポートしたりとか。

あー深掘りですね。

そうそう。学んだことを整理して自分の言葉にする手伝いも、まさに学びの相棒っていう。

なるほど。相棒ですか。重要なのはただ情報をポンと渡すんじゃなくて、その雑談みたいな気軽なやりたりから自然と学びにつなげたりとか。

あー、雑談から。面白いですね。

あとは学習科学、アクティブリコールとか感覚反復とかメタ認知とかそういうのを取り入れて。

はいはい。

学生が自分でこうやって学べばいいんだって気づけるようにこう促してる感じなんでしょうね。

なるほど。

あとこれ結構大きいと思うんですけど、質問することへの心理的なハードルを下げる工夫。

あーそれはありますね。なんかこう処方的なこと聞きにくいなとか。

そうそう。あなたも何か新しいことを学ぶとき、最初の質問ってちょっとドキドキしません?

しますします。すごくよくわかります。

ですよね。そこをAIがうまくサポートしてくれるのかもしれない。

その工夫の結果がさっきの数字にも出てるんでしょうね。

継続利用規模85.9%もすごいですけど、使えなくなると困るって学生がなんと半数以上。

半数以上?

え、56.2%だそうです。

それはもうなくてはならないツールになってるってことですね。

そうみたいですね。学生の声としてラフに話しかけられるとか、他のAIより寄り添ってくれる感じが強いとか。

ほう、寄り添ってくれる。AI相手にですか?

ええ。あと話した内容を整理してもらって、自分の考えを客観視できたなんて声もあるみたいです。

学習プロセスの可視化と評価

なるほどね。寄り添ってくれるって感じさせるのはその対話設計の妙なんでしょうね。

ほんとですよね。

教員の吉田大作純教授のコメントも興味深いですね。

はい、ありましたね。

学生が自分の関心とか疑問をネイバディとの対話を通じて深めていく様子が見られたと。

うんうん。

さらにここが重要だと思うんですが、今までなかなか捉え切れなかった授業外の学習。

ああ、家での勉強とか図書館とか。

そういう活動がAIとの対話ログである程度可視化されるようになったんだと。

なるほど。記録が残るわけですね。

ええ、それによって学習プロセスそのものを評価できる可能性に言及してるんです。

プロセスを評価ですか。それは新しい視点ですね。

そうですね。具体的にどう評価につなげるかはこれからの課題でしょうけど、教育評価の在り方自体を変えるかもしれない大きな可能性を感じますね。

なるほど。つまりAIが単なる便利ツールじゃなくて、その学びをもっと対話的に一人一人に最適化された豊かなものへと変えつつあるってことですね。

ええ、そういうことだと思います。

普段はカスタマーサポートとかで聞くmiiboみたいな技術が教育の場でこんな価値を生むっていうのはこれは本当に注目すべき点ですね。

まさに今回の事例ではっきりしたのは、miiboみたいな会話AI技術もちゃんと教育現場のニーズに合わせて設計して導入すれば、

学生が一人で黙々とやるちょっと孤独な学習を対話を通じて深めていく、もっとインタラクティブな学習に変えられる力があるってことですよね。

京都芸術大学のネイバディの成功はその可能性を具体的に示してくれたと。

そうですね、このプロジェクトを今も100名くらいの学生と検証を続けているらしいです。

まだ続いてるんですね。

はい、今後は他の教育機関とか研究者とも連携していく予定だそうです。

なるほど、広がり性ですね。

さて最後にですね、ちょっと皆さんと考えてみたいことがあるんですが。

はい、何でしょう。

情報源の記事で触れられていた点です。

AIとの対話で授業外学習が可視化され評価できるようになったという話。

ああ、学習プロセスの評価ですね。

ええ、これまでは結果、つまりテストの点数とかレポートが主だった評価対象が、その過程、プロセスも評価されるようになる。

これはより公平で多角的な学生理解につながるかもしれませんよね。

確かに頑張りが可視化されるのは良い面もありそうです。

一方で、それは学習に関するあらゆる行動、AIとの対話内容とか学習時間とかがデータとして記録されて、

ある意味常に評価されたり、もしかしたら監視されたりする環境にもなりかねない。

ああ、なるほど。それはちょっと考えちゃいますね。

ええ。あなたはこの新しい可能性、つまり学習プロセスのデータ化と評価についてどんなメリットを感じますか。

そしてどんな懸念を覚えるでしょうか。

ちょっと考えてみていただけると嬉しいです。